Tornar a tomada de decisão data-driven é um imperativo para organizações que desejam construir vantagens competitivas. E material para isso não falta. Dados estão por toda parte, como um recurso altamente disponível dentro das organizações. No entanto, não exatamente acessível. Com dados em silos e restritos aos limites de seus próprios sistemas, a total distribuição é a regra. É nesse cenário que a integração de dados aparece.
Neste artigo, vamos ver em detalhes o conceito de integração de dados, sua importância, benefícios, desafios e, por fim, ver como ela é alavancada com um iPaaS.
O que é integração de dados?
Integração de dados é a coleta, transformação e reunião de dados de diferentes fontes em um único local, como um data warehouse, com vistas a torná-los acionáveis e consumíveis em dashboards, relatórios, análises e outras ferramentas.
É esse tipo de integração que permite que, independentemente da fonte, do tipo, do formato e do volume de dados, eles sejam limpos, estruturados, reunidos e organizados para se tornarem prontos para o acesso e uso.
O processo de integração de dados é assim:
- Os dados necessários são coletados de várias fontes;
- São transformados;
- São migrados e armazenados em um data warehouse ou data lake unificado;
- Com isso, usuários podem extraí-los para seu uso e gerar valor para o negócio.
Por que a integração de dados é importante
Dados são um recurso extremamente volumoso, desorganizado e variável. Por isso, as organizações têm muitas dificuldades de tornar seus dados acessíveis a seus stakeholders: ou essa acessibilidade é baixa ou simplesmente não existe, mesmo quando há a convicção de que podem fazer muito mais com eles. Complexidade é a regra, o que limita a capacidade e a agilidade de acioná-los oportunamente.
Porém, em um cenário sem integração de dados, as equipes seriam obrigadas a fazer o trabalho de coleta, transformação e consolidação dos dados manualmente, a cada vez. Além de ser demorado e não ter escala, esse trabalho pode gerar erros e insegurança.
As ferramentas de integração de dados cumprem um importantíssimo papel na automatização da coleta de dados de várias fontes e em usá-los para povoar data warehouses e, dali, sistemas de data analytics. Elas vão facilitar a coleta, a higienização e a transferência desses dados, com alto nível de segurança e escala, de um lugar para o outro.
Benefícios da integração de dados
- Maior colaboração entre equipes
- Menos trabalho manual
- Redução de erros
- Análises em menor tempo
- Capacidade de identificar oportunidades e riscos
- Maior capacidade de tomada de decisão data-driven.
Desafios para a integração de dados
Dados não se movem por si mesmos, mas há algumas possibilidades quando se trata de integração de dados.
Uma delas é fazê-la sem intermediários. Nesse caso, os sistemas têm alguma funcionalidade de importação ou exportação de dados ou, então, permitem que o usuário a defina. Embora haja a grande vantagem de não lidar com um outro sistema e o setup da integração seja rápido, há desafios.
Esse tipo de integração é difícil de construir, você não consegue replicá-la, o monitoramento é baixo e o modelo torna a gestão de integrações complexa.
Mais desafios surgem quando se trata de integração de dados de sistemas legados, que podem não ter marcadores que os sistemas modernos têm. Mesmo com sistemas novos há desafios, com a multiplicação de fontes chegando a dispositivos, sensores e outros. Esses desafios estão ligados à adaptação da infraestrutura de integração para atender as demandas de integração desses novos sistemas.
Manter integrações de dados rodando também é trabalhoso. A escalabilidade e o adensamento do volume de dados criam preocupações com resiliência e segurança dos fluxos, demandando soluções voltadas à performance.
Em suma, mesmo quando as organizações sabem o que querem em integração de dados, a solução tecnológica é um desafio em si mesmo.
Por fim, outro desafio é ligado ao negócio. É preciso pensar na rota dos dados: compreender que tipo de dado vai ser preciso coletar e analisar, de onde ele vem, que sistemas que vão usá-lo, que análises serão conduzidas com eles e com que frequência serão atualizados.
Integração de dados e iPaaS: diminuindo o caminho
O iPaaS já é amplamente usado para integração de sistemas, mas também pode ser usado em vários cenários de integração de dados.
iPaaS enterprise podem ser uma maneira de conectar diferentes fontes de dados sem ter que mexer em sua arquitetura. Eles estão completamente separados dos sistemas de onde partem os dados. Então, mesmo que o número de fluxos cresça, você continua a manter uma visão geral deles, além de conseguir reutilizar integrações.
Em um iPaaS como o da APIPASS, você também trabalha seus projetos de integração de dados em ambientes de desenvolvimento, testes e produção.
Soluções iPaaS proporcionam flexibilidade e se mantêm resilientes quando há picos de tráfego de dados, com funcionalidades para monitoramento, o que garante a identificação rápida de erros.
Elas também são híbridas, conectando cloud públicas e privadas a ambientes on-premise. E por padrão são fáceis de usar, sendo a alternativa perfeita à integração ponto a ponto. Recursos low-code dão ainda mais velocidade e escalabilidade ao processo.
Veja mais: Integração de dados: como simplificar com um iPaaS
Exemplos da vida real e casos de uso
Como o cenário mais comum é que dados relevantes sobre o mesmo assunto estejam em diferentes locais, criar data warehouses e data lakes para combinar informações de múltiplas fontes numa base relacional é a maior motivação para a integração de dados. Elas simplificam processos de análise de business intelligence.
Um exemplo: para uma visão 360 de um cliente ou de um pipeline de vendas, os dados que devem ser combinados podem incluir informações do tráfego web, softwares de marketing, CRM, sistemas de customer success e até pesquisas de UX.
Informações de todas essas diferentes fontes devem ser reunidas, de acordo com a necessidade em vista.
Outro exemplo são relatórios. Sem dados unificados, um único relatório pode envolver a entrada em diferentes sistemas, cópia de diferentes informações, redesign e outras tarefas, tudo isso antes de que a análise aconteça.
Integração de dados: a rota para sua operação data-driven
A integração de dados é condição para organizações que querem usar dados em sua tomada de decisão.
Se a importância desse recurso é clara, para o time de desenvolvimento, esse tipo de tarefa de integração não é pequena.
Vimos os vários desafios inerentes à execução de integrações de dados, tanto no nível tecnológico quanto de negócio.
O iPaaS surge como uma opção de ferramenta para remediar alguns desses desafios, com recursos voltados à integração de dados.
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