Da ingestão de dados à integração de dados

A ingestão de dados e a integração de dados geralmente são usadas de forma intercambiável. Embora ambos os termos tratem do gerenciamento eficaz de dados, eles possuem significados e objetivos distintos.

Este artigo discute como a ingestão e a integração de dados estão relacionadas e como elas podem ajudar as empresas a gerenciar seus dados com eficiência.

O que é ingestão de dados?

A ingestão de dados está coletando dados brutos de diferentes fontes e transferindo-os para um destino para que as equipes possam acessá-los facilmente.

Normalmente, as fontes podem incluir planilhas simples, aplicativos de consumo e de negócios, sensores externos ou a Internet. Os destinos podem incluir um banco de dados, um data warehouse ou um data lake. 

A ingestão de dados não aplica transformações ou protocolos de verificação aos dados coletados. Por isso, costuma ser a primeira etapa de um pipeline de dados.

Ingestão de dados em lote x streaming

Existem três tipos principais de processos de ingestão de dados – lote, streaming e híbrido. As organizações devem selecionar aquela que se alinha ao tipo e volume de dados que coletam e às necessidades de negócios. 

Eles também devem considerar a rapidez com que exigem novos dados para operar seu produto ou serviço. 

Ingestão de dados em lote: o processo de ingestão de dados é executado em intervalos regulares para buscar grupos de dados de várias fontes em lote. Os usuários podem definir eventos de gatilho ou uma programação específica para iniciar o processo.

Streaming ou ingestão de dados em tempo real: com a ingestão de dados de streaming, os usuários podem buscar dados no momento em que são criados. É um processo em tempo real que carrega dados constantemente para destinos especificados.

Híbrido: Como o nome sugere, o processamento de dados híbrido combina técnicas em lote e em tempo real. A ingestão híbrida coleta dados em lotes menores e os processa em intervalos de tempo muito curtos.

As empresas devem usar técnicas de ingestão em tempo real ou híbridas para produtos ou serviços sensíveis ao tempo,

Desafios de ingestão de dados

Um grande desafio é o crescente volume e variedade de dados que podem vir de várias fontes diferentes. Por exemplo, dispositivos de Internet das Coisas (IoT), mídia social, utilitários e aplicativos de transação, etc., são algumas das muitas fontes de dados disponíveis hoje.

No entanto, construir e manter arquiteturas que fornecem entrega de dados de baixa latência a um custo mínimo é um desafio.

A seção a seguir revisa brevemente algumas ferramentas de ingestão que podem ajudar com esses problemas.

Ferramentas para ingestão de dados

Melhorado

O Improvado é uma ferramenta para coleta de dados de marketing. Ele executa várias operações de coleta automaticamente e suporta mais de 200 fontes de dados de marketing, incluindo Google e Facebook Ads, Google Ad Manager, Amazon Advertising, etc.

Apache Kafka

O Apache Kafka é uma plataforma de código aberto e de alto desempenho que pode ingerir big data com baixa latência. É adequado para organizações que desejam criar processos em tempo real para análises de streaming.

Apache NiFiName

O Apache NiFi é uma ferramenta rica em recursos com baixa latência, alto rendimento e escalabilidade. Ele tem uma interface de usuário intuitiva baseada em navegador que permite que os usuários projetem, controlem e monitorem rapidamente os processos de ingestão de dados.

O que é integração de dados?

O processo de integração de dados unifica dados de várias fontes para fornecer uma visão integrada que permite uma análise mais perspicaz e uma melhor tomada de decisão.

A integração de dados é um procedimento passo a passo. A primeira etapa realiza a ingestão de dados, obtendo dados estruturados e não estruturados de diversas fontes, como sensores da Internet das Coisas (IoT), sistemas de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), aplicativos de consumo, etc. 

Em seguida, ele aplica várias transformações para limpar, filtrar, validar, agregar e mesclar dados para criar um conjunto de dados consolidado. E, finalmente, envia os dados atualizados para um destino especificado, como um data lake ou um data warehouse, para uso e análise direta.

Por que a integração de dados é importante?

As organizações podem economizar muito tempo por meio de procedimentos automatizados de integração de dados que limpam, filtram, verificam, mesclam, agregam e executam várias outras tarefas repetitivas. 

Essas práticas aumentam a produtividade da equipe de dados, pois passam mais tempo trabalhando em projetos mais valiosos.

Além disso, os processos de integração de dados ajudam a manter a qualidade dos produtos ou serviços que dependem de algoritmos de Machine Learning (ML) para agregar valor ao cliente. Como os algoritmos de ML exigem dados limpos e mais recentes, os sistemas de integração podem ajudar, fornecendo feeds de dados precisos e em tempo real.

Por exemplo, os aplicativos do mercado de ações exigem feeds de dados constantes com alta precisão para que os investidores possam tomar decisões oportunas. Os pipelines de integração de dados automatizados garantem que esses dados sejam entregues rapidamente sem erros.

Tipos de integração de dados

Como a ingestão de dados, a integração de dados tem dois tipos – integração em lote e em tempo real. A integração de dados em lote pega grupos de dados em intervalos regulares e aplica protocolos de transformação e validação.

A integração de dados em tempo real, por outro lado, aplica processos de integração de dados continuamente sempre que novos dados se tornam disponíveis. 

Desafios de integração de dados

Como a integração de dados combina dados de diferentes fontes em um conjunto de dados único e limpo, o desafio mais comum envolve vários formatos de dados. 

Dados duplicados são um grande desafio em que a duplicação ocorre ao combinar dados de várias fontes. Por exemplo, os dados no CRM podem ser os mesmos dos feeds de mídia social. Essa duplicação ocupa mais espaço em disco e reduz a qualidade dos relatórios de análise. 

Além disso, a integração de dados é tão boa quanto a qualidade dos dados recebidos. Por exemplo, o pipeline de integração pode ser interrompido se os usuários inserirem dados manualmente no sistema de origem, pois é provável que os dados tenham vários erros.

No entanto, assim como a ingestão de dados, as empresas podem usar algumas ferramentas de integração discutidas na seção a seguir para ajudá-las no processo.

Ferramentas de integração de dados

Talend

Talend é uma popular ferramenta de integração de dados de código aberto com vários recursos de gerenciamento de qualidade de dados. Ele ajuda os usuários na preparação de dados e na captura de dados alterados (CDC). Ele também permite que eles movam dados rapidamente para armazéns de dados na nuvem.

Zapier

O Zapier é uma poderosa solução sem código que pode ser integrada a vários aplicativos de inteligência de negócios. Os usuários podem facilmente criar eventos de gatilho que levam a determinadas ações. Um evento de gatilho pode ser uma geração de leads e uma ação pode ser entrar em contato com os leads por e-mail. 

 Jitterbit

O Jitterbit é uma solução versátil de integração de baixo código que permite aos usuários criar fluxos de trabalho automatizados por meio do Cloud Studio, uma interface gráfica interativa. Além disso, permite que os usuários criem aplicativos com código mínimo para gerenciar processos de negócios.

Fazendo os dados trabalharem para você

As organizações devem criar novos caminhos para que seus dados funcionem para elas, e não o contrário. Embora um processo robusto de ingestão de dados seja o primeiro passo, um sistema de integração de dados flexível e escalável é a solução certa.

Portanto, não é surpresa que integração e ingestão estejam entre algumas das tendências emergentes mais populares na era digital de hoje.

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