De Ingestão de Dados à Integração de Dados

A ingestão de dados e a integração de dados são frequentemente usadas de forma intercambiável. Embora ambos os termos lidem com a gestão eficaz de dados, eles têm significados e objetivos distintos.

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

O que é Ingestão de Dados?

A ingestão de dados é o processo de coletar dados brutos de diferentes fontes e transferi-los para um destino, para que as equipes possam acessá-los facilmente.

Normalmente, as fontes podem incluir planilhas simples, aplicações de consumidor e negócios, sensores externos ou a internet. Os destinos podem incluir um banco de dados, um armazém de dados ou um lago de dados.

A ingestão de dados não aplica transformações ou protocolos de verificação aos dados que coleta. Como tal, é comumente o primeiro passo em um pipeline de dados.

Ingestão de Dados em Lote vs. Ingestão de Dados em Streaming

Existem três principais tipos de processos de ingestão de dados – em lote, em streaming e híbrido. As organizações devem selecionar o que se alinha com o tipo e volume de dados que coletam e as necessidades do negócio.

Elas também devem considerar com que rapidez precisam de 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 um cronograma específico para iniciar o processo.

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

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

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

Desafios da Ingestão de Dados

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

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

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

Ferramentas para Ingestão de Dados

Improvado

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

Apache Kafka

Apache Kafka é uma plataforma de código aberto de alto desempenho que pode ingerir grandes dados com baixa latência. É adequada para organizações que desejam construir processos em tempo real para análise de streaming.

Apache NiFi

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

O que é Integração de Dados?

O processo de integração de dados unifica dados de várias fontes para fornecer uma visão integrada que permite análises mais perceptivas e melhores decisões.

A integração de dados é um procedimento passo a passo. O primeiro passo executa a ingestão de dados, pegando dados estruturados e não estruturados de várias fontes, como sensores Internet das Coisas (IoT), sistemas de Gerenciamento de Relacionamento com o Cliente (CRM), aplicações de consumidor, etc.

Em seguida, aplica várias transformações para limpar, filtrar, validar, agregar e mesclar dados para construir um conjunto de dados consolidado. E, finalmente, envia os dados atualizados para um destino especificado, como um lago de dados ou um armazém de dados, para uso e análise diretos.

Por que a Integração de Dados é Importante?

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

Tais práticas aumentam a produtividade da equipe de dados, pois elas gastam 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 Aprendizado de Máquina (ML) para entregar valor ao cliente. Como os algoritmos de ML exigem dados limpos e atualizados, os sistemas de integração podem ajudar fornecendo feeds de dados em tempo real e precisos.

Por exemplo, aplicativos de 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 tais dados sejam entregues rapidamente sem erros.

Tipos de Integração de Dados

Assim como a ingestão de dados, a integração de dados tem dois tipos – 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 estão disponíveis.

Desafios da 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 formatos de dados variados.

Dados duplicados são um grande desafio, onde a duplicação ocorre ao combinar dados de várias fontes. Por exemplo, os dados no CRM podem ser os mesmos que os feeds de mídia social. Tal 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 de entrada. Por exemplo, o pipeline de integração pode quebrar se os usuários inserem dados manualmente no sistema de origem, pois os dados provavelmente terão muitos erros.

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

Ferramentas de Integração de Dados

Talend

Talend é uma popular ferramenta de integração de dados de código aberto com várias funcionalidades de gerenciamento de qualidade de dados. Ele ajuda os usuários com a preparação de dados e a captura de alterações de dados (CDC). Ele também permite que eles movam rapidamente os dados para armazéns de dados em nuvem.

Zapier

Zapier é uma solução sem código poderosa que pode se integrar a várias aplicações de inteligência de negócios. Os usuários podem criar facilmente eventos de gatilho que levam a ações específicas. Um evento de gatilho pode ser a geração de leads e uma ação pode ser entrar em contato com os leads por e-mail.

Jitterbit

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

Fazendo os Dados Trabalharem para Você

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

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

Para saber mais sobre dados, IA e outras tendências em tecnologia, acesse unite.ai para obter insights valiosos sobre vários tópicos.