Como integrar dados de várias fontes

As fontes de dados estão por toda parte no mundo dos negócios digitais – nos dispositivos da Internet das Coisas (IoT), na base de usuários de uma aplicação em um sistema de ERP e nas solicitações de atendimento ao cliente no software de CRM. Com tantos dados fluindo constantemente, como as organizações extraem as informações das quais precisam? Ferramentas como plataformas analíticas podem obter insights, mas somente se os conjuntos de dados estiverem integrados para permitir conexões. Caso contrário, os usuários terão que lidar manualmente com planilhas, gastando tempo e esforço e, ao mesmo tempo, correndo o risco de usar dados desatualizados, corrompidos ou duplicados.

Os avanços técnicos simplificaram o processo de combinar dados, armazená-los e torná-los acessíveis aos usuários corporativos. O primeiro passo: integrar dados de várias fontes. Isso é fundamental para ter uma organização orientada por dados e abre uma série de possibilidades que envolvem a análise de autoatendimento e o business intelligence. Capacitar os usuários para que eles próprios criem consultas pode levar a insights incríveis.

No entanto, chegar a esse estágio requer uma estratégia de integração de dados, uma infraestrutura capaz de oferecer suporte eficiente a links entre várias fontes e um data lake ou data warehouse.

O que é integração de dados?

A integração, combinação e junção de dados começam na mesma etapa: combinar várias fontes de dados. Essas técnicas diferem no nível de padronização nas definições e nomenclatura e onde ocorrem as transformações do processo. Ao decidir qual método usar, faça perguntas como: o conjunto de dados extraídos está próximo dos seus padrões internos ou requer muita transformação? A fonte regularmente produz duplicatas ou outros problemas que precisam de limpeza de dados?

Ao compreender a qualidade de suas fontes de dados, a sua organização poderá se aproximar de suas metas referentes aos dados.

Integração de dados versus União de dados versus Combinação de dados

Integração de dados, união de dados e combinação de dados são três termos usados com frequência no mercado de TI atual. Também costumam ser confundidas porque as diferenças entre elas são sutis. Alguns fatores que são universais: se as transformações de dados acontecem antes ou depois do carregamento em um repositório, geralmente é a etapa mais complicada e que exige mais esforço do processo, portanto, automatize o que puder.

Conheça as definições básicas e suas comparações.

• Integração de dados: a consolidação sistêmica e abrangente de várias fontes de dados usando um processo estabelecido que limpa e refina os dados, muitas vezes em um formato padronizado. Quando essa limpeza é concluída, os dados são carregados em um repositório como um data lake ou um data warehouse. As transformações e a integração são frequentemente tratadas por curadores de dados, cientistas de dados ou outras equipes de TI.
• Combinação de dados: o processo de combinar vários conjuntos de dados em apenas um para fins de análise. No entanto, ao contrário da integração de dados, os dados combinados geralmente unem dados nativos – ou seja, dados que não foram transformados ou limpos – de diversas fontes. Por exemplo, uma equipe de RH usará os dados agrupados se combinarem as métricas de contratação interna do trimestre atual com um conjunto de dados de código aberto do governo sobre tendências de contratação. Ao contrário da integração de dados, esse exemplo exige que o usuário limpe e padronize os dados após a combinação.
• União de dados: assim como a combinação de dados, envolve a combinação de vários conjuntos de dados. A maior diferença é que a união de dados exige que os conjuntos venham da mesma fonte ou, pelo menos, tenham alguma sobreposição entre colunas e definições. Para expandir o exemplo de RH acima, a união de dados ocorre quando o profissional de RH obtém métricas de contratação nacionais provenientes do governo do trimestre atual e, em seguida, também faz download dos dados trimestrais de quatro anos atrás para comparação. Esses conjuntos de dados vêm do mesmo sistema e usam o mesmo formato, mas precisam ser unidos com base em intervalos de dados específicos. Esses dados unidos podem ser mesclados em um conjunto de dados de RH interno, que requer limpeza e padronização.

Principais Diferenças

A tabela abaixo detalha as diferenças entre integração, combinação e união de dados.

Principais conclusões

• Avalie as fontes de dados com seus objetivos em mente. Embora nem sempre seja possível controlar a qualidade das fontes em um mundo de big data, há etapas que você pode seguir para facilitar a integração.
• Automatize o processo ao máximo possível. Quando os dados forem extraídos de fontes com alta frequência, as ferramentas e os scripts beneficiarão significativamente o esforço de integração da sua organização.
• Para decidir qual método de integração de dados funciona melhor para sua organização, mapeie todas as variáveis ​​envolvidas, como fontes, hardware e volume.
• Aperfeiçoe continuamente seu fluxo de trabalho e seus padrões. A integração de dados bem-sucedida requer melhoria contínua dos processos.

Explicando a integração de dados de diversas fontes

As ferramentas evoluem, as fontes de dados se expandem e os recursos são aprimorados. Isso resulta em um fluxo constante de oportunidades para refinar os fluxos de trabalho de integração de dados e introduzir processos mais robustos e eficientes.

Embora cada organização tenha necessidades específicas, a integração de dados geralmente segue um processo padrão.

1. É identificada uma necessidade de dados combinados, seja a partir de uma solicitação do usuário final ou de uma decisão tomada pela organização. Isso geralmente inclui parâmetros como intervalos de datas e outros fatores limitantes.
2. As fontes relevantes são identificadas, juntamente com os dados específicos e necessários provenientes delas.
3. Os dados são extraídos das fontes em formato nativo e combinados em um conjunto de dados.

Nesse estágio, o conjunto de dados combinados pode ser disponibilizado para o solicitante limpar e analisar manualmente, ou os dados podem ser normalizados por um cientista de dados ou curador de dados antes de serem fornecidos à empresa. Independentemente de como são obtidos, os conjuntos de dados normalmente exigem processos adicionais para garantir a nomenclatura consistente entre as colunas, a remoção de dados duplicados, a correção de dados imprecisos ou errôneos, a correção de registros incompletos, entre outras tarefas.

Quando essas tarefas são concluídas, os dados estão prontos para serem carregados em aplicações de análise, sistemas de business intelligence, ou simplesmente no Excel, para que o usuário final analise e manipule insights e visualizações.

Uma meta para os departamentos de TI deve ser maximizar a eficiência desse processo. Isso requer planejamento para criar transformações automatizadas que minimizem o trabalho manual. No entanto, a forma como as organizações chegam a esse ponto depende de muitas variáveis: a origem das fontes de dados, se essas fontes são examinadas, quais campos são priorizados, se existem regras de dados estabelecidas e quais tipos de fluxos de trabalho estão em vigor.

Automatizar o máximo possível do processo de limpeza de dados pode ser a parte mais importante ao usar várias fontes de dados, pois permite um ambiente de autoatendimento que coloca os dados nas mãos dos usuários mais rápido.

A importância de integrar dados de diversas fontes

Construir um processo de integração de dados é tão trabalhoso quanto parece ser. Desde a verificação de fontes até a elaboração e o refinamento de um fluxo de trabalho de limpeza de dados, um processo tranquilo de integração de dados exige cuidado e planejamento. No entanto, o valor rapidamente fica claro.

Nos negócios, tempo é dinheiro. No entanto, na era do big data, em que informações em tempo real fluem de fornecedores e clientes do mundo todo, a importância dessa fórmula simples cresceu exponencialmente. Tudo muda muito rápido, e os altos e baixos dos negócios podem ser imprevisíveis. Quando os dados estão armazenados em silos, as linhas de negócios que buscam analisar novas informações ou explorar oportunidades de inovação, muitas vezes sentem que estão ficando para trás. E, na verdade, estão. Quando as unidades de negócios precisam contar com outras equipes para extrações de dados e relatórios analíticos, as coisas ficam mais lentas.

No final, a informação só tem valor quando ela flui.

A integração de dados de diversas fontes elimina muitos obstáculos manuais. Isso, por sua vez, abre portas para uma gama mais ampla de fontes de dados para descobrir insights ocultos e tomar decisões realmente orientadas por dados. Isso aumenta a capacidade e a eficiência dos funcionários, o que impulsiona a inovação e as oportunidades para a organização. Basicamente, a integração de várias fontes de dados permite que as organizações encontrem novas ideias e soluções, se adaptem rapidamente e fiquem à frente da concorrência.

Benefícios e desafios da integração de dados

A integração de dados bem-sucedida mantém as organizações à frente da concorrência, tanto agora quanto no futuro, à medida que as possibilidades de dados se expandem. No entanto, isso requer uma combinação de configuração técnica e compreensão de uma perspectiva organizacional. Ao enfrentar esses desafios, as organizações podem mudar a maneira como as decisões são tomadas em operações, vendas, finanças, manufatura e quase todos os outros departamentos.

Conheça alguns dos benefícios e obstáculos que precisam ser solucionados para obter uma integração de dados bem-sucedida.

Benefícios

• Dados unificados. Ao reunir dados em um único repositório, o processo geral de aquisição de dados é simplificado e acelerado. Em vez de grupos diferentes trabalharem com fontes de dados diferentes, uma visão unificada oferece melhor alinhamento organizacional e reduz os recursos envolvidos na aquisição e no processamento dos dados.
• Colaboração aprimorada. Devido à forma como os dados são tradicionalmente armazenados, vários grupos podem estar trabalhando com versões desatualizadas ou ligeiramente diferentes de um conjunto de dados. O uso de diferentes definições ou nomenclaturas pode gerar confusão ou levar a conclusões erradas. A unificação de dados permite que todos os grupos trabalhem com as mesmas informações.
• Operações simplificadas. Quando o compartilhamento de dados acontece apenas mediante solicitações e preparação manuais, a produtividade é reduzida. As equipes de operações se beneficiarão de processos simplificados, dados centralizados e menos etapas manuais.
• Economia de tempo. Além de simplificar as operações, a consolidação de várias fontes elimina a etapa prática da transferência manual de dados de um grupo para outro. Os atrasos podem ocorrer quando grupos adjacentes, como vendas e marketing, têm necessidades de dados sobrepostas ou quando os participantes downstream em um fluxo de trabalho precisam solicitar conjuntos de dados.
• Redução de erros manuais. A eliminação de etapas manuais dos processos aumenta a eficiência, mas também reduz o risco geral. Menos etapas manuais equivalem a uma menor probabilidade de erros, como enviar o conjunto de dados errado ou registros ausentes ao copiar/colar.
• Análise preditiva aprimorada. Quanto mais fontes de dados estiverem disponíveis para as plataformas de análise, melhor. A consolidação da fonte de dados amplia as possibilidades de análise, impulsionando a criatividade e a inovação. Isso cria o benefício imediato de mais usuários assumirem o controle da análise de negócios e o benefício a longo prazo de criar uma cultura orientada por dados.

Desafios

• Compatibilidade de dados. Os dados provenientes de diferentes fontes muito provavelmente usarão definições e nomenclaturas diferentes. O processo de limpeza, nesse caso, é conhecido como transformação de dados e, dependendo do estado das fontes originais, pode ser bastante complexo, a menos que haja processos sistêmicos em vigor.
• Silos de dados. Todos os departamentos, incluindo vendas, marketing, finanças e RH, monitoram os dados de acordo com as próprias necessidades internas. Quando os dados são isolados dessa forma, os grupos devem enviar solicitações manuais de acesso e, mesmo quando os recebem, a nomenclatura e as definições podem variar, criando ainda mais obstáculos para a compatibilidade.
• Qualidade dos dados. Dados de alta qualidade possibilitam uma cultura de insights precisos e orientados por dados. Para que isso se concretize, as organizações precisam estabelecer padrões e processos para garantir a qualidade dos dados. Precisão, integridade e as cadências de atualização (se estiver usando atualizações periódicas) devem fazer parte da discussão. Melhorar a tomada de decisões entre departamentos requer uma combinação de infraestrutura de TI, fluxos de trabalho de grupos e adesão individual para atender aos padrões.
• Sistemas legados. Os dados são gerados por uma ampla variedade de sistemas, incluindo ferramentas herdadas. Integrar essas fontes de forma limpa em um repositório consolidado requer avaliar o estado da saída do sistema existente e, em seguida, descobrir como torná-lo compatível. Não ignore esta etapa; esses sistemas mais antigos geralmente contêm informações confidenciais da organização.
• Dados não otimizados. A otimização de dados refere-se ao processo de tornar as operações de análise tão eficientes e econômicas quanto possível. Os dados não otimizados chegam nativamente das fontes e precisarão ser propagados para valores e registros apropriados antes do uso. Uma ferramenta de OLAP pode automatizar esse processo.

Checklist da pré-integração

É necessário construir uma base em diversas áreas para que a integração de dados seja bem-sucedida, como suporte técnico, metas de negócios e cultura corporativa. Confira os três requisitos mais importantes a serem cumpridos antes de implementar a iniciativa de integração de dados.

1. Obtenha a adesão das partes interessadas

Para ser bem-sucedida, uma estratégia de integração de dados requer tecnologia de suporte, equipes para gerenciar os dados de origem e a ingestão de dados, usuários corporativos para baixar e usar efetivamente os dados consolidados e liderança executiva para aprovar orçamentos para o empreendimento. Todas essas partes interessadas são fundamentais. Sem a adesão de toda a empresa, as estratégias tendem a falhar.

2. Alinhe o projeto com as metas de negócios

As organizações devem determinar o “porquê” dos seus projetos de integração de dados. O objetivo é acelerar processos, melhorar a análise de dados, obter mais insights baseados em dados, melhorar a precisão dos dados ou uma combinação destes? É específico para um departamento ou uma iniciativa mais ampla?

Ao identificar objetivos e parâmetros específicos, as organizações podem desenvolver uma abordagem mais focada e eficaz para atingir os seus objetivos de dados.

3. Analise seus processos de dados existentes

Antes de iniciar um projeto de integração de dados, é importante compreender os sistemas e dados existentes com os quais você está trabalhando. Na melhor das hipóteses, os dados podem ser facilmente exportados e já existe um acordo e alinhamento entre os departamentos quanto a formatos e padrões. O que acontece se as metas, os processos ou os formatos de dados nativos variarem significativamente entre os departamentos? É aí que entra o patrocínio executivo.

5 etapas para integrar dados de diversas fontes

O trabalho de integração de dados de múltiplas fontes envolve diversas etapas. Ao longo de todo o processo, no entanto, é importante manter a qualidade e a integridade dos dados em mente, juntamente com as regulamentações relevantes de segurança e privacidade de dados. E, após a integração dos dados, certifique-se de que o monitoramento e a manutenção sejam executados periodicamente para garantir a qualidade e a integridade ao longo do tempo.

1. Identifique quais fontes de dados deseja integrar

As fontes de dados vêm em muitos formatos diferentes e residem em vários locais. Cada organização terá uma combinação exclusiva de fontes de dados, como:

• Bancos de dados relacionais: os processos de integração de dados podem se conectar diretamente a bancos de dados relacionais, que possuem configurações tabulares padrão de linhas/colunas.
• Arquivos simples: a maioria dos bancos de dados exporta conjuntos de dados em arquivos simples, que são formatados como tabelas bidimensionais que fornecem contexto independente sem qualquer referência necessária a outras tabelas. Os formatos de exportação populares incluem CSV e delimitado e, geralmente, são fáceis de transformar de acordo com a necessidade.
• XML e JSON: XML e JSON são padrões comuns para transmissão de dados moderna, particularmente para a Web e aplicações baseadas na Web. Em termos técnicos, JSON é um formato de dados, enquanto XML é uma linguagem. Essas diferenças trazem suas próprias considerações específicas, por exemplo, a forma como o XML é estruturado enquanto o JSON analisa os dados com maior rapidez. Para fins de integração de dados, o mais importante é saber que você provavelmente encontrará ambos se estiver coletando dados de sites ou aplicações baseadas na Web.
• APIs: interfaces de programação de aplicações (APIs) conectam diferentes sistemas e recuperam dados de diversas fontes. As APIs permitem a integração de dados em tempo real e podem ser personalizadas para atender a requisitos de integração especializados.
• Fontes de dados baseadas na nuvem: alguns conjuntos de dados estão disponíveis abertamente e atualizados pela nuvem. Esses tipos de métricas geralmente vêm de fontes governamentais, educacionais ou de pesquisa, onde os dados são disponibilizados para os pesquisadores examinarem posteriormente.
• Dispositivos de Internet das Coisas (IoT): os dispositivos de IoT coletam informações constantemente, às vezes milhares de pontos de dados diariamente. Exemplos de dispositivos IoT incluem dispositivos médicos que transmitem continuamente dados de pacientes, aparelhos inteligentes em sua casa e dispositivos IoT industriais (IioT) que controlam fábricas e cidades inteligentes. Os dados dos dispositivos IoT são frequentemente carregados na nuvem para serem usados ​​por outros sistemas.

Independentemente do formato e de outras variáveis, o mais importante é identificar e selecionar fontes de dados que contribuam para as metas de negócios e, em seguida, avaliar a melhor forma de integrá-las.

2. Prepare dados para integração

Depois de identificar suas fontes de dados, é hora de ver como seus conjuntos de dados são formatados e definidos. Existem duas etapas principais de preparação.

• Limpeza de dados: os conjuntos de dados podem conter registros incompletos ou duplicados, seções corrompidas ou outros problemas. A limpeza de dados é o processo de limpeza do conjunto de dados para obter um conjunto completo de registros viáveis.
• Padronização: embora a limpeza de dados remova registros problemáticos, ela não aborda a questão da padronização. Ao integrar dados, o processo é mais tranquilo e os resultados são melhores quando regras padrão – incluindo formatação de datas, taxonomia e campos de metadados – são definidas e aplicadas. Antes de prosseguir com a integração, certifique-se ao máximo possível de que os registros estejam em conformidade com os padrões. Isso minimizará o trabalho posterior e aumentará a pontualidade e a precisão.
• Técnicas de transformação: você pode usar uma variedade de técnicas e práticas para transformação de dados. Isso inclui a suavização de dados, reduzindo, de forma algorítmica, o ruído em um conjunto de dados; a normalização de dados, dimensionando os dados em um intervalo viável; a generalização de dados, estabelecendo uma hierarquia entre os campos; e a manipulação de dados, identificando padrões para criar formatos viáveis.

O que funciona melhor depende do estado dos conjuntos de dados individuais e dos seus objetivos organizacionais. Mas uma verdade universal é que a limpeza e a padronização funcionam melhor quando os processos são automatizados. Ao usar ferramentas para auxiliar na preparação de dados, todo o processo pode ser realizado sem intervenção. Agora, a equipe de TI pode se concentrar em eventos sinalizados, em vez de esforços manuais para gerenciar todos os conjuntos de dados à medida que eles chegam. Ferramentas low-code e no-code podem conduzir uma transformação simplificada, enquanto scripts e codificação personalizados podem trazer mais flexibilidade ao processo.

3. Escolha um método de integração de dados

O método de integração desempenhará um papel importante na definição de sua estrutura geral de TI para dados. É por isso que é fundamental alinhar seus recursos e objetivos de negócios com o método escolhido, inclusive se você deseja construir um sistema com integração contínua ou atualizações periódicas definidas em intervalos. A seguir estão alguns dos métodos de integração de dados mais comuns:

• Manual: A integração manual de dados não significa que alguém esteja clicando fisicamente em todos os campos de dados. No entanto, é necessário que alguém escreva um código para lidar com cada etapa do processo. Embora seja complicado e demorado, existem algumas situações em que a integração manual é a opção mais viável devido à qualidade das fontes ou realidades de recursos organizacionais.
• ETL (extrair/transformar/carregar): os processos ETL tratam da transformação antes de carregar dados em um repositório. O ETL é mais eficaz quando os padrões de transformação sistêmica estão em vigor e são capazes de processar antes de ingerir conjuntos de dados em um data lake ou data warehouse.
• ETL (extrair/transformar/carregar): os processos ETL tratam da transformação antes de carregar dados em um repositório. É por isso que os conjuntos de dados que usam ELT geralmente estão em seus formatos nativos e não padronizados. O ELT é usado quando a transformação sistêmica não está disponível, como quando um usuário encontra uma nova origem.
• Captura de dados de alteração (CDC): CDC é um processo que reduz o uso de recursos enquanto mantém os conjuntos de dados atualizados. O CDC ingere alterações em um registro e faz atualizações quase em tempo real, em vez de atualizar todo o conjunto de dados em intervalos periódicos. Como as atualizações ocorrem individualmente e em bursts curtos rápidos, o CDC não afeta o tempo de atividade do banco de dados nem resulta em picos de uso de recursos.
• Replicação de dados: a replicação de dados mantém uma versão original dos dados em sua origem e cria uma cópia (réplica) que será usada pelos grupos. Essa cópia pode ser apenas uma fração do registro, como colunas selecionadas ou algum outro subconjunto usado para manipulação. A replicação pode sobrecarregar recursos se muitas versões precisarem ser mantidas no longo prazo.
• Virtualização de dados: com a virtualização de dados, todos os conjuntos de dados permanecem em seus bancos de dados originais. A transformação e a manipulação ocorrem em uma camada virtual usando federação para apontar para registros individuais sem realmente colocá-los em um novo arquivo.
• Integração de dados de fluxo (SDI): a SDI funciona como uma versão em tempo real do processo de ELT. Os fluxos de dados são enviados de fontes e transformados em tempo real antes de serem enviados para um repositório. Isso traz dois grandes benefícios. Primeiro, ao atualizar continuamente os registros, os conjuntos de dados são sempre atualizados. Segundo, isso elimina a necessidade de atualizar conjuntos de dados em escala, estabilizando o uso de recursos. No entanto, a SDI também cria um desafio de infraestrutura para oferecer suporte funcional ao processo e qualificar os dados à medida que eles chegam.

4. Implemente o plano de integração

Até a implementação de um plano de integração de dados bem desenvolvido pode ser um processo complexo e complicado, mas, com uma abordagem metódica, o investimento pagará dividendos de longo prazo e preparará sua empresa para um futuro escalável.

O processo começa identificando seus elementos de dados e suas fontes de dados e, em seguida, mapeia os relacionamentos entre eles. O que se sobrepõe de forma limpa? Onde as colunas e as definições são diferentes? E o que precisa ser feito para alinhá-los?

A partir desse momento, você criará um modelo para transformação de dados. Você pode usar scripts personalizados, ferramentas pré-construídas do setor ou uma combinação disso, dependendo de suas necessidades e dos recursos disponíveis. O objetivo é transformar e mesclar dados em um formato comum e resolver quaisquer conflitos entre fontes de dados, de preferência de forma sistêmica para tornar o processo repetível e limitar o trabalho que os consumidores de dados precisam realizar.

Durante esse processo, uma variedade de ferramentas e tecnologias de integração estão disponíveis para curadores e engenheiros de dados. Isso inclui ferramentas de ETL que funcionam em três estágios principais.

• Extraia dados de fontes de dados, como aplicativos de smartphones, bancos de dados, aplicações Web e aplicações de software.
• Transforme dados de fontes de dados para atender aos padrões internos de definições, nomenclatura e taxonomia.
• Carregue dados transformados em um data warehouse, data lake ou outro repositório acessível por ferramentas como business intelligence ou análise de autoatendimento.

Há uma variedade de ferramentas de ETL disponíveis em vários formatos e plataformas. Além das aplicações de software ETL tradicionais, as ferramentas de ETL baseadas em nuvem permitem acesso flexível, pois essas ferramentas podem conectar mais facilmente diferentes fontes e repositórios. Supondo que você tenha o conhecimento apropriado de TI, as ferramentas de ETL de código aberto podem fornecer recursos robustos por um custo inicial baixo. No entanto, podem não ter o mesmo nível de desenvolvimento de funcionalidades, segurança ou garantia de qualidade que os produtos comerciais, e isso pode exigir um investimento adicional de recursos no futuro. Ferramentas ETL personalizadas estão disponíveis, embora muitas vezes exijam um grande investimento inicial.

Como saber qual ferramenta de ETL é a adequada para sua organização? Os fatores a serem considerados incluem os tipos de conectores compatíveis, o nível de personalização disponível, os requisitos de desempenho e recursos e os custos totais, incluindo experiência e infraestrutura de suporte. Talvez o mais importante seja que as ferramentas ETL devam ser avaliadas quanto aos recursos de automação, porque a automação é uma parte crítica das transformações sistêmicas de dados que, no final das contas, levam à análise de dados de autoatendimento.

5. Garanta a qualidade dos dados

A qualidade de um conjunto de dados refere-se à sua integridade, precisão, prontidão e conformidade com os padrões. É difícil exagerar a importância da qualidade dos dados integrados. Um conjunto de dados de alta qualidade requer muito menos esforço para preparar para a integração. Embora isso seja importante da perspectiva de recursos, a qualidade dos dados também afeta significativamente o resultado. Por exemplo, se uma organização usa quatro dígitos significativos em seus cálculos, mas uma fonte externa fornece dados com apenas dois dígitos significativos, esses dados não atendem ao nível de qualidade esperado. Se for usada, a análise resultante pode conter insights com falhas.

Portanto, dados de alta qualidade são absolutamente essenciais em dados integrados para minimizar os esforços de transformação/limpeza e garantir a precisão do resultado.

Como medir e manter a qualidade dos dados: existem vários métodos úteis para garantir a alta qualidade dos dados.

• Perfil de dados: análise de alto nível dos dados de origem para examinar a qualidade, integridade, precisão e outros elementos para gerar resumos.
• Padronização de dados: o processo de criação de padrões para formato, definições, nomenclatura e outros elementos para garantir que os dados sejam totalmente compatíveis com outros conjuntos de dados dentro de uma organização. Se os dados não chegarem atendendo aos padrões, eles precisarão ser transformados para isso.
• Limpeza de dados: limpar um conjunto de dados para corrigir e remover entradas duplicadas, vazias, imprecisas ou corrompidas para que os conjuntos de dados estejam prontos para processamento.
• Correspondência de dados: envolve a correspondência de registros em diferentes conjuntos de dados para verificar se eles refletem o mesmo assunto e, ao mesmo tempo, sinaliza registros duplicados para remoção.
• Validação de dados: analisar a precisão e a qualidade dos dados, verificando se eles funcionam dentro de determinadas regras por meio de uma série de avaliações e parâmetros.
• Governança de dados: o processo de monitoramento de dados para garantir que o armazenamento, a segurança, a aquisição e outras tarefas atendam aos padrões e princípios estabelecidos pela organização, bem como a quaisquer regulamentos que possam ser aplicáveis.
• Monitoramento contínuo: uso de diversas ferramentas para verificar continuamente a integridade dos conjuntos de dados com base em padrões internos e critérios de governança.

Integração de dados de várias fontes facilitada com o Oracle Analytics

Depois que os dados forem consolidados em um repositório, a organização estará pronta para a próxima etapa: a análise de autoatendimento. O Oracle Analytics oferece análises completas de autoatendimento em uma interface de usuário intuitiva criada para todos, desde usuários corporativos até cientistas de dados. Disponível na nuvem, on-premises ou como implementação híbrida, o Oracle Analytics usa machine learning e inteligência artificial para descobrir insights ocultos e gerar visualizações instantâneas. Experimente o Oracle Analytics Cloud gratuitamente agora com a Oracle Cloud Modo Gratuito.

O principal benefício da integração de dados de diversas fontes, como dados demográficos de clientes, números de vendas e tendências de mercado, é que os funcionários obtêm uma compreensão mais abrangente de qualquer problema ou oportunidade de negócios. Se for feito corretamente, você descobrirá insights e padrões importantes que talvez nunca teria observado ao analisar fontes de dados isoladamente. O resultado provável: decisões mais informadas, estratégias mais eficazes, melhor controle de qualidade de dados, maior eficiência operacional e uma vantagem competitiva no atual cenário de negócios orientado por dados.

Perguntas frequentes sobre integração de dados de várias fontes

Quais fatores devo considerar ao selecionar fontes de dados para integração?

Os dois fatores mais importantes envolvidos no planejamento da integração de dados são: saber quais recursos você tem e terá à sua disposição e quais são seus objetivos de negócios. A partir disso, você pode identificar as fontes de dados que direcionarão sua estratégia e determinar se acessá-las é um objetivo realista.

Quais são algumas das melhores práticas para a integração de dados de diversas fontes?

Embora muitas estratégias para integração de dados sejam baseadas em necessidades organizacionais individuais, algumas práticas recomendadas gerais se aplicam a todos, como:

• Entenda o estado de suas fontes de dados em relação à qualidade dos dados
• Planeje com seus objetivos de negócios em mente
• Saiba quais são os seus recursos e orçamentos de TI
• Priorize quais departamentos podem obter mais benefícios da integração de dados
• Considere a expansão e a escalabilidade de longo prazo

Quais são alguns exemplos de casos de uso para integração de dados de várias fontes?

Conheça dois casos de uso reais para integração de dados de várias fontes. Primeiro, considere uma aplicação de smartphone que transmite constantemente dados de uso para uma nuvem. Isso se torna uma referência cruzada com dois conjuntos de dados relacionados, uma campanha de marketing por email e dados de vendas. Uma visão unificada pode revelar insights mais profundos sobre como o uso, o marketing e as compras funcionam juntos. Segundo, considere um dispositivo médico de IoT que envia prontuários para a conta de um paciente. Isso é disponibilizado imediatamente ao médico, que também tem acesso ao prontuário do paciente para monitorar melhorias ou ajustes.

Por que precisamos integrar várias fontes de dados?

À medida que o volume e a variedade de fontes de dados aumentam com o tempo, a consolidação de conjuntos de dados evoluiu de algo “positivo” para algo necessário. Atualmente, é raro que alguma operação não se beneficie da integração de dados. No entanto, a chave é executar uma estratégia apropriada para a organização.

Como é conhecida a combinação de dados de várias fontes?

Se o processo de combinação de fontes de dados ocorre com etapas sistêmicas de preparação de dados, ele é conhecido como integração de dados. Se as fontes de dados forem combinadas sem essa transformação/limpeza, exigindo essas etapas posteriormente, elas serão conhecidas como união ou combinação de dados.