Superando desafios de integração de dados

Por que a integração de dados é importante?

No mercado competitivo de hoje, as organizações avançadas devem adotar o seu ativo mais estratégico: os dados. Basear decisões críticas em dados sólidos separará os disruptores dos retardatários. Caso em questão: Em uma pesquisa de 2023 com CIOs, 38% dos entrevistados classificaram a transformação dos processos de negócios existentes por meio de táticas como automação e integração como seu terceiro objetivo de negócios mais importante.

Ser capaz de integrar dados de praticamente qualquer tipo, de múltiplas fontes, em um único destino, ajudará você a entender melhor seu negócio e a fornecer insights baseados em dados. Esses insights podem ajudá-lo a se tornar mais ágil e inovador. E pode ajudá-lo a tomar decisões baseadas em dados que melhoram a experiência do cliente, aumentam a produtividade e impulsionam o crescimento. Todos estes são imperativos para competir numa economia exigente.

Dito isto, a integração de dados pode ter o seu próprio conjunto de desafios. Vamos revisar os seis principais desafios da integração de dados.

Quais são os 6 principais problemas de integração de dados?

No mundo hiperconectado de hoje, os desafios de integração de dados devem ser corrigidos o mais rápido possível. Estes problemas comuns precisam ser resolvidos para que você possa experimentar uma integração de dados eficaz em toda a sua organização:

1. Restrições de recursos

Mais usuários em toda a empresa estão tentando acessar dados. Infelizmente, isso pode criar uma carga de trabalho mais pesada para as equipes centrais de TI e de dados. De acordo com uma pesquisa de 2022, 52% dos líderes de dados indicaram que a carga de trabalho de integração de dados aumentou de 10% a 20% ano após ano. Dadas as actuais condições económicas, todos estão a ser puxados em muitas direcções. Isso pode resultar em projetos atrasados ​​ou descarrilados.

2. Falta de talentos qualificados

A lacuna de competências está aumentando com o cenário tecnológico em constante mudança. Na verdade, 64% dos CIOs afirmam que o desgaste de talentos é um problema. Para permanecerem relevantes, os engenheiros de dados de hoje precisam de uma combinação de conhecimento empresarial e habilidades técnicas para criar um pipeline de dados eficaz. Infelizmente, isso às vezes pode causar uma incompatibilidade entre o que a empresa precisa e o que a TI oferece. Além disso, sem a automação adequada, as equipes podem gastar a maior parte do tempo em tarefas de integração repetitivas e mundanas, em vez de criar estratégias ou otimizar a conectividade.

3. Volumes crescentes em dados, formatos e fontes

Mais de 20% das empresas recentemente entrevistadas pelo IDG recorrem a 1.000 ou mais fontes de dados para alimentar os seus sistemas de business intelligence e análise. Esses dados vêm em diferentes formas e formatos (estruturados, não estruturados), dependendo da aplicação de origem. Portanto, embora você tenha tecnicamente todos os dados, não é fácil localizá-los e recuperá-los de maneira uniforme. E para acessar esses dados para análise, você precisa definir definições, transformar os dados por meio de extração, transformação, carregamento (ETL) ou extração, carga, transformação (ELT) e migrá-los sem violar os requisitos de conformidade. Este é um processo complexo e demorado.

4. Aumento de custos

Mover grandes quantidades de dados para dentro e para fora das nuvens é caro. As ferramentas certas de integração de dados em nuvem não apenas fazem uso mais eficiente da infraestrutura em nuvem para processamento de dados, mas também proporcionam ganhos de desempenho. Isso ajuda a tornar as compensações tradicionais entre custo e desempenho uma coisa do passado.

5. Complexidade técnica e operacional

À medida que a adoção da nuvem acelera, os líderes de dados e de TI podem achar desafiador conectar a nuvem e várias nuvens com ambientes locais. Unir esses sistemas desarticulados pode levar a uma integração constante do tipo “faça você mesmo”, a mudanças nos roteiros, a atrasos nos projetos e a uma governança e qualidade de dados inconsistentes – o que não é bom no clima acelerado de hoje.

6. Problemas de segurança e conformidade

A segurança é uma grande preocupação quando se trata de mover dados de um sistema para outro. Você precisa ser capaz de controlar o número de usuários e seu nível de acesso para garantir que os dados sejam protegidos e controlados. O acesso não autorizado e o uso indevido de dados podem prejudicar os negócios e a reputação de uma empresa, resultando em perdas financeiras. Na verdade, de acordo com um estudo recente, 29% dos CIOs entrevistados observaram que os seus CEOs os incumbiram de atualizar a TI e a segurança dos dados para reduzir o risco corporativo.

Agora você conhece os principais desafios da integração de dados. Mas o que você realmente quer saber é: como posso evitá-los? Continue lendo para saber mais.

Como vencer desafios de integração de dados

Aqui está um rápido resumo dos diferentes recursos que sua solução de integração de dados em nuvem deve fornecer para que você possa evitar desafios comuns e avançar seus negócios.

Automação ETL e ELT

ETL é o processamento de dados tradicional, onde dados de praticamente qualquer fonte – como aplicativos SaaS ou sistemas locais – são transformados antes de serem ingeridos em um aplicativo de destino, como planejamento de recursos empresariais (ERP) ou um data warehouse para processos de negócios e análises. A criação de fluxos de trabalho e mapeamentos dinâmicos para seu pipeline de dados pode trazer um alto nível de automação e ajudar a melhorar a produtividade. Com o moderno data warehouse em nuvem, Data Lake e Lake House, os engenheiros de dados preferem o processo ELT, onde você envia os comandos no próprio destino e utilizar a capacidade computacional em vez de mover os dados para dentro e para fora do data warehouse para processamento. Isso melhora a eficiência do pipeline de dados e otimiza custos.

Plataformas de dados escaláveis ​​e versáteis

Com o número crescente de fontes de dados, é importante escolher uma ferramenta que não seja apenas compatível com as fontes de dados que você possui agora, mas que também seja capaz de acomodar novos aplicativos e tecnologias. Você precisa de uma plataforma escalável que possa funcionar com muitos ecossistemas, tanto em ambientes híbridos quanto em multi nuvem.

Processamento Elástico de Dados

Para grandes volumes de dados e cargas de trabalho de dados imprevisíveis, sua ferramenta de integração de dados deverá ser capaz de processar praticamente qualquer dado sem comprometer o desempenho. As soluções de integração de dados que suportam processamento massivamente paralelo, processamento Spark ou processamento elástico podem processar vários terabytes de dados simultaneamente . Isso pode economizar tempo e dinheiro.

Linhagem de dados

Você precisa de transparência sobre como os dados fluem, onde começam, por quais mudanças passaram e onde são entregues. A linhagem de dados fornece visibilidade dos pipelines, o que ajuda a construir confiança, detectar anomalias e otimizar o desempenho. Além disso, ferramentas que permitem acompanhar toda a jornada de dados podem ajudar a mantê-lo um passo à frente da concorrência.

Inteligência Artificial (IA)

Uma solução de integração de dados em nuvem baseada em IA pode reduzir o tempo de desenvolvimento e de execução de pipelines de dados. Isso pode economizar tempo para arquitetos, analistas de negócios e operações de TI. Ferramentas de autoatendimento, como assistentes de várias etapas baseados em IA para ingestão de dados e tarefas de integração, são fáceis de usar, mesmo para pessoas não técnicas. Além disso, elimina a codificação manual (que pode ser demorada e potencialmente cara) ao criar e executar um pipeline de dados. Os mecanismos de recomendação de IA baseados nos princípios de operações financeiras em nuvem (FinOps) podem ajudar a otimizar custos, sugerindo processos, modelos e configurações.

Arquitetura de dados sem servidor

Para facilitar o processo de gerenciamento da infraestrutura, os profissionais de dados procuram integração de dados sem servidor, onde nenhum esforço é necessário para provisionar e manter as instâncias de nuvem subjacentes. Isso permite que analistas e profissionais de dados se concentrem em seu trabalho principal, em vez de ficarem atolados em trabalho administrativo.

Ter uma ferramenta moderna de integração de dados instalada não pode ser uma reflexão tardia no cenário exigente de hoje. Uma solução que possa ajudar a reduzir custos, melhorar o desempenho e competir de forma eficaz pode ser a diferença entre se destacar ou manter o status quo. 

Fonte: Informatica