Integração de dados e DataOps: como extrair mais benefícios na gestão de informações trafegadas

A integração de dados envolve a combinação de diferentes fontes, como bancos de dados, sistemas legados, aplicativos, nuvem e até mesmo fontes externas para criar um repositório coeso e consistente de informações. Esse processo pode incluir a extração, transformação e carga (ETL) dos dados, além de garantir sua qualidade, sua consistência e a sua acessibilidade.

A integração de dados eficiente e o gerenciamento adequado dos pipelines de dados são fundamentais para garantir que as empresas tenham acesso a informações de qualidade, em tempo hábil e em toda a organização. Para tanto, quais conceitos e fundamentos relacionados ao DataOps que devem ser praticados em uma organização?

Trata-se de um processo fundamental para agrupar informações de várias fontes e sistemas, permitindo uma visão unificada e abrangente dos dados considerando sua importância e os desafios comuns enfrentados.

Importante destacar que tal iniciativa desempenha um papel crítico nas operações de uma organização. Ao ter acesso a uma visão unificada dos dados, as empresas podem obter insights mais profundos, tomar decisões com bases mais sólidas e fornecer uma melhor experiência ao cliente. Além disso, a integração de dados permite melhorar a eficiência operacional, identificar oportunidades de negócios e impulsionar a inovação.

Tipos desta integração:

• Integração por lotes (batch): onde os dados são coletados e processados em lotes, geralmente durante períodos específicos, como diariamente ou semanalmente. É um método eficiente para lidar com grandes volumes de dados, mas pode ter uma latência maior em comparação com outros tipos de integração.

• Integração em tempo real: Aqui, os dados são movidos e processados em tempo real, permitindo uma resposta imediata às mudanças nos dados. É ideal para cenários em que a atualização em tempo real é crítica, como transações financeiras, monitoramento de sensores ou rastreamento de remessas.

• Integração federada: os dados permanecem em suas fontes originais e são acessados de forma federada, ou seja, uma camada de integração permite consultar e combinar os dados de várias fontes sem a necessidade de replicação. É útil quando os dados estão distribuídos em diferentes sistemas e não é viável ou desejável consolidá-los em um único repositório.

Os dados podem ser provenientes de diferentes sistemas e fontes, cada um com seu próprio formato e estrutura. Isso requer esforços para mapear e transformar os dados em um formato padronizado. A garantia da qualidade e consistência dos dados é fundamental para obter insights precisos e confiáveis. Dados inconsistentes, duplicados ou incompletos podem levar a decisões errôneas ou análises incorretas.

A integração de dados requer cuidados especiais para garantir a segurança e a privacidade dos dados sensíveis. É necessário implementar medidas adequadas de proteção e conformidade com regulamentações, como o GDPR. À medida que os volumes de dados aumentam, a integração de dados deve ser capaz de lidar com a escalabilidade e garantir o desempenho adequado, sem comprometer a eficiência das operações.

O primeiro passo na integração de dados é identificar as fontes de dados relevantes para o negócio. Isso pode incluir bancos de dados internos, sistemas legados, aplicativos, serviços em nuvem, feeds de dados externos, entre outros fatores. É essencial ter uma visão abrangente das fontes de dados disponíveis e entender quais dados são necessários para atender aos objetivos do seu projeto.

Com as fontes de dados identificadas, é necessário selecionar as abordagens de integração adequadas. Existem várias técnicas e tecnologias disponíveis, e a escolha dependerá dos requisitos específicos do projeto. Algumas abordagens comuns incluem:

• ETL (Extração, Transformação e Carga): é uma abordagem tradicional em que os dados são extraídos de suas fontes originais, transformados para atender a requisitos específicos e, em seguida, carregados em um novo sistema ou repositório.

• ELT (Extração, Carga e Transformação): diferentemente do ETL, o ELT envolve a extração e a carga dos dados primeiro, seguidas pela transformação dentro do sistema de destino. Essa abordagem é frequentemente usada em casos em que a capacidade de processamento do sistema de destino é alta.

• Streaming: aqui, envolve o processamento contínuo de dados em tempo real à medida que são gerados. É ideal para cenários em que a latência é crítica e a análise de dados em tempo real é necessária.

O design adequado dos pipelines de dados é fundamental para garantir uma integração eficiente. Para tanto, é preciso seguir o passo a passo abaixo:

• Definir uma arquitetura de integração de dados escalável e flexível;

• Adotar padrões de design para garantir a reutilização e modularidade dos componentes;

• Implementar transformações e validações de dados para garantir a qualidade e a consistência;

• Considerar a segurança dos dados ao projetar os pipelines.

Muitas organizações têm uma variedade de sistemas e tecnologias em seus ambientes de TI. A integração de dados em ambientes heterogêneos pode ser desafiadora, mas é crucial para obter uma visão unificada dos dados. É necessário considerar aspectos como integração de sistemas legados, bancos de dados, serviços em nuvem, APIs e tecnologias de integração específicas. A integração de dados não é um processo único, mas contínuo.

É importante estabelecer um plano para monitorar e gerenciar os pipelines de dados. Isso inclui o monitoramento regular para garantir que os dados estejam sendo integrados corretamente, a detecção e o tratamento de erros e a implementação de mecanismos de recuperação em caso de falhas.

Entre os benefícios da implementação do DataOps estão maior eficiência, maior colaboração, entrega mais rápida de dados, maior qualidade de dados e maior agilidade e flexibilidade.

Ao implementar o DataOps, as organizações podem experimentar ganhos significativos, como maior eficiência operacional, entrega mais rápida de dados, melhoria da qualidade dos dados, estímulo à inovação e ao crescimento. A automação, o monitoramento contínuo e a cultura de colaboração são elementos fundamentais para o sucesso do DataOps. No entanto, é importante reconhecer que a implementação do DataOps não é um processo único. É uma jornada contínua de aprendizado, ajustes e melhorias. Cada organização deve adaptar o DataOps às suas necessidades específicas, considerando sua cultura, recursos e objetivos.

À medida que avançamos rumo a uma era cada vez mais orientada por dados, o DataOps desempenhará um papel central no sucesso das empresas. Ao adotar essa abordagem ágil e centrada nos dados, as organizações estarão preparadas para enfrentar os desafios e explorar as oportunidades do mundo de dados em constante evolução. Estamos diante de uma revolução de dados e o DataOps é o elemento-chave para desbloquear todo o potencial que eles têm a oferecer.

* Fabio Iamada, vice-presidente Financeiro e de Marketing da Orys, consultoria especializada em inteligência de dados.