Integração de dados

Como a integração de dados funciona: processos essenciais

Ingestão de dados: trazendo dados para o sistema

A ingestão de dados é o ponto de entrada para a integração. Concentra-se na captura de dados de sistemas de origem e na sua movimentação para um ambiente central, como um data lake, data warehouse ou lakehouse. Isso pode envolver a extração de dados de bancos de dados relacionais, aplicativos SaaS, dispositivos de IoT, filas de mensagens, arquivos de log ou sistemas de parceiros.

Uma camada de ingestão robusta mantém a integração escalável e confiável, suportando grandes volumes, formatos heterogêneos e esquemas em evolução, e mantendo a resiliência do pipeline à medida que as fontes flutuam ou crescem.

Muitas organizações usam conectores, padrões de captura de dados de alterações (CDC) e pipelines baseados em eventos para manter a ingestão eficiente e responsiva. Ferramentas como o Lakeflow Connect, parte do Databricks Lakeflow, ajudam a simplificar esse trabalho, fornecendo conectores pré-construídos de alto desempenho que simplificam a ingestão de dados de bancos de dados operacionais e aplicativos SaaS.

Ingestão em tempo real vs. em lote

A ingestão geralmente opera em um de dois modos, dependendo dos requisitos de latência e atualidade:

• Ingestão em lote carrega dados em intervalos programados, como a cada hora ou durante a noite. É econômico e adequado para relatórios tradicionais, ciclos de orçamento, submissões regulatórias e analítica histórica.
• A ingestão em tempo real captura e processa dados continuamente conforme os eventos ocorrem. Ele potencializa aplicativos como detecção de fraudes, mecanismos de personalização, painéis de análise em tempo real e alertas automatizados.

As organizações costumam usar ambos os modos para equilibrar o desempenho e as necessidades analíticas. Pipelines em tempo real fornecem insights imediatos, enquanto os trabalhos em lote refrescam com eficiência grandes volumes de data histórica.

Coleta de diversos sistemas de origem

Ambientes modernos dependem de sistemas distribuídos, nativos cloud e híbridos, portanto, a integração deve lidar com uma ampla variedade de fontes de forma eficiente, incluindo:

• Bancos de dados operacionais (MySQL, PostgreSQL, SQL Server)
• Armazenamentos de dados em nuvem
• Aplicações SaaS como Salesforce, ServiceNow, Workday e Adobe
• Plataformas de transmissão como o Apache Kafka
• Armazenamento de arquivos e objetos, incluindo Parquet, JSON e CSV
• APIs que emitem dados estruturados e não estruturados
• Fontes geradas por máquina, como transmissões de IoT e de sensores

Os pipelines de integração devem lidar com esses diversos formatos e protocolos de forma eficiente para manter uma visão completa das operações de negócios.

Transformação de dados: limpeza e padronizar os dados

Depois que os dados são ingeridos, eles devem ser preparados para análise. Os dados brutos geralmente chegam com inconsistências de formato, estrutura e qualidade, portanto, devem ser limpos e padronizados antes do uso posterior. Esses passos garantem que o dataset resultante seja consistente e confiável em todas as cargas de trabalho de analítica e machine learning.

Limpeza e validação de dados

A limpeza e a validação de dados são partes essenciais do processo de transformação. A limpeza melhora a confiabilidade, resolvendo problemas como registros duplicados, tipos de dados incorretos, formatação inconsistente, valores ausentes e outliers que podem indicar entradas incorretas.

A validação então confirma que os dados transformados permanecem precisos à medida que os sistemas de origem evoluem. Verificações automatizadas revelam problemas como schema drift, nulos inesperados ou mudanças no comportamento de campos antes que afetem os processos posteriores.

Convertendo dados em formatos consistentes

Padronizar os dados garante que a informação de sistemas diferentes se alinhe a uma estrutura e a um conjunto de definições compartilhados. Esse trabalho inclui unificar elementos de esquema, padronizar layouts de registro, alinhar convenções de nomenclatura e converter valores em formatos consistentes e interpretáveis para que os modelos do machine learning e analítica downstream possam operar de maneira confiável.

Carregamento de dados: opções e arquiteturas de armazenamento

O carregamento é a última etapa do processo de integração, onde os dados transformados são movidos para um ambiente de armazenamento para analítica e uso em aplicativos. Após a limpeza e a padronização, os dados devem ser armazenados onde as equipes possam consultar e aplicá-los facilmente. A arquitetura de armazenamento afeta diretamente a escalabilidade, o desempenho e a usabilidade posterior, e cada opção atende a diferentes necessidades dentro do processo de integração.

Data warehouses:

Data warehouses suportam Business Intelligence e analítica estruturada em escala. Eles armazenam dados consistentes e selecionados, otimizados para queries SQL, dashboards e relatórios orientados à compliance. Os warehouses são ideais para cargas de trabalho que dependem de esquemas estáveis e de conjuntos de dados bem governados.

Data lake

Data lakes armazenam dados brutos, semiestruturados e não estruturados a um custo menor, suportando a exploração flexível, analítica em grande escala e machine learning. Eles permitem que as organizações capturem todos os dados da empresa — não apenas registros estruturados — e os disponibilizem para transformação posterior.

Para obter orientação sobre como projetar e gerenciar esses ambientes, consulte o guia abrangente da Databricks sobre as melhores práticas para data lakes.

Lakehouse

Uma arquitetura de lakehouse incorpora os pontos fortes de data lakes e data warehouses. Ele combina armazenamento de objetos de baixo custo com otimizações de desempenho para cargas de trabalho SQL, permitindo que as organizações unifiquem seus pipelines de analítica e IA em um único ambiente. Ao reduzir a sobreposição de infraestrutura, os lakehouses simplificam a governança e aceleram as iniciativas data-driven.

Integração de dados em ação

Considere uma organização onde os dados relacionados a clientes estão distribuídos em vários departamentos. Vendas gerencia contas e pipelines em um sistema de CRM. O marketing acompanha o engajamento do usuário e o desempenho da campanha em ferramentas de automação de marketing. O suporte registra tickets e interações com clientes em uma plataforma de helpdesk.

Sem integração, esses sistemas fornecem apenas visões parciais do comportamento do cliente, dificultando a avaliação de padrões ou desempenho mais amplos. Os analistas precisam reconciliar manualmente registros conflitantes ou incompletos, aumentando a probabilidade de conclusões imprecisas.

Com um pipeline integrado, as equipes podem reunir esses dados de forma mais eficaz:

• Ingestão extrai dados de sistemas de CRM, marketing e suporte por meio de conectores.
• A transformação alinha os identificadores dos clientes, padroniza esquemas e resolve inconsistências.
• O carregamento grava os registros unificados em uma camada governada dentro de um lakehouse, dando a todas as equipes acesso a informações consistentes e prontas para analítica.

Quando os dados de diferentes departamentos são unificados dessa forma, as equipes podem responder a perguntas que abrangem todo o ciclo de vida do cliente, como quais campanhas de marketing influenciam as oportunidades de vendas, se os clientes com tickets de suporte frequentes têm taxas de renovação mais baixas ou quais segmentos respondem melhor a recursos específicos do produto.

Ao substituir planilhas isoladas e pipelines desconectados por uma camada de dados compartilhada e governada, as organizações obtêm uma visão mais clara das jornadas do cliente. Essa visibilidade compartilhada possibilita previsões mais precisas e permite uma melhor personalização em todas as funções voltadas para o cliente.

Técnicas e tecnologias comuns para integração de dados

ETL (extrair, transformar, carregar)

ETL é uma abordagem de integração de dados de longa data, na qual os dados são extraídos dos sistemas de origem, transformados para atender aos requisitos de negócios e, em seguida, carregados em um ambiente de destino. É amplamente utilizado para relatórios regulatórios, analítica financeira e outros fluxos de trabalho que exigem dados estruturados e altamente selecionados.

O ETL continua sendo especialmente valioso quando as transformações devem ocorrer antes que os dados entrem no sistema de destino, garantindo que os consumidores downstream recebam esquemas consistentes e predefinidos. Para uma visão geral mais aprofundada dos conceitos e padrões de implementação de ETL, consulte o guia técnico Entendendo ETL da O'Reilly.

ELT (extrair, carregar, transformar): transformar os dados após o carregamento

O ELT inverte a sequência carregando os dados brutos primeiro no sistema de destino e depois os transformando lá. Como os sistemas baseados em cloud oferecem elastic compute, o ELT pode ser mais eficiente, escalável e flexível. Ele também preserva os dados brutos, permitindo que as equipes de dados revisitem ou reutilizem os datasets posteriormente sem reextração.

As organizações geralmente usam ETL para datasets altamente regulamentados ou com curadoria e ELT para analítica exploratória ou cargas de trabalho em grande escala. (Saiba mais sobre a diferença entre ETL e ELT.)
 

Virtualização de dados

A virtualização de dados permite que os usuários façam query de dados em sistemas distintos sem movê-los fisicamente, fornecendo acesso rápido a informações distribuídas. É útil quando:

• Os dados devem permanecer on-premises devido a restrições regulatórias
• As equipes precisam de acesso em tempo real aos dados operacionais.
• Mover grandes datasets tem um custo proibitivo.

Embora a virtualização melhore o acesso a fontes distribuídas, ela é menos adequada para analítica compute intensiva ou treinamento de ML em grande escala, que têm melhor desempenho com processamento local e formatos de armazenamento otimizados.

Federação de dados

A federação de dados permite que os usuários executem consultas em vários sistemas de origem no momento da consulta, com cada sistema processando sua parte da solicitação. Em vez de abstrair ou otimizar o acesso aos dados, a federação coordena queries entre sistemas e combina os resultados em uma única view.

Essa abordagem é útil quando os dados precisam permanecer no local devido a restrições regulatórias ou operacionais ou quando as equipes precisam de percepções de vários sistemas sem criar novos pipelines de ingestão. Como o desempenho depende dos sistemas de origem subjacentes, a federação geralmente é menos adequada para analítica complexa ou cargas de trabalho com uso intensivo de compute.

Replicação de dados

A replicação sincroniza cópias de dados em vários sistemas para garantir a disponibilidade e a consistência. Pode suportar:

• Recuperação de desastres
• Sistemas analíticos otimizados para leitura
• Aplicações distribuídas que dependem de informações atualizadas

A replicação pode ser contínua ou programada, dependendo dos requisitos de latência.

Orquestração de dados

Além das técnicas de integração individuais, a orquestração de dados garante que os pipelines sejam executados de forma confiável em escala. A orquestração de dados coordena a execução, o agendamento e o monitoramento de fluxos de trabalho de integração de dados, garantindo que os passos de ingestão, transformação e carregamento sejam executadas na ordem correta, lidem com as dependências adequadamente e se recuperem de falhas. À medida que os ambientes de dados se tornam mais complexos, a orquestração se torna essencial para operar pipelines que abrangem vários sistemas, modos de processamento e equipes.

Uma orquestração eficaz oferece suporte a recursos como gerenciamento de dependências, novas tentativas, alertas e observabilidade, ajudando as equipes a operar fluxos de trabalho de integração em escala.

O Lakeflow Jobs oferece suporte à orquestração para integração de dados e fluxos de trabalho de ETL, fornecendo uma maneira unificada de agendar, gerenciar e monitorar pipelines de dados em todo o Lakehouse.

Qualidade e confiabilidade dos dados

Garantir a alta qualidade dos dados é essencial para uma analítica e sistemas downstream confiáveis. Dados integrados geralmente alimentam relatórios, dashboards e modelos do machine learning. Por isso, a qualidade deve ser medida e mantida à medida que as fontes do dados e os pipelines evoluem.

Métricas de qualidade de dados

As organizações usam várias métricas principais para avaliar se os dados integrados estão prontos para analítica e uso operacional:

• Precisão: os valores refletem a verdade do mundo real, como endereços de clientes corretos ou valores de transação válidos.
• Completude: os campos obrigatórios são preenchidos e não faltam registros importantes.
• Consistência: os dados permanecem alinhados entre sistemas, formatos e períodos, sem valores conflitantes.

Processos de garantia de qualidade

A garantia de qualidade desempenha um papel fundamental para manter os dados integrados precisos e confiáveis à medida que os sistemas evoluem. Isso inclui validação de dados e tratamento de erros, que garantem que os dados transformados atendam aos padrões esperados antes de serem carregados em ambientes downstream.

As verificações de validação confirmam que esquemas, formatos e regras de negócio permanecem intactos ao longo do pipeline de dados. Com o Databricks Lakeflow Structured Pipelines de Dados (SDP), as expectativas permitem que as equipes apliquem restrições de qualidade que validam os dados conforme eles fluem pelos pipelines de ETL, fornecendo mais entendimentos sobre as métricas de qualidade dos dados e permitindo que você reprove atualizações ou descarte registros ao detectar dados inválidos. Esses fluxos de trabalho de tratamento de erros impedem que dados ruins ou incompletos entrem em sistemas de analítica ou operacionais, garantindo que os consumidores downstream possam confiar nos dados com que estão trabalhando.

Sistemas de monitoramento e alerta ampliam essas proteções ao detectar alterações inesperadas no volume de dados, na estrutura do esquema ou no comportamento do pipeline. Os alertas permitem que as equipes respondam rapidamente a anomalias e resolvam problemas antes que eles afetem os consumidores.

Juntos, esses processos mantêm a estabilidade dos pipelines de integração e oferecem suporte a dados consistentes e de alta qualidade em toda a organização.

Governança e segurança

Enquanto a qualidade dos dados se concentra na exatidão e na confiabilidade, a governança e a segurança definem como os dados integrados são gerenciados, protegidos e usados de forma responsável em toda a organização. Uma governança de dados forte estabelece confiança ao garantir que o acesso, o uso e a compliance sejam claramente definidos e aplicados.

Implementando frameworks de governança

As estruturas de governança definem como os dados são coletados, armazenados, acessados e gerenciados durante todo o seu ciclo de vida. Estruturas claras e aplicáveis ajudam as equipes a manter a consistência à medida que os volumes de dados aumentam e novos sistemas são adicionados.

Definição e aplicação de políticas de dados

A governança eficaz depende de políticas bem definidas que guiam como os dados são tratados entre equipes e plataformas. As áreas de política comuns incluem:

• Convenções de nomenclatura e padrões de esquema
• Práticas de retenção e arquivamento de dados
• Manuseio de dados sensíveis ou regulamentados
• Controle de versão e gerenciamento do ciclo de vida

Quando aplicadas de forma consistente, essas políticas ajudam a reduzir a fragmentação e garantem que os dados sejam gerenciados de forma responsável em toda a organização.

Segurança e controles de acesso

A segurança é um elemento fundamental da governança de dados. Ele estabelece as proteções e os controles de acesso que protegem dados confidenciais, evitam o uso não autorizado e ajudam as organizações a atender aos requisitos de compliance. Os recursos key de segurança incluem:

• Autenticação e gerenciamento de identidade
• Controle de acesso baseado na função
• Criptografia em repouso e em trânsito
• Separação de privilégios
• Frameworks de compartilhamento seguro de dados

Juntos, esses controles ajudam as organizações a proteger os dados integrados, permitindo um acesso seguro e governado para analítica e operações.

Desafios comuns de integração de dados

À medida que os pipelines de integração crescem em escopo e complexidade, as organizações encontram um conjunto comum de desafios práticos em escala, arquitetura e propriedade. Os desafios a seguir ilustram pontos de atrito comuns e as abordagens que as organizações usam para resolvê-los:

• Formatos inconsistentes: a padronização de esquemas e metadados resolve as incompatibilidades.
• Grandes volumes de dados: a distributed compute e o autoscale permitem um processamento eficiente.
• Arquiteturas híbridas ou multicloud complexas: federação, virtualização e governança unificada simplificam o acesso entre ambientes.
• Propriedade isolada: papéis claros, padrões compartilhados e orquestração centralizada criam consistência e reduzem a fragmentação.
• Sistemas de origem em evolução: a validação automatizada e os pipelines com reconhecimento de esquema evitam erros posteriores.

Com uma estratégia de integração moderna, esses desafios tornam-se gerenciáveis. Ferramentas unificadas de engenharia de dados, como o Databricks Lakeflow, ajudam as organizações a simplificar a integração de dados e o ETL, reunindo ingestão, transformação e orquestração em um único ambiente.

Escolhendo uma plataforma de integração de dados

Lidar com esses desafios de integração exige uma plataforma que possa operar de forma confiável em volumes de dados crescentes, arquiteturas complexas e requisitos de governança.

Escalabilidade e desempenho

A seleção de uma plataforma de integração de dados envolve entender o quão bem seus recursos se alinham tanto com as prioridades imediatas quanto com as demandas futuras. Uma consideração fundamental é o quão bem a plataforma consegue escalar conforme os volumes de dados e as cargas de trabalho aumentam.

Fatores importantes incluem ingestão de alto throughput, processamento de baixa latência, gerenciamento eficiente de esquemas, computação elástica para cargas de trabalho de pico e suporte para dados estruturados e não estruturados. As plataformas nativas cloud se destacam em escalabilidade porque separam o armazenamento e o compute, permitindo o autoscale conforme a demanda flutua.

Requisitos de tempo real

Se um caso de uso exigir percepções imediatas, a plataforma deverá oferecer suporte à ingestão orientada a eventos, processamento de baixa latência, pipelines de transmissão para tabela e recuperação automática de falhas. Esses recursos permitem aplicativos em tempo real, como recomendações personalizadas, monitoramento financeiro e alertas operacionais.

Considerações sobre nuvem vs. on-premises

A seleção entre modelos de implantação em cloud, on-premises ou híbridos depende de fatores como requisitos de compliance e soberania de dados, investimentos em infraestrutura existentes, restrições de latência, habilidades da equipe e custo total de propriedade. Muitas organizações optam por abordagens híbridas, mantendo dados confidenciais ou regulamentados on-premises enquanto usam plataformas em cloud para analítica escalável.

Recursos de segurança, governança e metadados

Uma plataforma de integração robusta deve oferecer suporte à governança centralizada. Os recursos essenciais incluem controle de acesso, gerenciamento de metadados, visibilidade da linhagem de dados, criptografia em repouso e em trânsito, permissões granulares para campos confidenciais e logs de auditoria para conformidade. Uma governança eficaz não apenas protege os dados, mas também cria confiança na confiabilidade e transparência dos datasets usados em toda a organização.

Conclusão

A integração de dados é a base das estratégias modernas de dados e AI. Ao unificar os dados em toda a organização, é criado um conjunto de dados consistente que oferece suporte a analítica, machine learning e inteligência operacional. Essa unified view possibilita a tomada de decisões data-driven, fornecendo às equipes informações confiáveis e oportunas.

O impacto da integração vai além da eficiência técnica. Um ambiente de dados conectado fortalece a colaboração, reduz as redundâncias e revela percepções que sistemas isolados ocultam. Quando os departamentos trabalham com os mesmos dados confiáveis, eles podem agir com mais confiança e velocidade.

As organizações podem começar a integração gradualmente, avaliando os silos existentes, identificando oportunidades de alto impacto e consolidando algumas fontes críticas. À medida que os pipelines amadurecem e os sistemas se tornam mais complexos, uma integração robusta se torna essencial para impulsionar a produtividade, a inovação e a vantagem competitiva a longo prazo.

Para saber mais sobre os princípios de arquitetura que dão suporte à integração escalável, explore o treinamento gratuito e individualizado da Databricks: Comece a usar a arquitetura Lakehouse.

Para implementar a integração de dados e ETL nesta arquitetura, o Databricks Lakeflow fornece uma solução unificada de engenharia de dados.

Perguntas Frequentes

O que é integração de dados?

A integração de dados é o processo de combinar dados de diferentes fontes em uma view unificada para dar suporte a análises, relatórios e tomada de decisão. Isso envolve a extração de dados de vários sistemas, transformá-los em um formato consistente e carregá-los em ambientes centralizados, como data warehouses, data lakes ou lakehouses.

Por que a integração de dados é importante para as organizações?

A integração de dados ajuda as organizações a eliminar silos, melhorar a qualidade dos dados e obter percepções abrangentes sobre as operações. Isso possibilita uma melhor tomada de decisões, aprimora a eficiência operacional e o machine learning. Ao unificar os dados em uma base confiável, a integração também ajuda as organizações a se manterem competitivas à medida que as práticas data-driven se expandem.

Quais são os principais tipos de técnicas de integração de dados?

As técnicas de integração comuns incluem ETL, ELT, virtualização de dados (criação de uma visualização unificada sem mover os dados), replicação de dados (garantindo a disponibilidade por meio de cópias duplicadas) e federação de dados para consultar dados em vários sistemas.

Quais desafios as organizações enfrentam com a integração de dados?

As organizações geralmente enfrentam dificuldades com problemas de qualidade de dados, fontes de dados fragmentadas ou legadas, integração de informações de vários sistemas, manuseio de grandes volumes de dados e manutenção de segurança e governança robustas. Ferramentas de integração modernas, automação e práticas de governança bem definidas ajudam a endereçar esses desafios e melhorar a confiabilidade a longo prazo.