Publicado em: 28 de novembro de 2023
Colaboradores: Phill Powell, Ian Smalley
Como o termo sugere, consolidação de dados significa pegar dados de várias fontes e reuni-los em um único local. A consolidação de dados permite que os usuários interajam com os dados a partir de um único ponto de acesso e promove a geração de insights.
Frequentemente, os dados são referidos simplesmente como "dados", uma reunião de informações, como se cada unidade de dados fosse idêntica em estrutura e finalidade. Mas a realidade é bem diferente. Para a maioria das organizações, os dados não são como ter um carrinho de compras cheio de maçãs. Em vez disso, esse carrinho geralmente está cheio, mas com grande parte ou a maioria de seus dados em diferentes formatos (maçãs, bananas, laranjas, etc.).
Como as organizações orientadas por dados dependem de muitos tipos de dados provenientes de várias fontes, as empresas com visão de futuro agora estão utilizando ferramentas de consolidação para lidar de forma mais eficiente com seus data warehouses repletos de informações.
Embora a jornada comece como dados brutos, as empresas podem aplicar análise de dados a essas informações e obter insights de business intelligence. Neste estágio, é responsabilidade da organização implementar eficazmente a análise de dados nas decisões de negócios. Contudo, a empresa terá, pelo menos, acesso a dados mais completos e imediatos, o que pode aprimorar significativamente seu processo de tomada de decisões.
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A consolidação de dados (também chamada de integração de dados) oferece várias vantagens importantes:
Em termos de impacto geral, o maior benefício de longo prazo da consolidação de dados pode ser esclarecer o processo decisório para a organização entre todos os departamentos e funções, fornecendo dados relevantes a todos os funcionários que precisam. A consolidação de dados também pode ajudar uma empresa a criar interações melhores com o público analisando o todo, reunindo dados de clientes e baseando as ações da empresa nessas métricas.
Outro benefício de ter todos os dados de uma organização coletados em um local centralizado é que isso abre as portas para uma análise que pode revelar ineficiências consideráveis dentro da empresa. Essas ineficiências são como sanções financeiras impostas a essa organização. A mitigação de tais ineficiências incentiva a redução de custos. E como a qualidade dos dados é aprimorada pelo processo de consolidação, os sistemas de informação funcionarão de forma mais confiável.
É algo que nem sempre é considerado, quanto tempo exatamente está sendo gasto por todos os membros de uma organização na busca pelas informações necessárias entre todos os diferentes ativos de dados coletados pela empresa. Se esses ativos estiverem difíceis de localizar, é um desperdício de tempo extra. Agora, considere uma alternativa melhor, consolidar todos esses dados diferentes em um único repositório central, como um data warehouse, em que tarefas demoradas podem ser reduzidas.
Embora normalmente não estejam vinculadas à consolidação de dados, vale a pena observar que as operações de emergência relacionadas à recuperação após desastres provavelmente funcionarão de forma mais fácil se os dados de uma organização estiverem localizados em um repositório central, e se esses dados tiverem sido processados e limpos.
Um número cada vez maior de métodos é usado para suportar projetos de consolidação de dados.
A técnica de consolidação de dados mais importante é conhecida como ETL (extract, transform and load). Os processos ETL começam com ferramentas ETL extraindo informações de fontes de dados. Em seguida, esses dados são transformados em um formato informativo padrão. Por último, os dados são carregados em um destino selecionado.
Uma abordagem alternativa à estratégia ETL é conhecida como ELT (extract, load and transform). A reorganização das etapas de ELT é fundamental. Na ELT, os dados são extraídos e carregados em um tipo de área de preparação. Os dados permanecem nessa área à medida que vários setores dentro da organização estudam os dados de diferentes perspectivas, transformando-os.
Manter todos os dados em um repositório centralizado é uma abordagem prática. Um grau mais elevado de segurança de dados pode ser alcançado com o uso de um data warehouse, que aceita os conjuntos de dados de vários sistemas de origem. As ferramentas ETL podem então ser usadas para automatizar dados e consolidá-los no warehouse.
O armazenamento de dados é usado em parte para limpar ou processar dados. Um data lake, por outro lado, é simplesmente um repositório de dados que não oferece nenhum dos recursos de processamento de dados. Um data lake é essencialmente um local para armazenar dados enquanto eles ainda estão em sua forma mais bruta. Normalmente, é aqui que uma empresa pode armazenar dados obscuros.
É tudo uma questão de escala. Um data warehouse está preparado para aceitar e armazenar todos os dados. Um data mart é simplesmente um data warehouse menor com escopo muito mais restrito. Desta forma, embora a empresa utilize um data warehouse, algum departamento ou grupo dentro dessa empresa pode ter um data mart específico para suas necessidades particulares.
Na era da automação, a codificação manual parece antiquada. No entanto, há muitas situações que exigem um trabalho simples de consolidação de dados. Esse trabalho é realizado por meio de codificação manual, feito por um profissional de engenharia de dados. O código que o profissional escreve ajuda a "agrupar" os dados em um único local.
Outra solução de consolidação de dados a ser considerada pelas empresas é a virtualização de dados, em que os dados permanecem em seus silos existentes e são visualizados por meio de uma camada de virtualização adicionada a cada fonte de dados. Infelizmente, existem limitações relacionadas a este método, incluindo escalabilidade reduzida.
O crescimento gigantesco de big data continua abalando o mundo da tecnologia, e deve continuar por algum tempo. Para o período de 2022 a 2030, a Acumen Research and Consulting está prevendo que o mercado de big data continuará crescendo (link externo ao site ibm.com) a uma taxa de aproximadamente 12,7% ao ano. De acordo com as previsões, esse mercado vai disparar de um valor de US$ 163,5 bilhões em 2021 para um valor projetado de US$ 473,6 bilhões em 2030. À medida que o mercado de big data se expande, aumenta também a necessidade por mais consolidação de dados.
A automação de processos manuais relacionados à consolidação de dados é outra área que teve um crescimento intenso nos últimos anos. Isso ocorre em um momento em que há uma escassez relativa de talentos de ciência de dados. Estima-se que mais de 60% das horas de ciência de dados (link externo ao site ibm.com) sejam gastas com limpeza e processamento de dados durante os processos de consolidação. Esses processos podem e devem ser automatizados (e serão, cada vez mais).
A segurança de dados também permanece no centro das atenções, refletindo a ameaça contínua e crescente dos ataques cibernéticos ou ataques de ransomware. Em resposta, as organizações estão escolhendo opções como pipelines de dados que oferecem maior segurança à medida que os pipelines migram, armazenam e analisam dados.
Da mesma forma, outra tendência recente fala sobre o crescente interesse em proteger a privacidade dos consumidores, especialmente após uma onda de ataques cibernéticos de alto perfil que resultaram na disseminação em massa de dados de consumidores. As chamadas salas limpas de dados estão sendo cada vez mais implementadas como uma maneira amigável de interagir com os consumidores. Em salas limpas de dados, as interações são estruturadas de forma a limitar a quantidade de informações do consumidor que normalmente estão sendo coletadas pela organização.
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