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Quando os dados dos quais as equipes dependem para tomar decisões estão espalhados por dezenas de sistemas, até mesmo pequenas desconexões podem levar a grandes gargalos.
Soluções manuais, relatórios desatualizados e registros duplicados são mais do que apenas incômodos. Eles desaceleram seus negócios, frustram suas equipes e dificultam o atendimento aos seus clientes.
É por isso que definir a arquitetura de integração de dados da sua empresa não é apenas uma decisão técnica — é estratégica. O método escolhido pode ter um impacto significativo na velocidade, escalabilidade e sucesso a longo prazo.
Neste guia, abordaremos cinco dos padrões de integração de dados mais comuns — migração, transmissão, sincronização bidirecional, correlação e agregação — para ajudar você a escolher a estrutura mais adequada para você.
O que são padrões de integração de dados?
Os padrões de integração de dados são métodos padronizados para troca de dados entre sistemas, com o objetivo de fornecer uma visão unificada dos seus dados que seja fácil de acessar, entender e agir.
Esses padrões geralmente fazem parte de um contexto mais amplo integração de sistemas estratégia, cujo objetivo é conectar dados com ferramentas e equipes, de forma a dar suporte tanto às operações do dia a dia quanto à escalabilidade de longo prazo.
Por que é importante escolher o padrão certo de integração de dados
Diferentes padrões de integração de dados são projetados para atender a diferentes necessidades de negócios. Por exemplo, algumas empresas podem precisar que os dados sejam sincronizados de forma confiável entre sistemas em tempo real, enquanto outras podem precisar apenas de atualizações diárias ou semanais. Empresas que dependem de sistemas legados podem exigir métodos de integração mais avançados do que uma empresa que utiliza sistemas modernos baseados em nuvem.
Cada desafio de integração de dados é diferente. O segredo é entender as necessidades do seu negócio e escolher o padrão que melhor atende a elas. Então, sem mais delongas, vamos analisar cinco padrões comuns usados na integração de dados corporativos.
5 Padrões de Integração de Dados e Seus Casos de Uso
1. Extrair, Transformar, Carregar (ETL)
Extrair, Transformar, Carregar (ETL) é um dos padrões de integração de dados mais utilizados e faz exatamente o que promete: extrai dados de um sistema, transforma-os em um formato diferente e carrega-os no novo sistema. Este processo simples de três etapas é mais adequado para transferências de dados únicas e unidirecionais que não exigem sincronização contínua — como migrar para uma nova plataforma, consolidar dados durante uma fusão empresarial ou preencher um data warehouse.
2. Transmitir
O transmissão O padrão de integração de dados funciona enviando informações de uma fonte de dados para vários destinos ao mesmo tempo.
Um padrão de transmissão é especialmente útil quando diferentes equipes ou ferramentas dependem dos mesmos dados em tempo real. Por exemplo, quando um novo produto é adicionado ao seu sistema de gestão de estoque, essa informação também precisa aparecer na sua loja de e-commerce, CRM, plataforma de marketing e ferramentas de análise. Sem uma arquitetura de integração de dados de transmissão confiável, as atualizações podem passar despercebidas ou parecer dessincronizadas entre as plataformas.
A transmissão não se resume apenas à velocidade. Trata-se também de consistência entre sistemas e parceiros. Em setores que dependem de formatos padronizados — como os que utilizam integração EDI Para transações ou comunicações da cadeia de suprimentos — a transmissão garante que dados críticos cheguem aos destinos certos com rapidez e precisão. Com a automação e o monitoramento adequados, as atualizações ocorrem com eficiência, sem atrasos ou retrabalho manual.
Caso de uso:
Automatizando o gerenciamento de estoque
Uma empresa de varejo adiciona uma linha de produtos sazonais ao seu sistema de gestão de estoque. Esses dados precisam ser enviados instantaneamente para a loja online, o sistema de ponto de venda e a plataforma de e-mail marketing para garantir a precisão das listagens, da disponibilidade e do conteúdo da campanha. Usando o padrão de transmissão, as informações atualizadas do estoque são enviadas simultaneamente para todos os sistemas conectados, garantindo consistência em tempo real em todos os pontos de contato com o cliente.
3. Sincronização bidirecional (bidirecional)
Alguns sistemas não precisam apenas receber dados. Eles precisam compartilhar a propriedade deles. Nesses casos, uma conexão unidirecional não é suficiente. A sincronização bidirecional permite que dois sistemas troquem informações continuamente e permaneçam alinhados ao longo do tempo.
Quando as atualizações podem vir de mais de um local, a sincronização bidirecional garante que ambos os sistemas reflitam a versão mais precisa e atualizada de um registro. Ela reduz a entrada manual de dados e melhora a consistência, o que ajuda a construir confiança entre os departamentos. Mas também exige um planejamento cuidadoso — especialmente ao gerenciar prazos, atualizações conflitantes, campos sobrepostos e outros fatores.
Caso de uso:
Automação de RH
Uma organização em crescimento gerencia os benefícios dos funcionários em uma plataforma e a folha de pagamento em outra. Quando um funcionário atualiza suas informações pessoais no sistema de RH, a sincronização bidirecional garante que as alterações sejam refletidas automaticamente nos registros da folha de pagamento, mantendo os dados sincronizados e evitando erros de remuneração dispendiosos.
4. Correlação
Correlação é um padrão de integração de dados usado para manter a consistência dos dados entre múltiplas fontes. Ao contrário da sincronização bidirecional, que sincroniza os dados ativamente, a correlação identifica compartilhado pontos de dados — incluindo perfis de clientes, registros de pacientes, SKUs de produtos e muito mais — para que quaisquer atualizações em um sistema sejam aplicadas automaticamente ao outro.
Caso de uso:
Atualizando registros de pacientes de saúde
Um hospital encaminha pacientes para um especialista que utiliza um prontuário eletrônico diferente. Para evitar a duplicação acidental de registros de pacientes entre os dois sistemas, eles usam correlação para comparar ativamente os registros com base em IDs exclusivos dos pacientes antes que as atualizações sejam feitas.
5. Agregação
A agregação reúne dados de diversas fontes em um destino centralizado, como um painel, uma ferramenta de relatórios ou um data warehouse. Essa visão unificada ajuda as equipes a analisar o desempenho, descobrir tendências e tomar decisões mais inteligentes em toda a empresa.
Esse padrão de integração de dados é especialmente valioso para equipes de liderança e operações que dependem de visibilidade de alto nível. Em vez de alternar entre sistemas ou lidar com planilhas, elas obtêm as informações necessárias em um só lugar, no formato que faz sentido.
Caso de uso:
Relatórios multicanais
Um líder de marketing quer monitorar o desempenho de campanhas por e-mail, redes sociais e web. Com dados provenientes do HubSpot, Google Analytics, Salesforce Além disso, é difícil consolidar tudo: cada plataforma rastreia eventos e formata dados de forma diferente, além de usar nomes diferentes para as mesmas métricas. A agregação alinha tudo para que não sejam tomadas decisões com base em dados incompatíveis.
Jitterbit Harmony: Construído para integração empresarial
Integração inteligente não se trata apenas de eficiência. Trata-se de criar uma base flexível e preparada para o futuro. Com uma arquitetura de integração de dados sólida, sua equipe pode se mover mais rápido, reduzir erros e aproveitar melhor os dados que já estão disponíveis.
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