A análise de dados é uma prática crucial para organizações de todos os tamanhos e setores. De acordo com um relatório da McKinsey & Company , as empresas que utilizam intensamente a análise de clientes têm 23 vezes mais probabilidade de se destacarem na aquisição de novos clientes e 19 vezes mais probabilidade de serem altamente lucrativas.
No entanto, para estabelecer um programa eficaz de análise de dados, as empresas devem primeiro integrar todas as informações que têm ao seu alcance. A seguir, abordaremos cinco dos principais motivos pelos quais a integração de dados é um componente-chave da análise de dados.
1. A integração de dados melhora o gerenciamento de dados
O gerenciamento de dados é uma coleção de práticas de uma organização para tornar seus dados de maior qualidade, mais acessíveis e mais seguros para tomar decisões de negócios mais inteligentes. O campo do gerenciamento de dados abrange tudo, desde ingestão e análise de dados até controle de acesso, conformidade e backups.
A integração de dados é essencial para o gerenciamento de dados, definindo explicitamente as fontes, as transformações e o destino do seu pipeline de dados. Um processo de integração de dados bem definido garante que todos na organização estejam na mesma página sobre como a primeira etapa da análise de dados – integração dos dados corporativos – é realizada.
2. A integração de dados aumenta a qualidade dos dados
No estágio de transformação do ETL, as informações são modificadas conforme necessário para se ajustarem ao esquema do data warehouse de destino. Porém, esta etapa também pode ser utilizada para melhorar a qualidade dos seus dados antes que eles cheguem ao destino final.
Uma das etapas da transformação de dados é a limpeza de dados : verificar e remover qualquer informação desatualizada, imprecisa, irrelevante ou duplicada. Apenas algumas das possíveis transformações na limpeza de dados incluem:
- Excluir dados inúteis ou ruins (por exemplo, informações corrompidas ou em branco)
- Consolidação de registros duplicados (por exemplo, mesclando-os ou excluindo um)
- Validar dados (por exemplo, garantir que cada campo contenha o formato adequado, como um número ou string)
- Padronização de dados (por exemplo, conversão de todas as datas para o formato MM/DD/AAAA)
É improvável que as ferramentas de análise de dados que absorvem informações de baixa qualidade produzam insights úteis – um conceito conhecido como GIGO (“entra lixo, sai lixo”). Quanto maior a qualidade dos seus dados de entrada, maior a probabilidade de os resultados dos seus processos de análise de dados também serem de alta qualidade e corretos.
3. A integração de dados torna os dados mais acessíveis
Na maioria dos processos de integração de dados, o resultado final é armazenar os dados coletados em um repositório centralizado, como um data warehouse ou data lake, para facilitar o acesso e a análise. Sem a ajuda da integração de dados, muitas dessas informações poderiam estar dentro de silos de dados : conjuntos de dados que estão disponíveis apenas para uso de uma única equipe ou departamento, mesmo que outras pessoas na organização possam se beneficiar com seu uso.
Um dos maiores benefícios da integração de dados é que ela quebra esses silos de dados, coletando informações antes inacessíveis e disponibilizando-as para o bem de todo o negócio. Isso garante que seus processos de análise de dados tenham o máximo de dados de entrada possível, levando a insights mais precisos.
A integração de dados estabelece uma “versão única da verdade”: um repositório que armazena a versão mais atualizada e precisa dos dados da sua empresa. Esta “versão única da verdade” fornece às suas ferramentas de análise de dados informações de alta qualidade.
4. A integração de dados economiza tempo e esforço
Uma vez que as empresas utilizam mais de um punhado de fontes de dados, realizar a integração de dados manualmente é mais problemático do que compensador. Os processos manuais de integração de dados exigem muita habilidade técnica e esforço para serem construídos e também podem falhar se o esquema de dados subjacente mudar de forma imprevisível.
Por esses motivos, a maioria das empresas usa ferramentas poderosas de integração automatizada de dados para realizar extração, transformação e carregamento de dados em intervalos regulares. Ao fazer isso, as organizações podem liberar mais tempo para que seus analistas de dados, cientistas e engenheiros gastem em atividades de maior valor: execução de cargas de trabalho analíticas e aplicação dos insights obtidos para melhorar os negócios.
5. A integração de dados permite ETL reverso
Por último, muitas ferramentas de integração de dados, incluem suporte para ETL reverso : operacionalizando os dados da sua empresa, transferindo-os do data warehouse para aplicativos e plataformas de terceiros (como um CRM ou ferramenta de marketing).
Por que você desejaria realizar ETL reverso depois de gastar tanto tempo colocando essas informações no data warehouse? A vantagem do ETL reverso é que ele torna os dados mais acessíveis para usuários de negócios não técnicos que podem não saber como executar análises dentro do data warehouse. Em vez disso, o ETL reverso disponibiliza dados em sistemas de terceiros que são mais fáceis de usar, com seus próprios recursos analíticos avançados para oferecer.
Artigo originalmente publicado em Blog Integrate.io
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