Se suas ferramentas de comércio eletrônico, ERP, CRM e marketing não compartilharem a mesma “verdade”, você sentirá isso em todos os lugares: relatórios que não fecham, clientes duplicados, inventários desatualizados e equipes discutindo qual sistema é “certo”.
Quando os dados estão espalhados por tantos espaços, é normal que apareçam silos, inconsistências e registros repetidos. La integração de dados, existe justamente para evitar esse caos, por combinar e harmonizar dados de várias fontes em um formato consistente e utilizável.
Nuvem do Google Ele resume assim: a integração de dados está reunindo dados de diferentes fontes para obter uma visão unificada e mais valiosa, permitindo que decidamos melhor e mais rapidamente.
Na prática, isso geralmente ataca problemas muito específicos:
Em ambientes de dados (e especialmente dados de clientes), Bounteous avisa que, sem unificação, as informações permanecem fragmentado, dificultando a extração de insights e a entrega de experiências personalizadas.
Microsoft Azure, entretanto, define integração de dados Como o processo para combinar dados de várias fontes e dê aos usuários/áreas um visão unificada.
Na prática, A integração de dados envolve identifique fontes, extraia, mapeie, valide/qualifique, transforme (limpeza/padronização), carregue e sincronize, além de governança/segurança.
La unificação de dados concentra-se em construa uma visão única e confiável de diferentes fontes e atributos diferentes. E, fundamental para seu título: inclua identificar e mesclar duplicatas (por exemplo, “Juan Pérez” no CRM, “J. Perez” no comércio eletrônico, “JPérez” no suporte).
Relação o descreve como um processo mais amplo: limpeza/normalização, criação de identificadores exclusivos, detectar e mesclar duplicatas em entidades confiáveis. Além disso, ele alerta que, quando os dados são espalhados pelas plataformas, as inconsistências, os erros e a duplicação aumentam.
Existem três causas típicas:
O objetivo realista não é “zero cópias” em nenhum cenário; é evite duplicações desnecessárias e, quando há cópias por desempenho/operação, que elas são controlado e consistente.
Existem vários métodos de integração típicos: ETL, ELT, virtualização de dados, CDC, integração via APIs.
Como estratégias, também podemos mencionar o replicação, virtualização, captura de dados de alterações, streaming, além do ETL/ELT.
Rivery Também define ETL e ELT, observando que no ELT a transformação ocorre subsequentemente de carregar dados brutos até o destino.
Você gostaria de dar o primeiro passo em seu negócio?
Se sua prioridade é evite a duplicação por design, há dois conceitos que aparecem fortemente nas fontes:
Em termos simples: se você não precisa manter tudo em um repositório central, a virtualização/federação pode ser o caminho mais direto para a unificação “sem clonagem”.
Nuvem do Google descreve o CDC como capturar as alterações na origem e replicá-las no destino em tempo real ou quase real. A IBM também menciona o CDC como uma forma de integração em tempo real, aplicando atualizações de origem a data warehouses ou outros repositórios.
De acordo com IBM: crie uma camada virtual para consultar dados integrados “sob demanda”, sem movimentação física. Microsoft Azure Também está pronto Virtualização de dados como estratégia de integração.
Quando é bom para: relatórios operacionais, necessidade de agilidade, acesso quase em tempo real.
Na federação, os dados eles permanecem em seus sistemas e as consultas são executadas de forma cruzada em tempo real; isso reduz a duplicação, mas pode ter desafios de desempenho.
Quando é bom para: quando você não quer (ou não pode) centralizar; análise com fontes dispersas.
A parte essencial é Resolver duplicatas e mesclá-los em entidades confiáveis; e seu “passo a passo” inclui limpeza/padronização e mesclagem de entradas redundantes.
Quando é bom para: cliente único, produto único, fornecedor único; evite “três versões”.
Aponte para virtualização ou Federação para obter uma visão unificada sem replicação.
Se você precisar se consolidar em um destino (armazém/lago), a “não duplicação” se tornará um problema de qualidade e resolução de entidades. Reltio descreve que a unificação inclui crie identificadores exclusivos e mescle duplicatas em entidades confiáveis.
Bounteous afirma que, sem a unificação, os dados dos clientes são fragmentados e se torna difícil extrair insights e personalizar experiências; é por isso que menciona o uso de ferramentas como CDPs, MDM e CRMs como parte do ecossistema de unificação.
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É aqui que a teoria se torna operação.
Com a conexão universal Weavee, um Hub central para conectar sistemas (ERP, CRM, comércio eletrônico etc.) e centralizar as informações eliminando processos manuais. Também inclui monitoramento em tempo real, com alertas para manter a operação sob controle.
O que você ganha com isso, em linguagem comercial?
Integrar dados é combinar e harmonizar fontes para uso operacional/analítico. A unificação de dados adiciona uma camada crítica: resolva duplicatas e crie entidades confiáveis.
Se você quiser que realmente funcione, defina sua visão unificada, estabeleça regras de qualidade/redução e escolha a estratégia (virtualização, federação, ETL/ELT/CDC) conforme apropriado.
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