O Pentaho Data Integration é uma ferramenta criada para facilitar todo o processo de transferência e migração de dados entre dois sistemas. Com ele, é possível levar mais eficiência e produtividade a todas as tarefas, o que permite uma implementação mais rápida das novas tecnologias.
Se você quer entender quando a integração de dados deve ser feita na sua empresa e conhecer as melhores ferramentas para isso, não deixe de acompanhar nosso post!
Quando a integração de dados é necessária?
A integração de dados tem se tornado uma tarefa cada vez mais frequente no cotidiano das empresas. Afinal, à medida que ocorre a implementação de mais sistemas digitais para soluções operacionais, uma política de TI mais coesa se torna necessária.
Assim, os softwares podem utilizar as informações uns dos outros para gerar insights valiosos e executar tarefas de forma mais eficiente. Quer saber mais sobre a importância da integração e as melhores ferramentas para ter sucesso? A seguir, explicamos duas situações em que essa prática é essencial.
Migração de informações de softwares obsoletos
As tendências tecnológicas são lançadas para o mundo corporativo todos os dias. Então, alguns softwares se tornam obsoletos, pois seus fornecedores não investem em atualizações para incorporar as novidades da Transformação Digital.
Consequentemente, para manter sua vantagem competitiva, será preciso investir em novas ferramentas. A integração é imprescindível para não perder os dados coletados e analisados anteriormente.
Validação de arquivos CSV
Toda a transferência de bancos de dados entre softwares gera algum tipo de arquivo unificado com as informações. Isso evita que centenas de arquivos menores sejam gerados, tornando o processo mais rápido, organizado e eficiente.
Geralmente, o formato adotado é o CSV, útil nos casos que incluem tanto operações mais simples quanto as mais complexas. No entanto, para ter sucesso nesse processo, sua empresa precisa de um software de integração que valida o CVS.
Como a Pentaho Data Integration pode ajudar nesse processo?
ETL é uma abreviação para as palavras inglesas Extract, Transform and Load, as quais podem ser traduzidas como Extrair, Transformar e Carregar. Portanto, elas resumem as principais ações de integração de bancos de dados. Vamos falar sobre cada uma a seguir:
- extrair inclui o processo de leitura dos dados e a identificação de sua estruturação no banco. A partir disso, eles são coletados nas mais diversas fontes, para que todas as informações de que você precisa sejam efetivamente transferidas;
- transformar, por sua vez, se refere à conversão desses vários arquivos em um formato único, reconhecível pelo software de destino. Como explicamos, o mais utilizado atualmente é o CVS;
- por fim, será o momento de gravar as informações coletadas e transformadas no sistema de destino.
O Pentaho Data Integration atua como uma ferramenta de ETL completa, com todas as funcionalidades mais importantes para que seu processo de integração de dados tenha sucesso. Entre elas, estão: a criação de pipelines de dados, as ferramentas para migração até a nuvem, o processamento por Big Data etc.
É possível integrar a ferramenta a outros softwares?
Um de seus grandes diferenciais é a possibilidade de integração a outras ferramentas muito comuns no negócio, como os sistemas de força de vendas ou o Analytics. Dessa forma, você contará com uma infraestrutura de software completa para que todas as atividades do seu negócio apresentem a maior produtividade possível.
Para obter o máximo do Pentaho Data Integration, você deve contar com uma consultoria impecável, a qual cuidará de todos os aspectos mais importantes do planejamento, da implementação e do suporte do sistema.
Nesse sentido, a Know Solutions é a empresa certa para guiar todo o processo. Com a gente, você terá a chance de customizar a ferramenta de acordo com suas necessidades comerciais.
Quer descobrir como nossas soluções podem ajudar sua empresa? Então, não deixe de entrar em contato conosco!
Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?