Integração de Dados em Sistemas

Integração de Dados em Sistemas com Múltiplas Bases de Dados

• Esquemas Conceituais:

  • LCS (Local Conceptual Schema): Representa os esquemas locais de cada banco de dados.
  • GCS (Global Conceptual Schema): Esquema global que combina e integra os esquemas locais, para uma visão unificada.

• Necessidade de Integração:

  • Heterogeneidade: Dados em diferentes bases podem ter modelos e formatos distintos (relacional, NoSQL, arquivos).
  • Coordenação: Sistemas precisam cooperar e compartilhar dados para análises e operações integradas.
  • Análise Global: Dados de diferentes departamentos precisam ser consolidados para análises mais abrangentes.

Integração de Dados vs. Interoperabilidade

• Integração de Dados: Combinação de dados de diferentes fontes em um sistema centralizado ou unificado, visando uma visão global consistente.

  • Tipos de Integração:
    • Integração Física: Dados de fontes locais são extraídos, transformados e armazenados em um repositório central (data warehouse). Exemplos: Bancos de dados centralizados, data lakes.
    • Integração Lógica: Dados permanecem em suas bases locais, mas são acessíveis e combinados por meio de sistemas federados (como sistemas de integração mediada).

• Interoperabilidade: Sistemas podem interagir sem necessidade de unificação, utilizando padrões e interfaces comuns.

Abordagens de Integração

Federação

• Autonomia Local: Bases de dados locais mantêm controle total e operam independentemente.
• Integração Virtual (em tempo real): Consulta e combinação de dados das bases locais.
• GCS (Global Conceptual Schema): Define a estrutura de integração dos dados locais.
• Mediators: Software intermediário que traduz consultas em esquemas globais para bases locais e combina resultados.
• Wrappers: Interfaces que adaptam bases de dados locais para comunicação com o sistema federado.
• Vantagens: Autonomia local, atualização em tempo real.
• Desvantagens: Latência potencialmente maior, dependência de conectividade.

Integração a Nível de Aplicação

• Lógica de Integração nas Aplicações: Integração é realizada diretamente no código das aplicações que acessam os dados.
• APIs ou Middleware: Aplicações usam APIs ou middleware para acessos aos dados em suas bases locais.
• Transformação Local: Cada aplicação implementa suas próprias regras para combinar e processar os dados de fontes separadas.
• Vantagens: Flexibilidade, implementação simplificada.
• Desvantagens: Redundância de código, escalabilidade pode ser um desafio para grandes sistemas.

Desafios e Vantagens

• Desafios:
  • Heterogeneidade de Esquemas: Diferenças de estrutura e semântica entre fontes de dados.
  • Autonomia: Controlar e integrar dados distribuídos pode ser complexo.
  • Performance: Consultas em sistemas distribuídos podem levar mais tempo.
• Vantagens:
  • Flexibilidade: Sistemas locais podem evoluir sem necessariamente afetar a integração.
  • Escalabilidade: Adicionar novos bancos de dados é relativamente simples.
  • Economia de Recursos: Utilizar a infraestrutura existente.

Explore os conceitos de integração de dados em sistemas com múltiplas bases de dados. O quiz aborda esquemas conceituais, a necessidade de integração e as diferenças entre integração de dados e interoperabilidade. Teste seu conhecimento sobre como dados heterogêneos podem ser unidos para uma análise mais abrangente.