O que é integração de dados e por que ela é essencial hoje?



This content originally appeared on DEV Community and was authored by Miguel Gabriel

1. Conceito básico de integração de dados

Na área de desenvolvimento de software, a integração de dados cumpre o papel de unir informações que estão distribuídas em diferentes sistemas, banco de dados ou aplicações e que precisam ser acessadas, utilizadas, modificadas e analisadas de forma consistente e conjunta.

Basicamente, é fazer com que sistemas distintos tenham a possibilidade de trocar informações de forma coesa, sincronizados e de maneira confiável.

2. Por que a integração de dados é essencial?

Atualmente, de forma geral, praticamente nenhuma empresa funciona apenas com um sistema. É natural que, com o avanço das tecnologias e mercado, a introdução de outras ferramentas dentro do ambiente de desenvolvimento seja algo natural e esperado. Exemplos de aplicações que partem dessa ideia são:

  • CRM (Customer Relationship Management) atuando na parte de vendas, armazenamento de contatos, interações e atendimento.

  • ERP (Enterprise Resource Planning) sistema integrado que centraliza a gestão dos processos internos de uma empresa, como finanças, estoque, compras, RH e produção.

  • Sistemas de vendas online que são plataformas para realizar vendas pela internet, integrando catálogo de produtos, pagamento, envio e atendimento.

  • Aplicativos móveis que atuam como softwares desenvolvidos para rodar em dispositivos móveis (smartphones e tablets), oferecendo funcionalidades acessíveis em qualquer lugar.

  • Ferramentas de BI para análise que permitem coletar, organizar e visualizar dados para análise estratégica e tomada de decisão.

Cada uma dessas ferramentas gera dados importantes. Se esses dados não forem integrados:

  • Informações ficam duplicadas ou inconsistentes
  • Decisões são tomadas com base em dados errados ou incompletos
  • Processos ficam manuais e lentos (exemplo: digitação repetida)
  • A experiência do usuário piora (exemplo: demora na atualização do status do pedido)

Então, a integração de dados permite automatizar processos, reduzir erros e melhorar a visão global do negócio.

3. Exemplo prático do dia a dia: Uma compra em loja online

Vamos agora analisar um fluxo relativamente comum dentro de uma compra online e entender como a integração de dados entre sistemas é algo essencial para todo o processo funcionar de forma automática, segura e sem erros.

Etapa 1: Pedido registrado no sistema de vendas (E-commerce)

Assim que o cliente finaliza a compra, o front-end do site envia os dados (via REST API ou GraphQL) para o back-end do sistema de vendas, onde é criado um novo registro de pedido.

Após a finalização da compra pelo usuário do sistema web, o front-end faz o envio dos dados (via REST API) para o back-end do sistema de vendas, e em sequência, é gerado um registro de pedido.

Dados gerados:

  • ID do cliente
  • Itens comprados (nome, quantidade, preço)
  • Forma de pagamento
  • Endereço de entrega
  • Timestamp da compra

Integração envolvida:

Webhook ou mensageria (ex: Kafka, RabbitMQ) envia o evento “pedido criado” para os demais sistemas.

Etapa 2: Atualização do estoque (ERP)

O sistema de estoque (geralmente parte do ERP) precisa ser atualizado imediatamente para refletir a saída do produto, evitando overselling (vender o que não tem).

Assim que o pedido é finalizado pelo cliente, o sistema do estoque (geralmente parte do ERP) precisa sofrer atualização de forma imediata para refletir a saída do produto do estoque e, por consequência, evitar o que conhecemos por overselling (vender o que não está disponível).

Processo técnico:

  • Serviço de estoque consome mensagem do broker (ou recebe chamada via API)
  • Verifica disponibilidade dos produtos
  • Atualiza o saldo do estoque no banco
  • Pode disparar alerta de reposição automática se o estoque estiver abaixo do mínimo

Integração usada:

APIs RESTful (com autenticação JWT ou OAuth2)

Mensageria (event-driven architecture)

Etapa 3: Emissão da nota fiscal e faturamento (Financeiro)

O sistema financeiro precisa gerar a nota fiscal eletrônica (NF-e) e registrar o faturamento do pedido.

Processo técnico:

  • Recebe os dados da venda via fila ou integração com o sistema de vendas
  • Consulta dados fiscais do cliente (CNPJ, endereço, regime tributário)
  • Gera XML da NF-e e transmite para a SEFAZ via Web Service
  • Salva a NF autorizada no sistema
  • Atualiza o status de faturamento do pedido

Pontos críticos:

  • Validação de schema XML da NF-e
  • Comunicação com a SEFAZ pode ter latência ou falhas
  • Necessidade de reprocessamento automático em caso de erro

Etapa 4: Envio dos dados para o sistema de logística (app de entrega)

O sistema de logística (interno ou terceirizado) deve receber as informações do pedido e destino para agendar a coleta e entrega.

Dados enviados:

  • Nome do cliente, telefone, endereço completo (CEP, número, complemento)
  • Janela de entrega
  • Código de rastreio
  • Status atual (ex: aguardando coleta)

Integração comum:

  • API externa de transportadora (REST com token)
  • Webhook para atualizações de status (pedido em rota, entregue, etc.)
  • Retentativas com backoff exponencial em caso de falha

Sem integração: os problemas

Sem um sistema de integração entre essas etapas, os dados precisam ser:

  • Inseridos manualmente (propensos a erros humanos)
  • Exportados/importados via planilhas (ineficiente)
  • Atualizados com atraso (cliente não sabe o status real)

Consequências:

  • Atrasos nas entregas
  • Estoque inconsistente
  • Notas fiscais emitidas incorretamente
  • Experiência ruim para o cliente
  • Perda de vendas e reputação

Com integração: o que se ganha

  • Automação de ponta a ponta (end-to-end)
  • Alta confiabilidade e rastreabilidade
  • Escalabilidade para lidar com picos de pedidos (ex: Black Friday)
  • Visibilidade em tempo real do processo completo (monitoramento)
  • Redução de custos operacionais

4. Tipos comuns de integração de dados

a) Integração Pontual (Batch)

  • Dados são integrados em lotes, em horários programados (ex: toda noite)
  • É simples e barato, mas não é em tempo real
  • Exemplo: sincronizar cadastro de clientes entre dois sistemas uma vez por dia

b) Integração Contínua

  • Integra dados constantemente, quase em tempo real
  • Usa filas, mensagens ou APIs para enviar atualizações assim que acontecem
  • Exemplo: sistema de vendas atualiza estoque imediatamente após cada compra

c) Integração em Tempo Real (Real-Time)

  • Dados são trocados instantaneamente, com latência mínima
  • Usada em sistemas críticos que precisam de resposta imediata
  • Exemplo: transações bancárias entre sistemas diferentes, monitoramento de sensores IoT

5. Tecnologias e padrões comuns usados na integração de dados

  • APIs REST / SOAP: interfaces para sistemas se comunicarem
  • Mensageria (Kafka, RabbitMQ): troca assíncrona de mensagens entre sistemas
  • ETL / ELT: processos de extração, transformação e carga de dados para data warehouses
  • ESB (Enterprise Service Bus): barramento de integração que gerencia fluxos de dados
  • Data Streaming: processamento contínuo de dados em movimento

6. Considerações finais para um desenvolvedor

  • Entenda primeiro todos os requisitos mínimos do negócio para, assim, escolher a forma de integração de dados
  • Procure garantir consistência, segurança e integridade aos dados em trânsito
  • Busque aprimorar seus conhecimentos em protocolos e padrões (HTTP, JMS, JSON, XML)
  • Aprenda a trabalhar com middleware e ferramentas de integração
  • Saiba lidar com monitoramento, tratamento de erros e escalabilidade


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