Os sistemas de integração de aplicativos corporativos (EAI) são uma abordagem, mas várias outras soluções podem abordar a incompatibilidade dos sistemas de informação nos negócios, cada um com seus próprios pontos fortes e fracos. Estes incluem:
1. Padronização e governança de dados: *
Definindo modelos de dados comuns: Criando uma maneira padronizada de representar dados em diferentes sistemas. Isso permite que os sistemas entendam e trocem informações com mais facilidade, mesmo sem integração direta.
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Dicionários de dados e gerenciamento de metadados: Estabelecendo definições e descrições claras de elementos de dados. Isso melhora a qualidade e a compreensão dos dados em toda a organização.
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Mestre de Dados Management (MDM): Criando uma fonte única de verdade para dados de negócios críticos (por exemplo, cliente, produto, informações sobre fornecedores). Isso garante consistência em todos os sistemas.
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Iniciativas de qualidade de dados: Implementando processos e ferramentas para garantir a precisão, integridade e consistência dos dados. Dados de baixa qualidade são um grande inibidor dos esforços de integração.
2. Integração liderada por API: *
APIs repousantes: Expor a funcionalidade e os dados através das APIs permitem que os sistemas interajam de maneira vagamente acoplada. Isso é mais flexível e escalável que o EAI, que geralmente depende de conexões ponto a ponto mais rígidas.
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Arquitetura de microsserviços: Divisão de aplicações monolíticas em serviços menores e independentes que se comunicam via APIs. Isso promove a modularidade e permite uma integração mais fácil com outros sistemas.
3. Plataformas de integração baseadas em nuvem como um serviço (IPAAS): *
conectores e ferramentas pré-construídos: As plataformas IPAAs oferecem conectores pré-construídos a vários aplicativos de nuvem e local, simplificando o processo de integração.
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Gerenciamento de infraestrutura reduzida: Mudando o ônus de gerenciar a infraestrutura de integração para o provedor de nuvem.
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escalabilidade e elasticidade: As plataformas IPAAs podem facilmente escalar para lidar com demandas de integração flutuantes.
4. Data Warehousing e Business Intelligence (BI): *
consolidando dados de diferentes fontes: Data Warehouses extrai dados de vários sistemas para um repositório centralizado para análise e relatório. Embora não esteja integrando diretamente os próprios sistemas, ele permite uma visão unificada dos dados.
* Processos
ETL (Extrair, Transformar, Carregar): Esses processos limpam, transformam e carregam dados no data warehouse, abordando inconsistências nos sistemas de origem.
5. Substituição ou consolidação do aplicativo: *
Substituindo sistemas herdados: Substituir sistemas desatualizados ou incompatíveis por aplicativos modernos e padronizados pode eliminar os desafios de integração na fonte.
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Consolidating Applications: A mesclagem de múltiplas aplicações com a funcionalidade sobreposta em um único sistema simplifica o cenário de TI e reduz as complexidades de integração.
6. Abordagens híbridas: Freqüentemente, a solução mais eficaz envolve uma combinação dos itens acima. Por exemplo, uma empresa pode usar o MDM para padronizar dados principais, APIs para integrar sistemas mais recentes e um data warehouse para fins analíticos, enquanto substitui gradualmente os sistemas legados.
A melhor solução depende de fatores como os sistemas específicos envolvidos, a infraestrutura de TI, o orçamento e os objetivos estratégicos da organização. Uma avaliação completa da situação atual é crucial antes de selecionar a abordagem mais apropriada.
