A integração de sistemas de ERP como o Dynamics 365 Business Central (BC) a plataformas de análise avançada não é apenas uma necessidade de negócio; é um desafio arquitetural recorrente em empresas que buscam maturidade em dados. O problema central não reside na conectividade — que é relativamente trivial via APIs —, mas na manutenção de um pipeline que seja escalável, resiliente e que minimize o impacto no ambiente transacional de produção.
Tradicionalmente, a movimentação de grandes volumes de dados do ERP para um ambiente de analytics enfrenta três atritos críticos: a disputa por recursos computacionais do próprio ERP, a complexidade de gerenciar pipelines ETL (Extração, Transformação e Carga) de longa duração e a latência na atualização dos dados. Quando o custo operacional de manter essas esteiras se torna maior do que o valor gerado pelos dados, a estratégia de dados de uma organização pode ser comprometida.
A arquitetura de Open Mirroring implementada pelo workload BC2Fab surge como uma resposta direta a esse cenário. Ao separar o processamento de replicação do processamento de análise, a solução utiliza o OneLake como a camada única de armazenamento, permitindo que os times de engenharia se concentrem na modelagem de dados e no consumo analítico, em vez de atuar como "babás" de job de integração.
Otimizando a Arquitetura de Replicação
O workload opera em camadas bem definidas. A carga de trabalho transacional no Dynamics 365 BC é preservada através da leitura de APIs ou réplicas de leitura, garantindo que o operacional não sofra downgrade de performance. O BC2Fab, por sua vez, isola a lógica de sincronização incremental, mapeia metadados e gerencia a evolução do esquema na base de destino. Esta abordagem não apenas protege o ERP, mas também garante consistência no lakehouse.
Impacto na Eficiência Operacional
O uso de formatos abertos no OneLake possibilita que os dados do seu ERP estejam disponíveis para diversas experiências no Fabric — seja Data Engineering, Data Warehouse ou até mesmo cenários de IA e Copilot — sem redundância de replicação. Para empresas brasileiras que escalam suas operações e possuem grandes tabelas customizadas, a capacidade de rodar este processo via metadados é um diferencial para manter a agilidade sem onerar a capacidade de compute.
O feedback de mercado tem apontado para uma redução drástica em data wrangling e no tempo de entrega de insights financeiros, cruciais para processos de fechamento de mês e monitoramento de supply chain. O foco deixa de ser o transporte do dado e passa a ser a conversão dele em decisões estratégicas.
Artigo originalmente publicado em Azure Updates - Latest from Azure Charts.
