Olá!

A migração de dados costuma parecer uma simples "tarefa de mover dados de A para B" até você realmente fazê-lo. Na realidade, é um processo complexo que combina planejamento, validação, testes e precisão técnica.

Em vários projetos nos quais lidei com a migração de dados para um HIS (Sistema de Informação Hospitalar) que roda em IRIS (TrakCare), percebi que o sucesso é resultado de uma combinação de disciplina e automação.

Aqui estão alguns pontos que desejo destacar:

1. Comece com um Formato de Dados Definido.

Antes mesmo de abrir seu primeiro arquivo, certifique-se de que todos, especialmente os fornecedores de dados, entendam claramente o formato de dados exato que você espera. Definir modelos (templates) logo no início evita idas e vindas desnecessárias e retrabalho mais tarde.

Embora os formatos Excel ou CSV sejam comuns, eu pessoalmente sinto que usar um arquivo de texto delimitado por tabulação (.txt) para upload de dados é a melhor opção. É leve, consistente e evita problemas com vírgulas dentro de campos de texto.

PatID   DOB Gender  AdmDate
10001   2000-01-02  M   2025-10-01
10002   1998-01-05  F   2025-10-05
10005   1980-08-23  M   2025-10-15

Certifique-se de que os formatos de data fornecidos no arquivo estejam corretos e constantes em todo o arquivo, pois todos esses arquivos geralmente são convertidos de um arquivo Excel e um usuário básico de Excel pode cometer erros ao fornecer formatos de data incorretos. Formatos de data errados podem ser irritantes ao tentar converter para o formato $Horolog.

As arquiteturas de dados modernas utilizam soluções de captura, transformação, movimentação e carregamento de dados em tempo real para construir data lakes, data warehouses analíticos e repositórios de big data. Isso permite a análise de dados de diversas fontes sem impactar as operações que os utilizam. Para alcançar esse objetivo, é essencial estabelecer um fluxo de dados contínuo, escalável, elástico e robusto. O método mais comum para isso é a técnica de CDC (Change Data Capture). O CDC monitora a produção de pequenos conjuntos de dados, captura esses dados automaticamente e os entrega a um ou mais destinatários, incluindo repositórios de dados analíticos. O principal benefício é a eliminação do atraso D+1 na análise, já que os dados são detectados na origem assim que são produzidos e, posteriormente, replicados para o destino.

Este artigo demonstrará as duas fontes de dados mais comuns para cenários de CDC, tanto como origem quanto como destino. Para a origem dos dados, exploraremos o CDC em bancos de dados SQL e arquivos CSV. Para o destino dos dados, utilizaremos um banco de dados colunar (um cenário típico de banco de dados analítico de alto desempenho) e um tópico do Kafka (uma abordagem padrão para transmitir dados para a nuvem e/ou para vários consumidores de dados em tempo real).

Visão Breve

Este artigo fornecerá um exemplo para o seguinte cenário de interoperabilidade:

Olá Comunidade,

Confira o novo vídeo no canal do YouTube da InterSystems Developers:

⏯ Operações e escalabilidade com InterSystems IRIS - Do Zero ao Sucesso @ Ready 2025

https://www.youtube.com/embed/SDj8Ge59uJo
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Olá Comunidade,

Confira o vídeo no canal do YouTube da InterSystems Developers :

⏯ Utilizando o SerenityGPT para desenvolver uma Aplicação Middleware GenAI com InterSystems @ Ready 2025

https://www.youtube.com/embed/ZXULSWMmOD0
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O ObjectScript não inclui nenhum método embutido para anexar um array dinâmico JSON a outro. Aqui está um trecho de código que uso, que é equivalente ao método concat() do JavaScript.

Chame-o com qualquer número de argumentos para concatená-los em um novo array. Se um argumento for um array dinâmico, seus elementos serão adicionados. Caso contrário, o próprio argumento será adicionado.

Rubrica de FAQ da InterSystems

Ao exportar usando o método Export() da classe %Library.Global, se o formato de exportação (quarto argumento: OutputFormat) for definido como 7, "Block format/Caché block format (%GOF)", os globais mapeados não podem ser exportados (apenas os globais no banco de dados global padrão do namespace são exportados). Para exportar globais mapeados no formato "Block format/Caché block format (%GOF)", especifique o diretório do banco de dados para o qual você deseja mapeá-los no primeiro parâmetro de %Library.Global.Export().

Como um desenvolvedor que usa Cache como DB (Banco de Dados) em alguns projetos, estou usando REST APIs o tempo todo. Por isso, saber como consumir um recurso de uma REST API é, na minha opinião, crucial. É essencial saber como consumir APIs REST externas usando %Net.HttpRequest porque isso permite a integração com aplicações e serviços web modernos e é uma habilidade crucial para um desenvolvedor backend que gosta e usa Cache como DB.

O que é e quem é %Net.HttpRequest?

Ao usar SQL padrão ou a camada de objetos no InterSystems IRIS, a consistência dos metadados é geralmente mantida por meio de validação integrada e imposição de tipo. No entanto, sistemas legados que ignoram essas camadas—acessando globals diretamente—podem introduzir inconsistências sutis e graves.

Olá Comunidade,

Você é um desenvolvedor Python? Se sim, você já pode começar a criar aplicativos com o InterSystems IRIS sem precisar aprender uma nova linguagem de programação!

Olá Comunidade,

Dê as boas-vindas ao @Henry Pereira como nosso novo moderador na equipe da comunidade de desenvolvedores! 🎉

Como membro ativo, Henry tem compartilhado consistentemente insights valiosos, apoiado outros desenvolvedores e impulsionado discussões significativas em toda a Comunidade. Sua profunda experiência e espírito colaborativo o tornam a escolha perfeita para ajudar a orientar e expandir nossa Comunidade de Desenvolvedores.

Vamos cumprimentar Henry com uma salva de palmas e dar uma olhada em sua biografia!

Estou documentando uma demonstração do InterSystems IRIS que inclui Python incorporado (embedded) e Jupyter Notebook implantados no mesmo contêiner, juntamente com uma aplicação de Python incorporado desenvolvida nesse ambiente de Jupyter Notebook.

Visão Geral

Esta interface web foi projetada para facilitar o gerenciamento de Tabelas de Pesquisa de Dados (Data Lookup Tables) por meio de uma página web amigável. É particularmente útil quando os valores da sua tabela de pesquisa são grandes, dinâmicos e mudam frequentemente. Ao conceder aos usuários finais acesso controlado a esta interface web (permissões de leitura, escrita e exclusão limitadas a esta página), eles podem gerenciar os dados da tabela de pesquisa de forma eficiente, de acordo com suas necessidades.

Os dados gerenciados por meio desta interface podem ser utilizados perfeitamente em regras ou transformações de dados do HealthConnect, eliminando a necessidade de constante monitoramento e gerenciamento manual das tabelas de pesquisa, economizando tempo significativo.

Nota:

Se a Tabela de Pesquisa de Dados padrão não atender aos seus requisitos de mapeamento, você pode criar uma tabela personalizada e adaptar esta interface web, juntamente com sua classe de suporte, com modificações mínimas. O código de exemplo da classe está disponível mediante solicitação.

Olá Comunidade!

Estamos felizes em compartilhar um novo vídeo do nosso canal InterSystems Developers YouTube:

⏯ Como as Comunidades de Tecnologia Impulsionam Carreiras Profissionais

https://www.youtube.com/embed/vc_-Ovegwfo
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Ao revisar os diversos artigos que publiquei, percebi a necessidade de explicar uma funcionalidade muito prática em nosso EMPI (Enterprise Master Patient Index) que é a notificação de registros e vínculos para sistemas externos ao EMPI.