البيانات هي أهم أصول المنظمة. 66 في المائة من الشركات لا تزال تفتقر إلى استراتيجية متسقة ومركزية لجودة البيانات ، على الرغم من حقيقة أنها ضرورية لاتخاذ خيارات العمل الحاسمة. تكمن مشكلة مستودعات البيانات في أن البيانات مشتتة عبر أنظمة متعددة. نتيجة لذلك ، يعاني التعاون بين الإدارات والإجراءات والأنظمة. يتطلب الوصول إلى نشاط أو تقرير واحد دون تكامل البيانات تسجيل الدخول إلى حسابات أو مواقع مختلفة عبر منصات مختلفة. علاوة على ذلك ، يمكن أن يكون لمعالجة البيانات غير الصحيحة عواقب وخيمة على المنظمات.
ما هو تكامل البيانات؟
تكامل البيانات هو ممارسة دمج البيانات من مصادر مختلفة في مجموعة بيانات واحدة بهدف نهائي يتمثل في تزويد المستخدمين بوصول متسق إلى البيانات وتسليمها عبر مجموعة واسعة من الموضوعات وأنواع الهياكل ، بالإضافة إلى تلبية متطلبات المعلومات لجميع التطبيقات و العمليات التجارية.
تعد عملية تكامل البيانات أحد أهم مكونات عملية إدارة البيانات الإجمالية ، ويتم استخدامها بشكل متكرر مع تكامل البيانات الضخمة والحاجة إلى مشاركة البيانات الموجودة بشكل أكثر شيوعًا.
ينشئ مهندسو تكامل البيانات أدوات ومنصات تكامل البيانات التي تمكن عملية تكامل البيانات الآلية لربط وتوجيه البيانات من أنظمة المصدر إلى الأنظمة المستهدفة. يمكن تحقيق ذلك باستخدام مجموعة متنوعة من تقنيات تكامل البيانات ، مثل:
- استخراج وتحويل وتحميل: يتم جمع نسخ من مجموعات البيانات من مصادر مختلفة وتنسيقها وتحميلها في مستودع بيانات أو قاعدة بيانات. يتم استخراج البيانات وتحميلها وترجمتها إلى نظام بيانات ضخم قبل تعديلها لأغراض تحليلية محددة.
- تغيير التقاط البيانات: يكتشف تغييرات البيانات في الوقت الفعلي في قواعد البيانات ويطبقها على مستودع بيانات أو مستودعات أخرى.
- التمثيل الافتراضي للبيانات: بدلاً من تحميل البيانات في مستودع جديد ، يتم دمج البيانات من أنظمة مختلفة فعليًا لإنتاج منظور موحد.
- نسخ البيانات: يتم نسخ البيانات الموجودة في قاعدة بيانات واحدة في قواعد بيانات أخرى للحفاظ على مزامنة المعلومات للأغراض التشغيلية والنسخ الاحتياطي.
- تدفق تكامل البيانات: طريقة لتكامل البيانات في الوقت الفعلي تعمل باستمرار على دمج وتغذية تدفقات متعددة من البيانات في أنظمة التحليلات ومستودعات البيانات.
ما هو تكامل البيانات الضخمة؟
يشير تكامل البيانات الضخمة إلى عمليات تكامل البيانات المتقدمة التي تجمع البيانات من مصادر مثل بيانات الويب والوسائط الاجتماعية والبيانات التي يتم إنشاؤها آليًا والبيانات من إنترنت الأشياء (IoT) في إطار عمل واحد من أجل إدارة الحجم الهائل والتنوع وسرعة البيانات الضخمة.
تتطلب حلول تحليلات البيانات الضخمة قابلية التوسع والأداء العالي ، مما يسلط الضوء على الحاجة إلى نظام أساسي لتكامل البيانات القياسي يمكّن التنميط وجودة البيانات ويعزز الرؤى من خلال تزويد المستخدم بمنظور مؤسسته الأكثر اكتمالاً وحداثة.
تُستخدم تقنيات التكامل في الوقت الفعلي في خدمات تكامل البيانات الضخمة لتكملة تقنيات ETL التقليدية وتقديم سياق ديناميكي للبيانات المتدفقة باستمرار. تعالج أفضل الممارسات لتكامل البيانات في الوقت الفعلي طبيعتها القذرة والمتحركة والزمنية من خلال طلب المزيد من التحفيز والاختبار مقدمًا ، واعتماد أنظمة وتطبيقات في الوقت الفعلي ، والمستخدمين الذين ينفذون محركات استيعاب متوازية ومنسقة ، وإنشاء المرونة في كل مرحلة من مراحل خط الأنابيب في توقع فشل المكون ، وتوحيد مصادر البيانات باستخدام واجهات برمجة التطبيقات للحصول على رؤى أفضل.
تكامل البيانات مقابل تكامل التطبيقات
تم تطوير حلول تكامل البيانات استجابةً للاستخدام الواسع لقواعد البيانات العلائقية والمتطلبات المتزايدة لنقل المعلومات عبرها بشكل فعال ، وغالبًا ما تتضمن البيانات في حالة الراحة. من ناحية أخرى ، يتحكم تكامل التطبيقات في التكامل في الوقت الفعلي للبيانات التشغيلية الفعلية بين تطبيقين أو أكثر.
الهدف النهائي لتكامل التطبيقات هو تمكين التطبيقات المصممة بشكل مستقل من العمل معًا ، مما يتطلب اتساق البيانات بين النسخ المنفصلة من البيانات ، وإدارة التدفق المتكامل للمهام المتعددة التي تنفذها تطبيقات مختلفة ، وعلى غرار متطلبات تكامل البيانات ، مستخدم واحد واجهة أو خدمة يمكن من خلالها الوصول إلى البيانات والوظائف من التطبيقات المصممة بشكل مستقل.
تكامل البيانات السحابية هو أسلوب نموذجي لإنجاز تكامل التطبيقات. يشير إلى نظام الأدوات والتكنولوجيا الذي يدمج العديد من التطبيقات للبيانات في الوقت الفعلي وتبادل العمليات ويوفر الوصول من خلال أجهزة متعددة عبر شبكة أو الإنترنت.
لماذا تكامل البيانات مهم؟
الشركات التي تريد أن تظل قادرة على المنافسة وذات صلة تتبنى البيانات الضخمة ، بكل مزاياها ومخاطرها. يتيح تكامل البيانات عمليات البحث في قواعد البيانات الضخمة هذه ، مما يؤدي إلى فوائد تتراوح من ذكاء الشركات وتحليلات بيانات المستهلك إلى إثراء البيانات وتسليم المعلومات في الوقت الفعلي.
تعد إدارة بيانات الشركات والمستهلكين حالة استخدام رئيسية لخدمات وحلول تكامل البيانات. لتوفير تقارير المؤسسة ، وذكاء الأعمال (تكامل بيانات BI) ، وتحليلات المؤسسة المعقدة ، يغذي تكامل بيانات المؤسسة البيانات المدمجة في مستودعات البيانات أو بنية تكامل البيانات الافتراضية.
يوفر تكامل بيانات العملاء مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) والمخاطر المالية والعملاء وعمليات التصنيع وسلسلة التوريد وأنشطة الامتثال التنظيمي وجوانب أخرى من العمليات التجارية لمديري الأعمال ومحللي البيانات.
تكامل البيانات أمر بالغ الأهمية بشكل خاص في صناعة الرعاية الصحية. من خلال ترتيب البيانات من الأنظمة المختلفة في منظور واحد للمعلومات ذات الصلة التي يمكن من خلالها استخلاص رؤى مفيدة ، تساعد البيانات المتكاملة من سجلات وعيادات المرضى المختلفة الأطباء في تحديد الأمراض والأمراض الطبية. كما أن جمع البيانات وتكاملها بشكل فعال يعزز دقة معالجة مطالبات التأمين الطبي ويوفر سجلاً متسقًا ودقيقًا لأسماء المرضى ومعلومات الاتصال. تشير إمكانية التشغيل البيني إلى مشاركة المعلومات بين الأنظمة المختلفة.
خمس طرق لتكامل البيانات
تنفيذ تكامل البيانات ، هناك خمس طرق أو أنماط مختلفة: ETL و ELT والتدفق وتكامل التطبيقات (API) والمحاكاة الافتراضية للبيانات. يمكن لمهندسي البيانات والمهندسين المعماريين والمطورين إما تصميم بنية باستخدام SQL يدويًا لتنفيذ هذه الإجراءات ، أو يمكنهم إعداد أداة تكامل البيانات وإدارتها ، مما يسرع عملية التطوير وأتمتة النظام.
يوضح الرسم البياني أدناه المكان الذي تتناسب فيه مع عملية إدارة البيانات الحديثة ، وتحويل البيانات الأولية إلى بيانات نظيفة وجاهزة للأعمال.
فيما يلي خمس طرق أساسية لتكامل البيانات:
# 1. ETL
يعتبر خط أنابيب ETL نوعًا تقليديًا من خطوط أنابيب البيانات التي تستخدم ثلاث عمليات لتحويل البيانات الخام لمطابقة النظام المستهدف: الاستخراج والتحويل والتحميل. قبل وضعها في مستودع الوجهة (عادةً مستودع بيانات) ، يتم تحويل البيانات إلى منطقة مرحلية. يتيح ذلك معالجة البيانات بسرعة ودقة في النظام المستهدف وهو الأنسب لمجموعات البيانات الصغيرة التي تتطلب تغييرات معقدة.
تغيير التقاط البيانات (CDC) هو نهج ETL يشير إلى العملية أو التكنولوجيا لتحديد وجمع تغييرات قاعدة البيانات. يمكن نشر هذه التعديلات لاحقًا في مستودع بيانات آخر أو إتاحتها بتنسيق يمكن أن تستهلكه ETL أو EAI أو أنواع أخرى من أدوات تكامل البيانات.
# 2. ELT
يتم تحميل البيانات وتحويلها على الفور داخل النظام المستهدف ، والذي يكون عمومًا عبارة عن بحيرة بيانات قائمة على السحابة ، أو مستودع بيانات ، أو بحيرة بيانات ، في خط أنابيب ELT الأكثر حداثة. نظرًا لأن التحميل يكون أسرع في كثير من الأحيان ، تكون هذه الإستراتيجية أكثر ملاءمة عندما تكون مجموعات البيانات ضخمة ويكون حسن التوقيت أمرًا بالغ الأهمية. يعمل برنامج ELT على دفعة صغيرة أو تغيير فترة التقاط البيانات (CDC). الدُفعات الصغيرة ، المعروفة أيضًا باسم "تحميل دلتا" ، تقوم فقط بتحميل البيانات التي تم تعديلها منذ آخر تحميل ناجح. من ناحية أخرى ، يقوم مركز السيطرة على الأمراض بتحميل البيانات باستمرار من المصدر أثناء تغيرها.
# 3. تدفق البيانات
بدلاً من وضع البيانات في مستودع جديد على دفعات ، ينقل تكامل البيانات المتدفقة البيانات من المصدر إلى الهدف في الوقت الفعلي. يمكن لحلول تكامل البيانات (DI) الحديثة نقل البيانات الجاهزة للتحليلات إلى منصات التدفق والسحابة ومستودعات البيانات وبحيرات البيانات.
# 4. تكامل التطبيق
يسمح تكامل التطبيقات (API) للبرامج المختلفة بالتواصل مع بعضها البعض عن طريق نقل البيانات ومزامنتها عبرها. حالة الاستخدام الأكثر شيوعًا هي دعم الاحتياجات التشغيلية ، مثل ضمان احتواء نظام الموارد البشرية والنظام المالي لديك على نفس البيانات. نتيجة لذلك ، يجب أن يضمن تكامل التطبيق الاتساق بين مجموعات البيانات.
علاوة على ذلك ، تحتوي هذه التطبيقات المتنوعة عادةً على واجهات برمجة تطبيقات خاصة بها لإرسال البيانات واستلامها ، لذلك يمكن لأدوات أتمتة التطبيقات SaaS مساعدتك في إنشاء تكامل API الأصلي والحفاظ عليه بسهولة وعلى نطاق واسع.
# 5. افتراضية البيانات
تعطي محاكاة البيانات الافتراضية ، مثل الدفق ، البيانات في الوقت الفعلي ، ولكن فقط عندما يطلبها المستخدم أو التطبيق. ومع ذلك ، من خلال دمج البيانات فعليًا من أنظمة متعددة ، يمكن أن ينتج عرضًا موحدًا للبيانات وإتاحة البيانات عند الطلب. تعد المحاكاة الافتراضية والتدفق مثاليين لأنظمة المعاملات المصممة للتعامل مع الطلبات عالية الأداء.
كل من هذه الطرق الخمس تتطور جنبًا إلى جنب مع النظام البيئي المحيط. نظرًا لأن مستودعات البيانات كانت تاريخيًا هي المستودع المستهدف ، كان لا بد من تعديل البيانات قبل التحميل. هذا هو خط أنابيب بيانات ETL التقليدي (Extract> Transform> Load) ، ولا يزال مناسبًا لمجموعات البيانات المتواضعة التي تتطلب تحويلات واسعة النطاق.
ومع ذلك ، مع تكاثر البنى السحابية الحالية ومجموعات البيانات الأكبر وتصميمات نسيج البيانات وشبكات البيانات ومتطلبات دعم التحليلات في الوقت الفعلي ومشاريع التعلم الآلي ، يتطور تكامل البيانات بعيدًا عن ETL ونحو ELT والتدفق وواجهة برمجة التطبيقات.
حالات استخدام تكامل البيانات الهامة
ستتم مناقشة حالات الاستخدام الأربعة الرئيسية في هذا القسم: استيعاب البيانات ، وتكرار البيانات ، وأتمتة مستودعات البيانات ، وتكامل البيانات الضخمة.
# 1. استيعاب البيانات
استيعاب البيانات هو عملية نقل البيانات من العديد من المصادر إلى موقع التخزين مثل مستودع البيانات أو بحيرة البيانات. يمكن إجراء الابتلاع في الوقت الفعلي أو على دفعات ، وعادةً ما يتضمن تنظيف البيانات وتوحيدها بحيث تكون جاهزة للتحليل بواسطة أداة تحليل البيانات. يعد ترحيل بياناتك إلى السحابة أو إنشاء مستودع بيانات أو بحيرة بيانات أو مستودع بحيرة بيانات أمثلة على استيعاب البيانات.
# 2. نسخ البيانات
النسخ المتماثل للبيانات هو عملية نسخ البيانات ونقلها من نظام إلى آخر ، مثل من قاعدة بيانات في مركز البيانات إلى مستودع بيانات على السحابة. يضمن ذلك نسخ البيانات الصحيحة احتياطيًا ومزامنتها مع الاحتياجات التشغيلية. يمكن أن يحدث النسخ المتماثل بشكل مجمّع أو على دفعات مجدولة أو في الوقت الفعلي عبر مراكز البيانات و / أو السحابة.
# 3. أتمتة مستودعات البيانات
من خلال أتمتة دورة حياة مستودع البيانات - بدءًا من نمذجة البيانات والاستيعاب في الوقت الفعلي من خلال مجموعات البيانات والحوكمة - تعمل العملية على تسريع توفر البيانات الجاهزة للتحليلات. يوضح هذا الرسم البياني العمليات الرئيسية للتكرير الآلي والمستمر في إنشاء وتشغيل مستودع البيانات.
# 4. تكامل البيانات الضخمة
يستلزم الحجم الهائل والتنوع والسرعة للبيانات المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المهيكلة المرتبطة بالبيانات الضخمة استخدام أدوات وتقنيات متقدمة. الهدف هو تقديم عرض شامل وحديث لأعمالك لأدوات تحليلات البيانات الضخمة والتطبيقات الأخرى.
هذا يعني أن حل تكامل البيانات الضخمة يحتاج إلى خطوط أنابيب متطورة للبيانات الضخمة قادرة على نقل البيانات الضخمة ودمجها وتحويلها بشكل مستقل من مصادر بيانات مختلفة مع الاحتفاظ بالنسب. للتعامل مع البيانات في الوقت الفعلي والمتدفقة باستمرار ، يجب أن تتمتع بخصائص ممتازة للتوسع والأداء والتنميط وجودة البيانات.
فوائد تكامل البيانات
أخيرًا ، يسمح لك تكامل البيانات بالتقييم والتصرف بناءً على مصدر واحد موثوق به للبيانات الخاضعة للرقابة والتي يمكنك الاعتماد عليها. مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة من العديد من المصادر المتميزة وغير المتصلة - الأنظمة الأساسية للإعلانات وأنظمة CRM وأتمتة التسويق وتحليلات الويب والأنظمة المالية وبيانات الشركاء وحتى المصادر في الوقت الفعلي وإنترنت الأشياء - تغمر المؤسسات. وما لم يقضي المحللون أو مهندسو البيانات ساعات عديدة في إنشاء البيانات لكل تقرير ، فلا يمكن ربط كل هذه البيانات معًا لإنشاء صورة شاملة لشركتك.
يربط تكامل البيانات العديد من مستودعات البيانات ويوفر مصدرًا مركزيًا يمكن الاعتماد عليه للبيانات الخاضعة للرقابة كاملة ودقيقة ومحدثة. يتيح ذلك للمحللين وعلماء البيانات ورجال الأعمال استخدام أدوات ذكاء الأعمال والتحليلات لفحص وتحليل مجموعة البيانات الكاملة للاتجاهات ، مما يؤدي إلى رؤى قابلة للتنفيذ تعمل على تحسين الأداء.
فيما يلي ثلاث فوائد رئيسية لتكامل البيانات:
زيادة الدقة والثقة: لن تضطر أنت وأصحاب المصلحة الآخرون للقلق بعد الآن إذا كانت مؤشرات الأداء الرئيسية من الأداة الصحيحة أو ما إذا تم تضمين بيانات محددة. سيكون هناك أيضًا عدد أقل بكثير من الأخطاء وإعادة العمل. يوفر تكامل البيانات مصدرًا مركزيًا يمكن الاعتماد عليه للبيانات الصحيحة الخاضعة للرقابة والتي يمكنك الاعتماد عليها: "مصدر واحد للحقيقة".
المزيد من اتخاذ القرارات القائمة على البيانات والتعاونية: بمجرد تحويل البيانات الأولية وصوامع البيانات إلى معلومات يمكن الوصول إليها وجاهزة للتحليلات ، فمن المرجح بشكل كبير أن يشارك المستخدمون من جميع أنحاء عملك في التحليل. من المرجح أيضًا أن يتعاونوا عبر الأقسام لأن البيانات من جميع أجزاء الشركة يتم تجميعها ويمكنهم بسهولة رؤية كيف تؤثر أفعالهم على بعضهم البعض.
زيادة الكفاءة: عندما لا يقضي المحللون وفرق التطوير وتكنولوجيا المعلومات الوقت في جمع البيانات وإعدادها يدويًا أو إنشاء اتصالات لمرة واحدة وتقارير مخصصة ، فيمكنهم التركيز على المزيد من الأهداف الإستراتيجية.
تحديات تكامل البيانات
يعتبر أخذ مصادر بيانات متعددة ودمجها في بنية واحدة مشكلة فنية بحد ذاتها. مع قيام المزيد من الشركات بتطوير حلول تكامل البيانات ، يتم تكليفهم بتطوير عمليات مسبقة الصنع لنقل البيانات بشكل موثوق إلى حيث تحتاج إلى الذهاب. في حين أن هذا يوفر الوقت والمال على المدى القصير ، يمكن أن تعرقل التنفيذ مجموعة متنوعة من التحديات.
فيما يلي بعض المشكلات الأكثر شيوعًا التي تواجهها المؤسسات أثناء تطوير أنظمة التكامل:
- كيف تصل إلى خط النهاية - تعرف معظم الشركات ما تريده من تكامل البيانات - حل لمشكلة معينة. ما يغفلونه كثيرًا هو الرحلة التي ستكون مطلوبة للوصول إلى هناك. يجب على أي شخص مسؤول عن تنفيذ تكامل البيانات فهم فئات البيانات التي يجب جمعها ومعالجتها ، ومن أين تأتي هذه البيانات ، والأنظمة التي ستستخدم البيانات ، وأنواع التحليل التي سيتم إجراؤها ، ومدى تكرار البيانات والتقارير التي يجب تحديثها.
- البيانات من الأنظمة القديمة - قد تشمل جهود التكامل إدراج البيانات من الأنظمة القديمة. ومع ذلك ، غالبًا ما تفتقر هذه البيانات إلى مؤشرات مثل أوقات وتواريخ الأنشطة ، والتي يتم تضمينها عادةً في الأنظمة الأحدث.
- بيانات من مطالب الأعمال الناشئة - تولد أنظمة اليوم أنواعًا مختلفة من البيانات (مثل البيانات غير المنظمة أو في الوقت الفعلي) من مجموعة متنوعة من المصادر ، بما في ذلك الأفلام وأجهزة إنترنت الأشياء وأجهزة الاستشعار والسحابة. إن معرفة كيفية تغيير البنية التحتية لتكامل البيانات بسرعة لتتناسب مع احتياجات دمج كل هذه البيانات يصبح أمرًا بالغ الأهمية لعملك للفوز ، ولكنه يمثل تحديًا كبيرًا نظرًا للحجم والسرعة وتنسيق البيانات الجديد الذي يطرح مشكلات جديدة.
اقرأ أيضًا: التكامل الأفقي: دليل مفصل للاستراتيجية
- بيانات خارجية - قد لا تكون البيانات التي تم الحصول عليها من مصادر خارجية مفصلة مثل البيانات التي تم الحصول عليها من مصادر داخلية ، مما يجعل من الصعب مراجعتها بنفس الدقة. علاوة على ذلك ، قد تجعل الشراكات مع مقدمي الخدمات الخارجيين من صعوبة مشاركة البيانات في جميع أنحاء الشركة.
- مواكبة - لم تنته المهمة بمجرد تشغيل نظام التكامل. يقع على عاتق فريق البيانات الحفاظ على جهود تكامل البيانات مواكبة لأفضل الممارسات وأحدث الطلبات من الشركة والهيئات التنظيمية.
تقنيات تكامل البيانات
هناك خمسة أنواع رئيسية من تقنيات تكامل البيانات. يتم سرد مزايا وعيوب كل منها ، وكذلك متى يتم استخدامها ، أدناه:
# 1. تكامل البيانات اليدوي
تكامل البيانات اليدوي هو عملية الدمج اليدوي لجميع مصادر البيانات العديدة. يتم ذلك عادةً بواسطة مديري البيانات من خلال استخدام رمز مخصص وهي طريقة ممتازة للأحداث لمرة واحدة.
الايجابيات:
- تدابير خفض التكاليف
- مزيد من الحرية
سلبيات:
- هامش أكبر للخطأ
- التحجيم صعب.
# 2. تكامل البيانات الوسيطة
يتم استخدام البرامج الوسيطة أو البرامج في هذا النوع من تكامل البيانات لربط التطبيقات وإرسال البيانات إلى قواعد البيانات. إنه مفيد للغاية للجمع بين الأنظمة القديمة والأنظمة الحديثة.
الايجابيات:
- تحسين تدفق البيانات
- الوصول بين الأنظمة أسهل بكثير.
سلبيات:
- فرص أقل
- الوظائف محدودة.
# 3. تكامل التطبيق
تعتمد هذه الإستراتيجية كليًا على تطبيقات البرامج للبحث عن البيانات من العديد من المصادر والأنظمة واستردادها ودمجها. هذه الطريقة مثالية للشركات التي تعمل في بيئات سحابية مختلطة.
الايجابيات:
- تبادل مبسط للمعلومات
- تبسيط العملية
سلبيات:
- تقييد الوصول
- نتائج غير متسقة
- الإعداد معقد.
# 4. تكامل الوصول الموحد
تجمع هذه الطريقة البيانات من عدة مصادر وتقدمها بشكل موحد. ميزة أخرى لهذه الطريقة هي أنها تسمح للبيانات بالبقاء في موقعها الأصلي أثناء أداء هذه الوظيفة. هذه الطريقة مثالية للمؤسسات التي تتطلب الوصول إلى أنظمة مختلفة ومتنوعة دون تكبد تكلفة إنشاء نسخة من البيانات.
الايجابيات:
- متطلبات التخزين ضئيلة.
- وصول أبسط
- تسريع تصور البيانات
سلبيات:
- قيود النظام
- قضايا سلامة البيانات
# 5. تكامل التخزين المشترك
تشبه هذه الطريقة تكامل الوصول الموحد ، باستثناء أنها تقوم بإنشاء نسخة متماثلة لمستودع البيانات من البيانات. هذه بلا شك أفضل طريقة للشركات التي تتطلع إلى تعظيم قيمة بياناتها.
الايجابيات:
- تم تعزيز التحكم في الإصدار.
- تخفيض عبء
- تحليلات البيانات المحسنة
- تبسيط البيانات
سلبيات:
تخزين باهظ الثمن
مصاريف تشغيل عالية
أدوات تكامل البيانات
هناك العديد من أدوات تكامل البيانات لمنهجيات تكامل البيانات المختلفة. يجب أن تحتوي أداة التكامل اللائقة على الميزات التالية: قابلية النقل والبساطة والتوافق السحابي. فيما يلي بعض أدوات تكامل البيانات الأكثر شيوعًا:
- آركESB
- إكسبلنتي
- Automate.io
- داتاديك
- غطاء واق
وفي الختام
إن الإيحاء بأن تكامل البيانات يسمح للشركات بالحصول على جميع معلوماتها في مكان واحد هو بخس. إنها ، في الواقع ، الخطوة الأولى والأكثر أهمية التي يجب على الشركات اتخاذها من أجل تحقيق إمكاناتها الكاملة. من الصعب تخيل الفوائد العديدة لهذا الموضوع إلا إذا تعمقت فيه.
- إدارة البيانات: أدوات لإدارة البيانات الفعالة
- أفضل برنامج لإدارة البيانات لشركتك الصغيرة في عام 2023
- مهندس بيانات: المهارة المطلوبة وراتب 2023
- أدوات إدارة البيانات الرئيسية: أفضل أدوات إدارة البيانات
- تنظيف البيانات: أفضل الممارسات لعملية التنظيف
مراجع حسابات
