I dati sono la risorsa più importante di un'organizzazione. Il 66% delle aziende non dispone ancora di una strategia coerente e centralizzata per la qualità dei dati, nonostante sia fondamentale per compiere scelte aziendali critiche. Il problema con i silos di dati è che i dati sono dispersi su più sistemi. Di conseguenza, ne risente la collaborazione tra dipartimenti, procedure e sistemi. L'accesso a una singola attività o report senza l'integrazione dei dati richiederebbe l'accesso a vari account o posizioni su piattaforme diverse. Inoltre, l'errato trattamento dei dati può avere conseguenze devastanti per le organizzazioni.
Cos'è l'integrazione dei dati?
L'integrazione dei dati è la pratica di combinare i dati provenienti da varie fonti in un unico set di dati con l'obiettivo finale di fornire agli utenti un accesso coerente e la consegna dei dati attraverso una vasta gamma di soggetti e tipi di struttura, oltre a soddisfare i requisiti di informazione di tutte le applicazioni e processi di business.
Il processo di integrazione dei dati è uno dei componenti più importanti del processo di gestione totale dei dati e viene utilizzato più frequentemente man mano che l'integrazione dei big data e la necessità di condividere i dati esistenti diventano più comuni.
Gli architetti dell'integrazione dei dati creano strumenti e piattaforme di integrazione dei dati che consentono un processo di integrazione dei dati automatizzato per il collegamento e l'instradamento dei dati dai sistemi di origine ai sistemi di destinazione. Ciò può essere ottenuto utilizzando una varietà di tecniche di integrazione dei dati, come ad esempio:
- Estrai, trasforma e carica: copie di set di dati da varie fonti vengono raccolte, armonizzate e caricate in un data warehouse o database. I dati vengono estratti, caricati e tradotti in un sistema di big data prima di essere modificati per scopi di analisi specifici.
- Modifica acquisizione dati: rileva le modifiche dei dati in tempo reale nei database e le applica a un data warehouse o altri repository.
- Virtualizzazione dei dati: anziché caricare i dati in un nuovo repository, i dati provenienti da diversi sistemi vengono virtualmente integrati per produrre una prospettiva unificata.
- Replica dei dati: I dati in un database vengono replicati in altri database per mantenere le informazioni sincronizzate per scopi operativi e di backup.
- Integrazione dei dati in streaming: un metodo di integrazione dei dati in tempo reale che integra e alimenta continuamente più flussi di dati nei sistemi di analisi e nei repository di dati.
Cos'è l'integrazione dei Big Data?
L'integrazione dei big data si riferisce a processi avanzati di integrazione dei dati che combinano dati provenienti da fonti come dati Web, social media, dati generati da macchine e dati dall'Internet of Things (IoT) in un unico framework per gestire l'enorme volume, varietà e la velocità dei big data.
Le soluzioni di analisi dei big data richiedono scalabilità e prestazioni elevate, evidenziando la necessità di una piattaforma di integrazione dei dati standard che consenta la profilazione e la qualità dei dati e promuova approfondimenti presentando all'utente la prospettiva più completa e aggiornata della propria organizzazione.
Le tecniche di integrazione in tempo reale vengono utilizzate nei servizi di integrazione di big data per integrare le tradizionali tecnologie ETL e offrire un contesto dinamico ai dati in continuo streaming. Le migliori pratiche per l'integrazione dei dati in tempo reale affrontano la sua natura sporca, mobile e temporale richiedendo più stimoli e test in anticipo, adottando sistemi e applicazioni in tempo reale, utenti che implementano motori di acquisizione paralleli e coordinati, stabilendo la resilienza in ogni fase della pipeline in anticipazione del guasto dei componenti e standardizzazione delle origini dati con le API per una migliore comprensione.
Integrazione dei dati rispetto all'integrazione delle applicazioni
Le soluzioni di integrazione dei dati sono state sviluppate in risposta all'uso diffuso di database relazionali e alla crescente esigenza di trasmettere informazioni attraverso di essi in modo efficace, spesso coinvolgendo dati inattivi. L'integrazione delle applicazioni, d'altra parte, controlla l'integrazione in tempo reale dei dati operativi effettivi tra due o più applicazioni.
L'obiettivo finale dell'integrazione delle applicazioni è consentire alle applicazioni progettate in modo indipendente di lavorare insieme, il che richiede la coerenza dei dati tra copie separate dei dati, la gestione del flusso integrato di più attività eseguite da applicazioni diverse e, analogamente ai requisiti di integrazione dei dati, un singolo utente interfaccia o servizio da cui accedere a dati e funzionalità da applicazioni progettate in modo indipendente.
L'integrazione dei dati nel cloud è una tecnica tipica per realizzare l'integrazione delle applicazioni. Si riferisce a un sistema di strumenti e tecnologia che integra numerose applicazioni per lo scambio di dati e processi in tempo reale e offre l'accesso da più dispositivi su una rete o Internet.
Perché è importante l'integrazione dei dati?
Le aziende che vogliono rimanere competitive e pertinenti stanno abbracciando i big data, con tutti i loro vantaggi e insidie. L'integrazione dei dati consente ricerche in questi enormi database, con conseguenti vantaggi che vanno dall'intelligence aziendale e dall'analisi dei dati dei consumatori all'arricchimento dei dati e alla consegna di informazioni in tempo reale.
La gestione dei dati aziendali e dei consumatori è un caso d'uso chiave per i servizi e le soluzioni di integrazione dei dati. Per fornire report aziendali, business intelligence (integrazione dei dati BI) e sofisticate analisi aziendali, l'integrazione dei dati aziendali inserisce i dati integrati nei data warehouse o nell'architettura di integrazione dei dati virtuali.
L'integrazione dei dati dei clienti offre indicatori di prestazioni chiave (KPI), rischi finanziari, clienti, operazioni di produzione e supply chain, attività di conformità alle normative e altri aspetti dei processi aziendali a manager aziendali e analisti di dati.
L'integrazione dei dati è particolarmente critica nel settore sanitario. Organizzando i dati provenienti da sistemi disparati in un'unica prospettiva di informazioni rilevanti da cui è possibile ricavare informazioni utili, i dati integrati provenienti da diverse cartelle cliniche e cliniche aiutano i medici a identificare disturbi e malattie mediche. Un'efficace raccolta e integrazione dei dati migliora anche l'accuratezza dell'elaborazione delle richieste di risarcimento assicurativo medico e fornisce una registrazione coerente e accurata dei nomi dei pazienti e delle informazioni di contatto. L'interoperabilità si riferisce alla condivisione di informazioni tra diversi sistemi.
Cinque metodi per l'integrazione dei dati
Implementa l'integrazione dei dati, ci sono cinque diversi modi o modelli: ETL, ELT, streaming, integrazione delle applicazioni (API) e virtualizzazione dei dati. I data engineer, gli architetti e gli sviluppatori possono progettare manualmente un'architettura utilizzando SQL per eseguire queste procedure oppure impostare e amministrare uno strumento di integrazione dei dati, che accelera lo sviluppo e automatizza il sistema.
Il diagramma seguente illustra dove si inseriscono in un moderno processo di gestione dei dati, trasformando i dati grezzi in dati puliti e pronti per il business.
Di seguito sono riportati i cinque metodi di base per l'integrazione dei dati:
#1. ETL
Una pipeline ETL è un tipo convenzionale di pipeline di dati che utilizza tre processi per convertire i dati grezzi in modo che corrispondano al sistema di destinazione: estrazione, trasformazione e caricamento. Prima di essere inseriti nel repository di destinazione (in genere un data warehouse), i dati vengono convertiti in un'area di staging. Ciò consente un'elaborazione dei dati rapida e accurata nel sistema di destinazione ed è più adatto per piccoli set di dati che richiedono modifiche sofisticate.
Change Data Capture (CDC) è un approccio ETL che si riferisce al processo o alla tecnologia per identificare e raccogliere le modifiche al database. Queste modifiche possono essere successivamente distribuite in un altro repository di dati o rese disponibili in un formato utilizzabile da ETL, EAI o altri tipi di strumenti di integrazione dei dati.
#2. ELT
I dati vengono immediatamente caricati e convertiti all'interno del sistema di destinazione, che in genere è un data lake, data warehouse o data lakehouse basato su cloud, nella pipeline ELT più attuale. Poiché il caricamento è spesso più veloce, questa strategia è più appropriata quando i set di dati sono enormi e la tempestività è fondamentale. ELT funziona su un micro-batch o modifica il periodo di acquisizione dei dati (CDC). Micro-batch, noto anche come "delta load", carica solo i dati che sono stati modificati dall'ultimo caricamento riuscito. CDC, d'altra parte, carica continuamente i dati dalla fonte man mano che cambia.
#3. Flusso di dati
Anziché inserire i dati in un nuovo repository in batch, l'integrazione dei dati in streaming trasporta i dati dall'origine alla destinazione in tempo reale. Le moderne soluzioni di integrazione dei dati (DI) possono trasferire i dati pronti per l'analisi in piattaforme di streaming e cloud, data warehouse e data lake.
#4. Integrazione delle applicazioni
L'integrazione delle applicazioni (API) consente a diversi programmi di comunicare tra loro spostando e sincronizzando i dati tra di essi. Il caso d'uso più comune è supportare le esigenze operative, ad esempio garantire che il sistema delle risorse umane e il sistema finanziario dispongano degli stessi dati. Di conseguenza, l'integrazione dell'applicazione deve garantire la coerenza tra i set di dati.
Inoltre, queste diverse applicazioni hanno in genere le proprie API per l'invio e la ricezione dei dati, quindi gli strumenti di automazione delle applicazioni SaaS possono aiutarti a creare e mantenere integrazioni API native in modo semplice e su larga scala.
#5. Virtualizzazione dei dati
La virtualizzazione dei dati, come lo streaming, fornisce dati in tempo reale, ma solo quando un utente o un'applicazione lo richiede. Tuttavia, unendo virtualmente i dati di più sistemi, è possibile produrre una vista unificata dei dati e renderli disponibili su richiesta. La virtualizzazione e lo streaming sono ideali per i sistemi transazionali progettati per gestire richieste ad alte prestazioni.
Ciascuno di questi cinque modi si sta evolvendo in tandem con l'ecosistema circostante. Poiché i data warehouse erano storicamente il repository di destinazione, i dati dovevano essere modificati prima del caricamento. Questa è la pipeline di dati ETL tradizionale (Estrai > Trasforma > Carica) ed è ancora adatta per set di dati modesti che richiedono trasformazioni estese.
Tuttavia, con la proliferazione delle attuali architetture cloud, set di dati più grandi, strutture di data fabric e mesh di dati e l'esigenza di supportare analisi in tempo reale e progetti di machine learning, l'integrazione dei dati si sta evolvendo dall'ETL verso l'ELT, lo streaming e l'API.
Casi d'uso importanti per l'integrazione dei dati
In questa sezione verranno discussi i quattro casi d'uso chiave: acquisizione di dati, replica di dati, automazione di data warehouse e integrazione di big data.
#1. Ingestione di dati
L'inserimento dei dati è il processo di trasferimento dei dati da molte origini a una posizione di archiviazione come un data warehouse o un data lake. L'inserimento può essere eseguito in tempo reale o in batch e di solito include la pulizia e la standardizzazione dei dati in modo che siano pronti per l'analisi da parte di uno strumento di analisi dei dati. La migrazione dei dati nel cloud o la costruzione di un data warehouse, data lake o data lakehouse sono esempi di assunzione di dati.
#2. Replica dei dati
La replica dei dati è il processo di copia e spostamento dei dati da un sistema a un altro, ad esempio da un database nel data center a un data warehouse nel cloud. Ciò garantisce che i dati corretti vengano sottoposti a backup e sincronizzati con le esigenze operative. La replica può avvenire in blocco, in batch programmati o in tempo reale nei data center e/o nel cloud.
#3. Automazione dei data warehouse
Automatizzando il ciclo di vita del data warehouse, dalla modellazione dei dati e l'acquisizione in tempo reale attraverso i data mart e la governance, il processo accelera la disponibilità di dati pronti per l'analisi. Questo diagramma illustra i principali processi di raffinamento automatico e continuo nella creazione e nel funzionamento di un data warehouse.
#4. Integrazione dei Big Data
L'immenso volume, la diversità e la velocità dei dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati connessi ai big data richiedono l'uso di strumenti e tecniche avanzati. L'obiettivo è fornire una visione completa e aggiornata della tua attività ai tuoi strumenti di analisi dei big data e ad altre applicazioni.
Ciò implica che la tua soluzione di integrazione dei big data necessita di sofisticate pipeline di big data in grado di spostare, consolidare e trasformare in modo autonomo i big data da diverse origini dati mantenendo la derivazione. Per gestire dati in streaming continuo in tempo reale, deve avere eccellenti caratteristiche di scalabilità, prestazioni, profilazione e qualità dei dati.
Vantaggi dell'integrazione dei dati
Infine, l'integrazione dei dati ti consente di valutare e agire su un'unica fonte affidabile di dati controllati su cui puoi fare affidamento. Set di dati ampi e sofisticati provenienti da molte fonti distinte e non collegate (piattaforme pubblicitarie, sistemi CRM, automazione del marketing, analisi web, sistemi finanziari, dati dei partner, persino fonti in tempo reale e IoT) stanno invadendo le organizzazioni. E, a meno che gli analisti o i data engineer non trascorrano molte ore a generare dati per ogni report, tutti questi dati non possono essere collegati tra loro per creare un'immagine olistica della tua azienda.
L'integrazione dei dati collega vari silos di dati e fornisce una fonte affidabile e centralizzata di dati controllati, completi, accurati e aggiornati. Ciò consente ad analisti, data scientist e uomini d'affari di utilizzare strumenti di BI e analisi per esaminare e analizzare l'intero set di dati alla ricerca di tendenze, ottenendo informazioni utili che migliorano le prestazioni.
Ecco tre principali vantaggi dell'integrazione dei dati:
Maggiore accuratezza e fiducia: tu e gli altri stakeholder non dovrete più preoccuparvi se il KPI da quale strumento è corretto o se sono stati inclusi dati specifici. Ci saranno anche molti meno errori e rielaborazioni. L'integrazione dei dati fornisce una fonte affidabile e centralizzata di dati corretti e controllati su cui fare affidamento: "una fonte di verità".
Processo decisionale più basato sui dati e collaborativo: una volta che i dati grezzi e i silos di dati sono stati trasformati in informazioni accessibili e pronte per l'analisi, è molto più probabile che gli utenti di tutta l'azienda si impegnino nell'analisi. È anche più probabile che collaborino tra i reparti perché i dati di tutte le parti dell'azienda vengono raggruppati e possono facilmente vedere come le loro azioni si influenzano a vicenda.
Maggiore efficienza: quando gli analisti, i team di sviluppo e IT non dedicano tempo alla raccolta e alla preparazione manuale dei dati o alla creazione di connessioni una tantum e report personalizzati, possono concentrarsi su obiettivi più strategici.
Sfide di integrazione dei dati
Prendere più fonti di dati e combinarle in un'unica struttura è un problema tecnico in sé e per sé. Man mano che sempre più aziende sviluppano soluzioni di integrazione dei dati, sono incaricate di sviluppare processi predefiniti per trasferire i dati in modo affidabile dove devono andare. Sebbene ciò consenta di risparmiare tempo e denaro a breve termine, l'implementazione può essere ostacolata da una serie di problemi.
Ecco alcuni dei problemi più diffusi che le organizzazioni devono affrontare durante lo sviluppo di sistemi di integrazione:
- Come arrivare al traguardo — La maggior parte delle aziende sa cosa vuole dall'integrazione dei dati: una soluzione a un problema specifico. Ciò che spesso trascurano è il viaggio che sarà necessario per arrivarci. Chiunque sia responsabile dell'implementazione dell'integrazione dei dati deve comprendere quali categorie di dati devono essere raccolti ed elaborati, da dove provengono i dati, i sistemi che li utilizzeranno, quali tipi di analisi verranno eseguiti e con quale frequenza i dati e i report devono essere aggiornati.
- Dati da sistemi legacy – Gli sforzi di integrazione possono includere l'inclusione di dati da sistemi legacy. Tali dati, tuttavia, mancano spesso di indicatori quali orari e date delle attività, che sono comunemente inclusi nei sistemi più recenti.
- Dati dalle esigenze aziendali emergenti – I sistemi odierni generano vari tipi di dati (ad esempio non strutturati o in tempo reale) da una varietà di fonti, inclusi film, dispositivi IoT, sensori e cloud. Capire come modificare rapidamente l'infrastruttura di integrazione dei dati per soddisfare le esigenze di integrazione di tutti questi dati diventa cruciale per la vittoria della tua azienda, ma è estremamente impegnativo a causa del volume, del ritmo e del nuovo formato dei dati che pongono tutti nuovi problemi.
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- Dati esterni – I dati ottenuti da fonti esterne potrebbero non essere così dettagliati come i dati ottenuti da fonti interne, rendendo più difficile la revisione con la stessa accuratezza. Inoltre, le partnership con fornitori esterni possono rendere difficile la condivisione dei dati all'interno dell'azienda.
- Tenere il passo — Il lavoro non è finito una volta che un sistema di integrazione è attivo e operativo. Spetta al team di dati mantenere aggiornati gli sforzi di integrazione dei dati con le migliori pratiche e le richieste più recenti dell'azienda e degli organismi di regolamentazione.
Tecniche di integrazione dei dati
Esistono cinque tipi principali di tecniche di integrazione dei dati. I vantaggi e gli svantaggi di ciascuno, nonché quando utilizzarli, sono elencati di seguito:
#1. Integrazione manuale dei dati
L'integrazione manuale dei dati è il processo di integrazione manuale di tutte le numerose origini dati. Questa operazione viene in genere eseguita dai gestori di dati tramite l'uso di codice personalizzato ed è un metodo eccellente per eventi occasionali.
PRO:
- Misure di riduzione dei costi
- Più libertà
Contro:
- Maggior margine di errore
- Il ridimensionamento è difficile.
#2. Integrazione dei dati del middleware
Il middleware o il software viene utilizzato in questo tipo di integrazione dei dati per connettere le applicazioni e inviare i dati ai database. È estremamente utile per combinare i sistemi legacy con quelli moderni.
PRO:
- Flusso di dati migliorato
- L'accesso tra i sistemi è molto più semplice.
Contro:
- Meno opportunità
- La funzionalità è limitata.
#3. Integrazione delle applicazioni
Questa strategia si basa interamente su applicazioni software per cercare, recuperare e integrare i dati da molte fonti e sistemi. Questo metodo è ideale per le aziende che operano in ambienti cloud ibridi.
PRO:
- Scambio di informazioni semplificato
- Semplificazione del processo
Contro:
- Accesso limitato
- Risultati incoerenti
- La configurazione è complicata.
#4. Integrazione uniforme dell'accesso
Questo metodo combina i dati provenienti da diverse fonti e li presenta in modo uniforme. Un'altra caratteristica vantaggiosa di questo metodo è che consente ai dati di rimanere nella loro posizione originale durante l'esecuzione di questa funzione. Questo metodo è ideale per le aziende che richiedono l'accesso a sistemi diversi senza sostenere il costo della creazione di una copia dei dati.
PRO:
- I requisiti di archiviazione sono minimi.
- Accesso più semplice
- La visualizzazione dei dati è stata accelerata
Contro:
- Vincoli di sistema
- Problemi di integrità dei dati
#5. Integrazione dello storage condiviso
Questo metodo è simile all'integrazione dell'accesso uniforme, tranne per il fatto che crea una replica del data warehouse dei dati. Questo è senza dubbio il modo migliore per le aziende che cercano di massimizzare il valore dei propri dati.
PRO:
- Il controllo della versione è stato rafforzato.
- riduzione degli oneri
- Analisi dei dati migliorata
- Razionalizzazione dei dati
Contro:
Stoccaggio costoso
Costi operativi elevati
Strumenti di integrazione dei dati
Esistono vari strumenti di integrazione dei dati per varie metodologie di integrazione dei dati. Uno strumento di integrazione decente dovrebbe avere le seguenti caratteristiche: portabilità, semplicità e compatibilità cloud. Ecco alcuni degli strumenti di integrazione dei dati più comuni:
- ArcESB
- Xplenti
- Automate.io
- DataDeck
- Panoplia
Conclusione
Suggerire che l'integrazione dei dati consenta alle aziende di avere tutte le informazioni in un unico posto è un eufemismo. È, infatti, il primo e più importante passo che le imprese devono compiere per realizzare il loro pieno potenziale. È difficile immaginare i numerosi vantaggi di questo argomento a meno che non si approfondisca.
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Riferimenti
