Data is het belangrijkste bezit van een organisatie. 66 procent van de bedrijven heeft nog steeds geen consistente, gecentraliseerde strategie voor gegevenskwaliteit, ondanks het feit dat dit cruciaal is voor het maken van cruciale zakelijke keuzes. Het probleem met datasilo's is dat data verspreid is over meerdere systemen. Het gevolg is dat de samenwerking tussen afdelingen, procedures en systemen eronder lijdt. Om toegang te krijgen tot een enkele activiteit of rapport zonder data-integratie, zou het nodig zijn om in te loggen op verschillende accounts of locaties op verschillende platforms. Bovendien kan onjuiste gegevensverwerking verwoestende gevolgen hebben voor organisaties.
Wat is data-integratie?
Data-integratie is de praktijk van het combineren van data uit verschillende bronnen in een enkele dataset met als uiteindelijk doel om gebruikers consistente toegang en levering van data te bieden over een breed scala aan onderwerpen en structuurtypes, en om te voldoen aan de informatie-eisen van alle applicaties en Business processen.
Het data-integratieproces is een van de belangrijkste componenten van het totale datamanagementproces en wordt steeds vaker gebruikt naarmate big data-integratie en de noodzaak om bestaande data te delen steeds gebruikelijker wordt.
Data-integratiearchitecten creëren data-integratietools en -platforms die een geautomatiseerd data-integratieproces mogelijk maken voor het koppelen en routeren van data van bronsystemen naar doelsystemen. Dit kan worden bereikt met behulp van verschillende technieken voor gegevensintegratie, zoals:
- Extraheren, transformeren en laden: kopieën van datasets uit verschillende bronnen worden verzameld, geharmoniseerd en in een datawarehouse of database geladen. Gegevens worden geëxtraheerd, geladen en vertaald in een big data-systeem voordat ze worden gewijzigd voor specifieke analysedoeleinden.
- Gegevens vastleggen wijzigen: detecteert real-time gegevenswijzigingen in databases en past deze toe op een datawarehouse of andere opslagplaatsen.
- Gegevensvirtualisatie: in plaats van gegevens in een nieuwe repository te laden, worden gegevens uit verschillende systemen virtueel geïntegreerd om een uniform perspectief te creëren.
- Gegevensreplicatie: Gegevens in de ene database worden gerepliceerd in andere databases om de informatie gesynchroniseerd te houden voor operationele en back-updoeleinden.
- Integratie van streaminggegevens: een real-time methode voor gegevensintegratie die continu meerdere gegevensstromen integreert en invoert in analysesystemen en gegevensopslagplaatsen.
Wat is Big Data-integratie?
Big data-integratie verwijst naar geavanceerde data-integratieprocessen die data uit bronnen zoals webdata, sociale media, door machines gegenereerde data en data van het Internet of Things (IoT) combineren in een enkel raamwerk om het enorme volume, de verscheidenheid en snelheid van big data.
Oplossingen voor big data-analyse vereisen schaalbaarheid en hoge prestaties, wat de behoefte benadrukt aan een standaard data-integratieplatform dat profilering en datakwaliteit mogelijk maakt en inzichten bevordert door de gebruiker het meest complete en actuele perspectief van hun organisatie te bieden.
Realtime integratietechnieken worden gebruikt in big data-integratieservices om traditionele ETL-technologieën aan te vullen en dynamische context te bieden aan continu gestreamde gegevens. Best practices voor real-time data-integratie pakken de vuile, bewegende en temporele aard ervan aan door vooraf meer stimulatie en testen te vereisen, real-time systemen en applicaties toe te passen, gebruikers parallelle en gecoördineerde opname-engines te implementeren, veerkracht te bewerkstelligen in elke fase van de pijplijn in anticiperen op het uitvallen van componenten en het standaardiseren van gegevensbronnen met API's voor betere inzichten.
Gegevensintegratie versus applicatie-integratie
Oplossingen voor gegevensintegratie zijn ontwikkeld als reactie op het wijdverbreide gebruik van relationele databases en de groeiende behoefte om informatie daar effectief doorheen te verzenden, vaak met gegevens in rust. Applicatie-integratie daarentegen regelt de real-time integratie van actuele, operationele gegevens tussen twee of meer applicaties.
Het uiteindelijke doel van applicatie-integratie is om onafhankelijk ontworpen applicaties samen te laten werken, wat dataconsistentie tussen afzonderlijke kopieën van data vereist, beheer van de geïntegreerde stroom van meerdere taken die worden uitgevoerd door ongelijksoortige applicaties, en, vergelijkbaar met data-integratievereisten, een enkele gebruiker interface of service om toegang te krijgen tot gegevens en functionaliteit van onafhankelijk ontworpen applicaties.
Integratie van cloudgegevens is een typische techniek voor het realiseren van applicatie-integratie. Het verwijst naar een systeem van tools en technologie dat tal van toepassingen integreert voor real-time gegevens- en procesuitwisseling en toegang biedt voor meerdere apparaten via een netwerk of internet.
Waarom is gegevensintegratie belangrijk?
Bedrijven die concurrerend en relevant willen blijven, omarmen big data, met alle voordelen en valkuilen van dien. Gegevensintegratie maakt zoekopdrachten in deze enorme databases mogelijk, wat resulteert in voordelen variërend van bedrijfsinformatie en analyse van consumentengegevens tot gegevensverrijking en real-time informatielevering.
Het beheer van bedrijfs- en consumentengegevens is een belangrijke use-case voor data-integratiediensten en -oplossingen. Om bedrijfsrapportage, business intelligence (BI-gegevensintegratie) en geavanceerde bedrijfsanalyses te bieden, voert bedrijfsgegevensintegratie geïntegreerde gegevens in datawarehouses of virtuele data-integratiearchitectuur in.
Integratie van klantgegevens biedt bedrijfsmanagers en gegevensanalisten key performance indicators (KPI's), financiële risico's, klanten, productie- en toeleveringsketenactiviteiten, naleving van regelgeving en andere aspecten van bedrijfsprocessen.
Data-integratie is met name van cruciaal belang in de gezondheidszorg. Door gegevens uit ongelijksoortige systemen te rangschikken in een enkel perspectief van relevante informatie waaruit nuttige inzichten kunnen worden afgeleid, helpen geïntegreerde gegevens uit verschillende patiëntendossiers en klinieken clinici bij het identificeren van medische aandoeningen en ziekten. Effectieve gegevensverzameling en -integratie verbetert ook de nauwkeurigheid van de verwerking van medische verzekeringsclaims en zorgt voor een consistente en nauwkeurige registratie van patiëntnamen en contactgegevens. Interoperabiliteit verwijst naar het delen van informatie tussen verschillende systemen.
Vijf methoden voor gegevensintegratie
Implementeer data-integratie, er zijn vijf verschillende manieren of patronen: ETL, ELT, streaming, applicatie-integratie (API) en datavirtualisatie. Data-engineers, architecten en ontwikkelaars kunnen handmatig een architectuur ontwerpen met behulp van SQL om deze procedures uit te voeren, of ze kunnen een tool voor gegevensintegratie opzetten en beheren, die de ontwikkeling versnelt en het systeem automatiseert.
Het onderstaande diagram laat zien waar ze passen in een modern gegevensbeheerproces, waarbij onbewerkte gegevens worden omgezet in schone, bedrijfsklare gegevens.
Hieronder volgen de vijf basismanieren van gegevensintegratie:
#1. ETL
Een ETL-pijplijn is een conventioneel soort gegevenspijplijn die drie processen gebruikt om onbewerkte gegevens te converteren naar het doelsysteem: extraheren, transformeren en laden. Voordat ze in de bestemmingsrepository (meestal een datawarehouse) worden geplaatst, worden gegevens geconverteerd naar een verzamelgebied. Dit maakt snelle en nauwkeurige gegevensverwerking in het doelsysteem mogelijk en is het meest geschikt voor kleine datasets die geavanceerde wijzigingen vereisen.
Change data capture (CDC) is een ETL-benadering die verwijst naar het proces of de technologie voor het identificeren en verzamelen van databasewijzigingen. Deze aanpassingen kunnen vervolgens worden geïmplementeerd in een andere datarepository of beschikbaar worden gemaakt in een formaat dat ETL, EAI of andere typen data-integratietools kunnen gebruiken.
#2. ELT
De gegevens worden onmiddellijk geladen en geconverteerd binnen het doelsysteem, dat over het algemeen een cloudgebaseerd datameer, datawarehouse of datalakehouse is, in de meer actuele ELT-pijplijn. Omdat het laden vaak sneller gaat, is deze strategie geschikter wanneer datasets enorm zijn en tijdigheid van cruciaal belang is. ELT werkt op een micro-batch of verandert data capture (CDC) periode. Micro-batch, ook wel "delta load" genoemd, laadt alleen gegevens die zijn gewijzigd sinds de laatste succesvolle load. CDC laadt daarentegen continu gegevens van de bron terwijl deze verandert.
#3. Gegevens streamen
In plaats van gegevens in batches in een nieuwe repository te plaatsen, transporteert streaming data-integratie gegevens in realtime van bron naar doel. Data-integratie (DI)-oplossingen die modern zijn, kunnen analytische gegevens overbrengen naar streaming- en cloudplatforms, datawarehouses en datalakes.
#4. Applicatie-integratie
Applicatie-integratie (API) stelt verschillende programma's in staat met elkaar te communiceren door gegevens over deze programma's te verplaatsen en te synchroniseren. De meest voorkomende use case is het ondersteunen van operationele behoeften, zoals ervoor zorgen dat uw HR-systeem en financiële systeem dezelfde gegevens hebben. Hierdoor moet de applicatie-integratie zorgen voor consistentie tussen datasets.
Bovendien hebben deze diverse applicaties doorgaans hun eigen API's voor het verzenden en ontvangen van gegevens, zodat automatiseringstools voor SaaS-applicaties u kunnen helpen bij het eenvoudig en op schaal creëren en onderhouden van native API-integraties.
#5. Datavirtualisatie
Datavirtualisatie geeft, net als streaming, data in realtime, maar alleen wanneer een gebruiker of applicatie daarom vraagt. Desalniettemin kan door het virtueel samenvoegen van gegevens uit meerdere systemen een uniform beeld van gegevens worden geproduceerd en gegevens op verzoek beschikbaar worden gemaakt. Virtualisatie en streaming zijn ideaal voor transactiesystemen die zijn ontworpen om verzoeken met hoge prestaties te verwerken.
Elk van deze vijf manieren evolueert samen met het omringende ecosysteem. Omdat datawarehouses van oudsher de doelrepository waren, moesten gegevens worden gewijzigd voordat ze werden geladen. Dit is de traditionele ETL-gegevenspijplijn (Extract > Transformeren > Laden), en is nog steeds geschikt voor bescheiden datasets die uitgebreide transformaties vereisen.
Naarmate de huidige cloud-architecturen, grotere datasets, datafabric- en datamesh-ontwerpen en de noodzaak om real-time analyse- en machine learning-projecten te ondersteunen echter toenemen, evolueert data-integratie van ETL naar ELT, streaming en API.
Belangrijke use-cases voor gegevensintegratie
In deze sectie worden de vier belangrijkste use-cases besproken: gegevensopname, gegevensreplicatie, automatisering van datawarehouses en big data-integratie.
#1. Gegevensopname
Gegevensopname is het proces van het overbrengen van gegevens uit vele bronnen naar een opslaglocatie zoals een datawarehouse of datalake. Inname kan in real-time of in batches worden uitgevoerd en omvat meestal het opschonen en standaardiseren van de gegevens, zodat deze klaar zijn voor analyse door een data-analysetool. Het migreren van uw data naar de cloud of het bouwen van een datawarehouse, datalake of datalakehouse zijn voorbeelden van data-inname.
#2. Gegevensreplicatie
Gegevensreplicatie is het proces van het kopiëren en verplaatsen van gegevens van het ene systeem naar het andere, zoals van een database in het datacenter naar een datawarehouse in de cloud. Dit garandeert dat de juiste gegevens worden geback-upt en gesynchroniseerd met operationele behoeften. Replicatie kan plaatsvinden in bulk, in geplande batches of in realtime tussen datacenters en/of de cloud.
#3. Automatisering van datawarehouses
Door de levenscyclus van het datawarehouse te automatiseren – van datamodellering en real-time opname via datamarts en governance – versnelt het proces de beschikbaarheid van data die klaar is voor analyse. Dit diagram toont de belangrijkste processen van geautomatiseerde en continue verfijning bij het opzetten en gebruiken van een datawarehouse.
#4. Big Data-integratie
Het immense volume, de diversiteit en de snelheid van gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde gegevens die verband houden met big data, maken het gebruik van geavanceerde tools en technieken noodzakelijk. Het doel is om een grondig en up-to-date beeld van uw bedrijf te leveren aan uw big data-analysetools en andere toepassingen.
Dit houdt in dat uw big data-integratieoplossing geavanceerde big data-pijplijnen nodig heeft die in staat zijn om autonoom big data uit verschillende databronnen te verplaatsen, te consolideren en te transformeren, terwijl de afstamming behouden blijft. Om real-time, continu stromende gegevens te verwerken, moet het uitstekende schaalbaarheid, prestaties, profilering en gegevenskwaliteitskenmerken hebben.
Voordelen van gegevensintegratie
Ten slotte stelt data-integratie u in staat om een betrouwbare, enkele bron van gecontroleerde gegevens te beoordelen en ernaar te handelen waarop u kunt vertrouwen. Grote en geavanceerde datasets van veel verschillende en niet-verbonden bronnen - advertentieplatforms, CRM-systemen, marketingautomatisering, webanalyses, financiële systemen, partnergegevens, zelfs real-time bronnen en IoT - overspoelen organisaties. En tenzij analisten of data-engineers vele uren besteden aan het genereren van gegevens voor elk rapport, kunnen al deze gegevens niet aan elkaar worden gekoppeld om een holistisch beeld van uw bedrijf te creëren.
Data-integratie verbindt verschillende datasilo's en levert een betrouwbare, gecentraliseerde bron van gecontroleerde data die volledig, nauwkeurig en up-to-date is. Hierdoor kunnen analisten, datawetenschappers en zakenmensen BI- en analysetools gebruiken om de volledige dataset te onderzoeken en te analyseren op trends, wat resulteert in bruikbare inzichten die de prestaties verbeteren.
Hier zijn drie belangrijke voordelen van data-integratie:
Verhoogde nauwkeurigheid en vertrouwen: U en andere belanghebbenden hoeven zich geen zorgen meer te maken of de KPI van welke tool correct is en of er specifieke gegevens zijn opgenomen. Er zullen ook aanzienlijk minder fouten en herbewerkingen zijn. Gegevensintegratie biedt een betrouwbare, gecentraliseerde bron van correcte, gecontroleerde gegevens waarop u kunt vertrouwen: "één bron van waarheid".
Meer datagestuurde en collaboratieve besluitvorming: zodra onbewerkte data en datasilo's zijn getransformeerd in toegankelijke informatie die klaar is voor analyse, is de kans groter dat gebruikers uit uw hele bedrijf zich bezighouden met analyses. Ze werken ook sneller samen tussen afdelingen omdat gegevens uit alle delen van het bedrijf worden gebundeld en ze gemakkelijk kunnen zien hoe hun acties elkaar beïnvloeden.
Verhoogde efficiëntie: wanneer analisten, ontwikkelings- en IT-teams geen tijd besteden aan het handmatig verzamelen en voorbereiden van gegevens of het maken van eenmalige verbindingen en aangepaste rapporten, kunnen ze zich richten op meer strategische doelstellingen.
Uitdagingen voor gegevensintegratie
Het nemen van meerdere gegevensbronnen en deze combineren tot één enkele structuur is een technisch probleem op zich. Naarmate meer bedrijven oplossingen voor gegevensintegratie ontwikkelen, worden ze belast met het ontwikkelen van kant-en-klare processen om gegevens op een betrouwbare manier over te brengen naar de plaats waar ze naartoe moeten. Hoewel dit op korte termijn tijd en geld bespaart, kan de implementatie worden belemmerd door verschillende uitdagingen.
Hier zijn enkele van de meest voorkomende problemen waarmee organisaties worden geconfronteerd bij het ontwikkelen van integratiesystemen:
- Hoe kom je bij de finish — De meeste bedrijven weten wat ze willen van data-integratie: een oplossing voor een specifiek probleem. Wat ze vaak over het hoofd zien, is de reis die nodig is om daar te komen. Iedereen die verantwoordelijk is voor het implementeren van gegevensintegratie moet begrijpen welke categorieën gegevens moeten worden verzameld en verwerkt, waar die gegevens vandaan komen, de systemen die de gegevens zullen gebruiken, welke soorten analyses zullen worden uitgevoerd en hoe vaak gegevens en rapporten moeten worden bijgewerkt.
- Gegevens uit verouderde systemen – Integratie-inspanningen kunnen het opnemen van gegevens uit verouderde systemen omvatten. Die gegevens missen echter vaak indicatoren zoals tijden en data voor activiteiten, die vaak zijn opgenomen in recentere systemen.
- Gegevens van opkomende zakelijke behoeften – De systemen van vandaag genereren verschillende soorten gegevens (zoals ongestructureerd of realtime) uit verschillende bronnen, waaronder films, IoT-apparaten, sensoren en de cloud. Uitzoeken hoe u uw data-integratie-infrastructuur snel kunt wijzigen om te voldoen aan de behoeften van het integreren van al deze data, wordt cruciaal voor uw bedrijf om te winnen, maar het is buitengewoon uitdagend vanwege het volume, het tempo en het nieuwe dataformaat dat allemaal nieuwe problemen met zich meebrengt.
Lees ook: HORIZONTALE INTEGRATIE: Gedetailleerde gids voor de strategie
- Externe gegevens – Gegevens verkregen uit externe bronnen zijn mogelijk niet zo gedetailleerd als gegevens verkregen uit interne bronnen, waardoor het moeilijker wordt om met dezelfde grondigheid te beoordelen. Bovendien kunnen partnerschappen met externe leveranciers het delen van gegevens door het hele bedrijf een uitdaging maken.
- Bijhouden — De klus is nog niet voorbij als een integratiesysteem eenmaal operationeel is. Het is de taak van het datateam om de inspanningen op het gebied van data-integratie up-to-date te houden met best practices en de meest recente verzoeken van het bedrijf en regelgevende instanties.
Technieken voor gegevensintegratie
Er zijn vijf hoofdtypen data-integratietechnieken. De voor- en nadelen van elk, evenals wanneer ze moeten worden gebruikt, staan hieronder vermeld:
#1. Handmatige gegevensintegratie
Handmatige gegevensintegratie is het proces waarbij alle vele gegevensbronnen handmatig worden geïntegreerd. Dit wordt meestal gedaan door gegevensbeheerders door middel van aangepaste code en is een uitstekende methode voor eenmalige gebeurtenissen.
Voors:
- Kostenbesparende maatregelen
- meer vrijheid
nadelen:
- Grotere marge voor fouten
- Schalen is moeilijk.
#2. Middleware-gegevensintegratie
Bij dit type data-integratie wordt middleware of software gebruikt om applicaties te verbinden en data naar databases te sturen. Het is uitermate handig om verouderde systemen te combineren met moderne systemen.
Voors:
- Verbeterde datastreaming
- Toegang tussen systemen is veel eenvoudiger.
nadelen:
- Minder kansen
- De functionaliteit is beperkt.
#3. Applicatie-integratie
Deze strategie is volledig afhankelijk van softwaretoepassingen om gegevens uit vele bronnen en systemen te zoeken, op te halen en te integreren. Deze methode is ideaal voor bedrijven die in hybride cloudomgevingen opereren.
Voors:
- Vereenvoudigde informatie-uitwisseling
- Proces stroomlijnen
nadelen:
- Beperkte toegang
- Inconsistente resultaten
- De opstelling is ingewikkeld.
#4. Uniforme toegangsintegratie
Deze methode combineert gegevens uit verschillende bronnen en presenteert deze uniform. Een ander voordelig kenmerk van deze methode is dat de gegevens tijdens het uitvoeren van deze functie in hun oorspronkelijke positie kunnen blijven. Deze methode is ideaal voor ondernemingen die toegang nodig hebben tot verschillende, diverse systemen zonder de kosten van het maken van een kopie van de gegevens.
Voors:
- Opslagvereisten zijn minimaal.
- Eenvoudigere toegang
- Datavisualisatie versnelde
nadelen:
- Systeembeperkingen
- Problemen met gegevensintegriteit
#5. Integratie van gedeelde opslag
Deze methode is vergelijkbaar met uniforme toegangsintegratie, behalve dat er een datawarehouse-replica van de gegevens wordt gemaakt. Dit is ongetwijfeld de beste manier voor bedrijven die de waarde van hun gegevens willen maximaliseren.
Voors:
- Versiebeheer is versterkt.
- lastvermindering
- Verbeterde gegevensanalyse
- Gegevens stroomlijnen
nadelen:
Dure opslag
Hoge bedrijfskosten
Hulpprogramma's voor gegevensintegratie
Er zijn verschillende data-integratietools voor verschillende data-integratiemethodieken. Een fatsoenlijke integratietool moet de volgende kenmerken hebben: draagbaarheid, eenvoud en cloud-compatibiliteit. Hier volgen enkele van de meest gebruikte tools voor gegevensintegratie:
- ArcESB
- Xveel
- Automate.io
- DataDeck
- praal
Conclusie
Suggereren dat data-integratie bedrijven in staat stelt om al hun informatie op één plek te hebben, is een understatement. Het is in feite de eerste en belangrijkste stap die ondernemingen moeten zetten om hun volledige potentieel te realiseren. Het is moeilijk om je de vele voordelen van dit onderwerp voor te stellen, tenzij je er diep op ingaat.
- GEGEVENSBEHEER: hulpmiddelen voor effectief gegevensbeheer
- Beste software voor gegevensbeheer voor uw kleine onderneming in 2023
- DATA ENGINEER: Vaardigheidsvereiste en salaris voor 2023
- HOOFDGEREEDSCHAP VOOR DATABEHEER: Beste tools voor gegevensbeheer
- GEGEVENSREINIGING: beste werkwijzen voor het reinigingsproces
Referenties
