Дані є найважливішим активом організації. 66% компаній все ще не мають узгодженої централізованої стратегії щодо якості даних, незважаючи на те, що це має вирішальне значення для прийняття важливих бізнес-виборів. Проблема із силосними даними полягає в тому, що дані розосереджені між кількома системами. У результаті страждає взаємодія між відділами, процедурами та системами. Щоб отримати доступ до однієї діяльності чи звіту без інтеграції даних, потрібно буде ввійти в різні облікові записи або місця на різних платформах. Крім того, неправильна обробка даних може мати руйнівні наслідки для організацій.
Що таке інтеграція даних?
Інтеграція даних — це практика об’єднання даних з різних джерел в єдиний набір даних з кінцевою метою надання користувачам узгодженого доступу та доставки даних у широкому діапазоні суб’єктів і структурних типів, а також задоволення інформаційних вимог усіх програм і бізнес-процеси.
Процес інтеграції даних є одним із найважливіших компонентів загального процесу керування даними, і він використовується все частіше, оскільки інтеграція великих даних і необхідність спільного використання існуючих даних стають все більш поширеними.
Архітектори інтеграції даних створюють інструменти та платформи для інтеграції даних, які забезпечують автоматизований процес інтеграції даних для зв’язування та маршрутизації даних із вихідних систем до цільових. Це можна зробити за допомогою різноманітних методів інтеграції даних, таких як:
- Видобуток, перетворення та завантаження: копії наборів даних з різних джерел збираються, узгоджуються та завантажуються в сховище даних або базу даних. Дані витягуються, завантажуються та переводяться в систему великих даних, а потім змінюються для конкретних аналітичних цілей.
- Зміна збору даних: виявляє зміни даних у базах даних у реальному часі та застосовує їх до сховища даних або інших сховищ.
- Віртуалізація даних: замість того, щоб завантажувати дані в нове сховище, дані з різних систем віртуально інтегруються для створення єдиної перспективи.
- Реплікація даних: Дані в одній базі даних копіюються в інших базах даних для підтримки синхронізації інформації для операційних цілей і резервного копіювання.
- Інтеграція потокових даних: метод інтеграції даних у реальному часі, який постійно інтегрує та подає численні потоки даних у аналітичні системи та сховища даних.
Що таке інтеграція великих даних?
Інтеграція великих даних стосується розширених процесів інтеграції даних, які поєднують дані з таких джерел, як веб-дані, соціальні медіа, машинно-генеровані дані та дані з Інтернету речей (IoT) в єдину структуру для керування величезним обсягом, різноманіттям і швидкість великих даних.
Рішення для аналітики великих даних вимагають масштабованості та високої продуктивності, що підкреслює потребу в стандартній платформі інтеграції даних, яка забезпечує профілювання та якість даних і сприяє отриманню розуміння, надаючи користувачеві найповнішу та найновішу перспективу організації.
Методи інтеграції в реальному часі використовуються в службах інтеграції великих даних, щоб доповнити традиційні технології ETL і надати динамічний контекст для постійного потокового передавання даних. Найкращі практики для інтеграції даних у реальному часі вирішують їхню брудну, рухливу та тимчасову природу, вимагаючи більшої стимуляції та попереднього тестування, запроваджуючи системи та додатки в реальному часі, впроваджуючи користувачами механізми паралельного та скоординованого прийому даних, встановлюючи стійкість на кожному етапі конвеєра в передбачення відмови компонентів і стандартизація джерел даних за допомогою API для кращого розуміння.
Інтеграція даних проти інтеграції додатків
Рішення для інтеграції даних були розроблені у відповідь на широке використання реляційних баз даних і зростаючу потребу в ефективній передачі інформації між ними, часто використовуючи дані в стані спокою. Інтеграція додатків, з іншого боку, контролює інтеграцію в реальному часі фактичних оперативних даних між двома або більше додатками.
The
Кінцевою метою інтеграції додатків є забезпечення спільної роботи незалежно розроблених додатків, що вимагає узгодженості даних між окремими копіями даних, управління інтегрованим потоком кількох завдань, які виконуються різними додатками, і, подібно до вимог інтеграції даних, одного користувача інтерфейс або служба, з якої можна отримати доступ до даних і функціональності незалежно розроблених програм.
The
Інтеграція даних у хмару є типовою технікою для здійснення інтеграції додатків. Це система інструментів і технологій, яка об’єднує численні програми для обміну даними та процесами в реальному часі та пропонує доступ з кількох пристроїв через мережу чи Інтернет.
Чому інтеграція даних важлива?
Підприємства, які хочуть залишатися конкурентоспроможними та релевантними, використовують великі дані з усіма їхніми перевагами та підводними каменями. Інтеграція даних дозволяє здійснювати пошук у цих масивних базах даних, що дає переваги, починаючи від корпоративної аналітики та аналізу даних споживачів до збагачення даних і доставки інформації в режимі реального часу.
Управління корпоративними та споживчими даними є ключовим варіантом використання послуг і рішень для інтеграції даних. Щоб забезпечити корпоративну звітність, бізнес-аналітику (інтеграція даних BI) і складну корпоративну аналітику, інтеграція корпоративних даних передає інтегровані дані в сховища даних або віртуальну архітектуру інтеграції даних.
Інтеграція даних про клієнтів пропонує бізнес-менеджерам і аналітикам даних ключові показники ефективності (KPI), фінансові ризики, клієнтів, операції з виробництва та ланцюга поставок, діяльність із дотримання нормативних вимог та інші аспекти бізнес-процесів.
Інтеграція даних особливо важлива в галузі охорони здоров’я. Упорядковуючи дані з різнорідних систем у єдину перспективу відповідної інформації, з якої можна отримати корисні висновки, інтегровані дані з різних записів пацієнтів і клінік допомагають клініцистам у визначенні медичних захворювань і хвороб. Ефективний збір та інтеграція даних також підвищує точність обробки претензій щодо медичного страхування та забезпечує послідовний і точний запис імен пацієнтів та контактної інформації. Сумісність означає обмін інформацією між різними системами.
П’ять методів інтеграції даних
Для реалізації інтеграції даних існує п’ять різних способів або шаблонів: ETL, ELT, потокова передача, інтеграція програм (API) і віртуалізація даних. Інженери з даних, архітектори та розробники можуть або вручну розробити архітектуру, використовуючи SQL для виконання цих процедур, або вони можуть налаштувати та адмініструвати інструмент інтеграції даних, який прискорює розробку та автоматизує систему.
На діаграмі нижче показано, де вони вписуються в сучасний процес керування даними, перетворюючи необроблені дані на чисті, готові для бізнесу.
Нижче наведено п’ять основних способів інтеграції даних:
#1. ETL
Конвеєр ETL — це звичайний вид конвеєра даних, який використовує три процеси для перетворення необроблених даних відповідно до цільової системи: вилучення, перетворення та завантаження. Перед розміщенням у цільовому репозиторії (зазвичай сховищі даних) дані перетворюються на проміжну область. Це забезпечує швидку й точну обробку даних у цільовій системі та найкраще підходить для невеликих наборів даних, які потребують складних змін.
Збір даних про зміни (CDC) — це підхід ETL, який відноситься до процесу або технології ідентифікації та збору змін бази даних. Згодом ці модифікації можна розгорнути в іншому сховищі даних або зробити доступними у форматі, який можуть використовувати ETL, EAI або інші типи інструментів інтеграції даних.
#2. ELT
Дані негайно завантажуються та перетворюються в цільову систему, яка, як правило, є хмарним озером даних, сховищем даних або озерою даних, у більш сучасний конвеєр ELT. Оскільки завантаження часто відбувається швидше, ця стратегія більш доцільна, коли набори даних величезні, а своєчасність є критичною. ELT працює на мікропакеті або змінює період збору даних (CDC). Мікропакет, також відомий як «дельта-завантаження», завантажує лише дані, які були змінені після останнього успішного завантаження. CDC, з іншого боку, постійно завантажує дані з джерела, коли вони змінюються.
#3. Потокова передача даних
Замість розміщення даних у новому сховищі пакетами, інтеграція потокових даних переносить дані від джерела до цільового в реальному часі. Сучасні рішення для інтеграції даних (DI) можуть передавати дані, готові до аналітики, на потокові та хмарні платформи, сховища даних і озера даних.
#4. Інтеграція програми
Інтеграція програм (API) дозволяє різним програмам спілкуватися одна з одною, переміщуючи та синхронізуючи дані між ними. Найпоширенішим випадком використання є підтримка оперативних потреб, наприклад забезпечення однакових даних у вашій системі кадрів і фінансовій системі. Як наслідок, інтеграція програми повинна забезпечувати узгодженість між наборами даних.
Крім того, ці різноманітні програми, як правило, мають власні API для надсилання та отримання даних, тому інструменти автоматизації додатків SaaS можуть допомогти вам у створенні та підтримці вбудованих інтеграцій API легко та в масштабі.
#5. Віртуалізація даних
Віртуалізація даних, як і потокова передача даних, надає дані в режимі реального часу, але лише тоді, коли їх запитує користувач або програма. Тим не менш, віртуально об’єднуючи дані з кількох систем, можна створювати уніфіковане подання даних і робити дані доступними за запитом. Віртуалізація та потокова передача ідеально підходять для транзакційних систем, розроблених для обробки високопродуктивних запитів.
Кожен із цих п’яти шляхів розвивається в тандемі з навколишньою екосистемою. Оскільки сховища даних історично були цільовим сховищем, дані потрібно було змінити перед завантаженням. Це традиційний конвеєр даних ETL (Extract > Transform > Load), і він усе ще підходить для скромних наборів даних, які потребують значних перетворень.
Однак у міру поширення поточних хмарних архітектур, більших наборів даних, структури даних і сітки даних, а також вимог щодо підтримки аналітики в реальному часі та проектів машинного навчання, інтеграція даних відходить від ETL до ELT, потокової передачі та API.
Важливі випадки використання інтеграції даних
У цьому розділі буде розглянуто чотири ключові випадки використання: прийом даних, реплікація даних, автоматизація сховища даних та інтеграція великих даних.
#1. Поглинання даних
Поглинання даних — це процес передачі даних із багатьох джерел до місця зберігання, наприклад до сховища даних або озера даних. Завантаження може здійснюватися в режимі реального часу або пакетами, і зазвичай воно включає очищення та стандартизацію даних, щоб вони були готові для аналізу інструментом аналізу даних. Переміщення ваших даних у хмару або створення сховища даних, озера даних або озера даних є прикладами отримання даних.
#2. Реплікація даних
Реплікація даних — це процес копіювання та переміщення даних з однієї системи в іншу, наприклад із бази даних у центрі обробки даних до сховища даних у хмарі. Це гарантує резервне копіювання правильних даних і їх синхронізацію з оперативними потребами. Реплікація може відбуватися масово, запланованими пакетами або в режимі реального часу між центрами обробки даних і/або хмарою.
#3. Автоматизація сховищ даних
Завдяки автоматизації життєвого циклу сховища даних — від моделювання даних і прийому в режимі реального часу до вітрин даних і управління — процес прискорює доступність даних, готових до аналітики. Ця діаграма зображує основні процеси автоматизованого та постійного вдосконалення під час створення та експлуатації сховища даних.
#4. Інтеграція великих даних
Величезний обсяг, різноманітність і швидкість структурованих, напівструктурованих і неструктурованих даних, пов’язаних із великими даними, вимагають використання передових інструментів і методів. Мета полягає в тому, щоб надати повне та актуальне уявлення про ваш бізнес у ваших інструментах аналітики великих даних та інших програмах.
Це означає, що ваше рішення для інтеграції великих даних потребує складних конвеєрів великих даних, здатних автономно переміщувати, консолідувати та перетворювати великі дані з різних джерел даних, зберігаючи походження. Щоб обробляти дані в режимі реального часу, які постійно передаються, він повинен мати чудові характеристики масштабованості, продуктивності, профілювання та якості даних.
Переваги інтеграції даних
Нарешті, інтеграція даних дозволяє оцінювати та діяти на основі надійного єдиного джерела контрольованих даних, на яке можна покластися. Великі та складні набори даних із багатьох різних і непов’язаних джерел — рекламних платформ, систем CRM, автоматизації маркетингу, веб-аналітики, фінансових систем, даних партнерів, навіть джерел у реальному часі та Інтернету речей — переповнюють організації. І, якщо аналітики чи інженери обробки даних не витрачають багато годин на генерування даних для кожного звіту, усі ці дані неможливо зв’язати разом, щоб створити цілісну картину вашої компанії.
Інтеграція даних об’єднує різні бункери даних і надає надійне централізоване джерело контрольованих даних, які є повними, точними та актуальними. Це дає змогу аналітикам, дослідникам обробки даних і бізнесменам використовувати BI та інструменти аналітики, щоб досліджувати та аналізувати весь набір даних на предмет тенденцій, що призводить до ефективних ідей, які покращують продуктивність.
Ось три основні переваги інтеграції даних:
Підвищена точність і довіра: вам та іншим зацікавленим сторонам більше не доведеться турбуватися про те, чи правильний KPI з якого інструменту, чи включено певні дані. Також буде значно менше помилок і переробок. Інтеграція даних забезпечує надійне, централізоване джерело правильних, контрольованих даних, на які можна покластися: «єдине джерело правди».
Більше спільного прийняття рішень на основі даних: після перетворення необроблених даних і накопичувачів даних на доступну, готову до аналітики інформацію, користувачі з усього вашого бізнесу значно частіше залучатимуться до аналізу. Вони також частіше співпрацюватимуть між відділами, оскільки дані з усіх частин компанії об’єднуються, і вони можуть легко побачити, як їхні дії впливають одна на одну.
Підвищення ефективності: коли аналітики, розробники та ІТ-команди не витрачають час на збір і підготовку даних вручну або створення одноразових з’єднань і спеціальних звітів, вони можуть зосередитися на більш стратегічних цілях.
Проблеми інтеграції даних
Взяття кількох джерел даних і об’єднання їх в єдину структуру є технічною проблемою саме по собі. Оскільки все більше компаній розробляють рішення для інтеграції даних, їм доручають розробляти заздалегідь створені процеси для надійної передачі даних туди, куди їм потрібно. Хоча це економить час і гроші в короткостроковій перспективі, реалізації можуть перешкоджати різноманітні проблеми.
Ось деякі з найпоширеніших проблем, з якими стикаються організації під час розробки систем інтеграції:
- Як дістатися до фінішу — Більшість компаній знають, чого хочуть від інтеграції даних — вирішення конкретної проблеми. Те, на що вони часто не звертають уваги, — це подорож, яку потрібно буде пройти, щоб туди дістатися. Кожен, хто відповідає за впровадження інтеграції даних, повинен розуміти, які категорії даних потрібно збирати та обробляти, звідки ці дані надходять, системи, які використовуватимуть дані, які типи аналізу виконуватимуться та як часто дані та звіти потрібно оновлювати.
- Дані із застарілих систем – Зусилля щодо інтеграції можуть включати включення даних із застарілих систем. Однак у цих даних часто відсутні такі показники, як час і дати діяльності, які зазвичай включаються в новіші системи.
- Дані про нові потреби бізнесу – Сучасні системи генерують різні типи даних (наприклад, неструктуровані або в реальному часі) з різних джерел, включаючи фільми, пристрої IoT, датчики та хмару. Вирішення того, як швидко змінити інфраструктуру інтеграції даних відповідно до потреб інтеграції всіх цих даних, стає вкрай важливим для успіху вашого бізнесу, але це надзвичайно складно через обсяг, швидкість і новий формат даних, що створює нові проблеми.
Читайте також: ГОРИЗОНТАЛЬНА ІНТЕГРАЦІЯ: Детальний посібник зі стратегії
- Зовнішні дані – Дані, отримані із зовнішніх джерел, можуть бути не такими детальними, як дані, отримані з внутрішніх джерел, що ускладнює перегляд з такою ж ретельністю. Крім того, партнерство із зовнішніми постачальниками може ускладнити обмін даними в межах фірми.
- Не відставати — Робота не закінчується, коли система інтеграції запущена та працює. На команду з обробки даних покладається обов’язок підтримувати зусилля з інтеграції даних у відповідності до найкращих практик і останніх запитів від компанії та регуляторних органів.
Методи інтеграції даних
Існує п'ять основних типів методів інтеграції даних. Нижче наведено переваги та недоліки кожного з них, а також час їх використання:
#1. Ручна інтеграція даних
Ручна інтеграція даних – це процес ручної інтеграції всіх багатьох джерел даних. Зазвичай це робиться менеджерами даних за допомогою спеціального коду, і це чудовий метод для одноразових подій.
Плюси:
- Заходи щодо скорочення витрат
- Більше свободи
Мінуси:
- Більший запас на помилку
- Масштабування складне.
#2. Інтеграція даних проміжного програмного забезпечення
Проміжне програмне забезпечення або програмне забезпечення використовується в цьому типі інтеграції даних для підключення програм і надсилання даних до баз даних. Це надзвичайно корисно для поєднання застарілих систем із сучасними.
Плюси:
- Покращена передача даних
- Доступ між системами набагато легший.
Мінуси:
- Менше можливостей
- Функціональність обмежена.
#3. Інтеграція програми
Ця стратегія повністю покладається на програмні додатки для пошуку, отримання та інтеграції даних із багатьох джерел і систем. Цей метод ідеально підходить для компаній, які працюють у гібридних хмарних середовищах.
Плюси:
- Спрощений обмін інформацією
- Оптимізація процесу
Мінуси:
- Обмеження доступу
- Непослідовні результати
- Налаштування складне.
#4. Уніфікована інтеграція доступу
Цей метод поєднує дані з кількох джерел і представляє їх уніфіковано. Іншою перевагою цього методу є те, що він дозволяє даним залишатися у вихідному положенні під час виконання цієї функції. Цей метод ідеально підходить для підприємств, яким потрібен доступ до різних різноманітних систем без витрат на створення копії даних.
Плюси:
- Вимоги до зберігання мінімальні.
- Простіший доступ
- Прискорена візуалізація даних
Мінуси:
- Системні обмеження
- Проблеми цілісності даних
#5. Інтеграція спільного сховища
Цей метод подібний до інтеграції з уніфікованим доступом, за винятком того, що він створює копію даних у сховищі даних. Це, безсумнівно, найкращий спосіб для компаній, які прагнуть максимізувати цінність своїх даних.
Плюси:
- Посилено контроль версій.
- зменшення навантаження
- Покращена аналітика даних
- Оптимізація даних
Мінуси:
Дороге зберігання
Високі експлуатаційні витрати
Інструменти інтеграції даних
Існують різні інструменти інтеграції даних для різних методологій інтеграції даних. Гідний інструмент інтеграції повинен мати такі характеристики: портативність, простота та хмарна сумісність. Ось кілька найпоширеніших інструментів інтеграції даних:
- ArcESB
- Xplenty
- Automate.io
- DataDeck
- Панорамо
Висновок
Стверджувати, що інтеграція даних дозволяє компаніям мати всю інформацію в одному місці, — нічого не сказати. Насправді це перший і найважливіший крок, який повинні зробити підприємства, щоб повністю реалізувати свій потенціал. Важко уявити численні переваги цієї теми, якщо не заглибитися в неї.
- УПРАВЛІННЯ ДАНИМИ: інструменти для ефективного управління даними
- Найкраще програмне забезпечення для керування даними для вашого малого бізнесу у 2023 році
- ІНЖЕНЕР ДАНИХ: Вимоги до кваліфікації та зарплата 2023
- ІНСТРУМЕНТИ КЕРУВАННЯ ГОЛОВНИМИ ДАНИМИ: найкращі інструменти керування даними
- ОЧИЩЕННЯ ДАНИХ: найкращі методи очищення
посилання
