Dữ liệu là tài sản quan trọng nhất của một tổ chức. 66% doanh nghiệp vẫn thiếu một chiến lược tập trung, nhất quán về chất lượng dữ liệu, mặc dù thực tế là điều đó rất quan trọng để đưa ra các lựa chọn kinh doanh quan trọng. Vấn đề với silo dữ liệu là dữ liệu được phân tán trên nhiều hệ thống. Kết quả là, sự hợp tác giữa các bộ phận, thủ tục và hệ thống bị ảnh hưởng. Truy cập vào một hoạt động hoặc báo cáo mà không tích hợp dữ liệu sẽ yêu cầu đăng nhập vào nhiều tài khoản hoặc vị trí trên các nền tảng khác nhau. Hơn nữa, xử lý dữ liệu không chính xác có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng cho các tổ chức.
Tích hợp dữ liệu là gì?
Tích hợp dữ liệu là thực hành kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau vào một tập dữ liệu duy nhất với mục tiêu cuối cùng là cung cấp cho người dùng quyền truy cập và phân phối dữ liệu nhất quán trên nhiều chủ đề và loại cấu trúc, cũng như đáp ứng yêu cầu thông tin của tất cả các ứng dụng và quy trình kinh doanh.
Quy trình tích hợp dữ liệu là một trong những thành phần quan trọng nhất của quy trình quản lý dữ liệu tổng thể và nó đang được sử dụng thường xuyên hơn khi tích hợp dữ liệu lớn và nhu cầu chia sẻ dữ liệu hiện có trở nên phổ biến hơn.
Kiến trúc sư tích hợp dữ liệu tạo ra các công cụ và nền tảng tích hợp dữ liệu cho phép quy trình tích hợp dữ liệu tự động để liên kết và định tuyến dữ liệu từ hệ thống nguồn đến hệ thống đích. Điều này có thể được thực hiện bằng nhiều kỹ thuật tích hợp dữ liệu, chẳng hạn như:
- Trích xuất, chuyển đổi và tải: các bản sao của bộ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau được thu thập, hài hòa và tải vào kho dữ liệu hoặc cơ sở dữ liệu. Dữ liệu được trích xuất, tải và dịch thành hệ thống dữ liệu lớn trước khi được thay đổi cho các mục đích phân tích cụ thể.
- Thay đổi thu thập dữ liệu: phát hiện các thay đổi dữ liệu theo thời gian thực trong cơ sở dữ liệu và áp dụng chúng cho kho dữ liệu hoặc các kho lưu trữ khác.
- Ảo hóa dữ liệu: thay vì tải dữ liệu vào kho lưu trữ mới, dữ liệu từ các hệ thống khác nhau hầu như được tích hợp để tạo ra một phối cảnh thống nhất.
- Sao chép dữ liệu: Dữ liệu trong một cơ sở dữ liệu được sao chép trong các cơ sở dữ liệu khác để duy trì thông tin được đồng bộ hóa cho mục đích vận hành và sao lưu.
- Tích hợp dữ liệu trực tuyến: một phương pháp tích hợp dữ liệu thời gian thực liên tục tích hợp và cung cấp nhiều luồng dữ liệu vào các hệ thống phân tích và kho lưu trữ dữ liệu.
Tích hợp dữ liệu lớn là gì?
Tích hợp dữ liệu lớn đề cập đến các quy trình tích hợp dữ liệu nâng cao kết hợp dữ liệu từ các nguồn như dữ liệu web, phương tiện truyền thông xã hội, dữ liệu do máy tạo và dữ liệu từ Internet vạn vật (IoT) vào một khung duy nhất để quản lý khối lượng khổng lồ, đa dạng và vận tốc của dữ liệu lớn.
Các giải pháp phân tích dữ liệu lớn đòi hỏi khả năng mở rộng và hiệu suất cao, làm nổi bật nhu cầu về nền tảng tích hợp dữ liệu tiêu chuẩn cho phép lập hồ sơ và chất lượng dữ liệu, đồng thời thúc đẩy hiểu biết sâu sắc bằng cách cung cấp cho người dùng quan điểm đầy đủ và cập nhật nhất về tổ chức của họ.
Các kỹ thuật tích hợp thời gian thực được sử dụng trong các dịch vụ tích hợp dữ liệu lớn để bổ sung cho các công nghệ ETL truyền thống và cung cấp ngữ cảnh động để truyền dữ liệu liên tục. Các phương pháp hay nhất để tích hợp dữ liệu thời gian thực giải quyết bản chất bẩn, di chuyển và tạm thời của nó bằng cách yêu cầu nhiều kích thích và thử nghiệm hơn, áp dụng các hệ thống và ứng dụng thời gian thực, người dùng triển khai các công cụ nhập song song và phối hợp, thiết lập khả năng phục hồi trong từng giai đoạn của quy trình trong dự đoán lỗi thành phần và chuẩn hóa nguồn dữ liệu bằng API để có thông tin chi tiết tốt hơn.
Tích hợp dữ liệu so với tích hợp ứng dụng
Các giải pháp tích hợp dữ liệu được phát triển để đáp ứng việc sử dụng rộng rãi cơ sở dữ liệu quan hệ và yêu cầu ngày càng tăng để truyền thông tin qua chúng một cách hiệu quả, thường liên quan đến dữ liệu ở trạng thái nghỉ. Mặt khác, tích hợp ứng dụng kiểm soát việc tích hợp dữ liệu vận hành, thực tế theo thời gian thực giữa hai hoặc nhiều ứng dụng.
Aukcje internetowe dla Twojej strony!
Mục tiêu cuối cùng của tích hợp ứng dụng là cho phép các ứng dụng được thiết kế độc lập hoạt động cùng nhau, điều này đòi hỏi tính nhất quán dữ liệu giữa các bản sao dữ liệu riêng biệt, quản lý luồng tích hợp của nhiều tác vụ được thực hiện bởi các ứng dụng khác nhau và tương tự như yêu cầu tích hợp dữ liệu, một người dùng giao diện hoặc dịch vụ để truy cập dữ liệu và chức năng từ các ứng dụng được thiết kế độc lập.
Aukcje internetowe dla Twojej strony!
Tích hợp dữ liệu đám mây là một kỹ thuật điển hình để hoàn thành tích hợp ứng dụng. Nó đề cập đến một hệ thống các công cụ và công nghệ tích hợp nhiều ứng dụng để trao đổi quy trình và dữ liệu theo thời gian thực và cung cấp quyền truy cập của nhiều thiết bị qua mạng hoặc internet.
Tại sao tích hợp dữ liệu lại quan trọng?
Các doanh nghiệp muốn duy trì tính cạnh tranh và có liên quan đang sử dụng dữ liệu lớn, với tất cả các lợi ích và cạm bẫy của nó. Tích hợp dữ liệu cho phép tìm kiếm trong các cơ sở dữ liệu khổng lồ này, mang lại nhiều lợi ích từ phân tích dữ liệu người tiêu dùng và trí tuệ doanh nghiệp đến làm giàu dữ liệu và cung cấp thông tin theo thời gian thực.
Việc quản lý dữ liệu của công ty và người tiêu dùng là trường hợp sử dụng chính cho các dịch vụ và giải pháp tích hợp dữ liệu. Để cung cấp báo cáo doanh nghiệp, nghiệp vụ thông minh (tích hợp dữ liệu BI) và phân tích doanh nghiệp tinh vi, tích hợp dữ liệu doanh nghiệp cung cấp dữ liệu tích hợp vào kho dữ liệu hoặc kiến trúc tích hợp dữ liệu ảo.
Tích hợp dữ liệu khách hàng cung cấp các chỉ số hiệu suất chính (KPI), rủi ro tài chính, khách hàng, hoạt động sản xuất và chuỗi cung ứng, hoạt động tuân thủ quy định và các khía cạnh khác của quy trình kinh doanh cho các nhà quản lý doanh nghiệp và nhà phân tích dữ liệu.
Tích hợp dữ liệu đặc biệt quan trọng trong ngành chăm sóc sức khỏe. Bằng cách sắp xếp dữ liệu từ các hệ thống khác nhau thành một góc nhìn duy nhất về thông tin có liên quan, từ đó có thể rút ra những hiểu biết hữu ích, dữ liệu tích hợp từ các hồ sơ bệnh nhân và phòng khám khác nhau hỗ trợ các bác sĩ lâm sàng xác định các bệnh và bệnh nội khoa. Việc thu thập và tích hợp dữ liệu hiệu quả cũng nâng cao độ chính xác của quá trình xử lý yêu cầu bảo hiểm y tế và cung cấp hồ sơ nhất quán và chính xác về tên bệnh nhân và thông tin liên hệ. Khả năng tương tác đề cập đến việc chia sẻ thông tin giữa các hệ thống khác nhau.
Năm phương pháp tích hợp dữ liệu
Triển khai tích hợp dữ liệu, có năm cách hoặc mẫu khác nhau: ETL, ELT, phát trực tuyến, tích hợp ứng dụng (API) và ảo hóa dữ liệu. Các kỹ sư dữ liệu, kiến trúc sư và nhà phát triển có thể thiết kế thủ công một kiến trúc bằng cách sử dụng SQL để thực hiện các quy trình này hoặc họ có thể thiết lập và quản lý một công cụ tích hợp dữ liệu, giúp tăng tốc độ phát triển và tự động hóa hệ thống.
Sơ đồ bên dưới mô tả nơi chúng phù hợp với quy trình quản lý dữ liệu hiện đại, chuyển đổi dữ liệu thô thành dữ liệu sạch, sẵn sàng cho doanh nghiệp.
Sau đây là năm cách cơ bản để tích hợp dữ liệu:
#1. ETL
Đường dẫn ETL là một loại đường dẫn dữ liệu thông thường sử dụng ba quy trình để chuyển đổi dữ liệu thô để phù hợp với hệ thống đích: trích xuất, chuyển đổi và tải. Trước khi được đưa vào kho lưu trữ đích (thường là kho dữ liệu), dữ liệu được chuyển đổi thành khu vực tổ chức. Điều này cho phép xử lý dữ liệu nhanh chóng và chính xác trong hệ thống đích và phù hợp nhất với các tập dữ liệu nhỏ yêu cầu những thay đổi phức tạp.
Thu thập dữ liệu thay đổi (CDC) là một phương pháp ETL đề cập đến quy trình hoặc công nghệ để xác định và thu thập các thay đổi cơ sở dữ liệu. Những sửa đổi này sau đó có thể được triển khai sang kho lưu trữ dữ liệu khác hoặc được cung cấp ở định dạng mà ETL, EAI hoặc các loại công cụ tích hợp dữ liệu khác có thể sử dụng.
#2. ELT
Dữ liệu được tải và chuyển đổi ngay lập tức trong hệ thống đích, thường là hồ dữ liệu dựa trên đám mây, kho dữ liệu hoặc kho dữ liệu, trong hệ thống ELT hiện tại. Vì tải thường nhanh hơn nên chiến lược này phù hợp hơn khi tập dữ liệu lớn và tính kịp thời là rất quan trọng. ELT hoạt động trong giai đoạn thu thập dữ liệu theo đợt vi mô hoặc thay đổi dữ liệu (CDC). Micro-batch, còn được gọi là "tải delta", chỉ tải dữ liệu đã được sửa đổi kể từ lần tải thành công cuối cùng. Mặt khác, CDC liên tục tải dữ liệu từ nguồn khi nó thay đổi.
#3. Truyền dữ liệu
Thay vì đưa dữ liệu vào một kho lưu trữ mới theo đợt, tích hợp dữ liệu trực tuyến vận chuyển dữ liệu từ nguồn đến đích trong thời gian thực. Các giải pháp tích hợp dữ liệu (DI) hiện đại có thể chuyển dữ liệu sẵn sàng cho phân tích sang các nền tảng phát trực tuyến và đám mây, kho dữ liệu và hồ dữ liệu.
#4. Tích hợp ứng dụng
Tích hợp ứng dụng (API) cho phép các chương trình khác nhau giao tiếp với nhau bằng cách di chuyển và đồng bộ hóa dữ liệu trên chúng. Trường hợp sử dụng phổ biến nhất là để hỗ trợ các nhu cầu hoạt động, chẳng hạn như đảm bảo rằng hệ thống nhân sự và hệ thống tài chính của bạn có cùng một dữ liệu. Do đó, việc tích hợp ứng dụng phải đảm bảo tính thống nhất giữa các bộ dữ liệu.
Hơn nữa, các ứng dụng đa dạng này thường có API riêng để gửi và nhận dữ liệu, vì vậy các công cụ tự động hóa ứng dụng SaaS có thể hỗ trợ bạn tạo và duy trì tích hợp API gốc một cách dễ dàng và trên quy mô lớn.
#5. Ảo hóa dữ liệu
Ảo hóa dữ liệu, giống như phát trực tuyến, cung cấp dữ liệu theo thời gian thực, nhưng chỉ khi người dùng hoặc ứng dụng yêu cầu. Tuy nhiên, bằng cách hợp nhất hầu như dữ liệu từ nhiều hệ thống, có thể tạo ra một chế độ xem dữ liệu thống nhất và cung cấp dữ liệu theo yêu cầu. Ảo hóa và phát trực tuyến là lý tưởng cho các hệ thống giao dịch được thiết kế để xử lý các yêu cầu hiệu suất cao.
Mỗi cách trong số năm cách này đang phát triển song song với hệ sinh thái xung quanh. Bởi vì kho dữ liệu trước đây là kho lưu trữ mục tiêu, nên dữ liệu phải được sửa đổi trước khi tải. Đây là đường dẫn dữ liệu ETL truyền thống (Trích xuất > Chuyển đổi > Tải) và nó vẫn phù hợp với các bộ dữ liệu khiêm tốn yêu cầu chuyển đổi rộng rãi.
Tuy nhiên, khi các kiến trúc đám mây hiện tại, bộ dữ liệu lớn hơn, cấu trúc dữ liệu và thiết kế lưới dữ liệu cũng như yêu cầu hỗ trợ các dự án máy học và phân tích thời gian thực ngày càng phổ biến, tích hợp dữ liệu đang phát triển từ ETL sang ELT, truyền trực tuyến và API.
Các trường hợp sử dụng tích hợp dữ liệu quan trọng
Bốn trường hợp sử dụng chính sẽ được thảo luận trong phần này: nhập dữ liệu, sao chép dữ liệu, tự động hóa kho dữ liệu và tích hợp dữ liệu lớn.
#1. Nhập dữ liệu
Nhập dữ liệu là quá trình chuyển dữ liệu từ nhiều nguồn đến một vị trí lưu trữ, chẳng hạn như kho dữ liệu hoặc kho dữ liệu. Quá trình nhập có thể được thực hiện theo thời gian thực hoặc theo đợt và thường bao gồm làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu để sẵn sàng phân tích bằng công cụ phân tích dữ liệu. Di chuyển dữ liệu của bạn sang đám mây hoặc xây dựng kho dữ liệu, hồ dữ liệu hoặc kho dữ liệu là những ví dụ về việc thu thập dữ liệu.
#2. Sao chép dữ liệu
Sao chép dữ liệu là quá trình sao chép và di chuyển dữ liệu từ hệ thống này sang hệ thống khác, chẳng hạn như từ cơ sở dữ liệu trong trung tâm dữ liệu sang kho dữ liệu trên đám mây. Điều này đảm bảo rằng dữ liệu phù hợp được sao lưu và đồng bộ hóa với nhu cầu hoạt động. Việc sao chép có thể diễn ra hàng loạt, theo đợt đã lên lịch hoặc theo thời gian thực trên khắp các trung tâm dữ liệu và/hoặc đám mây.
#3. Tự động hóa kho dữ liệu
Bằng cách tự động hóa vòng đời của kho dữ liệu—từ lập mô hình dữ liệu và nhập theo thời gian thực thông qua các kho dữ liệu và quản trị—quy trình này tăng tốc khả năng cung cấp dữ liệu sẵn sàng cho phân tích. Sơ đồ này mô tả các quy trình chính của quá trình tinh chỉnh tự động và liên tục trong quá trình thiết lập và vận hành kho dữ liệu.
#4. Tích hợp dữ liệu lớn
Khối lượng khổng lồ, tính đa dạng và tốc độ của dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc được kết nối với dữ liệu lớn đòi hỏi phải sử dụng các công cụ và kỹ thuật tiên tiến. Mục tiêu là cung cấp cái nhìn thấu đáo và cập nhật về doanh nghiệp của bạn cho các công cụ phân tích dữ liệu lớn và các ứng dụng khác.
Điều này ngụ ý rằng giải pháp tích hợp dữ liệu lớn của bạn cần các đường dẫn dữ liệu lớn tinh vi có khả năng tự động di chuyển, hợp nhất và chuyển đổi dữ liệu lớn từ các nguồn dữ liệu khác nhau trong khi vẫn giữ nguyên dòng. Để xử lý dữ liệu truyền phát liên tục, theo thời gian thực, nó phải có khả năng mở rộng, hiệu suất, lập hồ sơ và các đặc tính chất lượng dữ liệu tuyệt vời.
Lợi ích của việc tích hợp dữ liệu
Cuối cùng, tích hợp dữ liệu cho phép bạn đánh giá và hành động trên một nguồn dữ liệu được kiểm soát duy nhất, đáng tin cậy mà bạn có thể dựa vào. Các bộ dữ liệu lớn và phức tạp từ nhiều nguồn riêng biệt và không được kết nối—nền tảng quảng cáo, hệ thống CRM, tự động hóa tiếp thị, phân tích trang web, hệ thống tài chính, dữ liệu đối tác, thậm chí cả các nguồn thời gian thực và IoT—đang tràn ngập các tổ chức. Và, trừ khi các nhà phân tích hoặc kỹ sư dữ liệu dành nhiều giờ để tạo dữ liệu cho mỗi báo cáo, tất cả dữ liệu này không thể được liên kết với nhau để tạo ra một bức tranh tổng thể về công ty của bạn.
Tích hợp dữ liệu kết nối các silo dữ liệu khác nhau và cung cấp nguồn dữ liệu được kiểm soát tập trung, đáng tin cậy, đầy đủ, chính xác và cập nhật. Điều này cho phép các nhà phân tích, nhà khoa học dữ liệu và doanh nhân sử dụng BI và các công cụ phân tích để kiểm tra và phân tích toàn bộ tập dữ liệu để tìm xu hướng, dẫn đến thông tin chi tiết hữu ích giúp cải thiện hiệu suất.
Dưới đây là ba lợi ích chính của việc tích hợp dữ liệu:
Tăng độ chính xác và tin cậy: Bạn và các bên liên quan khác sẽ không còn phải lo lắng liệu KPI từ công cụ nào có chính xác hay dữ liệu cụ thể đã được đưa vào hay chưa. Cũng sẽ có ít lỗi và làm lại hơn đáng kể. Tích hợp dữ liệu cung cấp nguồn dữ liệu chính xác, được kiểm soát tập trung, đáng tin cậy mà bạn có thể dựa vào: “một nguồn sự thật”.
Ra quyết định hợp tác và dựa trên dữ liệu nhiều hơn: Sau khi dữ liệu thô và kho chứa dữ liệu đã được chuyển đổi thành thông tin có thể truy cập, sẵn sàng cho phân tích, người dùng trong toàn bộ doanh nghiệp của bạn có nhiều khả năng tham gia vào phân tích hơn. Họ cũng có nhiều khả năng cộng tác giữa các bộ phận hơn vì dữ liệu từ tất cả các bộ phận của công ty được gộp lại và họ có thể dễ dàng thấy hành động của mình ảnh hưởng đến nhau như thế nào.
Tăng hiệu quả: Khi các nhà phân tích, nhóm phát triển và nhóm CNTT không dành thời gian thu thập và chuẩn bị dữ liệu theo cách thủ công hoặc xây dựng các kết nối một lần và báo cáo tùy chỉnh, họ có thể tập trung vào các mục tiêu chiến lược hơn.
Thách thức tích hợp dữ liệu
Lấy nhiều nguồn dữ liệu và kết hợp chúng thành một cấu trúc duy nhất là một vấn đề kỹ thuật. Khi ngày càng có nhiều doanh nghiệp phát triển các giải pháp tích hợp dữ liệu, họ có trách nhiệm phát triển các quy trình dựng sẵn để truyền dữ liệu một cách đáng tin cậy đến nơi cần đến. Mặc dù điều này giúp tiết kiệm thời gian và tiền bạc trong thời gian ngắn, nhưng việc triển khai có thể bị cản trở bởi nhiều thách thức.
Dưới đây là một số vấn đề phổ biến nhất mà các tổ chức gặp phải khi phát triển hệ thống tích hợp:
- Làm thế nào để đi đến vạch đích — Hầu hết các doanh nghiệp đều biết họ muốn gì từ việc tích hợp dữ liệu – một giải pháp cho một vấn đề cụ thể. Những gì họ thường bỏ qua là cuộc hành trình sẽ được yêu cầu để đạt được điều đó. Bất kỳ ai chịu trách nhiệm triển khai tích hợp dữ liệu đều phải hiểu loại dữ liệu nào phải được thu thập và xử lý, dữ liệu đó đến từ đâu, hệ thống sẽ sử dụng dữ liệu, loại phân tích nào sẽ được thực hiện và tần suất cập nhật dữ liệu và báo cáo.
- Dữ liệu từ các hệ thống cũ – Các nỗ lực tích hợp có thể bao gồm việc đưa dữ liệu từ các hệ thống cũ. Tuy nhiên, dữ liệu đó thường thiếu các chỉ số như thời gian và ngày tháng cho các hoạt động, thường được đưa vào các hệ thống gần đây hơn.
- Dữ liệu từ nhu cầu kinh doanh mới nổi – Các hệ thống ngày nay tạo ra nhiều loại dữ liệu khác nhau (chẳng hạn như dữ liệu không có cấu trúc hoặc thời gian thực) từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm phim, thiết bị IoT, cảm biến và đám mây. Tìm ra cách thay đổi nhanh chóng cơ sở hạ tầng tích hợp dữ liệu của bạn để phù hợp với nhu cầu tích hợp tất cả những dữ liệu này trở nên quan trọng để doanh nghiệp của bạn giành chiến thắng, nhưng điều này cực kỳ khó khăn do khối lượng, tốc độ và định dạng dữ liệu mới, tất cả đều đặt ra các vấn đề mới.
Đọc cũng: HỘI NHẬP NGANG: Hướng dẫn Chi tiết về Chiến lược
- Dữ liệu bên ngoài – Dữ liệu thu được từ các nguồn bên ngoài có thể không chi tiết như dữ liệu thu được từ các nguồn nội bộ, khiến việc xem xét với cùng mức độ kỹ lưỡng trở nên khó khăn hơn. Hơn nữa, quan hệ đối tác với các nhà cung cấp bên ngoài có thể khiến việc chia sẻ dữ liệu trong toàn công ty trở nên khó khăn.
- theo kịp — Công việc vẫn chưa kết thúc khi hệ thống tích hợp được thiết lập và vận hành. Nhóm dữ liệu phải luôn cập nhật các nỗ lực tích hợp dữ liệu với các phương pháp hay nhất và các yêu cầu gần đây nhất từ công ty và các cơ quan quản lý.
Kỹ thuật tích hợp dữ liệu
Có năm loại kỹ thuật tích hợp dữ liệu chính. Những ưu điểm và nhược điểm của từng loại, cũng như thời điểm sử dụng chúng, được liệt kê dưới đây:
#1. Tích hợp dữ liệu thủ công
Tích hợp dữ liệu thủ công là quá trình tích hợp tất cả nhiều nguồn dữ liệu theo cách thủ công. Điều này thường được thực hiện bởi người quản lý dữ liệu thông qua việc sử dụng mã tùy chỉnh và là một phương pháp tuyệt vời cho các sự kiện diễn ra một lần.
Ưu điểm:
- Các biện pháp cắt giảm chi phí
- Tự do hơn
Nhược điểm:
- Biên độ lớn hơn cho sai lầm
- Mở rộng quy mô rất khó.
#2. Tích hợp dữ liệu phần mềm trung gian
Phần mềm trung gian hoặc phần mềm được sử dụng trong loại tích hợp dữ liệu này để kết nối các ứng dụng và gửi dữ liệu đến cơ sở dữ liệu. Nó cực kỳ hữu ích để kết hợp các hệ thống cũ với các hệ thống hiện đại.
Ưu điểm:
- Cải thiện luồng dữ liệu
- Truy cập giữa các hệ thống dễ dàng hơn nhiều.
Nhược điểm:
- Ít cơ hội hơn
- Chức năng bị hạn chế.
#3. Tích hợp ứng dụng
Chiến lược này hoàn toàn dựa vào các ứng dụng phần mềm để tìm kiếm, truy xuất và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn và hệ thống. Phương pháp này lý tưởng cho các công ty hoạt động trong môi trường đám mây lai.
Ưu điểm:
- Trao đổi thông tin đơn giản hóa
- Tinh giản quy trình
Nhược điểm:
- Giới hạn truy cập
- kết quả không nhất quán
- Việc thiết lập là phức tạp.
#4. Tích hợp truy cập thống nhất
Phương pháp này kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn và trình bày nó một cách thống nhất. Một đặc điểm thuận lợi khác của phương pháp này là nó cho phép giữ nguyên vị trí ban đầu của dữ liệu trong khi thực hiện chức năng này. Phương pháp này lý tưởng cho các doanh nghiệp yêu cầu quyền truy cập vào các hệ thống đa dạng, khác nhau mà không phải chịu chi phí tạo bản sao dữ liệu.
Ưu điểm:
- Yêu cầu lưu trữ là tối thiểu.
- Truy cập đơn giản hơn
- Trực quan hóa dữ liệu tăng tốc
Nhược điểm:
- Ràng buộc hệ thống
- Các vấn đề về tính toàn vẹn của dữ liệu
#5. Tích hợp lưu trữ chia sẻ
Phương pháp này tương tự như tích hợp truy cập thống nhất, ngoại trừ việc nó tạo ra một bản sao kho dữ liệu của dữ liệu. Đây chắc chắn là cách tốt nhất cho các công ty đang tìm cách tối đa hóa giá trị dữ liệu của họ.
Ưu điểm:
- Kiểm soát phiên bản đã được tăng cường.
- giảm gánh nặng
- Cải thiện phân tích dữ liệu
- Hợp lý hóa dữ liệu
Nhược điểm:
Lưu trữ đắt tiền
Chi phí hoạt động cao
Công cụ tích hợp dữ liệu
Có nhiều công cụ tích hợp dữ liệu khác nhau cho các phương pháp tích hợp dữ liệu khác nhau. Một công cụ tích hợp phù hợp phải có các tính năng sau: tính di động, tính đơn giản và khả năng tương thích với đám mây. Dưới đây là một số công cụ tích hợp dữ liệu phổ biến nhất:
- ArcESB
- rất nhiều
- Tự động hóa.io
- Sàn dữ liệu
- Hoảng loạn
Kết luận
Để đề xuất rằng tích hợp dữ liệu cho phép các doanh nghiệp có tất cả thông tin của họ ở một nơi là một cách nói quá. Trên thực tế, đây là bước đầu tiên và quan trọng nhất mà doanh nghiệp phải thực hiện để phát huy hết tiềm năng của mình. Thật khó để tưởng tượng nhiều lợi ích của chủ đề này trừ khi bạn đi sâu vào nó.
- QUẢN LÝ DỮ LIỆU: Công cụ để quản lý dữ liệu hiệu quả
- Phần mềm quản lý dữ liệu tốt nhất cho doanh nghiệp nhỏ của bạn vào năm 2023
- KỸ SƯ DỮ LIỆU: Yêu Cầu Kỹ Năng Và Mức Lương 2023
- CÔNG CỤ QUẢN LÝ DỮ LIỆU MASTER: Công cụ Quản lý Dữ liệu Tốt nhất
- LÀM SẠCH DỮ LIỆU: Các phương pháp hay nhất cho quy trình làm sạch
dự án
