Hvad er dataintegration? Definition, teknikker, fordele og bedste praksis

I denne nyttige guide forklarer vi, hvad dataintegration er, hvordan det fungerer, dens fordele og anvendelsesmuligheder samt alle de forskellige teknikker og teknologier, der bruges til at integrere data i nutidens AI-drevne forretningslandskab.

Hvad er dataintegration?

Dataintegration er processen med at kombinere data fra flere kilder til en enkelt lokation, hvilket skaber et samlet og ensartet overblik over information for forbedret business intelligence, rapportering og driftseffektivitet.

Dataintegrationsprocessen

Dataintegration er en kernekomponent i det bredere datahåndteringsproces, der fungerer som rygraden for næsten alle datadrevne initiativer. Det giver virksomheder mulighed for at forblive konkurrencedygtige og innovative i et stadig mere datacentreret landskab ved at strømline dataanalyse, business intelligence (BI) og i sidste ende beslutningstagning.

Det ultimative mål med dataintegration er at støtte organisationer i deres datadrevne initiativer ved nedbrydning af datasiloer og giver uafbrudt adgang til de mest opdaterede data. Organisationer kan opnå dette på to primære måder: manuel dataintegration og automatiseret dataintegration.

Manuel dataintegration

Manuel dataintegration involverer typisk menneskelig indgriben for at indsamle, rense og kombinere data fra forskellige kilder. Dette indebærer ofte opgaver som at eksportere data til regneark, manuelt rense og transformere dem ved hjælp af værktøjer som Excel og derefter importere dem til et målsystem. Selvom denne tilgang kan være velegnet til meget små organisationer med begrænsede datamængder eller til enkeltstående integrationsopgaver, er den generelt tidskrævende, udsat for fejl og vanskelig at skalere, når datamængderne vokser.

Automatiseret dataintegration

Dataintegrationsautomatisering udnytter specialiseret software, værktøjer og platforme til at strømline og automatisere hele integrationsprocessen. Disse løsninger kan automatisk udtrække data fra forskellige kilder, transformere dem i henhold til foruddefinerede regler og indlæse dem i målsystemet uden væsentlig manuel indgriben.

Med den udbredte tilgængelighed af moderne dataintegrationsværktøjer, integration er ikke længere en teknisk bestræbelse. I stedet overskrider det it-domænet og fungerer som grundlaget, der sætter forretningsbrugere, også kaldet borgerintegratorer, i stand til at tage ansvaret for deres egne dataprojekter. Moderne virksomheder er i stigende grad afhængige af automatiserede dataintegrationsmetoder for effektivt at administrere deres voksende databehov og få rettidig indsigt.

E-bog: Fremhæv forretningsadfærdighed med dataintegration

Gratis download

Hvorfor er dataintegration vigtig?

Datalandskabet er mere komplekst og dynamisk end nogensinde før. Organisationer står over for en eksplosion af data fra et stigende antal og flere forskellige kilder: Internet of Things (IoT), kunstig intelligens (AI), flere cloud-platforme, SaaS-applikationer og selvfølgelig ældre systemer. Uden en sammenhængende strategi for at bringe disse data sammen, opererer virksomheder med ufuldstændige og skjulte syn på deres drift, kunder og marked. Manglen på en enkelt kilde til sandhed (SSOT) hindrer effektiv analyse og beslutningstagning på et grundlæggende niveau.

Kort sagt er dataintegration vigtig, fordi den gør det muligt for organisationer at:

• Nedbryd datasiloer
• Løs uoverensstemmelser og unøjagtigheder i data
• Identificer trends, mønstre og muligheder
• Foretag strategiske træk med selvtillid
• Forbedre kundeoplevelsen

Hvordan fungerer dataintegration?

Hvad angår integrationsprocessen, kan den orkestreres til at køre i realtid, i batches eller kontinuerligt via streaming.

For at integrere data følger organisationer typisk disse nøgletrin:

1. Identifikation af datakilder

Det første skridt er at overveje, hvor dine data kommer fra, og hvad du vil opnå med dem. Det betyder, at du skal identificere de datakilder, du skal integrere data fra, og den type data, de indeholder. For eksempel, afhængigt af din organisation og dens krav, kan disse omfatte flere databaser, regneark, cloud-tjenester, API'er osv.

2. Dataudvinding

Når du har dine kilder i tankerne, bliver du nødt til det trække data fra hver kilde og flyt den til et iscenesættelsesområde. Moderne organisationer bruger AI-drevet værktøjer til at automatisere dataudtræksprocessen.

3. Datakortlægning

Datakortlægning involverer at definere, hvordan data fra forskellige kilder svarer til hinanden. Mere specifikt er det processen med at matche felter fra en kilde til felter i en anden. AI-datakortlægningsværktøjer automatiser dette trin, da de giver en intuitiv, træk-og-slip brugergrænseflade, hvilket sikrer, at borgerintegratorer nemt kan kortlægge data og bygge datapipelines.

4. Forbedring af datakvalitet

Når du konsoliderer data, vil du opdage, at det ofte kommer med fejl, dubletter eller manglende værdier. Håndtering af datakvalitet vil på dette stadium sikre, at kun sunde data udfylder dine destinationssystemer. Det involverer at kontrollere data for ufuldstændigheder, unøjagtigheder og andre problemer og løse dem ved hjælp af automatiserede datakvalitetsværktøjer.

5. Datatransformation

Du kan have data i forskellige formater, strukturer eller endda sprog, når dine datakilder er forskellige. Du bliver nødt til at transformere og standardisere disse data, så de er konsistente og opfylder kravene til dit målsystem eller database. Organisationer bruger specialiserede værktøjer til at transformere data da processen er kedelig, hvis den gøres manuelt. De datatransformationsproces omfatter typisk anvendelse af træforbindelser og filtre, fletning af datasæt, normalisering/denormalisering af data osv.

6. Dataindlæsning

Det næste trin handler om at indlæse data i et centralt lager, såsom en database eller en datavarehus hostet i skyen. Indlæsning af kun sunde data i dette centrale lagersystem garanterer nøjagtig analyse, hvilket igen forbedrer forretningsbeslutningstagningen. Udover at data er nøjagtige, er det også vigtigt, at data er tilgængelige så hurtigt som muligt. I dag anvender organisationer ofte cloud-baserede datavarehuse eller datasøer at drage fordel af skyens ubegrænsede ydeevne, fleksibilitet og skalerbarhed.

7. Analyse

Når dine data er integreret, er de klar til forbrug. Afhængigt af dine krav skal du muligvis bruge en kombination af forskellige værktøjer som BI-software, rapporteringsværktøjer eller dataanalyseplatforme at få adgang til og præsentere de integrerede data.

Dataintegrationsprocessen stopper ikke her, den opnåede indsigt kan medføre justeringer i din overordnede dataintegrationsstrategi.

Udforsk Cloud Data Integration i dybden med denne vejledning

Få mere at vide

Hvordan dataintegration gavner organisationer

Udover at give et samlet overblik over hele organisationens data, gavner dataintegration dem på flere måder.

Forbedret beslutningstagning

Dataintegration eliminerer behovet for tidskrævende dataafstemning og sikrer, at alle i organisationen arbejder med konsistente, opdaterede informationer. Med informationssiloer ude af vejen og en SSOT til deres rådighed, kan C-level-cheferne hurtigt analysere tendenser og identificere muligheder. Derfor træffer de mere informerede beslutninger, også i et meget hurtigere tempo.

Omkostningsbesparelser

Omkostningsbesparelser er en ubestridelig fordel ved dataintegration. Den indledende investering i dataintegrationsteknologier opvejes af de langsigtede besparelser og øget rentabilitet, det fører til. Dataintegration strømliner processer, hvilket reducerer dobbeltarbejde og fejl forårsaget af forskellige datakilder. På denne måde vil din organisation være bedre positioneret til at allokere og bruge sine ressourcer effektivt, hvilket resulterer i lavere driftsomkostninger.
For eksempel får en detailvirksomhed ikke kun real-time synlighed i sit lager ved at integrere sine salgsdata i en enkelt database, men reducerer også lageromkostninger.

Bedre datakvalitet

Det faktum, at data gennemgår strenge udrensningstrin, såsom profilering og validering, anvendelse af datakvalitetsregler, fiksering af manglende værdier osv., betyder, at du kan træffe kritiske forretningsbeslutninger med højere grad af tillid.

Forbedret driftseffektivitet

Med forskellige datakilder fusioneret til et enkelt sammenhængende system, kan opgaver, der engang krævede timers manuelt arbejde, nu automatiseres. Dette sparer ikke kun tid, men reducerer også risikoen for fejl, der ellers er en flaskehals datapipeline. Som et resultat kan dit team fokusere på mere strategiske bestræbelser, mens dataintegration strømliner rutineprocesser.

Forbedret datasikkerhed

Det er meget nemmere at sikre data, der er konsolideret ét sted, sammenlignet med at beskytte flere lagersteder. Derfor er sikkerhed et andet aspekt til stor gavn for organisationer. Moderne dataintegrationssoftware gør det muligt for dig at sikre virksomhedsdækkende data på forskellige måder, såsom at anvende adgangskontrol, bruge avancerede kryptering og autentificeringsmetoder osv.

Hvad er forskellige dataintegrationsteknikker?

Dataintegrationsteknikker refererer til de forskellige måder at forene data på. Afhængigt af dine forretningskrav skal du muligvis bruge en kombination af to eller flere dataintegrationstilgange. Disse omfatter:

Udtrække, transformere, indlæse (ETL)

Udtræk, transformer og indlæs (ETL) har længe været standard måde at integrere data på. Denne dataintegrationsstrategi involverer at udtrække data fra flere kilder, transformere datasættene til et ensartet format og indlæse dem i målsystemet. Organisationer bruger automatiserede ETL værktøjer for at forenkle og fremskynde dataintegrationsopgaver.

Udtræk, indlæs, transformer (ELT)

I lighed med ETL er dataudtræk det første trin i ELT (ekstrahere, indlæse og transformere) behandle. Det'en ret ny dataintegrationsteknik. Men i stedet for at transformere dataene, før de indlæses, indlæses dataene direkte i datalager så snart det er udtrukket. Transformationen foregår inde i datavarehuset ved at udnytte dets processorkraft.

Skift datafangst (CDC)

Skift datafangst er en måde at integrere data på ved kun at identificere og fange de ændringer, der er foretaget i en database. Det gør det muligt for opdateringer i realtid eller næsten i realtid at blive replikeret effektivt og selektivt på tværs af systemer, hvilket sikrer, at downstream-applikationer forbliver synkroniserede med de seneste ændringer i kildedataene.

Enterprise dataintegration

Når det kommer til at integrere data på tværs af en organisation, bliver det ikke bredere end dette. Enterprise dataintegration er en holistisk strategi, der giver et samlet overblik over data for at forbedre datadrevet beslutningstagning og øge den operationelle effektivitet på virksomhedsniveau.

Det understøttes typisk af en række teknologier, såsom ETL-værktøjer, API'er osv. Valget af teknologi afhænger af virksomhedens specifikke dataintegrationsbehov, eksisterende IT-infrastruktur og forretningsmål.

Dataforbund

Dataføderation, også kendt som fødereret dataadgang eller fødereret dataintegration, er en tilgang, der giver brugere og applikationer mulighed for at få adgang til og forespørge data fra flere forskellige kilder, som om de var et enkelt, samlet datakildesystem. Det giver en måde at integrere og få adgang til data fra forskellige systemer uden fysisk at centralisere eller kopiere dem til et enkelt lager. I stedet forbliver data på dens oprindelige placering, som brugere kan få adgang til og forespørge på ved hjælp af en samlet grænseflade.

Dataføderation kan dog introducere nogle præstationsudfordringer. For eksempel er den ofte afhængig af datahentning i realtid fra flere kilder, hvilket kan påvirke forespørgselssvartider.

Datavirtualisering

Datavirtualisering giver organisationer mulighed for at få adgang til og manipulere data fra forskellige kilder uden fysisk at flytte dem. Det giver et samlet og virtuelt overblik over data på tværs af databaser, applikationer og systemer. Tænk på det som et lag, der abstraherer disse underliggende datakilder, hvilket gør det muligt for brugere at forespørge og analysere data i realtid.

Datavirtualisering er en værdifuld dataintegrationsteknik for organisationer, der søger at forbedre dataagiliteten uden kompleksiteten i traditionelle ETL-processer.

Middleware integration

Enkelt sagt er middleware-integration en dataintegrationsstrategi, der fokuserer på at muliggøre kommunikation og dataoverførsel mellem systemer, der ofte involverer datatransformation, kortlægning og routing. Tænk på det som en formidler, der forbinder forskellige softwareapplikationer, så de kan fungere sammen som en sammenhængende enhed.

For eksempel kan du forbinde din gamle lokale database med et moderne cloud data warehouse ved hjælp af middleware integration og sikkert flytte data til skyen.

Dataudbredelse

Dataudbredelse er, når information eller opdateringer distribueres automatisk fra en kilde til en anden, hvilket sikrer, at alle relevante parter har adgang til de mest aktuelle data.

Mest almindelige dataintegrationsteknologier

Dataintegrationsteknologier refererer til de platforme, værktøjer eller softwareløsninger, der letter dataintegration. Forbrugerne har mange valg i dag, når det kommer til dataintegrationsteknologier. Fra grundlæggende ETL-værktøjer til fuldgyldige dataintegrationsplatforme, findes der en løsning for enhver virksomhed.

Udforsk de 10 bedste dataintegrationsværktøjer

Få mere at vide

Følgende er de mest udbredte dataintegrationsteknologier:

ETL værktøjer: ETL-værktøjer udtrækker, transformerer og indlæser data i målsystemet. Disse er for det meste selvstændige værktøjer, der specifikt fokuserer på ETL-aspektet af dataintegration.

Dataintegrationsplatforme: Dataintegrationsplatforme er avancerede løsninger, der giver en række produkter til at forenkle og strømline dataintegration fra ende til anden.

Cloud dataintegrationsløsninger: Disse er specialiserede løsninger designet til at forenkle dataintegration i cloud-baserede miljøer.

Skift værktøjer til datafangst: Disse værktøjer fanger og replikerer ændringer i kildedataene for at holde målsystemerne opdaterede i næsten realtid.

Datamigreringsværktøjer: Datamigreringsværktøjer giver dig mulighed for at integrere data ved at flytte datasæt fra et sted til et andet problemfrit.

Data warehousing løsninger: Ikke ligefrem en teknologi til integrere data, men en teknologi anvendte forum dataintegration. Automatiserede data warehouse værktøjer levere den nødvendige infrastruktur og værktøjer til designe og bygge datavarehuse bruges som målsystemer til dataintegration.

Hvad er udfordringerne i dataintegration?

Dataintegrationsprocessen kan være en udfordring, især hvis du beskæftiger dig med flere datakilder. Kilder kan have forskellige formater, strukturer og kvalitetsstandarder, hvilket gør det vigtigt at etablere en robust dataintegrationsstrategi. Derudover skal du planlægge dit integrationsprojekt for at sikre datanøjagtighed og aktualitet gennem hele processen. Her er de udfordringer, du kan forvente at møde:

Overvind alle dine dataintegrationsudfordringer med Astera's 100 % kodefri løsning

Få mere at vide

• Datakilderne bliver ved med at ændre sig - flere dukker op nu og da - og lydstyrken bliver ved med at stige. Ligesom dataintegration er en kontinuerlig proces, er det også en løbende udfordring at sikre, at dine systemer kan håndtere øgede belastninger og nye datakilder.
• Håndtering af data, der kommer ind fra forskellige kilder og i forskellige formater, er den mest almindelige udfordring, som teams støder på. Integrering af sådanne heterogene data kræver passende transformation og nøjagtig kortlægning for at sikre interoperabilitet.
• At opretholde datakvaliteten kan også være en udfordring. Du kan komme ud for problemer som manglende værdier, dubletter eller data, der ikke overholder foruddefinerede standarder. Rensning af data for at løse disse problemer kan være tidskrævende, især hvis det gøres manuelt. Disse problemer skaber flaskehalse i ETL pipeline, der påvirker downstream-applikationer og rapportering.
• Leverandørlåsning er, når en organisation bliver stærkt afhængig af en enkelt tjenesteudbyders teknologi, produkter eller tjenester i det omfang, at det bliver udfordrende og dyrt at skifte til en alternativ løsning. Det underliggende problem med denne udfordring er, at det ofte er for sent, før organisationer indser, at de har dette problem.
• Vedligeholdelse af datapipeline er en væsentlig udfordring, da den omfatter løbende vedligeholdelse og optimering af integrerede systemer for at sikre, at de fungerer effektivt og leverer nøjagtige og opdaterede informationer. Over tid ændrer kilder sig, ny information bliver tilgængelig, og forretningskrav udvikler sig. Sådanne omstændigheder nødvendiggør tilpasninger af integrationsprocessen.

At overvinde disse udfordringer i dag betyder at bruge specialiserede værktøjer drevet af avancerede teknologier, såsom kunstig intelligens (AI).

5 bedste praksis for dataintegration

Der er mere ved dataintegration end at kombinere datakilder og indlæse dem i et centraliseret lager – vellykket dataintegration kræver omhyggelig planlægning og overholdelse af bedste praksis.

• Definer klare mål, før du går i gang med et dataintegrationsprojekt. Det giver en køreplan og formål for hele indsatsen. Det hjælper også med at sætte forventninger og sikre, at projektet leverer håndgribelig forretningsværdi.
• Vælg den integrationsteknik, der passer bedst til dine organisatoriske mål og datakilder.
• Implementer datakvalitetstjek, rense- og valideringsprocesser for at opretholde konsistens og nøjagtighed. Din indsats vil kun give de ønskede resultater, hvis de integrerede data er sunde. Det er et simpelt tilfælde af "skrald ind, skrald ud."
• Vælg altid en skalerbar integrationsarkitektur, der kan håndtere datavækst uden ydeevneflaskehalse. Dette kan involvere brug af distribuerede systemer, cloud-baserede løsninger eller data warehousing-teknologier designet til skalerbarhed.
• Sørg for, at din organisation overholder industri- og regulatoriske standarder, som f.eks GDPR og HIPAA ved integration af data ved at implementere robuste sikkerhedsforanstaltninger, kryptering og adgangskontrol.

8 dataintegration use cases

Business intelligence (BI) og data warehousing: Brug dataintegration til at samle information fra forskellige kilder og driftssystemer i et centralt datavarehus. Dette giver dig et samlet overblik, hvilket gør rapportering og analyse mere effektiv. Du kan derefter træffe bedre, datadrevne beslutninger og få indsigt i din virksomheds ydeevne.

Customer Relationship Management (CRM): Integrer kundedata fra forskellige kontaktpunkter, såsom salg, marketing og supportsystemer. Dette hjælper dig med at forbedre kundeservicen, tilpasse interaktioner og målrette din marketingindsats mere effektivt.

E-handel integration: Forbind og synkroniser data mellem dine e-handelsplatforme, lagerstyringssystemer og andre backend-systemer. Dette sikrer nøjagtige produktoplysninger, lagerniveauer og strømlinet ordrebehandling.

Supply chain management: Integrer data på tværs af din forsyningskæde, fra indkøb og fremstilling til distribution og logistik. Dette forbedrer synlighed i hele din forsyningskædeproces, reducerer ineffektivitet og optimerer lagerniveauer.

Sundhedsintegration: Integrer patientdata fra elektroniske sundhedsjournaler (EPJ), laboratoriesystemer og andre sundhedsapplikationer. Integration af sundhedsdata giver dig mulighed for at få et omfattende overblik over patientinformation, hvilket fører til forbedret patientbehandling og behandlingsresultater.

Integration af menneskelige ressourcer (HR): Integrer HR-data fra forskellige systemer, herunder løn, rekruttering og medarbejderstyring. Dette sikrer nøjagtige og ajourførte medarbejderoplysninger, strømliner HR-processer og compliance-rapportering.

Fusioner og opkøb (M&A): Når din organisation gennemgår fusioner eller opkøb, skal du bruge dataintegration til at flette information fra forskellige systemer for en glidende overgang. Dette omfatter kombination af kundedatabaser, økonomisystemer og andre driftsdata.

Internet of things (IoT) integration: Tilslut og integrer data fra dine IoT-enheder til centrale systemer til analyse. Dette er især nyttigt i industrier som fremstilling, landbrug og smarte byer, hvor data fra sensorer og enheder er afgørende for beslutningstagning.

Tag det første skridt mod problemfri dataintegration

Download gratis prøveversion

Strømline virksomhedsdataintegration med Astera

Astera er en end-to-end dataintegrationsløsning drevet af automatisering og AI. Med Astera, Kan du:

• Håndter ustrukturerede dataformater problemfrit
• Rengør og klargør data til behandling
• Byg fuldautomatiske datapipelines
• Byg et tilpasset datavarehus
• Administrer hele API-administrationslivscyklussen
• Udveksle EDI-dokumenter med handelspartnere

Astera giver dig mulighed for at gøre alt dette og meget mere uden at skrive en enkelt linje kode ved hjælp af dens intuitive træk-og-slip brugergrænseflade. Dets store bibliotek af indbyggede forbindelser og indbyggede transformationer forenkler processen yderligere for forretningsbrugere.

Vil du vide mere om hvordan Astera kan strømline og accelerere dit dataintegrationsprojekt? Besøg vores hjemmeside or kontakt os for at komme i kontakt med en af ​​vores dataløsningseksperter og diskutere din use case.