Die automatisierte, Kein Code Datenstapel
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Was ist Cloud-Integration? Der einzige Leitfaden, den Sie brauchen!
Gemäß einer IDG Laut einer Umfrage nehmen die Datenmengen in Unternehmen im Durchschnitt um 63 % zu, wobei 90 % der befragten Unternehmen dies nutzen Cloud Data Warehouses zur Datenspeicherung. Angesichts dieser Volumenzunahme müssen Unternehmen ihre Cloud-Daten schneller konsolidieren, bereinigen und transformieren, um wertvolle Geschäftseinblicke zu erhalten. Cloud-Datenintegrationsprodukte können dazu beitragen, den Cloud-zu-On-Premise- oder Cloud-zu-Cloud-Integrationsprozess durch Automatisierung zu rationalisieren und zu beschleunigen, sodass Unternehmen Zeit und Ressourcen freisetzen können.
In diesem Beitrag besprechen wir die Notwendigkeit, Vorteile und Herausforderungen der Cloud-Datenintegration, gehen einen Beispielanwendungsfall durch, überprüfen verschiedene Schritte im Cloud-Integrationsprozess und gehen auf die Details der Auswahl der richtigen Cloud-Integrationssoftware für Ihre ein Unternehmen. Was also ist Cloud-Datenintegration? Lass uns anfangen
Was ist Cloud-Integration?
Die Cloud-Integration umfasst die Konsolidierung unterschiedlicher Daten aus mehreren Systemen, bei denen mindestens ein Endpunkt eine Cloud-Quelle wie Azure SQL, Google Cloud SQL, Amazon RDS, Oracle Cloud Database, Snowflake usw. ist.
Da Daten über mehrere Cloud-Quellen verstreut sind, wird das Auffinden geschäftskritischer Erkenntnisse zu einer Herausforderung. Die Cloud-Integration hilft dabei, diese Daten zu konsolidieren, umzuwandeln und zu bereinigen, um Geschäftsanwendern eine 360-Grad-Sicht auf alle wichtigen Unternehmensinteraktionen zu geben. Dies kann dann verwendet werden, um Erkenntnisse zu gewinnen und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Nachdem Sie nun wissen, was Cloud-Integration ist, kommen wir zu den Vorteilen.
Vorteile der Cloud-Integration
Unternehmen nutzen Cloud-basierte Integrationstools oder -dienste, um die folgenden Vorteile zu nutzen:
- Datenkonformität: Unternehmen müssen Kundendaten gemäß Industriestandards wie HIPAA, DSGVO und PCI DSS speichern und pflegen, um die Sicherheit dieser sensiblen Informationen zu gewährleisten. Unternehmen nutzen Datenintegrationssoftwarekönnen Unternehmen problemlos Arbeitsabläufe einrichten, die dabei helfen, diese Anforderungen zu erfüllen.
- Datensynchronisation: Unternehmen verwenden möglicherweise unterschiedliche Systeme oder Anwendungen für unterschiedliche Teams. Eine große Herausforderung besteht in diesem Fall darin, dass auf unterschiedlichen Systemen doppelte Datensätze vorhanden sind, deren Daten aufgrund von Aktualisierungen inkonsistent sind. Die Cloud-Integration stellt sicher, dass auf allen Systemen die gleichen Informationen vorhanden sind, die in Echtzeit aktualisiert werden. Dadurch wird die Möglichkeit von Fehlern bei Analysen und Entscheidungen aufgrund falscher Daten ausgeschlossen.
- Prozessautomatisierung: Die manuelle Dateneingabe und -vervielfältigung ist anfällig für menschliches Versagen und nimmt normalerweise viel Zeit in Anspruch. Automatisierung Datenintegration Die Nutzung der Cloud rationalisiert und beschleunigt den Prozess und ermöglicht es Unternehmen, ihre wertvollen Ressourcen anderswo einzusetzen.
- Datenmodernisierung: Einige Unternehmen, die Legacy-Systeme verwendet haben und über Jahre hinweg Daten gesammelt haben, finden es schwierig, auf moderne Cloud-Systeme umzusteigen, da eine Vielzahl von Daten transformiert und migriert werden muss. Mit Cloud-Service-Integrationstools können Legacy-Daten einfach transformiert und in das gewünschte Cloud-Ziel geladen werden.
- Skalierbarkeit von Unternehmen: Cloud-Datenintegration hilft bei der Eliminierung Datensilos durch Automatisierung von Prozessen und ermöglicht Unternehmen die Verwaltung beliebiger Datenmengen mit leistungsstarken Workflows ETL Motoren. Dies stellt sicher, dass ein Unternehmen jederzeit skalieren kann, ohne sich um manuelle, zeitaufwändige Aufgaben wie die Dateneingabe und die Ausführung von SQL-Abfragen kümmern zu müssen.
Herausforderungen
Die Integration von Daten zwischen Cloud-Systemen oder zwischen Cloud- und On-Premise-Systemen stellt eigene Herausforderungen dar, die Unternehmen berücksichtigen müssen, bevor sie nach Lösungen suchen. Im Folgenden sind einige der häufigsten Probleme aufgeführt:
- Verschieben von Daten mit hohem Datenvolumen mit Genauigkeit: Das Verschieben von Daten mit hohem Datenvolumen in die oder aus der Cloud bei gleichzeitiger Sicherstellung der Datengenauigkeit ist ein schwieriger Prozess. Es sind umfassende Strategien erforderlich, damit die Migration fehlerfrei ist und gleichzeitig die Frequenzanforderungen der Datenübertragung erfüllt.
- Komplexe ETL-Prozesse: Das Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten in die oder aus der Cloud ist eine gewaltige Aufgabe, deren Komplexität direkt proportional zum Umfang und zur Richtigkeit der Geschäftsdaten ist. Das Schreiben von Code für diese Aufgabe ist auch ziemlich zeitaufwändig. Dies kann durch die Verwendung eines Cloud-basierten Datenintegrationsdienstes oder einer Software, die manuelle Jobs durch Automatisierung ersetzt und zur Vereinfachung des gesamten ETL-Prozesses beiträgt, gemildert werden.
- Auswahl der richtigen Cloud-Integrationssoftware: Die Auswahl des richtigen Tools für den Anwendungsfall eines Unternehmens ist eine der wichtigsten Herausforderungen beim Aufbau einer Automatisierungsplattform für die Cloud-Datenintegration. Die gewählte Lösung sollte in der Lage sein, anspruchsvolle Integrationen durchzuführen und alle Anforderungen des Anwendungsfalls zu erfüllen, damit das Unternehmen kein anderes Tool benötigt, um die verbleibenden Anforderungen zu erfüllen.
Worauf sollte man in einer Cloud-Integrationssoftware achten?
Bei der Suche nach der richtigen Software zur Integration von Unternehmensdaten sind folgende Überlegungen zu beachten, bevor Sie den letzten Anruf tätigen:
- Erfüllt alle Projektanforderungen: Jedes Geschäft ist anders. Bei der Auswahl von Cloud-basierten Integrationstools muss unbedingt sichergestellt werden, dass die Plattform alle Kontrollkästchen für die spezifischen Anwendungsfallanforderungen aktiviert. Dies bedeutet, Elemente zu identifizieren, die ein Muss sind, und mit einer (vorzugsweise Live-) Demo zu bestätigen, dass die Plattform alle erforderlichen Funktionen bietet
- Konnektivität: Das Tool sollte über integrierte Konnektoren für die Dateiquellen, Datenbanken und Anwendungen verfügen, die derzeit vom Unternehmen verwendet werden oder möglicherweise später übernommen werden. Fähigkeit, sich mit zu verbinden APIs ist ein Bonus, der sicherstellen kann, dass Ihre Datenarchitektur in Zukunft Daten aus neuen Anwendungen integrieren kann
- Benutzerfreundlichkeit: Bei der Suche nach Cloud-Integrationslösungen stellen Benutzer möglicherweise fest, dass es viele Tools gibt, die eine Lösung für denselben geschäftlichen Anwendungsfall bieten können. In diesem Fall besteht der beste Filter darin, herauszufinden, welche Software am einfachsten zu verwenden ist. Eine Software mit einer flachen Lernkurve hilft, sowohl Schulungszeit als auch Zeit für die Erstellung komplexer Integrationen zu sparen
Anwendungsbeispiele
TheChemLabs ist ein weltbekanntes Unternehmen in der Herstellung und dem Vertrieb chemischer Produkte. Sie richten sich an Kunden in verschiedenen Branchen auf der ganzen Welt. Jedes Land verfügt über eine Geschäftseinheit, in der die Daten des Kunden, der Produktionsstätte und des Distributionszentrums in den internen Systemen gespeichert sind. Die Daten stammen aus mehreren Quellen und liegen in verschiedenen Dateiformaten vor, was es schwierig macht, sie zu analysieren und daraus Erkenntnisse zu gewinnen.
Diese verstreuten Daten hinderten das Unternehmen daran, geschäftskritische Erkenntnisse zu gewinnen. Um einen 360-Grad-Überblick über ihre globalen Interaktionen zu erhalten, haben sie beschlossen, die unterschiedlichen Daten in einem Cloud-Data-Warehouse zu konsolidieren. Sie entschieden sich für Amazon Redshift wegen seiner Leichtigkeit und Leistung. Jetzt musste nur noch diese Massendatenintegration in die Cloud implementiert werden.
Die Hauptherausforderungen in diesem Projekt waren:
- Komplexität: TheChemLabs verfügte über mehrere Datenquellen für ihre Daten, und das schiere Volumen erhöhte die Komplexität des Projekts. Darüber hinaus wurden einige Datensätze in Mainframe-Systemen wie gespeichert, und die Modernisierung dieser Daten für die Cloud war ein weiterer Kampf.
- Uhrzeit: Das Schreiben von Code für ein solches Projekt wäre immens zeitaufwändig, ganz zu schweigen davon, dass die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler groß ist
- Gewährleistung einer nahtlosen, fehlerfreien Integration: Konsolidierung unterschiedlicher Daten aus mehreren Quellen, Korrektur von Datenduplizierungen, Umwandlung von Daten in erforderliche Formate und Einrichtung Datenvalidierung Kontrollen waren wesentliche Bestandteile des Projekts
Für TheChemLabs war es keine Option, das Projekt intern zu bearbeiten, und sie suchten nach einem Unternehmen Datenintegrationswerkzeuge auf dem Markt, der ihren Bedürfnissen gerecht wird. Nachdem wir mehrere Plattformen und ihre Funktionen im Detail geprüft hatten, stellte die native Konnektivität zu Cloud-Datenbanken wie Redshift fest, dass die Datenverschiebung einfacher war. Darüber hinaus sind die verschiedenen Datenbank-Schreibstrategien in Astera Centerprise Durch inkrementelle Aktualisierungen, regelbasierte Aktualisierungen, Datensatzsynchronisierung und sich langsam ändernde Dimensionen konnten sie erweiterte Logik implementieren, wenn sie einen Datenfluss in das Ziel schreiben.
Die richtigen Astera Centerprise Datenintegration in der Cloud auszuführen
Astera Centerprise ist eine leistungsstarke Cloud-Integrationssoftware mit robusten Optionen, die zur Vereinfachung und Optimierung von Geschäftsprozessen beitragen. TheChemLabs hat die eingebauten Transformationen und Drag-and-Drop gefunden Datenmapping äußerst hilfreich, um ihre Daten zu verwalten und die Datenkonformität sicherzustellen.
Beispiel 1: Datenfluss mit mehreren Quellen, Join-Transformation und Namensparser mit einem Redshift-Ziel
Die integrierte Datenqualität Mithilfe von Validierungsfunktionen konnte TheChemLabs außerdem sicherstellen, dass die transformierten Daten vor der Verwendung fehlerfrei waren Astera's nativer Redshift-Connector, um Daten an das Ziel zu verschieben.
Beispiel 2: Datenfluss mit einer Datenqualitätsprüfung für ein fehleranfälliges Element der Quelldaten vor der Zuordnung zur Zieltabelle
Beispiel 2: Datenfluss mit einer Datenqualitätsprüfung für ein fehleranfälliges Element der Quelldaten vor der Zuordnung zur Zieltabelle
Sobald die Datenflüsse und Workflows vorhanden waren, wurden TheChemLabs verwendet AsteraJob Scheduler zum Festlegen der Häufigkeit für jeden Workflow. Dies half ihnen, die manuelle Arbeit zu reduzieren und die Zeit bis zur Einsicht zu verkürzen.
Probe 3: Astera CenterpriseJob Scheduler
Zusätzlich zum Planen von Jobs haben TheChemLabs Trigger in Workflows eingerichtet, sodass immer dann, wenn ein Datenfluss nicht erfolgreich ausgeführt wurde, eine E-Mail mit den Fehlerprotokollen gesendet wurde, damit sie so schnell wie möglich behoben werden konnten.
Beispiel 4: Workflow mit E-Mail-Sendeaktion im Fehlerfall
Starten Sie die Cloud-Integration mit Astera
Viele Unternehmen haben möglicherweise denselben Bedarf an Cloud-Integrationsplattformen wie TheChemLabs. Ob es sich um Cloud-to-Cloud-Integration oder zwischen Cloud- und On-Premise-Systemen handelt, Astera Centerprise kann dazu beitragen, den Prozess zu automatisieren und sowohl Kosten als auch Zeit für das Unternehmen zu reduzieren. Darüber hinaus ermöglichen die integrierten Cloud-Konnektoren zu Cloud-Datenbanken wie Azure SQL, Google Cloud SQL, Amazon RDS, Oracle Cloud Database usw. mehr Benutzerfreundlichkeit.
Das 14 Tage kostenlose Testversion von Astera Centerprise ermöglicht es Ihnen, die Funktionen des Produkts zu erkunden. Testen Sie die integrierten Transformationen, stellen Sie eine Verbindung zu verschiedenen Cloud-Quellen her, überprüfen Sie Fehler mit Datenüberprüfungsprüfungen und vieles mehr. Fangen Sie noch heute an!
