Selon une IDG enquête, les volumes de données des entreprises augmentent de 63 % en moyenne, 90 % des entreprises interrogées utilisant entrepôts de données cloud Pour le stockage des données. Face à cette augmentation du volume, les entreprises doivent consolider, nettoyer et transformer plus rapidement leurs données cloud afin d'obtenir des informations précieuses. Les solutions d'intégration de données cloud peuvent simplifier et accélérer le processus d'intégration des données cloud vers site ou cloud vers cloud grâce à l'automatisation, permettant ainsi aux entreprises de gagner du temps et de libérer des ressources.

Dans cet article, nous aborderons les besoins, les avantages et les défis de l'intégration de données cloud, examinerons un exemple de cas d'utilisation, examinerons les différentes étapes du processus d'intégration et approfondirons le choix du logiciel d'intégration cloud le plus adapté à votre entreprise. Qu'est-ce que l'intégration de données cloud ? Commençons.

Qu'est-ce que l'intégration de données dans le cloud ?

L'intégration de données cloud implique la consolidation de données disparates provenant de plusieurs systèmes où au moins un point de terminaison est une source cloud telle qu'Azure SQL, Google Cloud SQL, Amazon RDS, Oracle Cloud Database, Snowflake, etc.

Avec des données dispersées sur plusieurs sources cloud, trouver des informations stratégiques devient un défi. L'intégration des données cloud permet de consolider, de transformer et de nettoyer ces données pour offrir aux utilisateurs une vue d'ensemble de toutes les interactions importantes de l'entreprise. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour générer des insights et prendre de meilleures décisions. Maintenant que vous savez ce qu'est l'intégration cloud, passons à ses avantages.

Avantages de l'intégration des données dans le cloud

Les entreprises utilisent des outils ou des services d'intégration basés sur le cloud pour tirer parti des avantages suivants:

• Conformité des données: Les entreprises doivent stocker et conserver les données des clients conformément aux normes industrielles telles que HIPAA, GDPR et PCI DSS pour garantir la sécurité de ces informations sensibles. Utiliser l'entreprise logiciel d'intégration de données, les entreprises peuvent facilement mettre en place des flux de travail qui contribuent à répondre à ces exigences.
• La synchronisation des données: Les entreprises peuvent utiliser différents systèmes ou applications pour différentes équipes, et un défi majeur dans ce cas est l'existence d'enregistrements en double sur différents systèmes qui contiennent des données incohérentes en raison des mises à jour. L'intégration dans le cloud garantit qu'il existe les mêmes informations sur tous les systèmes, mises à jour en temps réel. Cela élimine la possibilité d’erreurs d’analyse et de décisions basées sur des données incorrectes.
• Automatisation de processus: La saisie et la duplication manuelles des données sont sujettes aux erreurs humaines et prennent généralement beaucoup de temps. Automatisation intégration de données Le passage au cloud rationalise et accélère le processus et permet aux entreprises d'allouer leurs précieuses ressources ailleurs.
• Modernisation des données: Certaines entreprises qui utilisent des systèmes hérités et ont accumulé des années de données ont du mal à passer aux systèmes cloud modernes en raison de la masse de données à transformer et migrer. Avec les outils d'intégration de services cloud, les données héritées peuvent être facilement transformées et chargées vers la destination cloud souhaitée.
• Évolutivité de l'entreprise: L'intégration des données dans le cloud permet d'éliminer silos de données grâce à l'automatisation des processus et permet aux entreprises de gérer n'importe quel volume de données avec des flux de travail et de puissants ETL moteurs. Cela garantit qu'une entreprise peut évoluer à tout moment sans se soucier des tâches manuelles et fastidieuses telles que la saisie de données et l'exécution de requêtes SQL.

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Trouver comment

Les défis de l'intégration des données dans le cloud

L'intégration de données entre des systèmes cloud ou entre des systèmes cloud et sur site présente ses propres défis que les entreprises doivent garder à l'esprit avant de rechercher des solutions. Voici quelques-uns des problèmes les plus courants:

• Déplacement de données volumineuses avec précision: Le transfert de données volumineuses vers ou depuis le cloud tout en garantissant l'exactitude des données est un processus délicat. Cela nécessite la mise en place de stratégies complètes afin que la migration puisse être sans erreur tout en répondant aux exigences de fréquence du transfert de données.
• Processus ETL complexes: L'extraction, la transformation et le chargement de données vers ou depuis le cloud est une tâche colossale, dont la complexité est directement proportionnelle au volume et à la véracité des données d'entreprise. L'écriture de code pour cette tâche prend également beaucoup de temps. Cela peut être atténué en utilisant un service ou un logiciel d'intégration de données basé sur le cloud qui remplace les tâches manuelles par l'automatisation et aide à simplifier l'ensemble du processus ETL.

• Choisir le bon logiciel d'intégration cloud: Choisir le bon outil pour le cas d'utilisation d'une entreprise est l'un des défis les plus importants de la mise en place d'une plateforme d'automatisation d'intégration de données cloud. La solution choisie doit être en mesure d'effectuer des intégrations sophistiquées et de répondre à toutes les exigences du cas d'utilisation afin que l'entreprise n'ait pas besoin d'un autre outil pour répondre aux besoins restants.

Que rechercher dans un logiciel d’intégration de données cloud ?

Lorsque vous recherchez le bon logiciel d'intégration de données d'entreprise, voici quelques considérations à garder à l'esprit avant de passer l'appel final:

• Répond à tous les besoins du projet: Chaque entreprise est différente. Lors du choix d'outils d'intégration basés sur le cloud, il est impératif de s'assurer que la plate-forme coche toutes les cases des besoins spécifiques du cas d'utilisation. Cela signifie identifier les éléments indispensables et confirmer avec une démo (de préférence en direct) que la plate-forme offre toutes les fonctionnalités requises
• Connectivité: L'outil doit disposer de connecteurs intégrés pour les sources de fichiers, les bases de données et les applications actuellement utilisées par l'entreprise ou susceptibles d'être adoptées ultérieurement. Possibilité de se connecter avec Apis est un bonus qui peut garantir que votre architecture de données pourra intégrer les données de nouvelles applications à l'avenir
• Facilité d’utilisationLors de la recherche de solutions d'intégration de données cloud, les utilisateurs peuvent constater qu'il existe de nombreux outils capables de répondre à un même cas d'usage métier. Dans ce cas, le meilleur filtre consiste à identifier le logiciel le plus simple d'utilisation. Un logiciel facile à prendre en main permettra de gagner du temps en formation et en création d'intégrations complexes.

Cas d'usage

TheChemLabs est une entreprise de renommée mondiale dans la fabrication et la distribution de produits chimiques. Ils s'adressent à des clients de plusieurs secteurs à travers le monde. Chaque pays dispose d'une unité commerciale qui stocke les données du client, de l'installation de production et du centre de distribution dans leurs systèmes internes. Les données proviennent de plusieurs sources et sont dans différents formats de fichier, ce qui rend difficile l'analyse et l'obtention d'informations.

Ces données dispersées ont empêché l'entreprise d'obtenir des informations critiques pour l'entreprise. Pour avoir une vue à 360 degrés de leurs interactions globales, ils ont décidé de consolider les données disparates dans un entrepôt de données cloud. Ils ont choisi Amazon Redshift pour sa facilité et ses performances. Il ne restait plus qu'à implémenter cette intégration de données en masse dans le cloud.

Les principaux défis de ce projet étaient:

• Complexité: TheChemLabs disposait de plusieurs sources de données pour leurs données, et le volume de celles-ci augmentait la complexité du projet. De plus, certains enregistrements étaient stockés dans des systèmes mainframe comme, et la modernisation de ces données pour le cloud était une autre difficulté.
• Heure: L'écriture de code pour un tel projet prendrait énormément de temps, sans compter qu'il y aurait de bonnes chances d'erreurs humaines
• Assurer une intégration transparente et sans erreur: Consolidation des données disparates provenant de plusieurs sources, correction de la duplication des données, transformation des données dans les formats requis et mise en place la validation des données les contrôles étaient des éléments essentiels du projet

Travailler sur le projet en interne n'était pas une option pour TheChemLabs et ils ont commencé à chercher une entreprise outils d'intégration de données sur le marché qui répondrait à leurs besoins. Après avoir examiné en détail plusieurs plates-formes et leurs fonctionnalités, leur connectivité native aux bases de données cloud comme Redshift a facilité le mouvement des données. De plus, les différentes stratégies d'écriture de base de données dans Astera comme les mises à jour incrémentielles, les mises à jour basées sur des règles, la synchronisation des enregistrements et les dimensions à évolution lente leur permettaient d'implémenter une logique avancée lors de l'écriture d'un flux de données vers la destination.

En utilisant Astera pour exécuter l'intégration de données dans le cloud

Astera est un puissant logiciel d'intégration de données cloud doté d'options robustes qui simplifient et rationalisent les processus métier. TheChemLabs a découvert les transformations intégrées et le glisser-déposer. cartographie des données extrêmement utile pour gérer leurs données et assurer la conformité des données.

Exemple 1: Flux de données présentant plusieurs sources, transformation de jointure et analyseur de nom avec une destination Redshift

Le intégré qualité des données et les fonctionnalités de validation ont également aidé TheChemLabs à s'assurer que les données transformées étaient exemptes d'erreurs avant de les utiliser. AsteraLe connecteur natif Redshift de pour déplacer les données vers la destination.

Exemple 2 : Flux de données avec un contrôle de la qualité des données sur un élément de données source sujet aux erreurs avant d'être mappé sur la table de destination

Exemple 2 : Dataflow avec un contrôle de la qualité des données sur un élément de données source sujet aux erreurs avant d'être mappé sur la table de destination

Une fois les flux de données et les flux de travail en place, TheChemLabs a utilisé Asterale planificateur de travaux pour définir la fréquence de chaque flux de travail. Cela les a aidés à réduire le travail manuel et à accélérer le temps d'accès aux informations.

Échantillon 3: AsteraPlanificateur de travaux de

En plus de la planification des travaux, TheChemLabs a mis en place des déclencheurs dans les flux de travail afin que chaque fois qu'un flux de données ne s'exécutait pas avec succès, un e-mail contenant les journaux d'erreurs était envoyé afin qu'ils puissent être rectifiés dès que possible.

Exemple 4 : Flux de travail avec action d'envoi d'e-mail lorsqu'une erreur se produit

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De nombreuses entreprises ont peut-être les mêmes besoins en matière de plateforme d'intégration de données cloud que TheChemLabs. Qu'il s'agisse d'intégration de données cloud à cloud ou entre systèmes cloud et sur site, Astera peut aider à automatiser le processus et à réduire les coûts et les délais pour l'entreprise. De plus, les connecteurs cloud intégrés aux bases de données cloud comme Azure SQL, Google Cloud SQL, Amazon RDS, Oracle Cloud Database, etc. permettent plus de facilité pour les utilisateurs.

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