Top 10 data-integratietools en -software voor 2024

Wat is data-integratie?

Beschouw een kamer waar verschillende puzzelstukjes overal verspreid liggen, elk met een afbeelding erop. Wat moet je doen als je het volledige plaatje wilt zien? Je brengt al die stukjes samen, verbindt ze en maakt de puzzel compleet, toch? Dat is precies wat gegevens integratie draait het allemaal om het combineren van gegevens uit meerdere bronnen in een gecentraliseerde opslagplaats. Deze repository biedt een holistisch inzicht in het hele bedrijf. Als het goed wordt gedaan, leidt dit tot a enkele bron van waarheid (SSOT) waarop organisaties vertrouwen voor nauwkeurige besluitvorming.

Tegenwoordig beheren organisaties enorme hoeveelheden gegevens van verschillende afdelingen en systemen. Vaak gaat elke afdeling of locatie afzonderlijk met haar gegevens om. Ze kunnen bijvoorbeeld verkoopgegevens in de ene database opslaan, werknemersinformatie in een andere en voorraadgegevens in nog een ander systeem. Het handmatig combineren van al deze gegevens om een ​​uniform beeld te krijgen, wordt echter al snel een lastige onderneming. Het is alsof je rondloopt en elk stukje met de hand verzamelt om de puzzel te voltooien. Het verstandige wat u hier kunt doen, is gebruik maken van data-integratietools om het proces te vereenvoudigen en te versnellen.

Maar wat zijn data-integratietools? Dat zoeken we uit.

Hulpprogramma's voor gegevensintegratie

In de eenvoudigste bewoordingen zijn data-integratietools of software computerprogramma's die het data-integratieproces automatiseren. Ze stellen u in staat gegevens uit een grote verscheidenheid aan bronsystemen te verzamelen, combineren en beheren zonder dat u daarvoor veel afhankelijk bent van IT. Tegenwoordig bieden de meeste data-integratiesoftware een grafische interface die het eenvoudiger maakt gegevenstoewijzing en transformatie, zelfs voor zakelijke gebruikers die vaak burgerintegrators worden genoemd.

Wat is het verschil tussen data-integratietools en ETL-tools?

Terwijl data-integratietools en Gereedschappen voor extraheren, transformeren en laden (ETL). zijn beide essentiële componenten van het beheer van gegevens uit verschillende bronnen, dienen verschillende doeleinden en hebben verschillende functionaliteiten.

 

Waar worden data-integratietools voor gebruikt?

Bedrijven gebruiken data-integratietools om hun databeheerprocessen te stroomlijnen en te verbeteren. Het doel is om analyseklare gegevens te verkrijgen voor onder meer besluitvorming bedrijfsinformatie (BI) initiatieven.

Hier volgen enkele veelvoorkomende zakelijke toepassingen van data-integratietools:

Business Intelligence en rapportage

Tools voor gegevensintegratie vergemakkelijken data-extractie, transformatie, en laden, voorbereiden voor analyse in BI- en rapportagetools. Dit zorgt ervoor dat belanghebbenden datagestuurde beslissingen kunnen nemen op basis van nauwkeurige en actuele informatie. Een gecentraliseerde opslagplaats van klantgegevens biedt marketingteams bijvoorbeeld een 360-gradenbeeld van klanten om gerichte campagnes uit te voeren.

Integratie van cloudgegevens

Integratie van cloudgegevens stelt bedrijven in staat de voordelen van de cloud te benutten en tegelijkertijd hun bestaande on-premise data-infrastructuur te benutten. Terwijl ze richting cloudgebaseerde oplossingen evolueren, helpen data-integratietools hen gegevens integreren van on-premise systemen met gegevens die zich in cloudapplicaties of databases bevinden.

Data migratie

Data-integratietools helpen bij de naadloze overdracht van gegevens van oudere naar moderne systemen wanneer bedrijven het volgende moeten doen:

• Upgrade hun bestaande infrastructuur.
• Ga naar de cloud.
• Consolideer gegevens uit meerdere bronnen.

Deze tools helpen ook de gegevensintegriteit en -consistentie tijdens het migratieproces te behouden, waardoor de downtime wordt geminimaliseerd.

Data opslagplaats

A datawarehouse dient als een waardevolle hulpbron voor strategische planning, trendanalyse en prognoses. Bedrijven versnellen deze processen met behulp van data-integratietools om hun datawarehouses te vullen met relevante en up-to-date data. Op deze manier kunnen ze geavanceerde analyses en datamining uitvoeren om bruikbare inzichten te verkrijgen en groei te stimuleren.

Neem als voorbeeld een multinational met kantoren over de hele wereld. Dit bedrijf zou een uitgebreide data-integratieoplossing nodig hebben om gegevens uit verschillende HR-systemen van zijn dochterondernemingen te combineren in een centraal datawarehouse. Met deze uniforme gegevens kunnen HR-analisten en managers diepgaande personeelsanalyses uitvoeren en datagestuurde beslissingen nemen om talentmanagementstrategieën te optimaliseren.

Realtime gegevenssynchronisatie

Veel tools voor gegevensintegratie ondersteunen realtime gegevenssynchronisatie, waardoor bedrijven hun gegevens voortdurend gesynchroniseerd kunnen houden tussen verschillende systemen. Dit is met name handig in scenario's waarin gegevens regelmatig veranderen en realtime besluitvorming van cruciaal belang is.

Een detailhandelsbedrijf kan bijvoorbeeld een data-integratietool gebruiken voor realtime gegevenssynchronisatie tussen zijn lokale voorraadbeheersysteem (IMS) en een cloudgebaseerd e-commerceplatform. Terwijl klanten online aankopen doen, legt de data-integratietool voortdurend transactiegegevens vast en werkt het IMS in realtime bij. Deze synchronisatie zorgt ervoor dat zowel de online winkel als de fysieke winkellocaties beschikken over actuele voorraadinformatie, waardoor voorraadtekorten en overvoorraadsituaties worden voorkomen.

Gegevensbeheer en naleving

Data-integratietools hebben ingebouwde functies om het data-governancebeleid af te dwingen en ervoor te zorgen dat gegevens worden verwerkt en beheerd in overeenstemming met de wettelijke vereisten en het interne beleid. Een financiële instelling kan bijvoorbeeld voldoen aan de wettelijke rapportagevereisten door gebruik te maken van een moderne data-integratietool die aan alle regelgeving voldoet.

Hoe werken data-integratietools?

Moderne data-integratieplatforms bieden een gebruiksvriendelijke gebruikersinterface (UI) die het integratieproces van begin tot eind vereenvoudigt. Dankzij de gebruikersinterface met slepen en neerzetten kunnen gebruikers volledig geautomatiseerd bouwen gegevenspijplijnen zonder ook maar één regel code te schrijven.

Zo werkt een typische data-integratietool:

1. Data-extractie: Data-integratietools bieden connectoren of adapters die naadloze connectiviteit met verschillende gegevensbronnen mogelijk maken, zoals databases, bestanden, API's en cloudapplicaties. Met de tools kunnen gebruikers gegevensbronverbindingen configureren en de vereiste gegevens extraheren zonder dat er vragen of codering bij betrokken zijn.
2. Datatransformatie: Zodra de gegevens zijn geëxtraheerd, kunnen gebruikers dankzij ingebouwde transformaties gegevens manipuleren en de kwaliteit ervan verbeteren. Deze transformaties omvatten onder meer merge, join/tree join en normalize/de-normalize. Sommige data-integratieprojecten brengen datatransformaties met zich mee nadat de data op een bestemming zijn geladen (ELT), dat ook wordt ondersteund door moderne tools.
3. Gegevens in kaart brengen: Tools voor gegevensintegratie bieden een grafische gebruikersinterface die het in kaart brengen van gegevens vergemakkelijkt. Hiermee kunnen gebruikers gegevenselementen uit verschillende bronnen nauwkeurig toewijzen aan overeenkomstige velden in het doelgegevensmodel. Data mapping zorgt ervoor dat gegevens uit verschillende bronnen op de juiste manier kunnen worden geïntegreerd en aan elkaar kunnen worden gerelateerd.
4. Gegevens laden en integratie: Na het transformeren en in kaart brengen van de gegevens laadt de data-integratietool de gegevens naar de doelbestemming. De meeste tools voor gegevensintegratie ondersteunen meerdere soorten gegevensladen, zoals batchverwerking en realtime gegevensstreaming.
5. Gegevensvalidatie: Veel data-integratietools bieden dit aan gegevensvalidatie mogelijkheden om de nauwkeurigheid en volledigheid van geïntegreerde gegevens te controleren. Gebruikers kunnen validatieregels en controles definiëren om ervoor te zorgen dat de geïntegreerde gegevens voldoen aan vooraf gedefinieerde criteria of bedrijfsregels.

Soorten data-integratieoplossingen

Leveranciers van data-integratie updaten regelmatig hun bestaande producten en lanceren innovatieve oplossingen om de technologische vooruitgang het hoofd te bieden. Van handmatig tot volledig geautomatiseerd: er is een groot aantal oplossingen voor data-integratie die bedrijven gebruiken voor hun datagestuurde initiatieven.

Hier zijn enkele veelgebruikte oplossingen voor data-integratie:

Alles-in-één tools voor gegevensintegratie

Dit zijn uitgebreide data-integratieoplossingen die het gehele data-integratieproces stroomlijnen en automatiseren. Deze platforms worden geleverd met ingebouwde connectoren die connectiviteit met verschillende databases, cloudgebaseerde applicaties en systemen van derden mogelijk maken. Met functies zoals data mapping, ingebouwde datatransformaties en data governance stellen deze platforms bedrijven in staat hun datapijplijnen van begin tot eind te beheren en te onderhouden.

Alles-in-één tools voor data-integratie worden ook wel unified data-integratieoplossingen genoemd, omdat ze meerdere aspecten van databeheer binnen één softwarepakket mogelijk maken, zoals:

• Ongestructureerde gegevensextractie
• Gegevens integratie
• Data migratie
• Gegevenssynchronisatie
• Beheer van gegevenskwaliteit
• Data opslagplaats

Tools voor extraheren, transformeren en laden (ETL).

Dit zijn de traditionele tools voor data-integratie, die drie verschillende stappen omvatten. Allereerst stelt een ETL-tool gebruikers in staat verbinding te maken met en gegevens te extraheren uit verschillende bronsystemen, zoals databases, applicaties, bestanden en API's. Vervolgens transformeren en converteren ze het naar een consistent formaat om compatibiliteit en nauwkeurigheid te garanderen. Ten slotte laden ze de getransformeerde gegevens in het doelsysteem, waar ze later toegang toe kunnen krijgen en deze kunnen gebruiken.

Gereedschappen voor extraheren, laden en transformeren (ELT).

Deze nieuwere categorie tools voor gegevensintegratie wint aan populariteit vanwege de voordelen op het gebied van prestaties en schaalbaarheid. ELT-tools zijn vergelijkbaar met ETL-tools, maar ze stellen de stap van de gegevenstransformatie uit tot na het laden van de gegevens in het doelsysteem. Dit betekent dat de gegevens rechtstreeks in hun ruwe en oorspronkelijke vorm in het doelsysteem worden geladen. Eenmaal in het doelsysteem worden de gegevens getransformeerd en verwerkt met behulp van de rekenkracht en mogelijkheden van het doelsysteem, vaak een datawarehouse of cloudgebaseerde opslag.

Cloudgebaseerde oplossingen voor gegevensintegratie

Met de toenemende acceptatie van cloud computing migreren veel bedrijven hun gegevens naar de cloud. Met cloudgebaseerde oplossingen voor data-integratie kunnen organisaties gegevens uit verschillende bronnen naadloos integreren en beheren, zowel in de cloud als op locatie.

Bedrijven kunnen hun dataactiviteiten snel opschalen met deze data-integratieoplossingen naarmate hun bedrijf groeit, waardoor de noodzaak van aanzienlijke investeringen in de infrastructuur vooraf wordt vermeden. Deze dynamische schaalbaarheid zorgt ervoor dat ze optimale prestaties en efficiëntie behouden, terwijl het risico op overprovisioning of onderbenutting van resources wordt verminderd.

Handmatige gegevensintegratie

Handmatige data-integratie is een data-integratiebenadering waarbij menselijke operators gegevens handmatig samenvoegen en consolideren zonder gebruik te maken van de hierboven besproken geautomatiseerde tools of software. Gegevens uit verschillende bronnen, zoals databases, worden via codering en het uitvoeren van query's geëxtraheerd, getransformeerd en in het doelsysteem geladen.

Hoewel handmatige data-integratie haalbaar kan zijn voor kleinschalige activiteiten of eenmalige taken, is het tijdrovend, foutgevoelig en inefficiënt voor het beheer van grote datavolumes. Daarom is het gebruikelijk dat bedrijven geautomatiseerde data-integratietools en -oplossingen adopteren voor meer nauwkeurigheid en efficiëntie.

Top 10 tools voor gegevensintegratie

Hier is een lijst met de top 10 tools voor data-integratie, samen met hun voor- en nadelen:

1. Astera
2. Jitterbit
3. Čeligo
4. Informatica
5. pentaho
6. Alooma
7. Talend
8. Altova
9. Snaplogica
10. IBM

Astera

Astera is een end-to-end data-integratieplatform, mogelijk gemaakt door automatisering en kunstmatige intelligentie (AI). Van ongestructureerde gegevensextractie uit elke gegevensbron tot het transformeren, opschonen en laden van gegevens naar de bestemming van uw keuze het bouwen van complete datawarehouses, Astera biedt een alles-in-één pakket met een volledig codeloze, drag-and-drop gebruikersinterface. Dit betekent dat gebruikers een consistente, uniforme ervaring overal, of ze nu gegevens willen extraheren of een volwaardig datawarehouse willen bouwen.

Wat maakt Astera een geweldig data-integratieplatform:

• Intuïtieve gebruikersinterface met slepen en neerzetten
• AI-aangedreven data-extractie
• Gegevensintegratie zonder code
• Datawarehousing zonder code
• Geen code API-beheer
• Geen code EDI-beheer
• Vooraf gebouwde connectoren
• Embedded data kwaliteit functionaliteiten
• Een enorme bibliotheek met ingebouwde transformaties
• End-to-end automatisering en procesorkestratie

Ontdek hoe Astera heeft DexKo Global daartoe in staat gesteld ruim 40% tijdbesparing realiseren.

Jitterbit

Jitterbit is een data-integratietool waarmee bedrijven API-verbindingen met applicaties en diensten tot stand kunnen brengen. Net als andere data-integratietools kunnen ze gegevens uit meerdere bronnen combineren voor BI-initiatieven. Gebruikers kunnen ook AI-functies gebruiken om processen te versnellen.

Het blijft echter achter bij de concurrentie als het gaat om logmogelijkheden, foutopsporing en versiebeheer. Bovendien moet de gebruikersinterface worden verbeterd, zodat deze net als andere tools intuïtief is. De hogere prijzen kunnen moeilijk te rechtvaardigen zijn, vooral als het geen alles-in-één oplossing voor data-integratie is.

Beste gebruiksscenario: Eenvoudige gegevensintegratie- en migratietaken waarbij gegevensstroom, synchronisatie en systeemconsolidatie betrokken zijn.

Čeligo

Celigo is een integratieplatform as a service (iPaaS) waarmee bedrijven verbinding kunnen maken met applicaties en taken kunnen automatiseren. Net als oplossingen voor data-integratie biedt het meerdere functies, waaronder ingebouwde connectoren en een visuele gebruikersinterface.

Volgens gebruikers gebruikt Celigo voor EDI-transacties is complex en niet-intuïtief. Het platform moet ook worden verbeterd, zodat er geen knelpunten ontstaan ​​naarmate het datavolume toeneemt, wat tot langere laadtijden leidt.

Beste gebruiksscenario: Synchronisatie van e-commerceplatforms met back-endsystemen.

Informatica

Informatica biedt cloud op ondernemingsniveau oplossingen voor gegevensbeheer. Het biedt ook een data-integratietool op basis van ETL, waarmee bedrijven gegevens uit verschillende bronnen kunnen combineren.

Hoewel het meerdere diensten en hulpmiddelen biedt, wordt het voor burgerintegrators steeds lastiger om te navigeren vanwege de enorm verschillende interfaces. Volgens populaire beoordelingskanalen, zoals Gartner, vinden gebruikers het complex om mappings en workflows te debuggen. Sommige van de transformaties verbruiken aanzienlijke hoeveelheden geheugen en computerbronnen. Bovendien moeten gebruikers meerdere clients en tools gebruiken om één enkele workflow te kunnen implementeren en monitoren. Deze overlast maakt de leercurve lang en steil, wat hogere prijzen niet rechtvaardigt.

Beste gebruiksscenario: Gegevensbeheer, -integratie en -beheer tussen bronnen en systemen.

pentaho

Pentaho is in de eerste plaats een BI-tool; het biedt echter rudimentaire mogelijkheden voor gegevensintegratie. Het biedt ook OLAP-services en meerdere tools, waaronder datamining, extractie en migratie.

Volgens klantrecensies is het opzetten van Pentaho een complex proces en vereist het regelmatig testen. De datavisualisatie moet meer aanpassingsmogelijkheden bieden om te kunnen concurreren met zijn concurrenten. Bovendien ondersteunt het niet standaard een breder scala aan gegevensbronnen. Foutafhandeling kan een groot probleem zijn, omdat foutenlogboeken geen gedetailleerde informatie bieden.

Beste gebruiksscenario: Bedrijfsinformatie en rapportage.

Alooma

Alooma is een datapijplijn als serviceplatform waarmee bedrijven gegevens uit verschillende bronnen kunnen integreren. Het werd in 2019 overgenomen door Google.

Als extract- en laadplatform stelt Alooma ontwikkelaars in staat gegevens alleen te transformeren met behulp van een Python-omgeving genaamd Code Engine. Bovendien ondersteunt het slechts enkele gegevensbronnen en bestemmingen. Bovendien kunnen gebruikers na de overname door Google niet langer integreren met AWS. De documentatie van Alooma kan aanzienlijk worden verbeterd en de klantenondersteuning moet sneller reageren.

Beste gebruiksscenario: Gegevenspijplijnen maken om gegevens te analyseren.

Talend

Talend, inmiddels overgenomen door Qlik, biedt aan databeheeroplossingen voor bedrijven. Deze omvatten onder meer data-integratie, voorbereiding, kwaliteit en governance.

Het kan vervelend en ingewikkeld zijn om het in te stellen. In tegenstelling tot andere volledig codeloze data-integratieplatforms, zoals Asteramoeten gebruikers code kunnen schrijven om de volledige mogelijkheden van Talend te kunnen benutten. Dit geldt vooral voor complexe transformaties. Bovendien klagen Talend-gebruikers vaak over de ondermaatse gebruikersinterface en het ontbreken van documentatie, waardoor het voor zakelijke gebruikers moeilijk wordt om op het platform te navigeren.

Beste gebruiksscenario: Gegevens uit meerdere bronnen extraheren, transformeren en laden.

Altova

Altova is een data-integratietool die de nadruk legt op datatransformatie en mapping met XML, JSON en andere bestandsformaten. Het maakt gebruik van een op Windows gebaseerde IDE, waardoor gebruikers gegevens kunnen transformeren via de grafische gebruikersinterface.

In tegenstelling tot andere tools voor data-integratie is Altova vooral een tool voor datatransformatie en mapping. Dit betekent dat het alleen geschikt is voor elementaire data-integratieprojecten. Het kan gegevens van het ene formaat naar het andere converteren.

Beste gebruiksscenario: Gegevenstransformatie en mapping voor bestandsformaten.

Snaplogica

SnapLogic is een iPaaS-platform dat mogelijkheden voor applicatie-, cloud- en data-integratie biedt. Vergeleken met uitgebreidere data-integratieplatforms biedt SnapLogic een relatief beperkt aantal functies die vooral zijn gericht op ingebouwde connectoren, realtime- en batchverwerking, datakwaliteit en beveiliging.

Een van de belangrijkste nadelen is het ontbreken ervan Git integratie met populaire versiebeheersystemen. Bovendien mist de gebruikersinterface functies die het voor zakelijke gebruikers gemakkelijk maken om te navigeren. De documentatie is ook oppervlakkig, vooral als het gaat om foutafhandeling en Snap-pakketten.

Beste gebruiksscenario: Gegevens uit meerdere bronnen combineren.

IBM

IBM biedt InfoSphere DataStage, een ETL-tool, voor data-integratie. Met de tool kunnen gebruikers hun gegevens begrijpen, opschonen en transformeren. Het biedt enorme parallelle verwerkingsmogelijkheden (MPP) voor schaalbaarheid en flexibiliteit.

Volgens gebruikers van gerenommeerde beoordelingskanalen is IBM's InfoSphere complex als het gaat om de initiële installatie. Bovendien is de gebruikersinterface niet zo intuïtief als een zakelijke gebruiker zou verwachten, waardoor de tool complex en tijdrovend is. De foutmeldingen spreken ook niet voor zich, wat nog meer onnodige vertragingen oplevert.

Beste gebruiksscenario: Het centraliseren van gegevens uit diverse bronnen op één enkele bestemming.

Het selecteren van de juiste oplossing voor gegevensintegratie

De markt is rijp voor allerlei data-integratietools en dienstverleners. Het selecteren van de juiste oplossing voor data-integratie is een strategische beslissing van cruciaal belang. Bedrijven moeten alle factoren in overweging nemen om ervoor te zorgen dat de gekozen oplossing naadloos integreert met hun bestaande datastack. Deze factoren kunnen zijn:

Bedrijfsgrootte

Een bedrijf moet ervoor zorgen dat de gekozen data-integratieoplossing is afgestemd op zijn behoeften. De data-integratiebehoeften van een kleine startup zouden bijvoorbeeld enorm verschillen van die van een grote multinational. Een oplossing die perfect werkt voor een klein bedrijf is mogelijk niet schaalbaar of robuust genoeg om de complexiteit waarmee grotere ondernemingen te maken hebben, aan te kunnen.

Schaalbaarheid

Het datavolume heeft een directe invloed op de prestaties van het integratieproces. Naarmate bedrijven groeien, neemt ook de hoeveelheid gegevens die zij genereren en verwerken toe. Een data-integratieoplossing moet schaalbaar zijn om groeiende datavolumes te kunnen accommoderen zonder de prestaties in gevaar te brengen of knelpunten te introduceren. Het is van cruciaal belang om ervoor te zorgen dat de integratieoplossing het binnenkomende gegevensvolume efficiënt kan verwerken om vertragingen bij de gegevensverwerking en synchronisatie te voorkomen.

Beschikbaar budget

Het implementeren van een data-integratietool brengt verschillende kosten met zich mee, zoals licentie- en infrastructuurkosten, doorlopend onderhoud, training en ondersteuning. Verschillende oplossingen worden geleverd met verschillende prijsmodellen, en hun prijzen kunnen aanzienlijk variëren, afhankelijk van factoren zoals datavolume, verwerkingsmogelijkheden en extra functies. Daarom moeten bedrijven due diligence uitvoeren om te voorkomen dat ze aan een leverancier vastzitten of te veel uitgeven aan onnodige functies.

Onmisbare functies

Elke data-integratietool biedt verschillende functies en mogelijkheden. Sommige kernfuncties worden echter over het algemeen als essentieel beschouwd vanwege hun belang voor een soepele integratie. Deze factoren omvatten:

• Gebruiksvriendelijke gebruikersinterface met slepen en neerzetten
• Ondersteuning voor een breed scala aan gegevensbronnen en bestemmingen
• Ingebouwde bibliotheek met transformaties
• Batchverwerking en realtime integratiemogelijkheden
• Beheer van gegevenskwaliteit
• Foutafhandeling en monitoringfuncties
• Functies voor gegevensbeheer, beveiliging en compliance
• Automatiserings- en procesorkestratiemogelijkheden

Implementatietijd

Organisaties hebben vaak tijdgevoelige bedrijfsbehoeften die snelle implementatie en resultaten vereisen. Een langdurig implementatieproces vertraagt ​​de toegang tot kritische data-inzichten en belemmert de besluitvorming. Deze problemen kunnen leiden tot gemiste kansen of concurrentienadelen. Een data-integratieoplossing die snel kan worden ingezet, stelt bedrijven in staat snel te profiteren van de kansen. Time-to-value is daarom een ​​cruciale factor waarmee rekening moet worden gehouden bij het selecteren van een data-integratietool.

Reputatie van de aanbieder van data-integratieoplossingen

Geloofwaardige leveranciers van oplossingen nemen alle maatregelen om goed geteste en veelzijdige oplossingen aan te bieden, ondersteund door solide klantenondersteuning en regelmatige updates. Hun reputatie is gebaseerd op de tevredenheid van hun bestaande klanten en succesvolle implementaties, wat vertrouwen wekt bij potentiële kopers. Als u voor een gerenommeerde leverancier kiest, verkleint u het risico op onnodige kosten, problemen met de gegevensintegratie of onvoldoende ondersteuning tijdens kritieke fasen van het integratieproject.

Een leverancier met een solide reputatie voor het afhandelen van complexe data-integratieprojecten in de financiële sector zou bijvoorbeeld een veiliger gok zijn voor een financiële instelling die gevoelige klantgegevens veilig wil integreren.

Voordelen van tools voor gegevensintegratie

Met de enorme toestroom van informatie uit meerdere bronsystemen moeten bedrijven proactief omgaan met de vijf V’s van data: waarde, variëteit, snelheid, waarheidsgetrouwheid en volume. Hier volgen enkele manieren waarop data-integratietools bedrijven ten goede komen:

Verbeterde besluitvorming

Software voor gegevensintegratie helpt bij het realiseren van een SSOT met nauwkeurige en actuele informatie, wat het zakelijke besluitvormingsproces aanzienlijk verbetert.

Bovendien stellen data-integratieplatforms bedrijven in staat specifieke gegevens, zoals klantvoorkeuren, te extraheren en te analyseren, wat leidt tot beter gerichte marketingcampagnes en gepersonaliseerde verkoopstrategieën.

Geautomatiseerde bedrijfsprocessen

Data-integratietools automatiseren verschillende bedrijfsprocessen, waaronder het onboarden van klanten en het afhandelen van bestellingen. Gebruikers kunnen deze tools gebruiken om de gegevensoverdracht vanuit meerdere bronnen, bijvoorbeeld marketingplatforms, naar een centrale locatie te automatiseren. Dit geïntegreerd datacollectie zorgt ervoor dat klantgegevens consistent worden bijgewerkt in alle relevante systemen. Als gevolg hiervan verspreidt en synchroniseert het data-integratieplatform, telkens wanneer een nieuwe klant zich aanmeldt of interactie heeft met het bedrijf, zijn informatie automatisch in alle systemen in realtime.

Lagere kosten

Wanneer een organisatie meerdere datasystemen heeft, zijn de gegevens waarschijnlijk verspreid over verschillende platforms en afdelingen. Dit leidt tot inefficiëntie en dubbel werk, waardoor de kosten onnodig stijgen. Data-integratietools kunnen bedrijven helpen deze kosten te verlagen door de noodzaak te elimineren om redundante datasystemen te onderhouden, zoals afzonderlijke databases, applicaties of software, die vaak ontstaan ​​als gevolg van silo-datapraktijken.

Bovendien kunnen bedrijven ook de directe en indirecte kosten verlagen die verband houden met:

• Arbeid
• Infrastructuur
• Fouten in gegevens
• Inefficiënte besluitvorming
• Klantenwerving en retentie

Verbeterde klantenservice

Dankzij een gecentraliseerde gegevensopslag kunnen bedrijven de behoeften en voorkeuren van individuele klanten beter begrijpen. Snelle datagestuurde inzichten maken klantinteracties op maat mogelijk, wat leidt tot een betere klantenservice. Een medewerker van de klantenservice heeft bijvoorbeeld toegang tot de volledige geschiedenis van interacties van de klant met het bedrijf, waardoor hij of zij vragen met context en empathie kan beantwoorden.

Verbeterde compliance en beveiliging

Door gegevens te centraliseren kunnen bedrijven robuustere praktijken op het gebied van gegevensbeheer implementeren. Het stelt hen ook in staat te voldoen aan regelgeving zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) of de Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA).

Bedrijven kunnen aan compliance-eisen voldoen via data-integratietools die de uitgebreide datageschiedenis en -geschiedenis bijhouden. Deze tools kunnen gedetailleerde rapporten genereren die het gehele gegevenstraject schetsen, van de bron tot de eindbestemming. Dit omvat informatie over gegevenstransformaties, gegevensoverdrachten tussen systemen en eventuele wijzigingen die onderweg worden aangebracht.

Bovendien hebben tools voor data-integratie vaak functies die toegangscontrole, data-encryptie en auditmogelijkheden mogelijk maken. Met deze functies kunnen bedrijven extra bescherming bieden voor gevoelige gegevens. Het onderhouden van een gecentraliseerde datahub vergemakkelijkt het consistent volgen van gegevens, wat cruciaal is voor het aantonen van naleving tijdens wettelijke inspecties en audits.

Verhoogde flexibiliteit en samenwerking

Het consolideren van gegevens uit verschillende bronnen in een uniform overzicht verbetert de toegankelijkheid van gegevens in de hele organisatie aanzienlijk, waardoor belanghebbenden marktstatistieken kunnen monitoren en snel op marktveranderingen kunnen reageren.

Tools voor data-integratie dienen ook als brug voor een naadloze integratie het delen van gegevens en samenwerking, waardoor informatiesilo's tussen verschillende afdelingen worden afgebroken.

Laatste woorden

Data-integratie is een continu en voortdurend proces. Het omvat het identificeren van de reikwijdte, het stellen van doelen en het effectief formuleren en uitvoeren strategieën voor gegevensbeheer om de doelstellingen te bereiken.

Zodra er duidelijkheid is over de zakelijke vereisten, bestaat de volgende stap uit het selecteren van de juiste data-integratietool, zoals: Astera, dat belooft effectief en efficiënt aan deze eisen te voldoen. De keuze voor een data-integratieoplossing vereist echter een zorgvuldige afweging van verschillende hierboven besproken factoren, waarvan de belangrijkste de zakelijke vereisten zijn. Door deze factoren aan te pakken, kunnen organisaties op weg zijn naar een SSOT en krachtige datagestuurde besluitvorming.