Проблемы интеграции данных и способы их преодоления

Объединение данных из разных систем создает значительные проблемы интеграции данных для организаций, поскольку они продолжают иметь дело с несогласованными форматами данных из источников, которые постоянно развиваются и добавляются. Иногда это общий процесс, который слишком медленный и не может поспевать за требованиями бизнеса, особенно если мы рассматриваем современный быстро меняющийся мир, движимый ИИ. Такие проблемы интеграции могут остановить проект еще до его начала. Однако при правильном сочетании инструментов и стратегий организации могут эффективно решать большинство проблем интеграции данных.

В этой статье представлен четкий путь решения некоторых наиболее распространенных проблем интеграции данных. Сначала мы выявим каждую основную проблему, с которой обычно сталкивается организация. Затем мы опишем методы и стратегии решения каждой проблемы. Мы также обсудим некоторые передовые практики, которые помогут вам избежать этих проблем. Наконец, статья завершится исследованием того, как единая платформа интеграции данных помогает преодолевать препятствия при интеграция корпоративных данных.

Что вызывает проблемы с интеграцией данных в организациях?

Организации сталкиваются с проблемами интеграции данных, поскольку создание единой, заслуживающий доверия вид данных по своей сути сложно без надлежащей стратегии и инструментов. Данные естественным образом существуют в разных приложениях и форматах. Однако конкретные причины, по которым эти проблемы возникают и сохраняются, существенно различаются в зависимости от размера и зрелости организации.

Малые организации

Для малого бизнеса проблемы в первую очередь связаны с ресурсами и отсутствием специализации. Зачастую у них нет выделенного ИТ-отдела или экспертов по данным в штате.

• • Зависимость от разрозненных инструментов: Малый бизнес обычно использует для своей деятельности набор отдельных облачных приложений, которые изначально не взаимодействуют друг с другом, создавая изолированные массивы данных.
  • Ручная интеграция: Основной метод объединения данных — ручной экспорт и импорт с использованием электронных таблиц. Этот подход отнимает много времени и подвержен человеческим ошибкам, что означает невозможность масштабирования без автоматизации по мере роста бизнеса.
  • Ограничения бюджета: Малые предприятия работают с ограниченным бюджетом. Они не могут позволить себе интеграционные платформы корпоративного уровня или расходы на найм специализированного инженера по данным для создания индивидуальных решений. Они сосредоточены на основных бизнес-функциях, а не на построении сложной инфраструктуры данных.

Средние организации

Когда бизнес вырастает до среднего размера, его проблемы интеграции данных становятся больше связаны со сложностью управления масштабом. Ручные процессы больше не поддаются управлению.

• • Растущее число систем: Компания среднего размера имеет больше отделов, каждый из которых имеет собственное предпочтительное программное обеспечение. Отдел продаж использует CRM, например Salesforce, группа поддержки использует систему тикетов, вероятно, Zendesk, а операционная группа может иметь выделенную ERP. Эти системы часто выбираются без центральной стратегии интеграции, что приводит к разрозненные хранилища данных.
  • Необходимость автоматизации: Объем данных теперь слишком велик для того, чтобы ручная интеграция была эффективной. Организации признают необходимость автоматизированные рабочие процессы для обеспечения согласованности и актуальности данных во всех системах. Однако большинству не хватает внутренних знаний для эффективного внедрения и обслуживания этих автоматизированных конвейеров.
  • Возникающие проблемы управления: Поскольку для принятия критически важных решений используется все больше данных, качество и согласованность данных стать серьезной проблемой. Различные отделы могут иметь противоречивые определения для одного и того же показателя. Без официальная стратегия управления данными Эти несоответствия приводят к недоверию к данным и принятию неверных решений.

Крупные организации (предприятия)

Для крупных предприятий проблемы коренятся в масштабе и сложности истории. Они имеют дело с технологическим ландшафтом, который создавался десятилетиями.

• • Устаревшие системы: Предприятия полагаются на старые локальные системы, иногда называемые мэйнфреймами, которые выполняют основные бизнес-функции. Проблема с этими устаревшими системами в том, что им может быть несколько десятилетий, и они не предназначены для подключения к современным облачным приложениям. Им не хватает API и используют устаревшие форматы данных, что делает извлечение их данных невероятно сложным и дорогим.
  • Повсеместные хранилища данных: В крупном предприятии различные отделы часто функционируют как независимые субъекты со своими собственными бюджетами и выбором технологий. Это создает глубоко укоренившиеся хранилища данных. Интеграция данных становится сложной задачей, требующей межведомственного сотрудничества и соглашения о стандартах данных.
  • Объем и разнообразие данных: Предприятия обрабатывают огромный объем и разнообразие данных от структурированных финансовых записей до неструктурированных каналов социальных сетей. Интеграционные решения должны быть высокомасштабируемыми, чтобы обрабатывать эту нагрузку практически в режиме реального времени.
  • Соответствие и безопасность: Крупные компании работают в рамках сложной сети национальных и международных правил, таких как GDPR и HIPAA. Это означает, что им необходимо гарантировать, что каждый шаг процесс интеграции данных поддается аудиту и соответствует требованиям. Это требует управления данными с отслеживанием происхождения и протоколами безопасности, что значительно увеличивает накладные расходы на любой проект интеграции.

Преодолейте все проблемы с интеграцией данных с помощью Astera100% решение без кода

Подробнее

Каковы основные проблемы интеграции данных?

Что так много методы интеграции доступны, выбор правильного может стать проблемой сам по себе, если конкретные потребности в объеме данных четко не определены и не расставлены по приоритетам. Вот список проблем интеграции данных, с которыми обычно сталкиваются организации, а также стратегии их преодоления:

Интеграция данных из API

На первый взгляд, конечная точка HTTP, возвращающая JSON, кажется легкой победой по сравнению с плоскими файлами или прямыми база данных taps. На практике каждый API, который вы добавляете, представляет собой движущуюся внешнюю службу со своим собственным контрактом, ограничениями и жизненным циклом. Интеграция десятков (или сотен) таких служб становится проблемой интеграции данных сама по себе, потому что теперь вам нужно:

• • Управляйте развивающимися схемами
  • Обработка различных методов аутентификации
  • Реализуйте обработку ошибок и логику повторных попыток
  • Обеспечить согласованность и синхронизацию данных во всех подключенных системах
  • Соблюдайте различные ограничения скорости и изменения версий

Вот как преодолеть трудности интеграции API:

• • Создайте централизованную структуру коннектора, которая включает в себя повторно используемую библиотеку для обработки аутентификации, разбиения на страницы и управления состоянием, создавая новые Интеграции API на основе конфигурации.
  • Настройте интеграцию так, чтобы извлекать только те данные, которые изменились с момента последней успешной синхронизации, чтобы снизить нагрузку на ваши системы. Это делает ваш Вызовы API быстрее и помогает вам оставаться в рамках лимитов использования.
  • API могут давать сбои по многим причинам — некоторые из них временные (связанные с сетью), другие более серьезные (неправильные данные или просроченные токены доступа). Разработайте интеграцию так, чтобы автоматически повторять временные ошибки и отмечать постоянные для ручного просмотра.

Задержки в сборе данных

Одной из ключевых проблем в интеграции данных является обеспечение получения требуемых данных тогда, когда они больше всего нужны, поскольку задержки в сборе данных вносят задержку и непредсказуемость в ваш интеграционный конвейер. Это подрывает свежесть и надежность аналитики и операционных процессов ниже по течению.

Другая распространенная проблема возникает из-за ограничений устаревших интеграционных конвейеров, которые распространены во многих предприятиях. Проблема в том, что эти конвейеры не созданы для доставки в реальном времени или почти в реальном времени и, следовательно, испытывают трудности с возросшими объемами данных и сложными преобразованиями, которые усугубляют и без того высокую задержку.

Вот как преодолеть задержки в сборе данных:

• • Запускайте перекрывающиеся микропакеты, чтобы можно было быстро обработать поздно поступившие записи из предыдущего окна, не дожидаясь следующего полного цикла.
  • Заменить наследие Трубопроводы ETL с современными инструментами интеграции данных для обработки больших объемов и высокоскоростных данных.
  • Осуществлять сбор измененных данных (CDC) или другой методы репликации баз данных быстро воспроизводить любые изменения, обнаруженные в исходных данных.
  • Попробуйте воспользоваться для этой цели нашим платформы интеграции данных которые обеспечивают прием и объединение данных в режиме реального времени или близком к нему с минимальной задержкой.

Управление качеством данных во время интеграции

Одной из главных причин, по которой инициативы в области ИИ и аналитики не достигают целей, является «плохая готовность данных» организации. Это означает, что управление качеством данных в интеграции является как управленческой, так и технической проблемой. Поэтому организации должны, прежде всего, определить, что означает «хорошее» качество данных, т. е. то, что они считают высоким качеством, будет зависеть от их бизнес-потребностей.

Здесь следует учитывать три основные подводные камни:

• • Первое логика преобразования данных может вносить ошибки в конвейер данных. Например, такая простая проблема, как некорректное правило, может повредить несколько записей.
  • Во-вторых, несоответствие схем, когда структура входящих данных не соответствует структуре, принятой целевой системой, приводит к тому, что некоторые данные отбрасываются или игнорируются без предупреждения.
  • В-третьих, тривиальные проблемы с качеством данных, существующие в изоляции, превращаются в более серьезные проблемы при интеграции данных из нескольких источников. Одним из распространенных примеров являются дублирующиеся записи.

Вот как преодолеть проблемы с качеством данных при интеграции данных:

• • В крупных организациях право собственности на данные должно быть закреплено за каждым источником данных, чтобы помочь определить правила качества данных.
  • Встраивайте проверки качества данных в уровень интеграции
  • инкорпорировать автоматизированное профилирование данных и проверка и очистить данные в рамках трубопровода.
  • Настройте оповещения, чтобы мгновенно выявлять и устранять любые проблемы со здоровьем данных.

Обеспечение отказоустойчивости конвейеров данных

A конвейер данных что «отказоустойчивость» способна функционировать даже тогда, когда часть системы начинает работать со сбоями или неожиданно выходит из строя. Однако это не означает, что ошибки не будут возникать. Это означает, что эти ошибки ожидаемы и управляемы, поэтому они не каскадируются и не влияют на операционные системы.

Для обеспечения отказоустойчивости необходимо планирование механизмов управления состоянием и восстановления, что может оказаться непростой задачей, поскольку вам необходимо решить:

• • Следует ли блокировать всю работу или разрешить частичный успех и отмечать неполные записи в случае сбоев конвейера.
  • Как часто следует записывать ход выполнения конвейера, поскольку слишком частая запись замедляет обработку, а слишком редкая запись означает длительный перезапуск в случае сбоя.
  • Какие части рабочего процесса должны продолжать работать при выходе из строя одного компонента.

Вот как можно преодолеть эту проблему интеграции данных:

• • Сохраняйте каждый входящий файл или сообщение в надежной «зоне приземления» (промежуточной области), чтобы можно было повторно запустить задание без необходимости повторной отправки данных.
  • Проектируйте этапы обработки так, чтобы они были идемпотентными, то есть их можно было бы безопасно запускать несколько раз, не вызывая дублирования записей или несоответствий.
  • Реализуйте контрольные точки и отслеживание состояния на логических этапах конвейера интеграции, чтобы восстановление возобновлялось с последней успешной точки.
  • Включите логику для динамического ветвления или отката в случае недоступности исходной системы, чтобы нижестоящие системы по-прежнему получали пригодные для использования данные без задержки.
  • Использовать современный инструмент конвейера данных для автоматической изоляции и помещения в карантин поврежденных записей и обеспечения бесперебойной передачи полезных данных.

Преодолейте все проблемы с интеграцией данных с помощью Astera100% решение без кода

Подробнее

Подготовка и интеграция данных для ИИ и МО

Команды и системы ИИ должны извлекать данные из широкого спектра источников, поскольку организации хранят информацию в операционных системах, журналах, облачных хранилищах и приложениях SaaS. Основная задача заключается в сопоставлении, преобразовании и согласовании этих источников, прежде чем данные можно будет использовать. Это связано с тем, что данные из разных систем поступают в разных структурах и форматах —проблема, которую Forbes определяет как одно из наиболее существенных препятствий на пути интеграции данных.

Процесс интеграции ИИ — это не разовая задача, а непрерывный цикл, который включает в себя:

• • Извлечение и прием данных
  • Преобразование и очистка данных
  • Функциональная инженерия
  • Эксплуатация конвейеров данных

Вот как можно преодолеть эти проблемы интеграции данных:

• • Внедрите проверки качества данных в конвейер интеграции.
  • Используйте интеграционные платформы со встроенными Картографирование данных ИИ клапанов.
  • Создайте общекорпоративный каталог метаданных, чтобы регистрировать каждый набор данных, его владельца и происхождение, а также не допустить повторной интеграции одного и того же источника группами.
  • Используйте управление основными данными (MDM) для объединения дубликатов записей, чтобы модели ИИ и МО видели самую актуальную запись.

Управление изменениями в структуре исходных данных без переписывания логики интеграции

Когда вы подключаете десятки операционных систем к одной платформа аналитики, каждое правило сопоставления в конвейере прикрепляется к именам столбцов и типам данных, которые существовали в день его написания. В тот момент, когда исходная система претерпевает какие-либо изменения, входящие записи больше не соответствуют этим жестко закодированным правилам, что приводит к сбою логики интеграции.

Проблема в том, что традиционные интеграционные конвейеры привязывают преобразования к явным позициям или именам столбцов. Оператор select, который считывает сумму, валюту и временную метку, не может вместить новый столбец страны без ручного редактирования. Каждое ручное исправление требует разработчика, проверки кода, повторного развертывания и часто задания по обратной заливке для восстановления истории. Команды обнаруживают, что поддерживать в курсе всего одного нестабильного приложения обременительно, не говоря уже об интеграции двадцати.

Вот как справиться с этой задачей интеграции данных:

• • Самым простым решением является использование инструментов интеграции, которые поддерживают эволюцию схемы и обнаружение отклонений.
  • Вместо жесткого кодирования преобразований для определенных имен столбцов или позиций команды могут определять сопоставления на уровне бизнеса, которые остаются стабильными даже при изменении базовой схемы.
  • Интегрируйте проверки схем в процесс разработки, чтобы выявлять и оценивать влияние структурных изменений до того, как они попадут в производство.

Выбор правильного инструмента интеграции данных

Основная причина, по которой сложно найти инструмент, который соответствует вашим требованиям, заключается в том, что рынок переполнен и быстро меняется. Аналитики насчитывают десятки коммерческих пакетов, облачных сервисов и проектов с открытым исходным кодом, каждый из которых имеет свои собственные шаблоны проектирования. Сравнивать их не так просто, как проверять список функций, поскольку продукты развиваются между оценкой и развертыванием.

Платформа-кандидат, которая выглядит «идеально» для одной группы, может показаться непригодной для другой, а пробелы трудно заметить в коротком доказательстве концепции. Результатом является процесс выбора, который напоминает жонглирование сдвигающимися приоритетами, в то время как сам рынок продолжает меняться, поэтому даже опытные архитекторы описывают выбор инструмента как один из самых политически и технически деликатных шагов в современной программе обработки данных.

Вот как выбрать правильную платформу интеграции данных:

• • Всегда имейте четкое представление о потребностях в интеграции бизнес-данных, поскольку это поможет вам определить, нужна ли вам ETL, ELT, интеграция на основе API или гибридное решение.
  • Не игнорируйте поддержку поставщиков и общую экосистему, поскольку привязка к поставщику — одна из самых больших проблем, с которой сталкиваются организации при переходе на нового поставщика. Чем теснее интеграция с существующим стеком данных, тем более плавными будут ваши потоки данных.
  • Оцените поддержку ваших конкретных источников и пунктов назначения данных, особенно если ваша организация использует узкоспециализированные или отраслевые приложения.
  • Отдайте приоритет простоте использования и автоматизации на базе искусственного интеллекта, поскольку идея «гражданских интеграторов» находит отклик у все большего числа организаций, а это значит, что в будущем бизнес-пользователи будут сами отвечать за свои интеграционные конвейеры.
  • Ищите платформы интеграции данных со встроенными возможностями и поддержкой функций мониторинга, обработки ошибок, отслеживание происхождения данныхи ведение журнала.

Управление расходами на перемещение и трансформацию данных в облаке

Одна из ключевых задач в интеграция облачных данных точно определяет расходы, которые понесет бизнес. Это связано с тем, что при использовании модели «оплата по мере использования» или любой из ее вариантов бизнес крайне редко обрабатывает изначально запланированные объемы данных, поскольку использование меняется во время внедрения или масштабируется неожиданно.

Скрытые расходы, связанные с облачными технологиями движение данных и интеграция добавляют еще один уровень сложности. Предприятия несут значительные расходы просто за передачу данных из одной зоны для обработки в другой при интеграции данных в нескольких облачных средах. Эти расходы остаются незамеченными до тех пор, пока не будет получен окончательный счет.

Расходы на преобразование данных также представляют собой тонкую, но критическую проблему. облачные хранилища данныхМасштабные преобразования могут быть дорогостоящими, особенно если они включают сложные соединения, большие агрегации или частую повторную обработку из-за позднего поступления данных.

Вот как можно преодолеть эти проблемы интеграции облачных данных:

• • Сделайте планирование архитектуры с учетом затрат важной частью вашего проекта по интеграции данных, чтобы контролировать расходы.
  • Внедрить платформу интеграции данных, которая обеспечивает нисходящую, инкрементальную обработка данныхи повторное использование конвейера для сокращения объема перемещаемых или преобразуемых данных, что снижает затраты на обработку.
  • Посмотрите, как ваш инструмент интеграции данных обрабатывает рабочий процесс и оркестровка данныхИдея состоит в том, чтобы гарантировать, что затраты на обработку не возрастут за счет повторного запуска целых конвейеров из-за небольших изменений в исходных данных.

Лучшие практики по обходу проблем интеграции данных

Старая стратегия — столкнуться с проблемами интеграции данных и затем принять меры по их решению. Переключить внимание на полное их избегание — подход, который организациям необходимо принять, чтобы идти в ногу с растущими объемами данных и меняющимися исходными данными. Для этого требуется установить некоторые передовые практики:

• • Внедрите управление данными с первого дня и назначьте владельца или ответственного за данные со стороны бизнеса на ранних этапах.
  • Создайте общеорганизационный бизнес-глоссарий, прежде чем отделы начнут создавать свои собственные противоречивые определения. Идея заключается в том, чтобы согласовать общие имена данных, единицы и определения во всех системах, чтобы удалить отображение данных вопросы позже.
  • Проверяйте, очищайте и удаляйте дубликаты записей сразу по мере их поступления, чтобы предотвратить попадание неверных данных в вашу базу данных. информационное хранилище.
  • При выборе платформы данных всегда оценивайте интеграцию как основную функцию.
  • Автоматизируйте все этапы, не требующие ручного вмешательства, чтобы свести к минимуму ошибки и обеспечить работоспособность конвейера.

Преодолейте проблемы интеграции данных с помощью Astera Конвейер данных

Astera Конвейер данных — это комплексная платформа интеграции данных со встроенными возможностями искусственного интеллекта.

Для пользователя Astera, ты получаешь:

• • Единая платформа: управляйте всеми задачами по интеграции данных на одной платформе.
  • ETL, ELT, CDC, API и т. д.: Интегрируйте данные, используя выбранный вами метод.
  • Удобный пользовательский интерфейс в сочетании с автоматизацией на базе искусственного интеллекта: Ускорение задач по картированию и подготовке данных.
  • Встроенные функции качества данных: Гарантируйте, что в ваше хранилище данных и озеро данных попадают только полезные данные.
  • Параллельный процессор обработки: Легко обрабатывайте большие объемы данных.
  • Готовые преобразования и функции: Манипулируйте данными и форматируйте их в структуре, требуемой целевой системой.
  • Обработка изменений структуры исходных данных: AsteraПодход к интеграции, основанный на модели данных, позволяет конвейерам данных обрабатывать изменения в исходных метаданных.
  • Собственные разъемы: Подключайтесь и перемещайте данные между различными источниками и пунктами назначения, как локально, так и в облаке.

Сделайте следующий шаг, преодолейте проблемы интеграции данных с помощью Astera. Подпишитесь на бесплатную пробную версию или свяжитесь с нами, чтобы обсудите ваш вариант использования.