10 лучших инструментов и программного обеспечения для интеграции данных на 2024 год

Что такое интеграция данных?

Представьте себе комнату, где повсюду разбросаны разные кусочки головоломки, на каждом из которых есть картинка. Что же делать, если вы хотите увидеть полную картину? Вы собираете все эти части вместе, соединяете их и собираете пазл, верно? Это именно то, что Интеграция данных Речь идет об объединении данных из нескольких источников в централизованное хранилище. Этот репозиторий обеспечивает целостное понимание всего бизнеса. Если все сделано правильно, это приводит к единый источник истины (SSOT) на которые полагаются организации для принятия точных решений.

Сегодня организации управляют огромными объемами данных из разных отделов и систем. Каждый отдел или местоположение часто обрабатывает свои данные отдельно. Например, они могут хранить данные о продажах в одной базе данных, информацию о сотрудниках — в другой, а записи о запасах — в третьей системе. Однако быстрое объединение всех этих данных вручную для получения единого представления становится трудной задачей. Это все равно, что собирать каждую деталь вручную, чтобы собрать головоломку. Здесь разумнее всего будет использовать инструменты интеграции данных, чтобы упростить и ускорить процесс.

Но что такое инструменты интеграции данных? Давай выясним.

Инструменты интеграции данных

Проще говоря, инструменты или программное обеспечение для интеграции данных — это компьютерные программы, которые автоматизируют процесс интеграции данных. Они позволяют собирать, комбинировать и управлять данными из самых разных исходных систем, не полагаясь на ИТ-специалисты. Сегодня большинство программ для интеграции данных имеют графический интерфейс, упрощающий отображение данных и трансформация, даже для бизнес-пользователей, которых часто называют гражданскими интеграторами.

В чем разница между инструментами интеграции данных и инструментами ETL?

Хотя инструменты интеграции данных и Инструменты извлечения, преобразования, загрузки (ETL) Оба являются важными компонентами управления данными из различных источников, они служат разным целям и имеют разные функциональные возможности.

 

Для чего используются инструменты интеграции данных?

Предприятия используют инструменты интеграции данных для оптимизации и улучшения процессов управления данными. Цель состоит в том, чтобы получить готовые к анализу данные для принятия решений и других бизнес-аналитика (BI) инициативы.

Вот некоторые распространенные случаи использования инструментов интеграции данных в бизнесе:

Бизнес-аналитика и отчетность

Инструменты интеграции данных облегчают извлечение данных, преобразованиеи загрузка, подготовка его к анализу в инструментах BI и отчетности. Это гарантирует, что заинтересованные стороны смогут принимать решения на основе данных на основе точной и актуальной информации. Например, централизованное хранилище данных о клиентах предоставляет маркетинговым командам всестороннее представление о клиентах для проведения целевых кампаний.

Интеграция облачных данных

Интеграция облачных данных позволяет предприятиям использовать преимущества облака, сохраняя при этом существующую локальную инфраструктуру данных. По мере того как они переходят к облачным решениям, им помогают инструменты интеграции данных. интегрировать данные из локальных систем с данными, хранящимися в облачных приложениях или базах данных.

Перенос данных

Инструменты интеграции данных помогают обеспечить плавный перенос данных из устаревших систем в современные, когда предприятиям необходимо:

• Модернизируйте существующую инфраструктуру.
• Перейти в облако.
• Консолидируйте данные из нескольких источников.

Эти инструменты также помогают сохранить целостность и согласованность данных на протяжении всего процесса миграции, сводя к минимуму время простоя.

Хранилище данных

A информационное хранилище служит ценным ресурсом для стратегического планирования, анализа тенденций и прогнозирования. Компании ускоряют эти процессы, используя инструменты интеграции данных, чтобы наполнить свои хранилища актуальными и актуальными данными. Таким образом, они могут проводить расширенную аналитику и анализ данных для получения действенной информации и стимулирования роста.

В качестве примера рассмотрим транснациональную компанию с офисами по всему миру. Этой компании потребуется комплексное решение для интеграции данных, которое позволило бы объединить данные из различных HR-систем ее дочерних компаний в центральное хранилище данных. Эти унифицированные данные позволяют HR-аналитикам и менеджерам проводить углубленный анализ рабочей силы и принимать решения на основе данных для оптимизации стратегий управления талантами.

Синхронизация данных в реальном времени

Многие инструменты интеграции данных поддерживают работу в режиме реального времени. синхронизация данных, что позволяет предприятиям постоянно синхронизировать свои данные в различных системах. Это особенно полезно в сценариях, где данные часто меняются и принятие решений в реальном времени имеет решающее значение.

Например, розничная компания может использовать инструмент интеграции данных для синхронизации данных в реальном времени между своей локальной системой управления запасами (IMS) и облачной платформой электронной коммерции. Когда клиенты совершают покупки онлайн, инструмент интеграции данных постоянно собирает детали транзакций и обновляет IMS в режиме реального времени. Такая синхронизация гарантирует, что как интернет-магазин, так и физические розничные точки имеют актуальную информацию о товарных запасах, предотвращая возникновение ситуаций, связанных с дефицитом и избытком товара.

Управление данными и соответствие требованиям

Инструменты интеграции данных имеют встроенные функции для обеспечения соблюдения политик управления данными, гарантируя, что данные обрабатываются и управляются в соответствии с нормативными требованиями и внутренними политиками. Например, финансовое учреждение может соблюдать нормативные требования к отчетности, используя современный инструмент интеграции данных, соответствующий всем нормам.

Как работают инструменты интеграции данных?

Современные платформы интеграции данных предлагают простой в использовании пользовательский интерфейс (UI), который упрощает процесс интеграции от начала до конца. Пользовательский интерфейс с возможностью перетаскивания позволяет пользователям создавать полностью автоматизированные конвейеры данных без написания ни единой строчки кода.

Вот как работает типичный инструмент интеграции данных:

1. Извлечение данных: Инструменты интеграции данных предоставляют соединители или адаптеры, которые обеспечивают беспрепятственное подключение к различным источникам данных, таким как базы данных, файлы, API и облачные приложения. Эти инструменты позволяют пользователям настраивать соединения с источниками данных и извлекать необходимые данные без каких-либо запросов или программирования.
2. Преобразование данных: после извлечения данных встроенные преобразования позволяют пользователям манипулировать данными и улучшать их качество. Эти преобразования включают, среди прочего, слияние, соединение/дерево, нормализацию/денормализацию. Некоторые проекты интеграции данных влекут за собой преобразование данных после загрузки данных в место назначения. (ELT), который также поддерживается современными инструментами.
3. Сопоставление данных: Инструменты интеграции данных предоставляют графический пользовательский интерфейс, который упрощает сопоставление данных. Это позволяет пользователям точно сопоставлять элементы данных из разных источников с соответствующими полями целевой модели данных. Сопоставление данных гарантирует, что данные из различных источников могут быть надлежащим образом интегрированы и связаны друг с другом.
4. Загрузка и интеграция данных: После преобразования и сопоставления данных инструмент интеграции данных загружает данные в целевой пункт назначения. Большинство инструментов интеграции данных поддерживают несколько типов загрузки данных, таких как пакетная обработка и потоковая передача данных в реальном времени.
5. Проверка достоверности данных: Многие инструменты интеграции данных предлагают валидация данных возможности проверки точности и полноты интегрированных данных. Пользователи могут определять правила проверки и проверки, чтобы убедиться, что интегрированные данные соответствуют заранее определенным критериям или бизнес-правилам.

Типы решений по интеграции данных

Поставщики интеграции данных регулярно обновляют свои существующие продукты, одновременно запуская инновационные решения, соответствующие достижениям технологий. Существует множество решений по интеграции данных, от ручных до полностью автоматизированных, которые компании используют для своих инициатив, основанных на данных.

Вот некоторые из наиболее часто используемых решений для интеграции данных:

Универсальные инструменты интеграции данных

Это комплексные решения по интеграции данных, которые оптимизируют и автоматизируют весь процесс интеграции данных. Эти платформы оснащены встроенными разъемами, которые обеспечивают подключение к различным базам данных, облачным приложениям и сторонним системам. Благодаря таким функциям, как сопоставление данных, встроенные преобразования данных и управление данными, эти платформы позволяют компаниям управлять и поддерживать свои конвейеры данных от начала до конца.

Комплексные инструменты интеграции данных также называются унифицированными решениями для интеграции данных, поскольку они облегчают множество аспектов управления данными в рамках одного программного пакета, например:

• Извлечение неструктурированных данных
• Интеграция данных
• Перенос данных
• Синхронизация данных
• Управление качеством данных
• Хранилище данных

Инструменты извлечения, преобразования и загрузки (ETL)

Это традиционные инструменты интеграции данных, включающие три отдельных этапа. Прежде всего, инструмент ETL позволяет пользователям подключаться и извлекать данные из различных исходных систем, таких как базы данных, приложения, файлы и API. Затем они преобразуют его в согласованный формат, чтобы обеспечить совместимость и точность. Наконец, они загружают преобразованные данные в целевую систему, к которым впоследствии могут получить доступ и использовать их.

Инструменты извлечения, загрузки и преобразования (ELT)

Эта новая категория инструментов интеграции данных набирает популярность благодаря преимуществам производительности и масштабируемости. Инструменты ELT аналогичны инструментам ETL, но они откладывают этап преобразования данных до тех пор, пока данные не будут загружены в целевую систему. Это означает, что данные непосредственно загружаются в целевую систему в необработанном и собственном виде. Попадая в целевую систему, данные преобразуются и обрабатываются с использованием вычислительной мощности и возможностей целевой системы, часто хранилища данных или облачного хранилища.

Облачные решения для интеграции данных

С ростом внедрения облачных вычислений многие компании переносят свои данные в облако. Облачные решения для интеграции данных позволяют организациям беспрепятственно интегрировать данные из различных источников и управлять ими, как в облаке, так и локально.

Предприятия могут быстро масштабировать свои операции с данными с помощью этих решений по интеграции данных по мере расширения своего бизнеса, избегая необходимости значительных первоначальных инвестиций в инфраструктуру. Такая динамическая масштабируемость гарантирует поддержание оптимальной производительности и эффективности при одновременном снижении риска избыточного выделения или недостаточного использования ресурсов.

Ручная интеграция данных

Ручная интеграция данных — это подход к интеграции данных, при котором операторы-люди объединяют и консолидируют данные вручную без использования каких-либо автоматизированных инструментов или программного обеспечения, описанных выше. Данные из разных источников, таких как базы данных, извлекаются, преобразуются и загружаются в целевую систему посредством кодирования и выполнения запросов.

Хотя ручная интеграция данных может быть осуществима для небольших операций или одноразовых задач, она требует много времени, подвержена ошибкам и неэффективна для управления большими объемами данных. Поэтому предприятия часто используют инструменты и решения для автоматизированной интеграции данных для повышения точности и эффективности.

Топ-10 инструментов интеграции данных

Вот список 10 лучших инструментов интеграции данных, а также их плюсы и минусы:

1. Astera
2. Джиттербит
3. Celigo
4. информатика
5. Pentaho
6. Alooma
7. Talend
8. Altova
9. SnapLogic
10. IBM

Astera

Astera представляет собой комплексную платформу интеграции данных, основанную на автоматизация и искусственный интеллект (ИИ). От извлечения неструктурированных данных из любого источника данных до преобразования, очистки и загрузки данных в место назначения по вашему выбору. создание целых хранилищ данных, Astera предоставляет пакет «все в одном» с пользовательским интерфейсом с возможностью перетаскивания без кода. Это означает, что пользователи получают последовательный, единообразный опыт независимо от того, хотят ли они извлечь данные или создать полноценное хранилище данных.

То, что делает Astera отличная платформа для интеграции данных:

• Интуитивно понятный интерфейс с возможностью перетаскивания
• Извлечение данных с помощью искусственного интеллекта
• Интеграция данных без кода
• Хранилище данных без кода
• Без кода Управление API
• Без кода управление ЭОД
• Готовые соединители
• Встроенный Качество данных функции
• Обширная библиотека встроенных преобразований
• Комплексная автоматизация и оркестровка процессов

Узнайте, как Astera предоставил DexKo Global полномочия добиться экономии времени более 40%.

Джиттербит

Jitterbit — это инструмент интеграции данных, который позволяет компаниям устанавливать API-соединения с приложениями и сервисами. Как и другие инструменты интеграции данных, он позволяет им объединять данные из нескольких источников для инициатив BI. Пользователи также могут использовать функции искусственного интеллекта для ускорения процессов.

Однако он отстает от конкурентов, когда дело касается возможностей ведения журнала, отладки и контроля версий. Кроме того, пользовательский интерфейс нуждается в улучшении, чтобы он был интуитивно понятен, как и другие инструменты. Более высокую цену может быть трудно оправдать, особенно если это не универсальное решение для интеграции данных.

Лучший сценарий использования: Простые задачи интеграции и миграции данных, включающие поток данных, синхронизацию и консолидацию системы.

Celigo

Селиго - это платформа интеграции как услуга (iPaaS) это позволяет предприятиям подключаться к приложениям и автоматизировать задачи. Подобно решениям для интеграции данных, он предлагает множество функций, включая встроенные соединители и визуальный пользовательский интерфейс.

По словам пользователей, использование Celigo для EDI-транзакции является сложным и неинтуитивным. Платформу также необходимо улучшить, чтобы она не сталкивалась с узкими местами по мере увеличения объема данных, что приводит к увеличению времени загрузки.

Лучший сценарий использования: Синхронизация платформ электронной коммерции с серверными системами.

информатика

Informatica предлагает облако корпоративного уровня решения для управления данными. Он также предоставляет инструмент интеграции данных на основе ETL, позволяющий предприятиям объединять данные из различных источников.

Несмотря на то, что он предоставляет множество услуг и инструментов, гражданским интеграторам становится все сложнее ориентироваться в нем из-за совершенно разных интерфейсов. По данным популярных каналов обзора, таких как Gartner, пользователям сложно отлаживать сопоставления и рабочие процессы. Некоторые из его преобразований потребляют значительные объемы памяти и вычислительных ресурсов. Кроме того, пользователям приходится работать с несколькими клиентами и инструментами только для развертывания и мониторинга одного рабочего процесса. Эти неудобства делают кривую обучения долгой и крутой, что не оправдывает более высоких цен.

Лучший сценарий использования: Управление данными, интеграция и управление между источниками и системами.

Pentaho

Pentaho — это прежде всего инструмент бизнес-аналитики; однако он предлагает элементарные возможности интеграции данных. Он также предоставляет услуги OLAP и множество инструментов, включая интеллектуальный анализ, извлечение и миграцию данных.

По отзывам покупателей, настройка Pentaho — сложный процесс, требующий частого тестирования. Его визуализация данных должна предлагать больше возможностей настройки, чтобы конкурировать с конкурентами. Кроме того, он изначально не поддерживает более широкий спектр источников данных. Обработка ошибок может стать серьезной проблемой, поскольку журналы ошибок не предоставляют подробной информации.

Лучший сценарий использования: Бизнес-аналитика и отчетность.

Alooma

Alooma — это конвейер данных как сервисная платформа, которая позволяет предприятиям интегрировать данные из различных источников. Компания была приобретена Google в 2019 году.

Будучи платформой извлечения и загрузки, Alooma позволяет разработчикам преобразовывать данные только с помощью среды Python под названием Code Engine. Кроме того, он изначально поддерживает только несколько источников и мест назначения данных. Более того, после приобретения Google пользователи больше не могут интегрироваться с AWS. Документация Alooma имеет значительные возможности для улучшения, а служба поддержки клиентов должна быть более отзывчивой.

Лучший сценарий использования: Создание конвейеров данных для анализа данных.

Talend

Talend, ныне приобретенная Qlik, предлагает решения для управления данными для бизнеса. К ним относятся, среди прочего, интеграция, подготовка, качество и управление данными.

Настройка может быть утомительной и сложной. В отличие от других платформ интеграции данных без кода, таких как Asteraпользователи должны иметь возможность писать код, чтобы использовать все возможности Talend. Особенно это касается сложных преобразований. Кроме того, пользователи Talend часто жалуются на некачественный пользовательский интерфейс и отсутствие документации, что затрудняет навигацию по платформе бизнес-пользователям.

Лучший сценарий использования: Извлечение, преобразование и загрузка данных из нескольких источников.

Altova

Altova — это инструмент интеграции данных, в котором основное внимание уделяется преобразованию и сопоставлению данных с использованием XML, JSON и других форматов файлов. Он использует интегрированную среду разработки на базе Windows, позволяя пользователям преобразовывать данные с помощью графического пользовательского интерфейса.

В отличие от других инструментов интеграции данных, Altova — это, главным образом, инструмент преобразования и картирования данных. Это означает, что он обслуживает только базовые проекты интеграции данных. Он может конвертировать данные из одного формата в другой.

Лучший сценарий использования: Преобразование данных и сопоставление форматов файлов.

SnapLogic

SnapLogic — это платформа iPaaS, предлагающая возможности интеграции приложений, облака и данных. По сравнению с более комплексными платформами интеграции данных SnapLogic предоставляет относительно узкий набор функций, в основном сосредоточенных на встроенных разъемах, пакетной обработке в реальном времени, качестве данных и безопасности.

Одним из основных недостатков является отсутствие Git интеграция с популярными системами контроля версий. Более того, в его пользовательском интерфейсе отсутствуют функции, упрощающие навигацию бизнес-пользователям. Документация также неглубока, особенно когда дело касается обработки ошибок и пакетов Snap.

Лучший сценарий использования: Объединение данных из нескольких источников.

IBM

IBM предлагает InfoSphere DataStage, инструмент ETL, для интеграции данных. Этот инструмент позволяет пользователям понимать, очищать и преобразовывать свои данные. Он обеспечивает возможности массово-параллельной обработки (MPP) для масштабируемости и гибкости.

По мнению пользователей авторитетных обзорных каналов, IBM InfoSphere сложна в плане первоначальной настройки. Кроме того, пользовательский интерфейс не настолько интуитивно понятен, как ожидал бы бизнес-пользователь, что делает инструмент сложным и трудоемким. Сообщения об ошибках также не требуют пояснений, что еще больше увеличивает ненужные задержки.

Лучший сценарий использования: Централизация данных из различных источников в одном месте.

Выбор правильного решения для интеграции данных

Рынок изобилует всевозможными инструментами интеграции данных и поставщиками услуг. Выбор правильного решения для интеграции данных является стратегически важным решением. Предприятиям следует учитывать все факторы, чтобы обеспечить плавную интеграцию выбранного решения с существующим стеком данных. Эти факторы могут включать в себя:

Размер бизнеса

Компания должна убедиться, что выбранное решение по интеграции данных соответствует ее потребностям. Например, потребности небольшого стартапа в интеграции данных будут сильно отличаться от потребностей крупной транснациональной корпорации. Решение, которое может идеально работать для малого бизнеса, может оказаться недостаточно масштабируемым или надежным, чтобы справиться со сложностями, с которыми сталкиваются крупные предприятия.

Масштабируемость

Объем данных напрямую влияет на производительность процесса интеграции. По мере роста бизнеса объем данных, которые они генерируют и обрабатывают, также увеличивается. Решение по интеграции данных должно быть масштабируемым, чтобы приспособиться к растущим объемам данных без ущерба для производительности и создания узких мест. Крайне важно убедиться, что интеграционное решение может эффективно обрабатывать объем входящих данных, чтобы избежать задержек при обработке данных и синхронизации.

Доступный бюджет

Внедрение инструмента интеграции данных предполагает различные затраты, такие как плата за лицензирование и инфраструктуру, текущее обслуживание, обучение и поддержку. Различные решения имеют разные модели ценообразования, и их цены могут значительно различаться в зависимости от таких факторов, как объем данных, возможности обработки и дополнительные функции. Поэтому предприятия должны проявлять должную осмотрительность, чтобы избежать привязки к поставщику или перерасхода средств на ненужные функции.

Обязательные функции

Каждый инструмент интеграции данных предлагает различные функции и возможности. Однако некоторые основные функции обычно считаются важными из-за их важности для обеспечения плавной интеграции. Эти факторы включают в себя:

• Удобный пользовательский интерфейс с возможностью перетаскивания
• Поддержка широкого спектра источников и мест назначения данных.
• Встроенная библиотека преобразований
• Возможности пакетной обработки и интеграции в реальном времени
• Управление качеством данных
• Функции обработки ошибок и мониторинга
• Функции управления данными, безопасности и соответствия требованиям
• Возможности автоматизации и оркестрации процессов

Время развертывания

У организаций часто возникают срочные бизнес-задачи, которые требуют быстрой реализации и получения результатов. Длительный процесс развертывания задерживает доступ к критически важным данным и затрудняет принятие решений. Эти проблемы могут привести к упущенным возможностям или конкурентным недостаткам. Решение для интеграции данных, которое можно быстро развернуть, позволяет предприятиям быстро воспользоваться открывающимися возможностями. Таким образом, время окупаемости является решающим фактором, который следует учитывать при выборе инструмента интеграции данных.

Репутация поставщика решений по интеграции данных

Надежные поставщики решений принимают все меры, чтобы предложить хорошо протестированные и многофункциональные решения, подкрепленные надежной поддержкой клиентов и регулярными обновлениями. Их репутация построена на удовлетворении существующих клиентов и успешных внедрениях, что вселяет уверенность в потенциальных покупателей. Выбор надежного поставщика снижает риск ненужных затрат, проблем с интеграцией данных или недостаточной поддержки на критических этапах проекта интеграции.

Например, поставщик с солидной репутацией в сфере реализации сложных проектов по интеграции данных в финансовом секторе будет более безопасным выбором для финансового учреждения, стремящегося безопасно интегрировать конфиденциальные данные клиентов.

Преимущества инструментов интеграции данных

В условиях огромного притока информации из множества исходных систем компаниям необходимо активно обрабатывать пять V данных: ценность, разнообразие, скорость, достоверность и объем. Вот некоторые преимущества инструментов интеграции данных для бизнеса:

Улучшенное принятие решений

Программное обеспечение для интеграции данных помогает получить SSOT с точной и актуальной информацией, что значительно улучшает процесс принятия бизнес-решений.

Более того, платформы интеграции данных позволяют предприятиям извлекать и анализировать конкретные данные, такие как предпочтения клиентов, что приводит к более целенаправленным маркетинговым кампаниям и персонализированным стратегиям продаж.

Автоматизированные бизнес-процессы

Инструменты интеграции данных автоматизируют различные бизнес-процессы, включая привлечение клиентов и выполнение заказов. Пользователи могут использовать эти инструменты для автоматизации передачи данных из нескольких источников, например, маркетинговых платформ, в центральное место. Это интегрированное хранилище данных гарантирует, что сведения о клиентах постоянно обновляются во всех соответствующих системах. В результате, когда новый клиент регистрируется или взаимодействует с компанией, платформа интеграции данных автоматически распространяет и синхронизирует его информацию во всех системах в режиме реального времени.

Снижение затрат

Когда в организации имеется несколько систем данных, ее данные, скорее всего, разбросаны по различным платформам и отделам. Это приводит к неэффективности и дублированию усилий, неоправданному увеличению затрат. Инструменты интеграции данных могут помочь предприятиям сократить эти расходы за счет устранения необходимости поддерживать избыточные системы данных, такие как отдельные базы данных, приложения или программное обеспечение, которые часто возникают из-за практики разрозненных данных.

Кроме того, предприятия также могут сократить прямые и косвенные затраты, связанные с:

• Труд, работа
• Инфраструктура
• Ошибки в данных
• Неэффективное принятие решений
• Приобретение и удержание клиентов

Улучшенное обслуживание клиентов

Централизованное хранилище данных позволяет предприятиям лучше понимать потребности и предпочтения отдельных клиентов. Оперативная аналитика на основе данных обеспечивает индивидуальное взаимодействие с клиентами, что приводит к улучшению обслуживания клиентов. Например, представитель службы поддержки клиентов может получить доступ ко всей истории взаимодействия клиента с компанией, что позволяет ему отвечать на запросы с учетом контекста и сочувствия.

Улучшенное соответствие требованиям и безопасность

Централизация данных позволяет предприятиям внедрять более надежные методы управления данными. Это также позволяет им соблюдать такие правила, как Общий регламент по защите данных (GDPR) или Закон о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA).

Предприятия могут удовлетворить требования соответствия с помощью инструментов интеграции данных, которые поддерживают всестороннее происхождение и историю данных. Эти инструменты могут создавать подробные отчеты, описывающие весь путь данных от источника до конечного пункта назначения. Сюда входит информация о преобразованиях данных, передаче данных между системами и любых изменениях, внесенных на этом пути.

Более того, инструменты интеграции данных часто имеют функции, обеспечивающие контроль доступа, шифрование данных и возможности аудита. Эти функции позволяют предприятиям обеспечить дополнительную защиту конфиденциальных данных. Поддержание централизованного центра данных облегчает последовательное отслеживание данных, что имеет решающее значение для демонстрации соответствия во время проверок и аудитов регулирующих органов.

Повышенная гибкость и сотрудничество

Объединение данных из различных источников в единое представление значительно улучшает доступность данных во всей организации, что позволяет заинтересованным сторонам отслеживать рыночные показатели и оперативно реагировать на изменения рынка.

Инструменты интеграции данных также служат мостом для беспрепятственного обмен данными и сотрудничество, устраняя разрозненность информации в разных отделах.

Выводы

Интеграция данных — это непрерывный и непрерывный процесс. Он включает в себя определение масштаба, постановку целей, а также формулирование и реализацию эффективных мер. стратегии управления данными для достижения целей.

Как только появится ясность в отношении бизнес-требований, следующим шагом станет выбор подходящего инструмента интеграции данных, например Astera, который обещает эффективно и действенно удовлетворить эти требования. Однако выбор решения для интеграции данных требует тщательного рассмотрения нескольких факторов, обсуждавшихся выше, наиболее важными из которых являются бизнес-требования. Устранив эти факторы, организации могут встать на путь достижения SSOT и принятия решений на основе данных.