В этом полезном руководстве мы объясним, что такое интеграция данных, как она работает, ее преимущества и варианты использования, а также все различные методы и технологии, используемые для интеграции данных в современной бизнес-среде, основанной на искусственном интеллекте.

Что такое интеграция данных?

В научных работах интеграция данных позиционируется как мост между изолированными хранилищами данных и содержательной информацией. Основополагающая работа Ленцерини 2002 года Была формализована идея сопоставления нескольких исходных схем с «глобальной» схемой для обеспечения согласованности запросов, а недавние обзоры показывают, как эти принципы теперь распространяются на облачные ETL-процессы, федерацию в реальном времени и семантические графовые модели.

В литературе показано, что интеграция данных — это не столько модные инструменты, сколько строгие методы — сопоставление схем, логика преобразования и отслеживание происхождения — которые превращают разнородные входные данные в достоверную информацию, готовую к анализу. Для тех, кто хочет понять, что такое интеграция данных, вот определение:

Интеграция данных — это процесс объединения данных из нескольких разнородных источников в единый набор данных или представление в реальном времени, чтобы аналитики, операционные системы и модели ИИ могли запрашивать их, как если бы они поступили из одного места. Для предприятий интеграция данных улучшает бизнес-аналитику, отчетность, принятие решений и операционную эффективность.

Процесс интеграции данных

Интеграция данных является ключевым компонентом более широкой процесс управления данными, служащая основой почти для всех инициатив, основанных на данных. Она позволяет компаниям оставаться конкурентоспособными и инновационными в среде, все больше ориентированной на ИИ и данные, за счет:

• • Упорядочение аналитика данных, бизнес-аналитика (BI) и, в конечном итоге, принятие решений
  • Предоставление ИИ надежных, готовых к использованию данных
  • Сокращение цикла итерации продукта до дней
  • Сглаживание кривой затрат на эксперименты с ИИ

Конечная цель интеграции данных — поддержка организаций в демократизации их инициатив, основанных на данных, путем отделения производителей данных (источников) от потребителей данных. Каждый в организации получает более упрощенный доступ к данным в зависимости от своих ролей и обязанностей, как хранилища данных сломаны. Это дает им гибкость для развития без повторного реорганизация своих конвейеров данных, что является дорогостоящим мероприятием.

Почему интеграция данных важна?

Теперь, когда мы разобрались с определением интеграции данных, давайте поговорим о том, почему она так важна в 2026 году.

Ландшафт данных стал более сложным и динамичным, чем когда-либо прежде. Организации сталкиваются с взрывным ростом данных из все большего числа и разнообразия источников: Интернет вещей (IoT), приложения искусственного интеллекта (AI), многочисленные облачные платформы, приложения SaaS и, конечно, устаревшие системы. Без единой стратегии по объединению этих данных компании работают с неполными и разрозненными представлениями о своих операциях, клиентах и ​​рынке. Отсутствие единый источник истины (SSOT) препятствует эффективному анализу и принятию решений на основополагающем уровне.

Учитывая последние достижения в области данных и искусственного интеллекта, интеграция данных больше не ограничивается устранением разрозненности данных или улучшением качества данных. Она важна, поскольку позволяет организациям:

• • Предоставлять готовые к использованию данные для моделей аналитики и машинного обучения
  • Сократите время между обнаружением и действием с помощью автоматизированных конвейеров в режиме реального времени.
  • Выявляйте тенденции, закономерности и возможности путем объединения источников данных
  • Предоставьте клиентам единообразный и контекстно-ориентированный опыт на всех каналах.

Электронная книга: Повышение гибкости бизнеса с помощью интеграции данных

Бесплатная загрузка

Два подхода к интеграции данных

В первую очередь организации могут интегрировать данные одним из двух способов: вручную с помощью кодирования или с использованием автоматизации, хотя степень автоматизации обычно варьируется в зависимости от стремления организации к внедрению новейших методов и решений интеграции.

Ручная интеграция данных

Ручная интеграция данных основана на написанном вручную коде и скриптах для перемещения данных между системами. Инженеры обычно используют SQL, Python, скрипты оболочки или API-интерфейсы, специфичные для источника, для извлечения записей, преобразования их в требуемую структуру и загрузки их на склад или в операционное хранилище. Интеграция данных может быть сложной задачей потому что разработчикам и инженерам необходимо:

• • Создание и поддержка двухточечных соединителей для каждого источника
  • Сопоставляйте поля, преобразуйте типы данных и применяйте бизнес-правила в коде
  • Планируйте задания и контролируйте их выполнение с помощью настраиваемых рабочих процессов
  • Обновляйте скрипты всякий раз, когда меняются схемы или появляются новые источники.

Хотя этот подход может подойти для очень небольших организаций с ограниченными объемами данных или для разовых задач интеграции, он, как правило, требует много времени, подвержен ошибкам и его трудно масштабировать по мере роста объемов данных.

Автоматизированная интеграция данных

Современные предприятия все больше полагаются на автоматизированные методы интеграции данных для эффективного управления растущими потребностями в данных и получения своевременной информации. Автоматизация интеграции данных использует ИИ, специализированное программное обеспечение, инструменты и платформы для оптимизации и автоматизации всего процесса интеграции. Эти решения могут автоматически выполнять различные задачи в процессе интеграции данных, в частности, извлекать данные из различных источников, преобразовывать их в соответствии с предопределенными правилами и загружать их в целевую систему без ручного вмешательства.

Широкая доступность современные инструменты интеграции данных с возможностями ИИ означает, что интеграция приложений и данных больше не ограничивается только техническими группами. Вместо этого она выходит за рамки ИТ и служит основой, которая позволяет бизнес-пользователям, также называемым гражданскими интеграторами, брать на себя ответственность за свои собственные проекты по работе с данными. Поставщики внедряют новейшие технологии, включая разговорный ИИ и агентов ИИ, в свои интеграционные платформы для предоставления полностью автономного решения по интеграции данных.

Как работает интеграция данных?

Что касается процесса интеграции, его можно организовать так, чтобы он выполнялся в режиме реального времени, пакетно или непрерывно посредством потоковой передачи.

Для интеграции данных организации обычно выполняют следующие основные шаги:

1. Идентификация источников данных

Первый шаг — рассмотреть, откуда берутся ваши данные и чего вы хотите добиться с их помощью. Это означает, что вам нужно будет определить источники данных, из которых вам нужно интегрировать данные, и тип данных, которые они содержат. Например, в зависимости от вашей организации и ее требований, они могут включать несколько базы данных, электронные таблицы, облачные сервисы, API и т. д.

2. Удаление данных

Как только вы определитесь с источниками, вам нужно будет извлекать данные из каждого источника и переместить его в зону подготовки. Современные организации используют искусственный интеллект инструменты для автоматизации процесса извлечения данных.

3. Отображение данных

Отображение данных включает определение того, как данные из разных источников соответствуют друг другу. Более конкретно, это процесс сопоставления полей из одного источника с полями в другом. Инструменты картографирования данных ИИ автоматизируют этот шаг, поскольку они предоставляют интуитивно понятный пользовательский интерфейс с функцией перетаскивания, гарантируя, что гражданские интеграторы могут легко сопоставлять данные и построение конвейеров данных.

4. Улучшение качества данных

При консолидации данных вы часто обнаружите ошибки, дубликаты или отсутствующие значения. Управление качеством данных на этом этапе будет гарантировать, что только полезные данные заполняют ваши целевые системы. Это включает проверку данных на неполноту, неточности и другие проблемы и их решение с помощью автоматизированные инструменты качества данных.

5. Преобразование данных

У вас могут быть данные в различных форматах, структурах или даже языках, когда ваши источники данных разрозненны. Вам нужно будет преобразовать и стандартизировать эти данные, чтобы они были согласованными и соответствовали требованиям вашей целевой системы или базы данных. Организации используют специализированные инструменты для преобразования данных поскольку этот процесс утомителен, если выполнять его вручную. процесс преобразования данных обычно включает в себя применение соединений деревьев и фильтров, объединение наборов данных, нормализацию/денормализацию данных и т. д.

6. Загрузка данных

Следующий шаг — загрузка данных в центральное хранилище, например, базу данных или хранилище данных, размещенное в облаке. Загрузка только полезных данных в эту центральную систему хранения гарантирует точный анализ, что в свою очередь улучшает принятие бизнес-решений. Помимо точности данных, также важно, чтобы данные были доступны как можно скорее. Сегодня организации часто используют облачные хранилища данных или данные озер воспользоваться неограниченной производительностью, гибкостью и масштабируемостью облака.

7. Анализ

После того, как у вас есть интегрированный набор данных, он готов к использованию. В зависимости от ваших требований вам может потребоваться использовать комбинацию различных инструментов, таких как программное обеспечение BI, инструменты отчетности или платформы для анализа данных для принятия решений.

Процесс интеграции данных на этом не заканчивается: полученные знания могут побудить вас внести коррективы в общую стратегию интеграции данных.

Подробно изучите интеграцию облачных данных с помощью этого руководства

Подробнее

Преимущества интеграции данных

Помимо обеспечения единого представления данных всей организации, интеграция данных приносит им множество преимуществ.

Усовершенствованное принятие решений

Интеграция данных устраняет необходимость в трудоемкой сверке данных и гарантирует, что все сотрудники организации работают с согласованной и актуальной информацией. Имея в своем распоряжении информационные хранилища и SSOT, руководители высшего звена могут быстро анализировать тенденции и выявлять возможности. Следовательно, они принимают более обоснованные решения, причем гораздо быстрее.

Экономия затрат

Экономия средств является неоспоримым преимуществом интеграции данных. Первоначальные инвестиции в технологии интеграции данных перевешиваются долгосрочной экономией и увеличением прибыльности, к которым они приводят. Интеграция данных оптимизирует процессы, сокращая дублирование усилий и ошибки, вызванные разнородными источниками данных. Таким образом, ваша организация сможет лучше распределять и эффективно использовать свои ресурсы, что приведет к снижению операционных расходов.
Например, компания розничной торговли не только получает возможность просмотра своих запасов в режиме реального времени за счет интеграции данных о продажах в единую базу данных, но и снижает затраты на хранение запасов.

Лучшее качество данных

Тот факт, что данные проходят строгие этапы очистки, такие как профилирование и проверка, применение правил качества данных, исправление пропущенных значений и т. д., означает, что вы можете принимать важные бизнес-решения с более высоким уровнем уверенности.

Повышение операционной эффективности

Благодаря объединению разрозненных источников данных в единую целостную систему задачи, которые когда-то требовали часов ручного труда, теперь можно автоматизировать. Это не только экономит время, но и снижает риск ошибок, которые в противном случае станут узким местом конвейера данных. В результате ваша команда может сосредоточиться на более стратегических задачах, а интеграция данных оптимизирует рутинные процессы.

Улучшенная безопасность данных

Гораздо проще защитить данные, консолидированные в одном месте, чем защищать несколько мест хранения. Таким образом, безопасность является еще одним аспектом, который приносит организациям большую пользу. Современный программное обеспечение для интеграции данных позволяют вам защищать данные в масштабах компании различными способами, например, применяя контроль доступа, используя расширенные методы шифрования и аутентификации и т. д.

Каковы различные методы интеграции данных?

Методы интеграции данных ссылаются на различные подходы к объединению данных. В зависимости от требований вашего бизнеса вам, возможно, придется использовать комбинацию из двух или более из этих методов. К ним относятся:

• • Извлечение, преобразование, загрузка (ETL): Извлечение, преобразование и загрузка (ETL) включает в себя извлечение данных из нескольких источников, преобразование наборов данных в единый формат и загрузку их в целевую систему.
  • Извлечение, загрузка, преобразование (ELT): ELT (извлечение, загрузка и преобразование) процесс извлекает данные, загружает их в информационное хранилище, а затем преобразует его, используя вычислительную мощность хранилища.
  • Сбор измененных данных (CDC): Сбор данных об изменениях это способ интеграции данных путем выявления и фиксации только изменений, внесенных в базу данных.
  • Интеграция корпоративных данных: Интеграция корпоративных данных представляет собой комплексную стратегию, которая обеспечивает единое представление данных для улучшения принятия решений на основе данных и повышения операционной эффективности на уровне предприятия.
  • Виртуализация данных: Виртуализация данных позволяет организациям получать доступ к данным из разнородных источников и управлять ими, создавая логический уровень, который абстрагирует сложность источников данных и обеспечивает интегрированное представление данных без их физического перемещения.
  • Интеграция промежуточного программного обеспечения: Интеграция промежуточного ПО фокусируется на обеспечении связи и передачи данных между системами, часто включая преобразование данных, сопоставление и маршрутизацию. Думайте о нем как о посреднике, который соединяет различные программные приложения, позволяя им работать вместе как единое целое.

Связанный: 11 методов и технологий интеграции данных

Изучите 10 лучших инструментов интеграции данных

Подробнее

Как инструменты интеграции данных упрощают процесс

Современные платформы берут на себя большую часть тяжелой работы по интеграции данных. Сегодня у потребителей есть много вариантов выбора, когда дело касается технологий интеграции данных. От базовых инструментов ETL до полноценных платформы интеграции данных, решение существует для каждого бизнеса. Исследования и аналитические отчеты указывают на пять вариантов дизайна, которые оказывают наибольшее влияние на повседневную работу:

Автоматизация прежде всего

Организации всегда стремятся оптимизировать и ускорить поток данных из исходных систем в единый приемник. Те, кто уже автоматизировал некоторые задачи интеграции данных, стремятся сделать шаг вперёд. Именно здесь Интеграция на основе ИИ Платформы доказывают свою ценность, предлагая такие возможности, как создание сквозных конвейеров данных с использованием разговорного ИИ.

Визуальная разработка без кода/с малым кодированием

Пользовательские интерфейсы с функцией перетаскивания позволяют пользователям связывать поля, применять преобразования и просматривать результаты. Шаблоны и библиотеки готовых коннекторов сокращают время настройки и устраняют необходимость в пользовательском коде для распространенных систем. Некоторые поставщики также предоставляют возможность создавать собственные коннекторы с помощью API. Исследования показывают, что визуальное отображение уже используется в семидесяти процентах проектов интеграции и ценится за более быструю доставку и меньшее количество ошибок. Современные инструменты делают шаг вперед, полностью передавая задачи отображения данных ИИ. Эти возможности демократизируют процессы интеграции данных, упрощая работу бизнес-пользователей с данными.

Лучшее управление качеством данных

По сравнению с решениями, написанными вручную, автоматизированные конвейеры интеграции данных, которые могут обрабатывать меняющиеся источники данных, лучше оснащены для решения проблем качества данных в исходных данных. Многие платформы имеют встроенные функции и преобразования качества данных, такие как очистка данных, профилирование данных, правила качества данных и т. д., которые упростить управление качеством данных.

5 лучших практик интеграции данных

Интеграция данных — это нечто большее, чем просто объединение источников данных и загрузка их в централизованный репозиторий. Для успешной интеграции данных требуется тщательное планирование и соблюдение некоторых передовых практик:

• • Определите четкие цели, прежде чем приступать к проекту по интеграции данных. Это обеспечивает дорожную карту и цель для всех усилий. Это также помогает установить ожидания и гарантировать, что проект принесет ощутимую бизнес-ценность.
  • Выберите метод интеграции, который наилучшим образом соответствует целям вашей организации и источникам данных.
  • Внедрение проверок качества данных, очистки и проверки процессов для поддержания согласованности и точности. Ваши усилия дадут желаемые результаты только в том случае, если интегрированные данные здоровы. Это простой случай «мусор на входе, мусор на выходе».
  • Всегда выбирайте масштабируемую архитектуру интеграции, которая может справиться с ростом данных без узких мест производительности. Это может включать использование распределенных систем, облачных решений или технологий хранилищ данных, разработанных для масштабируемости.
  • Убедитесь, что ваша организация соответствует отраслевым и нормативным стандартам, таким как GDPR и HIPAA при интеграции данных внедряйте надежные меры безопасности, шифрования и контроля доступа.

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

Подробнее

8 вариантов использования интеграции данных

Бизнес-аналитика (BI) и хранение данных: Используйте интеграцию данных для объединения информации из разных источников и операционных систем в центральное хранилище данных. Это дает вам единое представление, делая отчетность и аналитику более эффективными. Затем вы можете принимать более обоснованные решения на основе данных и получать информацию об эффективности вашего бизнеса.

Интеграция данных управления взаимоотношениями с клиентами (CRM): Интегрируйте данные о клиентах из разных точек взаимодействия, таких как системы продаж, маркетинга и поддержки. Это поможет вам улучшить обслуживание клиентов, персонализировать взаимодействие и более эффективно направить свои маркетинговые усилия.

Интеграция данных электронной коммерции: Подключайте и синхронизируйте данные между вашими платформами электронной коммерции, системами управления запасами и другими серверными системами. Это обеспечивает точную информацию о продукте, уровне запасов и оптимизированную обработку заказов.

Интеграция данных цепочки поставок: Интегрируйте данные по всей цепочке поставок: от закупок и производства до распределения и логистики. Это улучшает прозрачность всего процесса цепочки поставок, снижает неэффективность и оптимизирует уровень запасов.

Интеграция данных здравоохранения: Интегрируйте данные пациентов из электронных медицинских карт (EHR), лабораторных систем и других приложений здравоохранения. Интеграция медицинских данных позволяет получить комплексное представление информации о пациенте, что приводит к улучшению ухода за пациентами и результатам лечения.

Интеграция данных по кадрам (HR): Интегрируйте данные HR из различных систем, включая расчет заработной платы, подбор персонала и управление сотрудниками. Это обеспечивает точную и актуальную информацию о сотрудниках, оптимизирует HR-процессы и отчетность о соответствии требованиям.

Интеграция данных по слияниям и поглощениям (M&A): Когда ваша организация подвергается слияниям или поглощениям, используйте интеграцию данных для объединения информации из разрозненных систем для плавного перехода. Это включает в себя объединение баз данных клиентов, финансовых систем и других операционных данных.

Интеграция Интернета вещей (IoT): Подключайте и интегрируйте данные с ваших устройств Интернета вещей в центральные системы для анализа. Это особенно полезно в таких отраслях, как производство, сельское хозяйство и умные города, где данные от датчиков и устройств имеют решающее значение для принятия решений.

Сделайте первый шаг к бесшовной интеграции данных

Скачать бесплатную пробную версию