Что такое интеграция данных? Определение, преимущества и лучшие практики

Что такое интеграция данных?

Интеграция данных — это различные способы объединения и централизации организационных данных в единую систему. облачное хранилище данных или озеро данных для различных целей. Эта статья представляет собой полное руководство по интеграции данных, охватывающее ее определение, типы и методы, преимущества, проблемы, варианты использования и лучшие практики.

Определение интеграции данных

Интеграция данных — это стратегический процесс, который объединяет данные из нескольких источников, чтобы предоставить организациям единое представление для более глубокого анализа, принятия обоснованных решений и целостного понимания своих бизнес-операций.

Интеграция данных является ключевым компонентом более широкой управление данными процесс, служащий основой практически всех инициатив, основанных на данных. Это гарантирует, что предприятия могут эффективно и результативно использовать весь потенциал своих информационных активов. Это дает им возможность оставаться конкурентоспособными и инновационными в условиях, когда все больше внимания уделяется данным, за счет оптимизации анализа данных, бизнес-аналитика (BI)и, в конечном итоге, принятие решений.

Конечная цель интеграции данных — поддержка организаций в их инициативах, основанных на данных, путем предоставления доступа к самым последним данным. Другими словами, интеграция данных означает разрушение разрозненные хранилища данных и предоставление предприятиям единый источник истины (SSOT). Концепция SSOT подразумевает, что данные должны быть точными, согласованными и легко доступными для использования во всей организации, что является критически важным требованием для принятия эффективных бизнес-решений.

Интеграция данных — это не просто техническая задача. Вместо этого он выходит за рамки ИТ и служит основой, которая позволяет бизнес-пользователям брать на себя ответственность за свои собственные проекты обработки данных.

Интеграция данных против приема данных

Оба формата прием данных и интеграция данных являются важными процессами в управлении данными. Однако они служат разным целям. В то время как прием данных фокусируется на переносе данных в среду хранения или обработки, интеграция данных выходит за рамки и унифицирует, преобразует и готовит данные для анализа и принятия решений.

Вот основные различия между этими двумя процессами:

Интеграция данных против интеграции приложений

Интеграция приложений — еще одна концепция, которая часто используется в этой сфере. Важно различать интеграцию приложений и интеграцию данных, тем более что они часто дополняют друг друга в обеспечении бесперебойной работы.

В то время как интеграция приложений направлена ​​на то, чтобы обеспечить совместную работу программных приложений путем обмена данными, последняя направлена ​​на консолидацию и гармонизацию данных из разрозненных источников для анализа и принятия решений. Еще раз, у нас есть таблица ниже, чтобы обобщить различия между ними:

Как работает интеграция данных?

Процесс интеграции данных может оказаться непростой задачей, особенно если вы имеете дело с несколькими источниками данных. Каждый источник может иметь свой собственный формат, структуру и стандарты качества, поэтому крайне важно разработать надежную стратегию интеграции данных.

Кроме того, вам необходимо спланировать свой проект, чтобы обеспечить точность и своевременность данных на протяжении всего процесса. Преодоление этих проблем часто требует использования специализированных инструменты интеграции данных которые упрощают процесс и предоставляют единый, надежный набор данных для принятия обоснованных решений и анализа.

Что касается процесса, то он может осуществляться в режиме реального времени, в пакетном режиме, посредством потоковой передачи и т. д. Однако в целом процесс интеграции данных включает в себя следующие ключевые этапы:

1. Определение источников данных

Первый шаг — подумать, откуда берутся ваши данные и чего вы хотите с их помощью достичь. Это означает, что вам необходимо определить источники данных, данные из которых необходимо интегрировать, и тип содержащихся в них данных. Например, в зависимости от вашей организации и ее требований это могут быть базы данных, электронные таблицы, облачные сервисы, API и т. д.

2. Извлечение данных

После того, как вы определились с источниками, вам нужно будет разработать эффективный план извлечения информации для получения данных из каждого источника. Современные организации используют передовые инструменты извлечения данных для доступа и получения соответствующей информации. Эти инструменты основаны на алгоритмах искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) и автоматизируют весь процесс извлечения, включая извлечение данных документа.

3. Преобразование данных

Преобразование извлеченных данных является следующим шагом в интеграции данных. У вас могут быть данные в разных форматах, структурах или даже на языках, если ваши источники данных несопоставимы. Вам потребуется преобразовать и стандартизировать его, чтобы он был единообразным и отвечал требованиям целевой системы или базы данных.

Организации используют специализированные инструменты преобразования данных поскольку этот процесс может стать утомительным, если выполнять его вручную. Преобразование данных обычно включает в себя применение соединений деревьев и фильтров, объединение наборов данных, нормализацию/денормализацию данных и т. д.

4. Улучшение качества данных

При консолидации данных вы обнаружите, что они часто содержат ошибки, дубликаты или пропущенные значения. Надежный управление качеством данных Framework гарантирует, что в ваши целевые системы будут поступать только достоверные данные. Он включает в себя проверку данных на предмет неполноты, неточностей и других проблем и их решение с помощью автоматизированных средств. инструменты качества данных.

5. Отображение данных

Отображение данных включает определение того, насколько данные из разных источников соответствуют друг другу. Точнее, это процесс сопоставления полей из одного источника с полями из другого. Таким образом, это очень важный шаг в интеграции данных. Инструменты сопоставления данных автоматизировать этот шаг, поскольку они предоставляют интуитивно понятный пользовательский интерфейс с возможностью перетаскивания, гарантируя, что даже нетехнические пользователи смогут легко отображать данные и создавать конвейеры данных.

6. Загрузка данных

После того как вы правильно сопоставите свои данные, следующим шагом будет их загрузка в центральный репозиторий, например базу данных или хранилище данных. Загрузка только достоверных данных в эту центральную систему хранения гарантирует точный анализ, что, в свою очередь, улучшает процесс принятия бизнес-решений. Помимо точности данных, важно также, чтобы данные были доступны как можно скорее. Сегодня организации часто используют облачные хранилища данных или озера данных, чтобы получить выгоду от неограниченной производительности, гибкости и масштабируемости облака.

7. Синхронизация данных

После первоначальной интеграции настройте механизм непрерывной синхронизации данных. Это могут быть периодические обновления или, в тех случаях, когда данные в режиме реального времени имеют решающее значение, это может включать немедленную синхронизацию по мере появления новых данных. Обратите внимание, что синхронизация данных требует контроля. Таким образом, вам необходимо отслеживать процесс, чтобы выявлять любые сбои или несоответствия в интегрированных данных и обеспечивать его правильную работу.

8. Управление данными и безопасность

Обеспечьте безопасность данных, конфиденциальность и соответствие нормативным требованиям, внедрив политики управления данными. Возможно, вам придется настроить меры контроля доступа, шифрования и аудита для защиты ваших данных, особенно если ваш бизнес работает в строго регулируемой отрасли, например, в сфере финансов или здравоохранения.

9. Управление метаданными

Поддерживайте хранилище метаданных для документирования информации об интегрированных данных. Это должно включать подробную информацию о его источнике, процессах преобразования и бизнес-правилах. Это поможет вам более эффективно понимать и управлять вашей интегрированной средой данных.

10. Анализ

Как только ваши данные будут интегрированы, они готовы к использованию. В зависимости от ваших требований вам может потребоваться использовать комбинацию различных инструментов, таких как программное обеспечение BI, инструменты отчетности или аналитические платформы, для доступа и представления интегрированных данных. Будь то понимание поведения клиентов, оптимизация операций или принятие стратегического выбора, получаемая вами информация является плодом ваших усилий по интеграции данных.

Однако на этом процесс не заканчивается: полученные знания могут привести к корректировке вашей стратегии интеграции данных. Это своего рода петля обратной связи: чем больше вы узнаете из данных, тем лучше вы сможете усовершенствовать процессы интеграции для получения информации в будущем.

Типы интеграции данных

Типы интеграции данных обычно относятся к различным методам интеграции данных, полезным в разных сценариях. Их также называют стратегиями или методами интеграции данных.

С другой стороны, технологии интеграции данных относятся к платформам, инструментам или программным решениям, которые облегчают интеграцию данных.

Методы и стратегии интеграции данных

Это разные способы интеграции данных. В зависимости от требований вашего бизнеса вам, возможно, придется использовать комбинацию двух или более подходов к интеграции данных. К ним относятся:

Извлечь, преобразовать, загрузить (ETL)

ETL уже давно является стандартным способом интеграции данных. Эта стратегия интеграции данных включает извлечение данных из нескольких источников, преобразование наборов данных в согласованный формат и загрузку их в целевую систему. Рассмотрите возможность использования автоматизированных инструментов ETL, чтобы ускорить интеграцию данных и сократить время получения аналитической информации.

Извлечение, загрузка, преобразование (ELT)

Подобно ETL, за исключением последовательности остального процесса, извлечение данных является первым шагом в ELT, который является довольно новым методом интеграции данных. Вместо преобразования данных перед их загрузкой, скажем, в хранилище данных, данные загружаются непосредственно в целевую систему сразу после их извлечения. Преобразование происходит внутри хранилища данных с использованием вычислительной мощности системы хранения.

Система отслеживания измененных данных (CDC)

Сбор данных об изменениях это способ интеграции данных путем выявления и фиксации только изменений, внесенных в базу данных. Это позволяет эффективно и выборочно реплицировать обновления в режиме реального времени или почти в реальном времени между системами, гарантируя, что последующие приложения будут синхронизированы с последними изменениями в исходных данных.

Интеграция корпоративных данных

Когда дело доходит до интеграции данных в организации, ничего более широкого нет. Интеграция корпоративных данных — это целостная стратегия, которая обеспечивает единое представление данных для улучшения процесса принятия решений на основе данных и повышения операционной эффективности на уровне предприятия.

Обычно он поддерживается рядом технологий, таких как инструменты ETL, API и т. д. Выбор технологии зависит от конкретных потребностей предприятия в интеграции данных, существующей ИТ-инфраструктуры и бизнес-целей.

Федерация данных

Объединение данных, также известное как федеративный доступ к данным или федеративная интеграция данных, — это подход, который позволяет пользователям и приложениям получать доступ и запрашивать данные из нескольких разрозненных источников, как если бы они были единой унифицированной системой источников данных. Он обеспечивает способ интеграции и доступа к данным из различных систем без их физической централизации или копирования в единый репозиторий. Вместо этого данные остаются в исходном местоположении, и пользователи могут получать к ним доступ и запрашивать их с помощью единого интерфейса.

Однако объединение данных может вызвать некоторые проблемы с производительностью. Например, он часто опирается на получение данных в реальном времени из нескольких источников, что может повлиять на время ответа на запрос.

Виртуализация данных

Виртуализация данных позволяет организациям получать доступ к данным из разных источников и манипулировать ими без их физического перемещения. Он обеспечивает унифицированное и виртуальное представление данных в базах данных, приложениях и системах. Думайте об этом как о слое, который абстрагирует эти базовые источники данных, позволяя пользователям запрашивать и анализировать данные в режиме реального времени.

Виртуализация данных — это ценный метод интеграции данных для организаций, стремящихся повысить гибкость данных без сложностей традиционных ETL-процессы.

Middleware Integration

Проще говоря, интеграция промежуточного программного обеспечения — это стратегия интеграции данных, которая фокусируется на обеспечении связи и передачи данных между системами, часто включая преобразование, сопоставление и маршрутизацию данных. Думайте об этом как о посреднике, который находится посередине и соединяет различные программные приложения, позволяя им работать вместе как единое целое.

Например, вы можете соединить свою старую локальную базу данных с современным облачным хранилищем данных с помощью интеграции промежуточного программного обеспечения и безопасно переместить данные в облако.

Распространение данных

Распространение данных — это когда информация или обновления автоматически распространяются из одного источника в другой, гарантируя, что все соответствующие стороны имеют доступ к самым последним данным.

Например, предположим, что у вас есть база данных цен на продукты, и вы вносите изменения в эти цены в одном центральном месте. Теперь предположим, что вы хотите автоматически обновлять эти новые цены во всех местах, где необходимы эти данные, например на вашем веб-сайте, в мобильном приложении и во внутренних инструментах продаж. В этом случае распространение данных может быть жизнеспособным решением.

Технологии интеграции данных

Сегодня у потребителей есть много вариантов выбора технологий интеграции данных. От базовых инструментов ETL до полноценных платформы интеграции данных, решение существует для каждого бизнеса.

Ниже приведены наиболее широко используемые технологии интеграции данных:

ETL-инструменты: Инструменты ETL извлекают, преобразуют и загружают данные в целевую систему. В основном это автономные инструменты, которые специально ориентированы на ETL-аспект интеграции данных.

Платформы интеграции данных: Платформы интеграции данных — это высококлассные решения, которые предоставляют набор продуктов для комплексного упрощения и оптимизации интеграции данных.

Решения для интеграции облачных данных: Это специализированные решения, предназначенные для упрощения интеграции данных в облачных средах.

Инструменты сбора измененных данных: Эти инструменты фиксируют и реплицируют изменения в исходных данных, чтобы поддерживать актуальность целевых систем практически в реальном времени.

Инструменты миграции данных: Инструменты миграции данных позволяют интегрировать данные, плавно перемещая наборы данных из одного места в другое.

Решения для хранения данных: Не совсем технология в интегрировать данные, но технология используемый для интеграция данных. Инструменты хранилища данных предоставить инфраструктуру и инструменты, необходимые для проектирования и создавать хранилища данных используются в качестве целевых систем для интеграции данных.

Преимущества интеграции данных

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

Расширенное 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

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.

Повышенная операционная эффективность

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.

Повышенная 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.

Проблемы интеграции данных

Прежде чем продолжить, давайте поймем, что объединение нескольких источников данных само по себе является серьезной проблемой. Вот проблемы, с которыми вы можете столкнуться:

Растущий объем данных

Источники данных постоянно меняются — время от времени появляются новые — и объем продолжает расти. Поскольку интеграция данных — это непрерывный процесс, обеспечение того, чтобы ваши системы могли справляться с возросшими нагрузками и новыми источниками данных, также является постоянной проблемой. Огромный объем данных, которые вам, возможно, придется интегрировать, может перегрузить инфраструктуру и ресурсы вашей организации, если у нее нет масштабируемого решения.

Совместимость

Работа с данными, поступающими из разных источников и в разных форматах, — наиболее распространенная проблема, с которой сталкиваются команды. Интеграция таких разнородных данных требует тщательного преобразования и сопоставления, чтобы гарантировать их слаженную работу. Это также предполагает согласование разрозненных структур данных и технологий для обеспечения беспрепятственного взаимодействия.

Качество данных

Поддержание качества данных также может быть проблемой. Вы можете столкнуться с такими проблемами, как отсутствующие значения, дубликаты или данные, которые в основном не соответствуют предопределенным стандартам. Очистка и преобразование данных для решения этих проблем может занять много времени, особенно если делать это вручную. Эти проблемы создают узкие места в ETL-конвейер, что потенциально может повлиять на последующие приложения и отчетность.

Блокировка поставщика

Привязка к поставщику — это когда организация становится настолько зависимой от технологии, продуктов или услуг одного поставщика услуг, что переход на альтернативное решение становится сложным и дорогостоящим. Основная проблема этой проблемы заключается в том, что зачастую бывает слишком поздно, прежде чем организации осознают, что у них есть эта проблема.

Обслуживание

Поддержание конвейера интеграции данных является серьезной проблемой, поскольку оно включает в себя постоянное обслуживание и оптимизацию интегрированных систем, чтобы обеспечить их эффективное функционирование и предоставление точной и актуальной информации. Это одна из тех задач, которым не уделяется столько внимания, как некоторым другим. Со временем источники могут измениться, может появиться новая информация, а бизнес-требования могут измениться. Такие обстоятельства требуют корректировки процесса интеграции, отсюда и важность поддержания.

Лучшие практики интеграции данных

Интеграция данных – это нечто большее, чем просто объединение источников данных и загрузка их в централизованный репозиторий: успешная интеграция данных требует тщательного планирования и соблюдения лучших практик.

Определите четкие цели

Интеграция данных часто включает в себя сложные процессы, разнообразные источники данных и значительные инвестиции в ресурсы. Поэтому, прежде чем приступить к проекту интеграции данных, важно с самого начала определить четкие цели. Это обеспечит дорожную карту и цель для всех усилий. Это также помогает определить ожидания и обеспечить ощутимую ценность проекта для бизнеса.

Выберите правильный подход к интеграции

На выбор доступны различные методы, включая ETL, интеграцию на основе API и потоковую передачу данных в реальном времени. Выберите подход, который лучше всего соответствует целям вашей организации и источникам данных. Например, финансовому учреждению необходимо агрегировать данные из различных филиалов и систем, чтобы обнаруживать мошенничество в режиме реального времени. В этом случае потоковая передача в реальном времени обеспечит оперативное обнаружение, защитив учреждение от финансовых потерь и репутационного ущерба.

Серьезно относитесь к качеству данных

Ваши усилия принесут желаемые результаты только в том случае, если интегрированные данные исправны. Это простой случай «мусор на входе, мусор на выходе». Внедряйте процессы проверки качества данных, очистки и проверки для обеспечения согласованности и точности.

Сделайте его масштабируемым

Учитывайте требования к масштабируемости и производительности вашей организации. По мере роста объемов данных ваша системная архитектура должна быть способна выдерживать возросшие нагрузки без снижения производительности. Выбирайте масштабируемую интеграционную архитектуру, способную справиться с ростом объема данных без снижения производительности. Это может включать использование распределенных систем, облачных решений или технологии хранения данных предназначен для масштабируемости.

Обратите внимание на безопасность и соответствие требованиям

Внедрите надежные меры безопасности, шифрование и контроль доступа для обеспечения конфиденциальности данных и соблюдения соответствующих правил, таких как GDPR и HIPAA. Убедитесь, что ваша организация соблюдает отраслевые и нормативные стандарты при интеграции данных.

Примеры использования интеграции данных

Бизнес-аналитика (BI): Используйте интеграцию данных, чтобы объединить информацию из разных источников. Это дает вам единое представление, делая отчетность и аналитику более эффективными. После этого вы сможете принимать более эффективные решения на основе данных и получать представление об эффективности вашего бизнеса.

Хранилище данных: Хранилище данных означает, что вы интегрируете данные из различных операционных систем в централизованное хранилище данных. Это позволяет эффективно выполнять запросы и составлять отчеты, предоставляя вам полное представление о ваших исторических и текущих данных.

Управление 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 с электронной коммерцией: 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.

Система управления цепями 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 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 человеческих ресурсов (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.

Слияния и поглощения (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 с Интернетом 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.

Оптимизируйте интеграцию корпоративных данных с помощью Astera

Astera является сквозным решение для интеграции данных основан на автоматизации и искусственном интеллекте. С AsteraВы можете:

• Беспрепятственная работа с неструктурированными форматами данных
• Очистка и подготовка данных к обработке
• Создавайте полностью автоматизированные конвейеры данных
• Создайте собственное хранилище данных
• Управляйте всем жизненным циклом управления API
• Обмен документами EDI с торговыми партнерами

Astera дает вам возможность делать все это и многое другое, не написав ни единой строки кода, используя интуитивно понятный интерфейс с возможностью перетаскивания. Обширная библиотека встроенных соединителей и встроенных преобразований еще больше упрощают процесс для бизнес-пользователей.

Хотите узнать больше о том, как Astera может оптимизировать и ускорить ваш проект интеграции данных? Посещать наш веб-сайт or Контакты чтобы связаться с одним из наших экспертов по решениям для обработки данных и обсудить ваш вариант использования.