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?

Интеграция данных — это процесс объединения данных из нескольких источников в одном месте, что позволяет создать единое и согласованное представление информации для улучшения бизнес-аналитики, отчетности и эффективности работы.

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 ландшафте, все больше ориентированном на данные, путем оптимизации аналитика данных, бизнес-аналитика (BI) и, в конечном итоге, принятие решений.

Конечной целью интеграции данных является поддержка организаций в их инициативах, основанных на данных, путем разрушение хранилищ данных и предоставление бесперебойного доступа к самым последним данным. Организации могут добиться этого двумя основными способами: ручная интеграция данных и автоматизированная интеграция данных.

Ручная интеграция данных

Ручная интеграция данных обычно подразумевает вмешательство человека для сбора, очистки и объединения данных из разных источников. Это часто влечет за собой такие задачи, как экспорт данных в электронные таблицы, ручная очистка и преобразование их с помощью таких инструментов, как Excel, а затем импорт в целевую систему. Хотя этот подход может быть подходящим для очень маленьких 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

Автоматизация интеграции данных использует специализированное программное обеспечение, инструменты и платформы для оптимизации и автоматизации всего процесса интеграции. Эти решения могут автоматически извлекать данные из различных источников, преобразовывать их в соответствии с предопределенными правилами и загружать в целевую систему без значительного ручного вмешательства.

При широкой доступности современные инструменты интеграции данных, интеграция больше не является техническим начинанием. 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. Современные предприятия все больше полагаются на автоматизированные методы интеграции данных для эффективного управления растущими потребностями в данных и получения своевременной информации.

Электронная книга: Повышение гибкости бизнеса с помощью интеграции данных

Бесплатная загрузка

Почему интеграция данных важна?

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), искусственный интеллект (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.

Проще говоря, интеграция данных важна, поскольку она позволяет организациям:

• Устранение разрозненности данных
• Устранение несоответствий и неточностей в данных
• Определите тенденции, закономерности и возможности
• Делайте стратегические шаги с уверенностью
• Повысьте качество обслуживания клиентов

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 ваши данные 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 платформы для анализа данных для доступа к интегрированным данным и их представления.

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

Какую пользу приносит организациям интеграция 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 согласованную систему, задачи, которые раньше требовали многочасового ручного труда, теперь можно автоматизировать. Это не только экономит время, но и снижает риск ошибок, которые в противном случае тормозят конвейер 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 относятся к различным способам объединения данных. В зависимости от требований вашего бизнеса вам может потребоваться использовать комбинацию из двух или более подходов к интеграции данных. К ним относятся:

Извлечение, преобразование, загрузка (ETL)

Извлечение, преобразование и загрузка (ETL) 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. Организации используют автоматизированные инструменты ETL для упрощения и ускорения задач интеграции данных.

Извлечение, загрузка, преобразование (ELT)

Подобно ETL, извлечение данных является первым шагом в ELT (извлечение, загрузка и преобразование) процесс. Это'довольно недавняя технология интеграции данных. Однако вместо преобразования данных перед загрузкой, данные напрямую загружаются в информационное хранилище как только он извлечен. Преобразование происходит внутри хранилища данных, используя его вычислительную мощность.

Сбор 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.

Объединение 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 процессов ETL.

Интеграция промежуточного программного обеспечения

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

Например, вы можете подключить свою старую локальную базу данных к современному облачному хранилищу данных, используя интеграцию промежуточного программного обеспечения и обеспечить безопасность. 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.

Наиболее распространенные технологии интеграции данных

Технологии интеграции данных относятся к платформам, инструментам или программным решениям, которые облегчают интеграцию 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.

Изучите 10 лучших инструментов интеграции данных

Подробнее

Ниже приведены наиболее широко используемые технологии интеграции данных:

Инструменты ETL: 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 по интеграции облачных данных: Это специализированные решения, предназначенные для упрощения интеграции данных в облачных средах.

Инструменты сбора данных об изменениях: 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 использовал для интеграция данных. Инструменты автоматизированного хранилища данных предоставить инфраструктуру и инструменты, необходимые для проектирование и создание хранилищ данных используются в качестве целевых систем для интеграции данных.

Каковы проблемы интеграции данных?

Процесс интеграции данных может быть сложной задачей, особенно если вы имеете дело с несколькими источниками данных. Источники могут иметь различные форматы, структуры и стандарты качества, что делает необходимым создание надежной стратегии интеграции данных. Кроме того, вам нужно будет спланировать свой проект интеграции, чтобы обеспечить точность и своевременность данных на протяжении всего процесса. Вот проблемы, с которыми вы можете столкнуться:

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

Подробнее

• Источники данных постоянно меняются — время от времени появляются новые — и объем продолжает расти. Так же, как интеграция данных — это непрерывный процесс, обеспечение того, чтобы ваши системы могли обрабатывать возросшие нагрузки и новые источники данных, также является постоянной проблемой.
• Работа с данными, поступающими из разных источников и в разных форматах, является наиболее распространенной проблемой, с которой сталкиваются команды. Интеграция таких разнородных данных требует адекватного преобразования и точного сопоставления для обеспечения взаимодействия.
• Поддержание качества данных также может быть проблемой. Вы можете столкнуться с такими проблемами, как отсутствие значений, дубликаты или данные, которые не соответствуют предопределенным стандартам. Очистка данных для решения этих проблем может быть трудоемким, особенно если делать это вручную. Эти проблемы создают узкие места в ETL-конвейер, влияющие на последующие приложения и отчетность.
• 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.
• Поддержание конвейера данных является существенной проблемой, поскольку она включает в себя постоянное обслуживание и оптимизацию интегрированных систем для обеспечения их эффективной работы и предоставления точной и актуальной информации. Со временем источники меняются, появляется новая информация, а требования бизнеса развиваются. Такие обстоятельства требуют корректировки процесса интеграции.

Преодоление этих проблем сегодня требует использования специализированных инструментов, основанных на передовых технологиях, таких как искусственный интеллект (ИИ).

5 лучших практик 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, 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.

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.

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 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.

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 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

Оптимизируйте интеграцию корпоративных данных с помощью Astera

Astera представляет собой комплексное решение для интеграции данных, работающее на основе автоматизации и искусственного интеллекта. 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 сайт or напишите нам чтобы связаться с одним из наших экспертов по решениям для обработки данных и обсудить ваш вариант использования.