En kvinde skriver med mærke i whiteboard

Hvad er dataintegration?

Få mere at vide om, hvad dataintegration betyder, hvorfor det er en integreret del af din softwareudvikling og it-processer, og hvordan nye dataforbindelser påvirker relationer på tværs af værktøjer og teams.

Definition af dataintegration

Dataintegration er processen til at kombinere data fra flere forskellige kilder for at give brugerne en enkelt, samlet visning. Integration er den handling, der samler mindre komponenter i et enkelt system, så det kan fungere som én. Og i en it-kontekst samler den forskellige dataundersystemer for at opbygge et mere omfattende, mere omfattende og mere standardiseret system mellem flere teams, hvilket hjælper med at skabe samlet indsigt for alle.

Dataintegration hjælper med at konsolidere alle typer data markant i betragtning af dens vækst, volumen og alle de forskellige formater. Ved at kombinere disse til at arbejde fra ét sæt data kan virksomheder hjælpe interne afdelinger med at forlig sig med strategier og forretningsbeslutninger og skabe handlingsrettet og overbevisende forretningsindsigt til succes på kort og langt sigt. Som en integreret del af datapipelinen hjælper samling af integration samt dataindtagelse, behandling, transformation og lagring din virksomhed med at samle data uanset type, struktur eller volumen.

Tre personer sidder og kigger på skriveborde

To kvinder diskuterer og holder markøren i hånden

Hvordan integrerer du data?

Det vil være afgørende at forstå, hvordan dataintegration fungerer, når du skal forstå, hvordan det gavner dine medarbejdere, processer og teknologi. Efterhånden som organisationer bliver mere datadrevne, bliver det mere og mere svært at opnå et enkelt adgangspunkt til datalagring, adgang, tilgængelighed og kvalitet. Hvis du vil flytte data fra ét system til et andet, skal du oprette en defineret sti.

En almindelig type dataintegration er dataindtagelse, hvor data fra ét system er integreret på tidsbasis i et andet system. En anden type dataintegration refererer til et bestemt sæt processer til data warehousing kaldet ETL (extract, transform, load). ETL består af tre faser:

Udtrækning af data fra flere kilder og flytning af dem til et midlertidigt område.
Transformering eller konvertering af dataene og omorganisering af dem til et passende format til indlæsning i et datalager.
Indlæser de transformerede data i et analytisk datalagermiljø.

Et andet alternativ er at udtrække, indlæse, transformere (ELT), der er designet til at skubbe behandlingen ned til dataene for at forbedre ydeevnen.

Dataintegration kan også omfatte rensning, sortering, forbedring og yderligere processer for at gøre dataene klar til brug. Der er et par forskellige måder at integrere data på – det afhænger alt sammen af behovet, virksomhedens størrelse og tilgængelige ressourcer. Ud over ETL og ELT er nogle andre strategityper:

Datareplikering
Datavirtualisering
Skift datahentning
Integration af streamingdata

Fordelene ved dataintegration

Du er muligvis ikke klar over det, men dataintegration er en proces, som mange softwareudviklings- og it-driftsteams (DevOps) bruger. Et eksempel på dette er, hvordan du tænker på din teknologi til fremtiden. Konstante overvejelser om, hvordan dit team kan bygge, teste og udrulle programmer, er nøglen til et vellykket DevOps-program. Fra eksperimenter til taktisk driftsmæssig udrulning har du brug for programmer og applikationer, der imødekommer din målgruppe, ellers risikerer du at miste dem til dine konkurrenter. Ved at integrere data i dine programstrategier og få indsigt gennem processen hjælper dette dig med at holde dig opdateret og nøjagtig.

To personer tænker, mens de sidder og kigger på skrivebordet

Dataintegration kan betjene din organisation både på kort og langt sigt. Nogle fordele omfatter:

Bedre data

Levering af mere værdifulde data, både hvad angår integritet og kvalitet.

Bedre samarbejde

Forbedring af samarbejdet med en problemfri vidensoverførsel mellem systemer, hvilket betyder reducerede fejl.

Hurtige forbindelser mellem datalagre

Tilføjelse af et effektivt dataintegrationssystem med problemfrie forbindelser sikrer, at du altid kan nå dine data, når du har brug for det.

Øget effektivitet og investeringsafkast

Da du hurtigt kan få adgang til data, kan du reducere fejl.

Bedre kunde- og partneroplevelser

Når du kan bevare dine kunders ønsker og behov, kan du levere det til dem. I en produktionsindstilling kan du f.eks. bestille fra leverandører, når du skal genopfylde dit lager.

En omfattende visning af din virksomhed

Dette omfatter et komplet billede af virksomhedsanalyse, indsigt og intelligens – samt en komplet oversigt over processer og ydeevne.

Med et fugleperspektiv af virksomheden kan dit team lægge en strategi for, hvordan dine dataintegrationsresultater bidrager til din succes. Men der er nogle få situationer, hvor dataintegration kan støde på problemer.

Personer, der sidder sammen og diskuterer og arbejder med deres bærbare computere på bordet

Udfordringerne ved dataintegration

Eksplosionen af data, datakilder og datastrukturer kombineret med ændringer af infrastrukturtjenester, beregningskraft, analyseværktøjer og maskinel indlæring har transformeret den måde, virksomheder integrerer data på.

En af de største udfordringer, du vil støde på, når du lærer, hvordan du integrerer data i dine nuværende systemer, er de indbyggede problemer med at sammenkæde et bredt udvalg af systemer i ét. Dette kan føre til:

Det er ikke muligt at finde dine data hurtigt

Når du ikke kan finde det, du har brug for, vil du og dit team ende med at spilde en masse tid. Dette påvirker produktiviteten, da du kan have grupper af data, der ikke er tilgængelige for andre, som også har brug for det, eller som kan bruge indsigt fra dataene til at opbygge bedre strategier.

Data i lav kvalitet eller forældede data

Konstant indsamling af data betyder, at du altid har mange af dem – og hvis der ikke er standarder for dataindtastning og -vedligeholdelse, kan du indsamle en masse unøjagtige, forældede, duplikerede og utilstrækkelige data. Du skal bruge en indstilling, der hjælper med at organisere inkonsekvente data.

Data kombineret med andre programmer

Hvis du har data, der er forbundet med og afhængige af andre programmer – især ældre programmer – kan det gøre det svært at bruge andre steder.

Forskellige formater og kilder

Du vil uundgåeligt have programmer til mange forskellige teams, herunder salg, marketing, kundeservice og logistik. Da disse værktøjer tilgås, organiseres og vedligeholdes via flere teams, er dataformater muligvis ikke konsistente gennem dem alle. Selv noget så enkelt som at skrive et telefonnummer i ind- og udland kan medføre, at dine data ikke er justeret.

Dit team bruger den forkerte software

Selvom du allerede bruger en integrationsløsning, betyder det ikke, at du bruger den rigtige type løsning eller endda selve løsningen på den rigtige måde. Sørg for at udforske, hvad du skal bruge din dataintegrationsløsning til at opnå, og hvornår.

For mange data

Ja, du kan have for mange data. Hvis du ikke har en plan for, hvornår og hvordan du indsamler data, kan du ende med en masse oplysninger, du ikke har brug for, mens du indsamler de oplysninger, du gør.

Dataintegrationsværktøjer og -teknologi

Der er mange tilgængelige teknikker til dataintegration på tværs af alle niveauer i din organisation – fra manuel til fuldt automatiseret. Nogle typiske metoder omfatter:

To personer, der kigger på skrivebordet, og én person, der peger på skærmen med fingeren

Manuel

Da der ikke er nogen samlet visning, kan alle brugere få adgang til alle de data, de har brug for, via alle kildesystemer.

Programbaseret

Denne metode er bedst til små teams og kræver, at hvert program implementerer integration.

Middleware-data

Denne metode fungerer som mediator og normaliserer de data, der skal føjes til masterpuljen. Middleware kan hjælpe med at overføre data fra ældre programmer, når de ikke kan oprette forbindelse til andre nyere programmer.

Ensartet adgang

Data forbliver i kildesystemerne med flere definerede visninger, der tilbyder en samlet visning for alle brugere.

Fælles datalager

Denne metode opretter et nyt system, der kopierer data fra den primære kilde, mens der administreres yderligere data uden for den oprindelige kilde.

En kvinde, der arbejder på skrivebordet med flere skærme

Dataintegrationsværktøjer er softwarebaserede værktøjer, der overfører, konsoliderer, transformerer og overfører data fra den oprindelige kilde til en destination, udfører tilknytninger og renser data.

De værktøjer, du tilføjer, har potentiale til at forenkle processen. Men først skal du identificere de attributter, der udgør et godt dataintegrationsværktøj. Nogle af de funktioner, du skal bruge i dit dataintegrationsværktøj, er:

Let at lære og bruge
Mange færdigbyggede connectors, der giver mulighed for tilpasning
Åben kildekode for at få mere fleksibilitet
Bærbarhed
Cloudfunktionalitet på alle niveauer

Dataintegrationsplatforme indeholder typisk følgende værktøjer:

Datakataloger

Hjælper virksomheder med at finde og lagre dataaktiver i flere siloer.

Rensning af data

Værktøjer, der registrerer og korrigerer data via udskiftning, ændring eller sletning.

Dataforbindelser

Flytning af data fra én database til en anden og håndtering af transformationer.

Dataindtagelse

Dette giver dig mulighed for at indsamle og importere data, så de kan bruges med det samme, eller gemme dem til senere brug.

Datastyring

Værktøjer, der sikrer tilgængelighed, sikkerhed, anvendelighed og integritet af data.

Dataoverførsel

Flytning af data mellem computere, lagersystemer eller programmer.

ETL-værktøj

Som tidligere nævnt er den mest almindelige integrationsmetode.

Administration af masterdata

Hjælper virksomheder med at holde sig til standarddatadefinitioner, klassificeringer og kategorier via taksonomi for at hjælpe med at etablere en enkelt kilde til sandheden.

Oprettelse af en integrationsplan

Hvis du vil sikre, at din integrationsimplementering forløber så problemfrit som muligt, skal du følge disse fem trin:

Rens dine data

Før du foretager dig noget, skal du rydde op i dine data. Hvis dine data ikke er rene, kan de ikke bruges. Kig på dine eksisterende programmer, og fjern dubletter, sørg for, at du ikke har forældede eller ugyldige data, og optimer de kanaler, du indsamler dine data fra.

Introducer letforståelige processer

Du skal bruge standarder for hele virksomheden til dataindtastning og -vedligeholdelse. Du kan tildele ét team eller én person ansvaret for at bevare kvalitet- og administrationsprocesserne. Hvis du ikke kan vælge en person eller et team, skal du udpege processer, som alle skal følge, for at sikre, at dataene holdes rene, opdaterede og organiserede – og dokumentere, hvordan dine programmer er forbundet, for at opnå fuld gennemsigtighed.

Sikkerhedskopiér dine data

Som en ekstra sikkerhedsforanstaltning skal du sørge for at sikkerhedskopiere dine data til skyen eller et fysisk drev. Hvis du bevarer dine transformerede oplysninger på en datafabrik , kan det være med til at fremme dine strategier.

Vælg den rigtige software

Automatisering af dine dataadministrationsopgaver til synkronisering reducerer automatisk behovet for manuel dataindtastning, samler dine dataformater og reducerer fejl. Når du vælger dit værktøj, skal du spørge dig selv:

Hvilke data skal integreres?
Hvilke programmer skal integreres?
Hvilke organisationsdataflows har du brug for? Skal det være en envejskommunikation eller en tovejsstrøm af oplysninger?
Har du brug for data til at synkronisere i realtid eller på grund af en bestemt handling?

Administrer og vedligehold dine data

Rene data er en løbende proces. Hvis du har de rette værktøjer på plads, så de fungerer, som de skal, med muligheden for at vokse sammen med din virksomhed, bekræfter du din successtrategi. Hvis du sikrer, at du har opdaterede og ensartede data, får dit team bedre datadrevet indsigt i, hvad dine brugere har brug for.

Mens dataintegration begyndte med organisationer, der opdagede, at de havde brug for mere end én løsning til at sortere og administrere alle de data, de havde modtaget, har vi siden opdaget, hvordan du administrerer kompleksiteten og udfordringerne ved at sammenkæde flere datasæt. Brug af teknikker, der konsoliderer driften og understøtter din virksomheds tekniske og analytiske behov, er kernen i en vellykket dataintegrationsløsning.

Med dataintegration kan du forbinde software for at etablere et kontinuerligt og effektivt dataflow fra slutpunkt til slutpunkt på tværs af organisationen, så alle nøglespillere har adgang til de data, de har brug for, når de har brug for det.

Ofte stillede spørgsmål

Processen med at kombinere data fra flere kilder for at give brugerne en enkelt, samlet visning.

Få mere at vide om dataintegration.
Dataintegration omfatter rensning, sortering og forbedring for at forberede dataene til brug.

Få mere at vide om processen med dataintegration.
Ved at udtrække, transformere og indlæse data i et datalager.

Få mere at vide om typerne af dataintegrationer.
Til at skabe handlingsrettet og overbevisende forretningsindsigt til kort og langsigtet succes.

Få mere at vide om fordelene ved at integrere data.
Data kan være af lav kvalitet, forældede, for meget eller inkonsekvente. Du har muligvis også den forkerte type software.

Få mere at vide om udfordringerne ved dataintegration.
Azure Functions, Azure Data Factory og Azure Logic Apps er blot nogle af de Microsoft-tjenester, der kan hjælpe dig med effektivt at løse komplekse dataudfordringer.

Få mere at vide om Azure-integrationstjenester.

Yderligere ressourcer

Kom i gang med en gratis Azure-konto

Få populære analysetjenester gratis i 12 måneder samt adgang til mere end 25 tjenester, der altid er gratis, samt kredit til en værdi af 200 USD, som du kan bruge i løbet af de første 30 dage.

Start gratis

Kontakt en Azure-salgsspecialist

Få råd om , hvordan du kommer i gang med analyser i Azure. Stil spørgsmål, få mere at vide om prisfastsættelse og de bedste praksisser, og få hjælp til at designe en løsning, der opfylder dine behov.

Kontakt os