Che cos'è l'integrazione dei dati?
Scopri il significato dell'integrazione dei dati, il motivo per cui è parte integrante dello sviluppo software e dei processi IT e il modo in cui le nuove connessioni dati influiscono sulle relazioni tra strumenti e team.
Definizione di integrazione dei dati
L'integrazione dei dati è il processo per combinare i dati provenienti da diverse origini per offrire agli utenti un'unica visualizzazione unificata. Servizi di integrazioneL’integrazione è l'atto di riunire i componenti più piccoli in un unico sistema in modo che possa funzionare come un unico sistema. In un contesto IT è possibile unire diversi sottosistemi di dati per creare un sistema più ampio, più completo e più standardizzato tra più team, contribuendo a creare informazioni dettagliate unificate per tutti.
L'integrazione dei dati consente di consolidare in modo significativo tutti i tipi di dati, considerando la crescita, il volume e tutti i vari formati. La combinazione di questi dati per il funzionamento da un unico set di dati consente alle aziende di aiutare i reparti interni a vedere con attenzione le strategie e le decisioni aziendali e produrre informazioni aziendali di utilità pratica e accattivanti per il successo a breve e a lungo termine. Come parte integrante della pipeline di dati, l'integrazione e l'inserimento, l'elaborazione, la trasformazione e l'archiviazione dei dati consentiranno all'azienda di aggregare i dati indipendentemente dal tipo, dalla struttura o dal volume.
Come si integrano i dati?
Comprendere il funzionamento dell'integrazione dei dati sarà fondamentale per comprendere i vantaggi offerti da persone, processi e tecnologia. A mano a mano che le organizzazioni diventano più basate sui dati, il raggiungimento di un singolo punto di accesso per l'archiviazione, l'accesso, la disponibilità e la qualità dei dati diventa sempre più complesso. Per spostare i dati da un sistema a un altro, è necessario creare un percorso definito.
Un tipo comune di integrazione dei dati è l'inserimento dei dati, in cui i dati di un sistema vengono integrati a tempo in un altro sistema. Un altro tipo di integrazione dei dati si riferisce a un set specifico di processi per il data warehousing denominato estrazione, trasformazione, caricamento (ETL). ETL è costituito da tre fasi:
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Estrazione di dati da più origini e spostamento in un'area di gestione temporanea.
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Trasformazione o conversione dei dati, quindi riorganizzazione in un formato appropriato per il caricamento in un data warehouse.
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Caricamento dei dati trasformati in un ambiente di data warehouse analitico.
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Un'altra alternativa è l'estrazione, il caricamento, la trasformazione (ELT), progettato per eseguire il push dell'elaborazione verso il basso nei dati per migliorare le prestazioni.
L'integrazione dei dati può includere anche la pulizia, l'ordinamento, l'arricchimento e processi aggiuntivi per preparare i dati per l'uso. Esistono diversi modi per integrare tutti i dat: in base alle esigenze, alle dimensioni dell'azienda e alle risorse disponibili. Oltre a ETL ed ELT, sono disponibili altri tipi di strategia:
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Replica dei dati
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Virtualizzazione dei dati
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Change Data Capture
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Integrazione dei dati in streaming
Vantaggi dell'integrazione dei dati
È possibile che tu non te ne renda conto, ma l'integrazione dei dati è un processo usato da molti team di sviluppo software e operazioni IT (DevOps). Un esempio è il modo in cui pensi alla tecnologia per il futuro. Pensare continuamente a come il team può creare, testare e distribuire applicazioni è fondamentale per un programma DevOps di successo. Dalla sperimentazione alla distribuzione operativa tattica sono necessari programmi e applicazioni che soddisfino il pubblico o rischi di perderli per la concorrenza. Grazie all'integrazione dei dati nelle strategie dell'applicazione e all'acquisizione di informazioni dettagliate tramite il processo, puoi rimanere aggiornato e conservare la massima accuratezza.
L'integrazione dei dati può essere utile per l'organizzazione sia a breve sia a lungo termine. Alcuni vantaggi includono:
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Dati migliori
Distribuzione di dati più importanti, sia in fatto di integrità sia di qualità.
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Collaborazione migliore
Miglioramento della collaborazione con un semplice trasferimento di conoscenze tra sistemi, con conseguente riduzione degli errori.
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Connessioni veloci tra archivi dati
L'aggiunta di un sistema di integrazione dei dati efficace con connessioni senza problemi consente di raggiungere sempre i dati quando necessario.
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Maggiore efficienza e ritorno sugli investimenti
Poiché è possibile accedere rapidamente ai dati, è possibile ridurre gli errori.
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Esperienze migliori per clienti e partner
Quando sei in grado di mantenere i desideri e le esigenze dei clienti, puoi distribuirli a loro. Ad esempio, in un'impostazione di produzione, puoi ordinare da fornitori quando è necessario rigenerare l'inventario.
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Una panoramica completa del tuo business
Include un quadro completo di analisi aziendale, informazioni dettagliate e intelligence, oltre a una panoramica completa dei processi e delle prestazioni.
Le sfide dell'integrazione dei dati
L'esplosione di dati, origini dati e strutture di dati, insieme alle modifiche ai servizi di infrastruttura, alla potenza di calcolo, agli strumenti di analisi e al Machine Learning, ha trasformato il modo in cui le aziende integrano i dati.
Una delle principali sfide che si riscontrano quando si apprende come integrare i dati all'interno dei sistemi correnti è costituita dalle difficoltà intrinseche nel collegare un set di sistemi diversi in uno. Ciò può portare a:
impossibilità di trovare rapidamente i dati
Quando non riesci a trovare ciò che ti serve, tu e il tuo team finirete per perdere molto tempo. Ciò influisce sulla produttività, perché potrebbero esserci gruppi di dati inaccessibili ad altri utenti che ne hanno bisogno o che potrebbero usare informazioni dettagliate dai dati per creare strategie migliori.
Dati di bassa qualità o obsoleti
La raccolta costante dei dati significa che sono sempre disponibili molti dati e, se non sono presenti standard per l'immissione e la manutenzione dei dati, è possibile raccogliere molti dati non accurati, obsoleti, duplicati e insufficienti. È necessaria un'opzione che consenta di organizzare i dati incoerenti.
Dati associati ad altre applicazioni
La presenza di dati associati e dipendenti da altre applicazioni, in particolare le applicazioni legacy, può rendere difficile l'uso altrove.
Formati e origini diversi
Avrai inevitabilmente applicazioni per molti team diversi, tra cui vendite, marketing, assistenza clienti e logistica. Poiché questi strumenti sono accessibili, organizzati e gestiti tramite diversi team, i formati di dati potrebbero non essere coerenti con tutti. Anche una semplice scrittura di un numero di telefono a livello nazionale e internazionale potrebbe causare l'allineamento dei dati.
Il team sta usando il software errato
Anche se usi già una soluzione di integrazione, ciò non significa che stai usando il tipo di soluzione corretto o anche la soluzione stessa nel modo corretto. Assicurati di esplorare gli elementi necessari per la soluzione di integrazione dei dati da eseguire e quando.
Troppi dati
Sì, è possibile avere troppi dati. Se non hai un piano per quando e come raccogli i dati, potresti ottenere molte informazioni che non ti servono durante la memorizzazione delle informazioni.
Strumenti e tecnologia per l'integrazione dei dati
Sono disponibili molte tecniche di integrazione dei dati a tutti i livelli dell'organizzazione, da manuale a completamente automatizzata. Alcuni metodi tipici includono:
Manuale
Poiché non esiste una visualizzazione unificata, tutti gli utenti possono accedere ai dati necessari tramite tutti i sistemi di origine.
In base all'applicazione
Ideale per i team di piccole dimensioni, questo metodo richiede che ogni applicazione implementi l'integrazione.
Dati middleware
Questo metodo funge da intermediario, normalizzando i dati da aggiungere al pool master. Il middleware consente di trasferire dati da applicazioni legacy quando non possono connettersi ad altre applicazioni più recenti.
Accesso uniforme
I dati rimangono nei sistemi di origine con diverse viste definite che offrono una visualizzazione unificata a tutti gli utenti.
Archiviazione dati comune
Questo metodo crea un nuovo sistema che copia i dati dall'origine primaria, gestendo al tempo stesso dati aggiuntivi all'esterno dell'origine originale.
Gli strumenti di integrazione dei dati sono strumenti basati su software che inseriscono, consolidano, trasformano e trasferiscono i dati dall'origine iniziale a una destinazione, eseguendo mapping e pulizia dei dati.
Gli strumenti aggiunti possono semplificare il processo. Ma prima di tutto è necessario identificare gli attributi che costituiscono un valido strumento di integrazione dei dati. Alcune delle funzionalità necessarie nello strumento di integrazione dei dati sono:
- Facile da imparare e usare
- Molti connettori predefiniti per l'adattabilità
- Open source per maggiore flessibilità
- Portabilità
- Funzionalità cloud per tutti i livelli
Le piattaforme di integrazione dei dati includono in genere gli strumenti seguenti:
Data catalog
Aiuto alle aziende a trovare e inventariare gli asset di dati in più silo.
Pulizia dei dati
Strumenti che rilevano e rettificano i dati tramite sostituzione, modifica o eliminazione.
Connettori dati
Spostamento dei dati da un database a un altro e gestione delle trasformazioni.
Inserimento dati
In questo modo è possibile raccogliere e importare i dati da usare immediatamente o salvare per un secondo momento.
Governance dei dati
Strumenti che garantiscono la disponibilità, la sicurezza, l'usabilità e l'integrità dei dati.
Migrazione dei dati
Spostamento di dati tra computer, sistemi di archiviazione o applicazioni.
Strumento ETL
Come accennato in precedenza, il metodo di integrazione più comune.
Gestione dei dati master
Aiuto alle aziende a rispettare le definizioni, le classificazioni e le categorie dei dati standard tramite la tassonomia per stabilire una singola fonte di verità.
Creazione di un piano di integrazione
Per garantire che l'implementazione dell'integrazione venga eseguita nel modo più corretto possibile, è necessario seguire questi cinque passaggi:
Pulire i dati
Prima di eseguire qualsiasi operazione, pulire i dati. Se i dati non sono puliti, non possono essere usati. Esamina le applicazioni esistenti e rimuovi i duplicati, assicurati di non avere dati obsoleti o non validi e ottimizza i canali da cui raccogliere i dati.
Introduci processi di facile comprensione
Sono necessari standard a livello aziendale per l'immissione e la manutenzione dei dati. Puoi assegnare a un team o a una persona la responsabilità di mantenere attivi i processi di qualità e gestione. Se non puoi scegliere una persona o un team, designa i processi che tutti devono seguire per garantire che i dati vengano mantenuti puliti, aggiornati e organizzati e documenta il modo in cui le applicazioni sono connesse per garantire la trasparenza totale.
Esegui il backup dei dati
Come ulteriore precauzione di sicurezza, assicurati di eseguire il backup dei dati nel cloud o in un'unità fisica. Mantenere le informazioni trasformate in un data factory consente di gestire le strategie.
Scegli il software corretto
L'automazione delle attività di gestione dei dati per la sincronizzazione riduce automaticamente la necessità di immissione manuale dei dati, unifica i formati di dati e riduce gli errori. Quando scegli lo strumento, devi chiederti:
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Quali dati devono essere integrati?
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Quali applicazioni devono essere integrate?
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Quali flussi di dati dell'organizzazione sono necessari? Deve essere una comunicazione unidirezionale o un flusso bidirezionale di informazioni?
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Ti servono dati da sincronizzare in tempo reale o a causa di un'azione specifica?
Gestisci e mantieni i dati
La pulizia dei dati è un processo in corso. Tieni a portata di mano gli strumenti appropriati, con la possibilità di crescere con il tuo business, consolida la tua strategia di successo. Garantire la disponibilità di dati aggiornati e coerenti offrirà al team informazioni più dettagliate basate sui dati che informano su ciò cui hanno bisogno gli utenti.
Anche se l'integrazione dei dati è iniziata con le organizzazioni che si rendono conto che sarebbero necessarie più soluzioni per la collazione e la gestione di tutti i dati ricevuti, da allora abbiamo scoperto come gestire le complessità e le sfide del collegamento di più set di dati. L'uso di tecniche che consolidano le operazioni e supportano le esigenze tecniche e analitiche dell'azienda è alla base di qualsiasi soluzione di integrazione dei dati di successo.
Grazie all'integrazione dei dati, è possibile connettere il software per stabilire un flusso di dati continuo ed efficace end-to-end nell'intera organizzazione, assicurando che tutti i principali attori abbiano accesso ai dati di cui hanno bisogno, ogni volta che ne hanno bisogno.
Domande frequenti
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Il processo di combinare i dati provenienti da diverse origini per offrire agli utenti un'unica visualizzazione unificata.
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L'integrazione dei dati include pulizia, ordinamento e arricchimento per preparare i dati per l'uso.
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Estraendo, trasformando e caricando i dati in un data warehouse.
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Come produrre informazioni aziendali di utilità pratica e accattivanti per il successo a breve e a lungo termine.
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I dati possono essere di bassa qualità, obsoleti, troppi o incoerenti. È anche possibile che il tipo di software non sia corretto.
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Funzioni di Azure, Azure Data Factory e App per la logica di Azure sono solo alcuni dei servizi Microsoft che consentono di risolvere in modo efficiente problemi di dati complessi.
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