Che cos'è l'integrazione dei dati?
Informazioni sul significato dell'integrazione dei dati, sul motivo per cui è parte integrante dello sviluppo software e dei processi IT e sul modo in cui le nuove connessioni dati influiscono sulle relazioni tra strumenti e team.
Definizione dell'integrazione dei dati
L'integrazione dei dati è il processo atto a combinare i dati di diverse origini per offrire agli utenti una singola visualizzazione unificata. L’integrazione consiste nell'unire componenti più piccoli in un unico sistema in modo che funzioni come un unico elemento. E in un contesto IT, unisce diversi sottosistemi di dati per creare un sistema più esteso, più completo e più standardizzato tra più team, consentendo di creare informazioni dettagliate unificate per tutti.
L'integrazione dei dati consente di consolidare in modo significativo tutti i tipi di dati, valutandone la crescita, il volume e tutti i formati variabili. La combinazione di questi dati in modo da utilizzarli come un unico set di dati consente alle aziende di aiutare i reparti interni a vedere le strategie e le decisioni aziendali e produrre informazioni dettagliate aziendali interattive e accattivanti per il successo a breve e a lungo termine. Come parte integrale della pipeline di dati, unendo l'integrazione e l'inserimento, l'elaborazione, la trasformazione e l'archiviazione dei dati, sarà possibile aggregare i dati aziendali 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. Man mano che le organizzazioni diventano maggiormente 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 sono integrati a tempo in un altro sistema. Un altro tipo di integrazione dei dati fa riferimento a un set specifico di processi per il data warehousing denominati extract, transform, load (ETL). L’ETL è costituito da tre fasi:
- Estrazione dei dati da più origini e spostamento in un'area di gestione temporanea.
- Trasformare o convertire i dati, quindi riorganizzarli in un formato appropriato per il caricamento in un data warehouse.
- Caricamento dei dati trasformati in un ambiente del data warehouse analitico.
Un'altra alternativa è quella dell’estrazione, caricamento, trasformazione (ELT), progettata per eseguire il push dell'elaborazione nei dati per migliorare le prestazioni.
L'integrazione dei dati può includere anche pulizia, l’ordinamento, l’arricchimento e processi aggiuntivi per preparare i dati per l'uso. Esistono diversi modi per integrare i dati. Tutto dipende dalla necessità, dalle dimensioni dell'azienda e dalle risorse disponibili. Oltre a ETL ed ELT, sono disponibili altri tipi di strategia:
- Replica dati
- Virtualizzazione dei dati
- Change data capture
- Integrazione dei dati di streaming
Quali sono i vantaggi dell'integrazione dei dati
È possibile che non sia possibile realizzare l'integrazione dei dati, ma si tratta di un processo usato da molti team di sviluppo software e operazioni IT (DevOps). Un esempio di ciò è il modo in cui pensi alla tua tecnologia per il futuro. Pensare costantemente a come il team può creare, testare e distribuire applicazioni è fondamentale per un programma DevOps di successo. Dalla sperimentazione all’implementazione operativa strategica, sono necessari programmi e applicazioni che soddisfino il tuo pubblico o rischi di perderli rispetto ai tuoi concorrenti. Grazie all'integrazione dei dati nelle strategie delle applicazioni e all'acquisizione di informazioni dettagliate relativamente a tutto il processo, è possibile rimanere aggiornati e lavorare con grande accuratezza.
L'integrazione dei dati può essere utile per l'organizzazione sia a breve che a lungo termine. Alcuni vantaggi includono:
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Dati migliori
Distribuzione di dati più importanti, sia per l'integrità che per la 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 ti garantisce di essere sempre in grado di raggiungere i dati quando ti servono.
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Maggiore efficienza e ROI
Poiché si è in grado di accedere rapidamente ai dati, si riducono gli errori.
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Esperienze migliori relativamente a clienti e partner
Quando sei in grado di preservare i desideri e le esigenze dei clienti, puoi servirli al meglio. Ad esempio, in un ambiente di produzione, sarà possibile ordinare da fornitori quando è necessario reintegrare l'inventario.
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Una visualizzazione completa del tuo lavoro
Include un'immagine completa di analisi aziendale, informazioni dettagliate e intelligence, oltre a una panoramica completa dei processi e delle prestazioni.
Con una visione d'insieme dell'azienda, il team può definire il modo in cui i risultati dell'integrazione dei dati contribuiranno al successo. Esistono tuttavia alcune situazioni in cui l'integrazione dei dati potrebbe dare luogo a problemi.
Le sfide dell'integrazione dei dati
L'esplosione di dati, origini dati e strutture dati combinata con le 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 solo. Ciò può portare a:
Non è possibile trovare rapidamente i dati
Quando non trovi quello che ti serve, tu e il tuo team finirete per perdere molto tempo. Questa operazione influisce sulla produttività in quanto potrebbero essere presenti gruppi di dati inaccessibili per altri utenti che ne hanno bisogno o potrebbero usare informazioni dettagliate dai dati per creare strategie migliori.
Dati obsoleti o di bassa qualità
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 - particolarmente 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 il disallineamento dei dati.
Il tuo team sta usando il software errato
Anche se si usa già una soluzione di integrazione, ciò non significa che si stia usando il tipo di soluzione corretto o anche la soluzione stessa nel modo corretto. Assicurarsi 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 raccogliere i dati, potresti ottenere molte informazioni che non ti servono durante la memorizzazione delle informazioni che metti in atto.
Strumenti e tecnologia per l'integrazione dei dati
Sono disponibili molte tecniche di integrazione dei dati in tutti i livelli dell'organizzazione, da manuale a completamente automatizzato. Alcuni metodi tipici includono:
Manuale
Poiché non è disponibile alcuna visualizzazione unificata, tutti gli utenti possono accedere ai dati necessari tramite tutti i sistemi di origine.
Basato sull'applicazione
Ideale per i team di piccole dimensioni, questo metodo richiede che ogni applicazione implementi l'integrazione.
Dati middleware
Questo metodo funge da strumento di mediazione, normalizzando i dati da aggiungere al pool master. Middleware consente di trasferire dati da applicazioni legacy quando non è possibile 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, mentre gestisce dati aggiuntivi all'esterno dell'origine iniziale.
Gli strumenti di integrazione dei dati sono strumenti basati su software che consentono di inserire, consolidare, trasformare e trasferire i dati dalla relativa origine a una destinazione, eseguendo mapping e pulizia dei dati.
Gli strumenti aggiunti possono semplificare il processo. È prima di tutto necessario identificare gli attributi che costituiscono uno strumento di integrazione dei dati valido. 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:
Cataloghi dati
Aiutare le aziende a trovare e inventariare risorse di dati in più silo.
Pulizia 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
Consente di raccogliere e importare i dati da utilizzare immediatamente o salvare per un secondo momento.
Governance dei dati
Strumenti che assicurano la disponibilità, la sicurezza, l'usabilità e l'integrità dei dati.
Migrazione dei dati
Spostamento dei dati tra computer, sistemi di archiviazione o applicazioni.
Strumento ETL
Come menzionato in precedenza, è il metodo di integrazione più comune.
Gestione dei dati masterGestione dati master
Aiutare le aziende a rispettare le definizioni, le classificazioni e le categorie dei dati standard tramite la tassonomia per contribuire a stabilire un'unica fonte di attendibilità.
Creazione di un piano di integrazione
Per garantire che l'implementazione dell'integrazione venga completata nel modo più corretto possibile, è necessario seguire questi cinque passaggi:
Pulire i dati
Prima di eseguire qualsiasi operazione, è necessario pulire i dati. Se i dati non sono puliti, non sono utilizzabili. Esamina le applicazioni esistenti e rimuovere i duplicati, assicurati di non avere dati obsoleti o non validi e ottimizza i canali da cui vengono raccolti i dati.
Introduci processi di facile comprensione
Sono necessari standard a livello aziendale per l'immissione e la manutenzione dei dati. È possibile assegnare a un team o a una persona la responsabilità di mantenere attivi i processi di qualità e gestione. Se non è possibile scegliere una persona o un team, è necessario designare i processi che tutti devono seguire per garantire che i dati vengano mantenuti puliti, aggiornati e organizzati e documentare il modo in cui le applicazioni sono connesse per una trasparenza totale.
Eseguire il backup dei dati
Come ulteriore precauzione di sicurezza, assicurarsi di eseguire il backup dei dati nel cloud o in un'unità fisica. Mantenere le informazioni trasformate in un data factory aiuta a guidare 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 dei dati e riduce gli errori. Quando si sceglie lo strumento, è necessario chiedersi:
- Quali dati devono essere integrati?
- Quali applicazioni devono essere integrate?
- Quali flussi di dati dell'organizzazione sono necessari? Deve essere una comunicazione unidirezionale o un flusso di informazioni bidirezionale?
- Sono necessari dati da sincronizzare in tempo reale o a causa di un'azione specifica?
Gestione e archiviazione dei dati
La pulizia dei dati è un processo continuo. Avere strumenti appropriati e funzionanti nel modo opportuno, con la possibilità di crescere con l'azienda, consolida la strategia di successo. Garantire che i dati siano aggiornati e coerenti consentirà al team di ottenere informazioni più dettagliate basate sui dati in relazione a ciò di cui hanno bisogno gli utenti.
Anche se l'integrazione dei dati è iniziata con le organizzazioni consapevoli della necessità di più soluzioni per raccogliere e gestire 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 aziendali è alla base di qualsiasi soluzione di integrazione dei dati di successo.
Con l'integrazione dei dati, è possibile connettere il software per stabilire un flusso di dati continuo ed efficace all'interno di tutta l'organizzazione, garantendo a tutti i giocatori chiave l'accesso ai dati necessari, ogni volta che ne hanno bisogno.
Domande frequenti
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Il processo di combinazione dei dati da diverse origini per offrire agli utenti una singola 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 file data warehouse.
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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 inoltre 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 alcune delle servizi Microsoft che possono aiutarti a risolvere in modo efficiente le complesse sfide dei dati.
Altre informazioni sui servizi di integrazione di Azure.
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