Hva er dataintegrasjon?

Finn ut hva dataintegrasjon betyr, hvorfor det er en viktig del av programvareutviklingen og IT-prosessene, og hvordan nye datatilkoblinger påvirker relasjoner på tvers av verktøy og team.

Definisjon av dataintegrasjon

Dataintegrasjon er prosessen for å kombinere data fra flere ulike kilder for å gi brukerne én enkelt, enhetlig visning. integrasjonstjenesterIntegration handler om å samle mindre komponenter i ett enkelt system, slik at det kan fungere som ett. Og i en IT-kontekst syr den sammen ulike dataundersystemer for å bygge et mer omfattende, mer omfattende og mer standardisert system mellom flere team, noe som bidrar til å bygge enhetlig innsikt for alle.

Dataintegrasjon bidrar til å konsolidere alle typer data betraktelig, med tanke på veksten, volumet og alle de ulike formatene. Ved å kombinere disse for å arbeide fra ett sett med data kan bedrifter hjelpe interne avdelinger med å se på strategier og forretningsbeslutninger, og produsere handlingsrettet og overbevisende forretningsinnsikt for kort- og langsiktig suksess. Som en integrert del av datasamlebåndet, vil det å samle integrasjon pluss datainntak, behandling, transformasjon og lagring hjelpe bedriften med å samle data uavhengig av type, struktur eller volum.

Tre personer sitter og ser på skrivebord

To kvinner diskuterer og holder markør i hånden

Hvordan integrerer du data?

Å forstå hvordan dataintegrasjon fungerer vil være avgjørende for å forstå hvordan det kommer ansatte, prosesser og teknologi til gode. Etter hvert som organisasjoner blir mer datadrevne, blir det stadig vanskeligere å oppnå ett enkelt tilgangspunkt for datalagring, tilgang, tilgjengelighet og kvalitet. Hvis du vil flytte data fra ett system til et annet, må du opprette en definert bane.

Én vanlig type dataintegrasjon er datainntak, der data fra ett system integreres til et annet system i tide. En annen type dataintegrasjon refererer til et bestemt sett med prosesser for datalagring som kalles uttrekking, transformering, belastning (ETL). ETL består av tre faser:

Trekker ut data fra flere kilder og flytter dem til et oppsamlingsområde.
Transformer eller konverter dataene, og omorganiser dem deretter til et passende format for innlasting til et datalager.
Laster inn de transformerte dataene til et analytisk datalagermiljø.

Et annet alternativ er å trekke ut, laste inn, transformere (ELT), utformet for å skyve behandlingen ned til dataene for å forbedre ytelsen.

Dataintegrasjon kan også omfatte rensing, sortering, berikelse og ytterligere prosesser for å gjøre dataene klare for bruk. Det finnes flere måter å integrere data – på, avhengig av behovet, firmastørrelsen og tilgjengelige ressurser. I tillegg til ETL og ELT er noen andre strategityper:

Datareplikering
Datavirtualisering
Endre datainnhenting
Integrasjon av strømming av data

Fordelene med dataintegrasjon

Du er kanskje ikke klar over det, men dataintegrasjon er en prosess som mange team bruker for programvareutvikling og IT-drift (DevOps). Et eksempel på dette er hvordan du tenker om teknologien for fremtiden. Det å hele tiden tenke på hvordan teamet kan bygge, teste og distribuere programmer, er nøkkelen til et vellykket DevOps-program. Fra eksperimentering til taktisk driftsdistribusjon trenger du programmer og programmer som passer til publikum, eller du risikerer å miste dem til konkurrentene. Ved å integrere data i programstrategiene og få innsikt gjennom prosessen, hjelper dette deg med å holde deg oppdatert og nøyaktig.

To personer som tenker mens de sitter og ser på den stasjonær datamaskin

Dataintegrasjon kan betjene organisasjonen både på kort og lang sikt. Noen fordeler inkluderer:

Bedre data

Leverer mer verdifulle data, både innen integritet og kvalitet.

Bedre samarbeid

Forbedre samarbeid med en sømløs kunnskapsoverføring mellom systemer, noe som betyr reduserte feil.

Raske tilkoblinger mellom datalagringer

Hvis du legger til et effektivt dataintegrasjonssystem med sømløse tilkoblinger, sikrer du at du alltid kan nå dataene når du trenger det.

Økt effektivitet og avkastning

Fordi du raskt har tilgang til data, bør du kutte ned på feil.

Bedre kunde- og partneropplevelser

Når du kan beholde kundenes ønsker og behov, kan du levere det til dem. I en produksjonsinnstilling kan du for eksempel bestille fra leverandører når du trenger å fylle på beholdningen på nytt.

En omfattende oversikt over bedriften

Dette inkluderer et fullstendig bilde av forretningsanalyse, innsikt og intelligens – samt en fullstendig oversikt over prosesser og ytelse.

Med et fugleperspektiv av virksomheten kan teamet planlegge hvordan resultatene av dataintegrasjon vil bidra til at du lykkes. Det finnes imidlertid noen situasjoner der dataintegrasjon kan oppstå problemer.

Personer som sitter sammen, diskuterer og arbeider med bærbare datamaskiner på bordet

Utfordringene ved dataintegrasjon

Eksplosjon av data, datakilder og datastrukturer kombinert med endringer i infrastrukturtjenester, databehandlingskraft, analyseverktøy og maskinlæring har endret hvordan selskaper integrerer data.

En av de største utfordringene du får når du lærer hvordan du integrerer data i de gjeldende systemene, er de grunnleggende problemene med å koble et variert sett med systemer til ett. Dette kan føre til:

Kan ikke finne dataene raskt

Når du ikke finner det du trenger, vil du og teamet ende opp med å sverte mye tid. Dette påvirker produktiviteten ettersom du kan ha grupper med data utilgjengelige for andre som også trenger dem, eller som kan bruke innsikt fra dataene til å bygge bedre strategier.

Lav kvalitet eller utdaterte data

Stadig innsamling av data betyr at du har mye av det til enhver tid, og hvis det ikke finnes standarder for dataregistrering og vedlikehold, kan du samle inn mye unøyaktige, utdaterte, dupliserte og utilstrekkelige data. Du trenger et alternativ som bidrar til å organisere inkonsekvente data.

Data kombinert med andre programmer

Hvis du har data kombinert med, og er avhengig av, kan andre programmer – spesielt eldre programmer – gjøre det vanskelig å bruke andre steder.

Ulike formater og kilder

Du kommer til å ha programmer for mange forskjellige team, inkludert salg, markedsføring, kundeservice og logistikk. Siden disse verktøyene åpnes, organiseres og vedlikeholdes gjennom flere team, kan det hende at dataformater ikke er konsekvente gjennom dem alle. Selv noe så enkelt som å skrive et telefonnummer innenlands og internasjonalt kan føre til at dataene ikke er justert.

Teamet bruker feil programvare

Selv om du allerede bruker en integrasjonsløsning, betyr det ikke at du bruker riktig type løsning eller selve løsningen på riktig måte. Sørg for å utforske hva du trenger dataintegrasjonsløsningen for å oppnå og når.

For mye data

Ja, du kan ha for mye data. Hvis du ikke har en plan for når og hvordan du samler inn data, kan du ende opp med mye informasjon du ikke trenger mens du beholder informasjonen du gjør.

Dataintegrasjonsverktøy og -teknologi

Det finnes mange dataintegrasjonsteknikker tilgjengelig på tvers av alle nivåer i organisasjonen, fra manuell til helautomatisert. Noen vanlige metoder inkluderer:

To personer som ser på stasjonær datamaskin og én person som peker på skjermen med fingeren

Manuell

Siden det ikke finnes noen enhetlig visning, kan alle brukere få tilgang til alle data de trenger gjennom alle kildesystemer.

Programbasert

Denne metoden er best for små team og krever at hvert program implementerer integrasjon.

Mellomvaredata

Denne metoden fungerer som en megler, og normaliserer dataene som skal legges til i hovedutvalget. Mellomvare kan hjelpe med å overføre data fra eldre programmer når de ikke kan koble til andre nyere programmer.

Ensartet tilgang

Data forblir i kildesystemene med flere definerte visninger som gir en enhetlig visning til alle brukere.

Vanlig datalagring

Denne metoden oppretter et nytt system som kopierer data fra den primære kilden mens tilleggsdata behandles utenfor den opprinnelige kilden.

En kvinne som arbeider på stasjonær datamaskin med flere skjermer

Dataintegrasjonsverktøy er programvarebaserte verktøy som henter, konsoliderer, transformerer og overfører data fra sin opprinnelige kilde til et mål, utfører tilordninger og datarensing.

Verktøyene du legger til, har potensialet til å forenkle prosessen. Men først må du identifisere attributtene som gjør et godt dataintegrasjonsverktøy. Noen av funksjonene du trenger i dataintegrasjonsverktøyet er:

Enkelt å lære og bruke
Mange forhåndsbygde koblinger for tilpasningsevne
Åpen kildekode for mer fleksibilitet
Portabilitet
Skyfunksjonalitet for alle nivåer

Dataintegrasjonsplattformer inkluderer vanligvis følgende verktøy:

Datakataloger

Hjelper bedrifter med å finne og lagre dataressurser i flere siloer.

Datarensing

Verktøy som oppdager og retter opp data gjennom erstatning, endring eller sletting.

Datakoblinger

Flytte data fra én database til en annen og håndtere transformasjoner.

Datainntak

Dette lar deg samle inn og importere data som skal brukes umiddelbart eller lagre til senere.

Datastyring

Verktøy som sikrer tilgjengeligheten, sikkerheten, brukervennligheten og integriteten til dataene.

Dataoverføring

Flytter data mellom datamaskiner, lagringssystemer eller programmer.

Verktøy for uttrekking, transformasjon og innlasting

Som tidligere nevnt, er den vanligste integrasjonsmetoden.

Administrasjon av hoveddata

Hjelper bedrifter med å holde seg til standard datadefinisjoner, klassifiseringer og kategorier gjennom taksonomi for å bidra til å etablere én enkelt kilde til sannhet.

Opprette en integrasjonsplan

For å sikre at integrasjonen av implementeringen går så problemfritt som mulig, må du følge disse fem trinnene:

Rengjør dataene

Rydd opp i dataene før du gjør noe. Hvis dataene ikke er rene, kan de ikke brukes. Se på eksisterende programmer og fjern duplikater, kontroller at du ikke har utdaterte eller ugyldige data, og optimaliser kanalene du samler inn dataene fra.

Introduser enkle prosesser

Du trenger firmastandarder for dataregistrering og vedlikehold. Du kan tilordne ett team eller en person ansvaret for å holde kvalitets- og administrasjonsprosessene på plass. Hvis du ikke kan velge en person eller et team, kan du angi prosesser som alle kan følge for å sikre at dataene holdes rene, oppdaterte og organiserte, og dokumentere hvordan programmene er tilkoblet for total gjennomsiktighet.

Sikkerhetskopier dataene

Som en ekstra sikkerhetsforanstaltning må du passe på å sikkerhetskopiere dataene til skyen eller en fysisk stasjon. Hvis du beholder den transformerte informasjonen i en datafabrikken bidrar til å få fart på strategiene.

Velg riktig programvare

Automatisk automatisering av databehandlingsoppgavene for synkronisering reduserer automatisk behovet for manuell dataregistrering, forener dataformatene og reduserer feil. Når du velger verktøyet, må du spørre deg selv:

Hvilke data må integreres?
Hvilke programmer må integreres?
Hvilke organisasjonsdataflyter trenger du? Må det være en enveiskommunikasjon eller en toveis flyt av informasjon?
Trenger du data for å synkronisere i sanntid eller på grunn av en bestemt handling?

Administrer og vedlikehold dataene

Rene data er en pågående prosess. Å ha de riktige verktøyene på plass fungerer som de skal, med muligheten til å vokse med virksomheten, styrker suksessstrategien. Når du sørger for at du har oppdaterte og konsekvente data, får teamet bedre datadrevet innsikt i hva brukerne trenger.

Mens dataintegrasjon begynte med at organisasjoner iverksatte at de ville trenge mer enn én løsning for å samle og administrere alle dataene de hadde mottatt, har vi siden oppdaget hvordan vi kan håndtere kompleksiteten og utfordringene ved å koble sammen flere datasett. Bruk av teknikker som konsoliderer driften og støtter bedriftens tekniske og analytiske behov, er kjernen i alle vellykkede løsninger for dataintegrasjon.

Med dataintegrasjon kan du koble til programvare for å etablere en kontinuerlig og effektiv dataflyt fra ende til ende på tvers av organisasjonen, slik at alle nøkkelspillere har tilgang til dataene de trenger, når de trenger det.

Vanlige spørsmål

Prosessen med å kombinere data fra flere kilder for å gi brukerne én enkel, enhetlig visning.

Få mer informasjon om dataintegrasjonMer informasjon om dataintegrasjon.
Dataintegrasjon inkluderer rensing, sortering og berikelse for å klargjøre dataene for bruk.

Lær prosessen med dataintegrasjonLær prosessen med dataintegrasjon.
Ved å trekke ut, transformere og laste inn data i et datalager.

Mer informasjon om dataintegrasjonstypeneMer informasjon om typene dataintegrasjoner.
For å produsere handlekraftig og overbevisende forretningsinnsikt for kort og langsiktig suksess.

Lær fordelene ved å integrere dataLær fordelene ved å integrere data.
Data kan være lav kvalitet, utdatert, for mye eller inkonsekvent. Du kan også ha feil type programvare.

Lær om utfordringene ved dataintegrasjonLær om utfordringene ved dataintegrasjon.
Azure Functions, Azure Data Factory og Azure Logic Apps er bare noen av Microsoft-tjenester som kan hjelpe deg med å løse komplekse datautfordringer på en effektiv måte.

Mer informasjon om Azure-integrasjonstjenester.

Tilleggsressurser

Kom i gang med en gratis Azure-konto

Gled deg over populære analysetjenester gratis i 12 måneder, mer enn 25 tjenester gratis alltid, og USD 200 i kreditt som du kan bruke i løpet av de første 30 dagene.

Start gratis

Kontakt en Azure-selger

Få råd om hvordan du kommer i gang med analyse i Azure. Still spørsmål, lær om priser og anbefalte fremgangsmåter og få hjelp til å utforme en løsning som dekker behovene.

Ta kontakt