Hopp over navigasjon

Hva er dataintegrering?

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

Definisjon av dataintegrering

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

Dataintegrering bidrar til å konsolidere alle typer data betydelig, vurderer 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 integrering pluss datainntak, behandling, transformasjon og lagring hjelpe bedriften din med å samle data uavhengig av type, struktur eller volum.

Hvordan integrerer du data?

Å forstå hvordan dataintegrering fungerer vil være avgjørende for å forstå hvordan det kommer dine 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 dataintegrering er datainntak, der data fra ett system integreres til et annet system på tidsbasert basis. En annen type dataintegrering refererer til et bestemt sett med prosesser for datalagring som kalles uttrekking, transformering, lasting (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 flytte behandling ned til dataene for forbedret ytelse.

Dataintegrering kan også omfatte rensing, sortering, berikelse og ekstra prosesser for å gjøre dataene klare for bruk. Det finnes flere måter å integrere data på – alt avhenger av behovet, bedriftens størrelse og tilgjengelige ressurser. I tillegg til ETL og ELT er noen andre strategityper:

  • Datareplikering
  • Datavirtualisering
  • Endre datainnhenting
  • Integrasjon av strømmingsdata

Fordelene ved dataintegrering

Du er kanskje ikke klar over det, men dataintegrering 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 ditt kan bygge, teste og distribuere programmer, er nøkkelen til et vellykket DevOps-program. Fra eksperimentering til taktisk operasjonell driftsdistribusjon trenger du programmer og programmer som passer til målgruppen, ellers risikerer du å miste dem til konkurrentene dine. Ved å integrere data i programstrategiene dine og få innsikt gjennom prosessen, hjelper dette deg med å holde deg oppdatert og nøyaktig.

Dataintegrering kan tjene 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 dataintegreringssystem med sømløse tilkoblinger, sikrer du at du alltid kan nå dataene dine når du trenger dem.

  • Økt effektivitet og avkastning

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

  • Bedre kunde- og partneropplevelser

    Når du kan opprettholde kundenes ønsker og behov, kan du levere det til dem. I et produksjonsmiljø kan du for eksempel bestille fra leverandører når du trenger å fylle opp beholdningen på nytt.

  • En omfattende oversikt over bedriften din

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

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

Utfordringene ved dataintegrering

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 dine raskt

Når du ikke finner det du trenger, vil du og teamet ditt ende opp med å kaste bort 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 lage 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

Å ha data kombinert med, og avhengig av, andre programmer – spesielt eldre programmer – kan gjøre dem vanskelige 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 samstemte.

Teamet ditt bruker feil programvare

Selv om du allerede bruker en integreringsløsning, betyr det ikke at du bruker riktig type løsning eller selve løsningen på riktig måte. Sørg for å utforske hva du trenger dataintegreringsløsningen 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 begraver informasjonen du trenger.

Dataintegreringsverktøy og -teknologi

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

Manuelt

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 integrering.

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.

Dataintegreringsverktøy 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 utgjør et godt dataintegreringsverktøy. Noen av funksjonene du trenger i dataintegrasjonsverktøyet er:

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

Dataintegreringsplattformer inkluderer vanligvis følgende verktøy:

Datakataloger

Hjelper bedrifter med å finne og lagre dataressurser på tvers av 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 lagres til senere.

Datastyring

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

Datamigrering

Flytte data mellom datamaskiner, lagringssystemer eller programmer.

ETL-verktøy

Som tidligere nevnt, den vanligste integreringsmetoden.

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 integrasjonsimplementeringen går så problemfritt som mulig, må du følge disse fem trinnene:

Rens dataene dine

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 data fra.

Introduser prosesser som er enkle å forstå

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 spesifisere prosesser som alle kan følge for å sikre at dataene holdes rene, oppdaterte og organiserte, og dokumentere hvordan programmene dine er koblet sammen for total gjennomsiktighet.

Ta sikkerhetskopi av dataene

Som en ekstra sikkerhetsforanstaltning må du passe på å sikkerhetskopiere dataene dine til skyen eller en fysisk stasjon. Å beholde den transformerte informasjonen i en datafabrikk bidrar til å drive strategiene.

Velg riktig programvare

Automatisering av databehandlingsoppgavene for automatisk 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 dine

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

Mens dataintegrering begynte med at organisasjoner innså 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 enhver vellykket løsning for dataintegrering.

Med dataintegrering 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 brukere én enhetlig visning.

    Finn ut mer om dataintegrasjon..

  • Dataintegrering inkluderer rensing, sortering, og anrikning for å klargjøre dataene for bruk.

    Lær prosessen med dataintegrering.

  • Ved å trekke ut, transformere og laste inn data i et datalager.

    Finn ut mer om dataintegrasjonstypene.

  • For å produsere handlekraftig og overbevisende forretningsinnsikt for kort- og langsiktig suksess.

    Lær om fordelene ved å integrere data..

  • Data kan være av lav kvalitet, utdaterte, for mye eller inkonsekvente. Du kan også ha feil type programvare.

    Lær om utfordringene ved dataintegrering.

  • 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.

Kom i gang med en gratis Azure-konto

Gled deg over populære analysetjenester gratis i 12 måneder, mer enn 25 tjenester gratis alltid, og $200 kreditt som skal brukes i de første 30 dagene.

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 dine behov.

Kan vi hjelpe deg?