Trace Id is missing
Hoppa till huvudinnehåll
Azure
Logga in
En kvinna skriver med märkpenna på whiteboardtavlan

Vad är dataintegrering?

Lär dig vad dataintegrering innebär, varför det är en viktig del av din programvaruutveckling och IT-processer och hur nya dataanslutningar påverkar relationer mellan verktyg och team.

Definition på dataintegrering

Dataintegrering är processen för att kombinera data från flera olika källor för att ge användarna en enda enhetlig vy. Integrering handlar om att sammanföra mindre komponenter i ett enda system så att det kan fungera som ett. Och i ett IT-sammanhang sammanfogar det olika dataundersystem för att skapa ett mer utförligt, omfattande och standardiserat system mellan flera team, vilket hjälper till att skapa enhetliga insikter för alla.

Dataintegrering hjälper till att avsevärt konsolidera alla typer av data, med tanke på dess tillväxt, volym och alla dess olika format. Genom att kombinera dessa för att arbeta från en uppsättning data kan företag hjälpa interna avdelningar att hålla ett öga på strategier och affärsbeslut och skapa användbara och övertygande affärsinsikter för kortsiktig och långsiktig framgång. Som en viktig del av datapipelinen hjälper integrering plus datainmatning, bearbetning, transformation och lagring ditt företag att aggregera data oavsett typ, struktur eller volym.

Tre personer sitter och tittar på skrivbord
Två kvinnor diskuterar och håller märkpennor i sina händer

Hur integrerar du data?

Att förstå hur dataintegrering fungerar är avgörande för att förstå hur det är till nytta för dina personer, processer och teknik. I takt med att organisationer blir mer datadrivna blir det allt svårare att uppnå en enda åtkomstpunkt för datalagring, åtkomst, tillgänglighet och kvalitet. Om du vill flytta data från ett system till ett annat måste du skapa en definierad väg.

En vanlig typ av dataintegrering är datainmatning, där data från ett system integreras tidsbaserat i ett annat system. En annan typ av dataintegrering refererar till en specifik uppsättning processer för datalager som kallas extrahera, transformera, läsa in (ETL). ETL består av tre faser:

  • Extrahera data från flera källor och flytta dem till ett mellanlagringsområde.

  • Transformera eller konvertera data och ordna sedan om dem till ett lämpligt format för inläsning till ett informationslager.

  • Läser in transformerade data i en analytisk informationslagermiljö.

Ett annat alternativ är extrahera, läsa in, transformera (ELT) som utformats för att push-överföra bearbetningen till data för bättre prestanda.

Dataintegrering kan också omfatta rensning, sortering, berikande och ytterligare processer för att göra data redo att användas. Det finns några olika sätt att integrera data – allt beror på behovet, företagets storlek och tillgängliga resurser. Förutom ETL och ELT är några andra strategityper:

  • Datareplikering

  • Datavirtualisering

  • Registrering av ändringsdata

  • Direktuppspelningsdataintegrering

Fördelarna med dataintegrering

Du kanske inte inser det, men dataintegrering är en process som många devops-team (software development and IT operations) använder. Ett exempel på detta är hur du tänker på din teknik för framtiden. Att ständigt tänka på hur ditt team kan skapa, testa och distribuera program är nyckeln till ett framgångsrikt DevOps-program. Från experimentering till taktisk driftsdistribution behöver du program och applikationer som tillgodoser din målgrupp eller så riskerar du att förlora dem till dina konkurrenter. Genom att integrera data i dina programstrategier och få insikter genom processen hjälper det dig att hålla dig uppdaterad och korrekt.

Två personer som tänker medan de sitter och tittar på skrivbordet

Dataintegrering kan hantera din organisation både på kort och lång sikt. Några fördelar är:

Med en fågelperspektiv över verksamheten kan ditt team göra upp en strategi för hur dina resultat av dataintegrering kommer att bidra till din framgång. Men det finns några situationer där dataintegrering kan stöta på problem.
Personer som sitter tillsammans, diskuterar och arbetar med sina bärbara datorer vid bordet

Utmaningarna med dataintegrering

Den explosion av data, datakällor och datastrukturer som kombineras med ändringar i infrastrukturtjänster, beräkningskraft, analysverktyg och maskininlärning har omvandlat hur företag integrerar data.

En av de största utmaningarna du kommer att stöta på när du lär dig att integrera data i dina nuvarande system är de inbyggda svårigheterna med att länka en mängd olika system till en. Detta kan leda till:

Det går inte att hitta dina data snabbt

När du inte hittar det du behöver kommer du och ditt team att slösa mycket tid. Detta påverkar produktiviteten eftersom du kan ha grupper av data som inte är tillgängliga för andra som också behöver dem eller kan använda insikter från data för att skapa bättre strategier.

Data av låg kvalitet eller inaktuell data

Att ständigt samla in data innebär att du har mycket av dem hela tiden – och om det inte finns några standarder för datainmatning och underhåll kan du samla in många felaktiga, inaktuella, duplicerade och otillräckliga data. Du behöver ett alternativ som hjälper dig att organisera inkonsekventa data.

Data tillsammans med andra program

Att ha data kopplade till och beroende av andra program, särskilt äldre program, kan göra det svårt att använda någon annanstans.

Olika format och källor

Du kommer ofrånkomligen att ha program för många olika team, inklusive försäljning, marknadsföring, kundservice och logistik. Eftersom dessa verktyg används, organiseras och underhålls via flera team kanske dataformaten inte är konsekventa genom dem alla. Även något så enkelt som att skriva ett telefonnummer inrikes och internationellt kan göra att dina data inte stämmer överens.

Ditt team använder fel programvara

Även om du redan använder en integreringslösning betyder det inte att du använder rätt typ av lösning eller ens själva lösningen på rätt sätt. Se till att utforska vad din lösning för dataintegrering behöver för att åstadkomma och när.

För mycket data

Ja, du kan ha för mycket data. Om du inte har någon plan för när och hur du samlar in data kan du få mycket information som du inte behöver när du sammanställer den information du gör.

Verktyg och teknik för dataintegrering

Det finns många tekniker för dataintegrering tillgängliga på alla nivåer i organisationen – från manuell till helt automatiserad. Några vanliga metoder är:

Två personer som tittar på en dator och en person som pekar på skärmen med fingret

Manuellt

Eftersom det inte finns någon enhetlig vy kan alla användare komma åt alla data de behöver via alla källsystem.

Programbaserad

Den här metoden är bäst för små team och kräver att varje program implementerar integrering.

Mellanprogramsdata

Den här metoden fungerar som en medlare och normaliserar de data som ska läggas till i huvudpoolen. Mellanprogram kan hjälpa till att överföra data från äldre program när de inte kan ansluta till andra nyare program.

Enhetlig åtkomst

Data finns kvar i källsystemen med flera definierade vyer som ger en enhetlig vy för alla användare.

Gemensam datalagring

Den här metoden skapar ett nytt system som kopierar data från den primära källan samtidigt som ytterligare data hanteras utanför den ursprungliga källan.

En kvinna som arbetar vid en dator med flera bildskärmar

Verktyg för dataintegrering är programbaserade verktyg som matar in, konsoliderar, transformerar och överför data från källan till ett mål, utför mappningar och datarensning.

De verktyg du lägger till kan förenkla processen. Men först måste du identifiera de attribut som utgör ett bra verktyg för dataintegrering. Några av de funktioner du behöver i verktyget för dataintegrering är:

  • Lätt att lära sig och använda
  • Många färdiga kopplingar för anpassningsbarhet
  • Öppen källkod för mer flexibilitet
  • Portabilitet
  • Molnkapacitet för alla nivåer

Plattformar för dataintegrering innehåller vanligtvis följande verktyg:

Datakataloger

Hjälper företag att hitta och inventera datatillgångar i flera silor.

Datarensning

Verktyg som identifierar och korrigerar data genom ersättning, modifiering eller borttagning.

Dataanslutningsprogram

Flytta data från en databas till en annan och hantera transformeringar.

Datainmatning

På så sätt kan du samla in och importera data att använda direkt eller spara till senare.

Datastyrning

Verktyg som säkerställer tillgänglighet, säkerhet, användbarhet och integritet för data.

Datamigrering

Flytta data mellan datorer, lagringssystem eller program.

ETL-verktyg

Som tidigare nämnts är detta den vanligaste integreringsmetoden.

Huvuddatahantering

Hjälper företag att hålla sig till standard datadefinitioner, klassificeringar och kategorier via taxonomi för att skapa en enda sanningskälla.

Skapar en integrationsplan

För att säkerställa att integreringsimplementeringen går så smidigt som möjligt måste du följa dessa fem steg:

Rensa dina data

Rensa dina data innan du gör något. Om dina data inte är rena går det inte att använda dem. Titta på dina befintliga program och ta bort dubbletter, se till att du inte har inaktuella eller ogiltiga data och optimera de kanaler du samlar in dina data från.

Introducera processer som är enkla att förstå

Du behöver företagsomfattande standarder för inmatning och underhåll av data. Du kan tilldela ett team eller en person ansvaret för att hålla kvalitet och hanteringsprocesser på plats. Om du inte kan välja en person eller ett team anger du processer som alla ska följa för att säkerställa att data hålls rena, uppdaterade och organiserade – och dokumenterar hur dina program är anslutna för total transparens.

Säkerhetskopiera data

Som en extra säkerhetsåtgärd ser du till att säkerhetskopiera dina data till molnet eller en fysisk enhet. Att behålla din transformerade information i en datafabrik hjälper dig att driva dina strategier.

Välj rätt programvara

Om du automatiserar dina datahanteringsuppgifter för synkronisering minskar du automatiskt behovet av manuell datainmatning, förenar dina dataformat och minskar antalet fel. När du väljer verktyg måste du fråga dig själv:

  • Vilka data behöver integreras?

  • Vilka program måste integreras?

  • Vilka organisationella dataflöden behöver du? Måste det vara en enkelriktad kommunikation eller ett dubbelriktat informationsflöde?

  • Behöver du data för att synkronisera i realtid eller på grund av en viss åtgärd?

Hantera och underhålla dina data

Rensa data är en pågående process. Att ha rätt verktyg på plats fungerar som de ska, med förmågan att växa med din verksamhet, konsoliderar din strategi för framgång. Genom att se till att du har uppdaterade och konsekventa data får ditt team bättre datadrivna insikter om vad användarna behöver.

Även om dataintegreringen började med att organisationer inser att de skulle behöva mer än en lösning för att sortera och hantera alla data som de hade tagit emot, har vi sedan dess upptäckt hur man hanterar komplexiteten och utmaningarna med att länka flera datamängder. Att använda tekniker som konsoliderar verksamheten och stöder företagets tekniska och analytiska behov är kärnan i alla lyckade lösningar för dataintegrering.

Med dataintegrering kan du ansluta programvara för att upprätta ett kontinuerligt och effektivt dataflöde från slutpunkt till slutpunkt i hela organisationen, vilket säkerställer att alla nyckelspelare har åtkomst till de data de behöver, när de behöver dem.

Vanliga frågor och svar

Kom igång med ett kostnadsfritt Azure-konto

Använd populära analystjänster utan kostnad i 12 månader, och drygt 25 tjänster som alltid är kostnadsfria, och få en kredit på 200 USD som du kan använda de första 30 dagarna.

Börja använda kostnadsfritt

Kontakta en Azure-säljspecialist

Få råd som hjälper dig igång med analys i Azure. Ställ frågor, lär dig mer om priser och regelverk samt få hjälp med att utforma en lösning som uppfyller dina behov.

Kontakta oss