Что такое интеграция данных?
Интеграция данных — это набор методов, инструментов и архитектурных процедур, позволяющих компаниям комбинировать и использовать все типы данных.
Обзор интеграции данных
Интеграция данных — это набор методов, инструментов и архитектурных процедур, позволяющих компаниям комбинировать и использовать все типы данных. Процесс интеграции обеспечивает не только консолидацию, но и чистоту данных, а также отсутствие ошибок, что позволяет бизнесу использовать данные максимально эффективно.
Интегрированные данные особенно нужны компаниям с неоднородным и распределенным ландшафтом, содержащим множество источников данных и активов, генерирующих информацию. В таких случаях данные часто разрознены и не имеют связи друг с другом, что мешает организациям получать единое представление о своем бизнесе.
Интеграция данных позволяет компании реализовать их истинный потенциал. При принятии важных решений крайне необходимо иметь точную информацию. Чистые данные позволяют внедрять и оптимизировать новые технологии, которые помогают создавать инновационные решения и добиваться успеха.
История интеграции данных
Объединение данных из разных источников стоит на повестке дня с тех пор, как бизнес-системы начали собирать данные. Лишь в начале 1980-х годов ученые-информатики начали проектировать системы, поддерживающие совместимость неоднородных и отдельных баз данных.
Одну из первых систем интеграции данных запустил Университет штата Миннесота в 1991 году — перед ним стояла задача обеспечить совместимость тысяч баз данных о населении. Эта система особым образом организовала хранение данных: данные извлекались из разрозненных источников, преобразовывались и загружались в единую схему ракурсов, становясь совместимыми.
В последующие годы возникали различные проблемы, включая проблемы с качеством данных, управлением данными, моделированием данных и, что немаловажно, изоляцию или разрозненность данных.
Интегрированные данные стали императивом бизнеса в начале 2010-х годов с появлением Интернета вещей (IoT). Внезапно широкий спектр устройств, приложений и платформ генерировал огромные объемы данных – в них тонули компании. Большие данные стали делом, и компаниям необходимо было найти способ использовать всю информацию.
Сейчас компании любых размеров и отраслей с помощью интеграции извлекают ценные сведения из данных, хранящихся во всех корпоративных приложениях и платформах.
Сценарии использования интеграции данных
Если компания генерирует данные, их можно интегрировать и использовать для получения полезных для бизнеса аналитических данных в реальном времени. Организация, работающая в нескольких регионах, может получить единое представление обо всей операционной деятельности, чтобы понять, что работает, а что нет. Единое представление о бизнесе упрощает понимание причин и последствий, позволяя организациям корректировать курс в реальном времени и сводить к минимуму риски.
Интеграция данных открывает следующие возможности:
Оптимизация аналитики: доступ, постановка в очередь или извлечение данных из операционных систем, обычно называемых хранилищами данных, а затем их преобразование и передача бизнесу в форме достоверной аналитики.
Обеспечение согласованности между операционными приложениями. Обеспечение непротиворечивости на уровне базы данных между приложениями (внутри предприятия и между предприятиями) на двусторонней и однонаправленной основе.
Обмен данными за пределами вашей организации. Предоставление достоверных данных внешним сторонам, таким как клиенты, поставщики и партнеры.
Оркестрация сервисов данных: развертывание всех функций интеграции данных во время выполнения в качестве сервисов данных для обеспечения скорости и точности.
Поддержка миграции и консолидации данных. Удовлетворение потребностей в перемещении и преобразовании данных в зависимости от миграции и консолидации данных, например, при замене устаревших приложений или миграции в новые среды.
Преимущества интегрированных данных
Интеграция данных является критически важным элементом общей стратегии управления данными в любой организации. Интеграция данных помогает предоставлять нужную информацию и объединять усилия организации, координируя все действия и решения в поддержку цели предприятия, которая заключается в эффективной и эффективной поставке качественных продуктов и услуг клиентам.
После сбора данных по всему предприятию они очищаются и проверяются, чтобы убедиться, что в них нет ошибок и несоответствий, прежде чем интегрировать их в единый набор данных или координировать по множеству наборов данных, что часто называют методологией фабрики данных.
Комплексный, точный источник интегрированных данных помогает бизнесу поддерживать инновационные процессы и технологии, необходимые для успеха. Например, инициативы в области искусственного интеллекта, машинного обучения и Индустрии 4.0 не будут устойчивыми без доступа к большим хранилищам интегрированных данных.
Неинтегрированные данные существуют разрозненно в рамках отдельных приложений и платформ. Это сокращает операционные и стратегические возможности организации. Например, важные бизнес-решения будут приниматься на основе неточной аналитики из-за ограниченных наборов данных.
Вот несколько преимуществ, которые компании получают в результате интеграции данных:
Federal Mogul: ведущий производитель оригинального оборудования и запасных частей в автомобильной промышленности, Federal Mogul производит технологию, которая лежит в основе престижных марок автомобилей, таких как Mercedes-Benz, Bentley, Caterpillar. Узнайте, как они создали единый источник данных и обеспечили быстрое принятие решений благодаря доступу к информации в реальном времени.
Costain Group: партнер государственных учреждений в Великобритании, Costain Group консолидирует и получает доступ к разрозненным данным, чтобы сделать транспортные проекты более эффективными при сокращении выбросов и экономии государственных средств. Группа полагается на интеграцию данных для получения доступа к большему количеству данных, что позволяет быстрее принимать решения на основе данных для получения максимальных результатов.
Как работает интеграция данных?
Чаще всего используются модели интеграции данных, основанные на процессе извлечения, преобразования и загрузки (ETL).
- Извлечение: данные перемещаются из исходной системы во временный репозитарий данных стейджинга, где они очищаются и обеспечивается качество.
- Преобразование: данные структурируются и преобразуются в соответствии с целевым источником.
- Загрузка: структурированные данные загружаются в хранилище данных или другой объект хранения.
После интеграции данных выполняется анализ, в результате которого бизнес-пользователи получают информацию, необходимую для принятия обоснованных решений.
Схема процесса интеграции данных — от источников до ETL и аналитики, помогающей принимать бизнес-решения.
Типы интеграции данных
Существуют различные типы интеграции, которые зависят от источника и вида данных.
Массовое/пакетное перемещение данных: это наиболее распространенный стиль, включающий экстракцию, преобразование и загрузку данных.
Тиражирование данных: данные копируются из одной базы данных в другую с использованием только измененных данных, которые тиражируются во вторичную базу данных.
Виртуализация данных. Это единое представление всех данных в базе данных, использующее виртуальный уровень абстракции, обеспечивающее доступ к данным в реальном времени независимо от местоположения, исходной системы или типа.
Интеграция потоковых данных: используется для данных, создаваемых в постоянном потоке или потоке, где преобразование должно выполняться мгновенно.
Перемещение данных, ориентированное на сообщения: блоки данных группируются в сообщения, которые считываются приложениями, с обменом данными в реальном времени.
Важная задача, стоящая перед вами, — выбрать тип интеграции данных, который подойдет для вашего уникального ландшафта и бизнес-потребностей. Большинству компаний требуется несколько типов. Крайне важно понимать, как объединить существующие инструменты интеграции данных в одно целое.
Тенденции и технологии интеграции данных
Преобразование и использование ценности данных — это ключ к устойчивости и гибкости современного бизнеса. Не менее важно это и для цифровой трансформации и внедрения новых технологий. Новые тенденции повышают эффективность интеграции данных и позволяют полностью реализовать весь ее потенциал.
Оркестрация данных
По мере того, как бизнес-ландшафт становится все более распределенным, источники данных расширяются, а типы информации разнообразны, компании обращаются к оркестрации данных для организации больших объемов данных.
В этом процессе применяется более комплексный подход к интеграции данных и традиционной модели ETL. Интеграция, обогащение и преобразование охватывает все типы данных, включая неструктурированные и потоковые, из локальных, облачных и внешних источников. Оркестрация данных повышает ценность аналитической информации, снижая сложность интеграции данных и связанные с ней затраты.
Ткань данных
В последние годы стандартные методы интеграции данных потерпели неудачу из-за новых и расширяющихся проблем, таких как сложные источники данных, ограничения соединений и другие факторы. Фабрика данных обеспечивает более гибкий и устойчивый подход к интеграции данных, снижая сложность за счет автоматизации процессов, потоков операций и конвейеров.
Интеграция гибридных данных
В настоящее время многие предприятия поддерживают облачные и локальные системы, данные из которых распределены по различным приложениям и местоположениям. Гибридная интеграция данных позволяет пользователям получать доступ к данным и обмениваться ими через любое приложение, независимо от местоположения данных.
Целостная интеграция
В условиях стремительно развивающейся цифровой экономики гибкость бизнеса становится стратегическим приоритетом. Но обеспечить необходимую гибкость невозможно без целостного подхода к интеграции. Для того чтобы гибридный ландшафт поддерживал все варианты интеграции, нужно объединить отдельные области интеграции данных и приложений в комплексные задачи.
Изучите решения SAP Data Intelligence
Превратите данные в ценные аналитические выводы и стимулируйте инновации.
Изучите решения SAP Data Intelligence
Превратите данные в ценные аналитические выводы и стимулируйте инновации.