Обзор интеграции данных

Организации генерируют данные во всех приложениях, платформах и средах. Финансовые системы, платформы цепочки поставок, клиентские приложения, облачные сервисы и внешние поставщики данных создают информацию, ценную самостоятельно, но гораздо более мощную, когда к ней можно получить доступ и использовать их вместе. Без скоординированного подхода эти данные остаются разрозненными, трудными для доверия и неустойчиво используемыми командами и сценариями использования.

По мере роста объемов данных и расширения архитектуры интеграция данных стала основной функцией. Это позволяет организациям выйти за рамки ручной выверки и разрозненных конвейеров данных, создавая основу для надежной аналитики и результатов на основе данных.

На этой странице объясняется, что такое интеграция данных, как она работает, и различные типы. Здесь также рассматривается, как современные подходы обеспечивают доступ в реальном времени, унифицированную аналитику и эволюционирующие архитектуры данных.

Что такое интеграция данных?

Интеграция данных — это процесс объединения данных из нескольких разрозненных источников в единое единое представление. Это позволяет организациям последовательно получать доступ к данным, анализировать и использовать их в системах, приложениях и средах.

На практике интеграция данных объединяет данные из транзакционных систем, аналитических платформ, облачных сервисов и внешних источников. Благодаря согласованию форматов, структур и бизнес-определений интеграция данных позволяет обеспечить достоверность и повторное использование информации в различных сценариях использования.

Хорошо продуманный подход к интеграции данных устраняет разрозненность данных, повышает качество данных и создает надежную основу для аналитики и операционных процессов. Вместо работы с фрагментированными или противоречивыми наборами данных группы могут использовать интегрированные данные для поддержки отчетности, прогнозирования и принятия решений.

Преимущества интегрированных данных

Интеграция данных является критически важным элементом общей стратегии управления данными в организации. Он помогает предоставлять нужную информацию в масштабе всей компании и объединяет группы путем координации действий и решений в поддержку цели предприятия: эффективное и эффективное предоставление качественных продуктов и услуг.

После сбора данных со всего предприятия они очищаются и проверяются, чтобы убедиться, что в них нет ошибок и противоречий. Затем эти данные можно интегрировать и управлять ими по нескольким наборам данных с помощью скоординированных подходов к управлению данными, часто описываемых как ткань данных, которая соединяет данные между системами, поддерживая управление, аналитику и доступ в режиме реального времени, не требуя консолидации всех данных в одном репозитории.

Всеобъемлющий и точный источник интегрированных данных поддерживает инновационные процессы и технологии, на которые организации опираются для сохранения конкурентоспособности. Такие инициативы, как искусственный интеллект, машинное обучение и «Индустрия 4.0», зависят от непротиворечивых и интегрированных данных для получения надежных результатов.

Без интеграции данных информация остается разрозненной в разрозненных приложениях и платформах. Это ограничивает как оперативную эффективность, так и принятие стратегических решений. Например, важные бизнес-решения могут быть основаны на неполной или неточной аналитике, полученной из ограниченных наборов данных.

Как работает интеграция данных?

Интеграция данных работает путем сбора данных из исходных систем, их преобразования по мере необходимости и поставки в целевые системы, где их можно использовать для анализа или операций.

Традиционные подходы к интеграции данных часто основаны на процессах ETL (извлечение, преобразование, загрузка). В ETL данные извлекаются из исходных систем, преобразуются в соответствии с бизнес-правилами и затем загружаются в целевую систему, такую как хранилище данных.

Более поздние подходы все чаще используют ELT (извлечение, загрузка, преобразование). С помощью ELT необработанные данные сначала загружаются в целевую среду, а трансформации применяются после этого с использованием возможностей обработки этой среды. Этот подход является распространенным в облачных архитектурах.

Современная интеграция данных также включает API и прием данных в реальном времени. API позволяют приложениям обмениваться данными напрямую, в то время как потоковая передача и интеграция на основе событий поддерживают непрерывное обновление данных. Эти методы помогают организациям поддерживать аналитику в реальном времени и адаптивные приложения, а также традиционную пакетную обработку.

Ракурс процесса интеграции данных

Процесс интеграции данных обычно включает сбор данных из нескольких источников, применение преобразований в соответствии с бизнес-правилами и предоставление этих данных в среды, где их можно проанализировать или операционализировать. Визуальный ракурс этого процесса помогает проиллюстрировать, как данные перемещаются по пайплайну интеграции.

Типы интеграции данных

Существуют различные типы интеграции данных, которые часто зависят от источника, формата и объема данных, а также от частоты их вызова или обновления.

• Массовое или пакетное перемещение данных: это наиболее распространенный стиль интеграции данных, включающий запланированную экстракцию, преобразование и загрузку данных. Пакетная интеграция обычно используется для отчетности, исторического анализа и сценариев, в которых обновления в близком к реальному времени не требуются.
• Тиражирование данных: данные копируются из одной базы данных в другую путем переноса только измененных данных. Репликация помогает синхронизировать системы и часто используется для поддержки доступности, избыточности или последующей аналитики.
• Виртуализация данных. Виртуализация данных обеспечивает единое логическое представление данных из нескольких источников с использованием виртуального уровня абстракции. Такой подход обеспечивает доступ к данным в реальном времени независимо от их местоположения, исходной системы или формата без физического перемещения данных.
• Интеграция потоковых данных: этот тип интеграции используется для данных, генерируемых в непрерывном потоке или потоке, где обработка и преобразование должны происходить в реальном времени. Интеграция потоков поддерживает такие случаи использования, как обработка событий, мониторинг и аналитика в реальном времени.
• Перемещение данных, ориентированных на сообщения: данные группируются в сообщения, которыми обмениваются приложения, часто в режиме реального времени. Интеграция, ориентированная на сообщения, поддерживает асинхронную коммуникацию и обычно используется для разъединения систем, обеспечивая своевременный обмен данными.
• Интеграция данных на основе API: API позволяют приложениям и сервисам обмениваться данными напрямую через стандартизированные интерфейсы. Интеграция на основе API обычно используется для поддержки сценариев "приложение-приложение", доступа к данным в реальном времени и архитектуры на основе событий.
• Интеграция гибридных данных. Гибридная интеграция объединяет несколько подходов к интеграции в локальных и облачных средах. Этот тип распространён на предприятиях с распределенными ландшафтами, обеспечивая непротиворечивый доступ к данным во всех системах независимо от того, где находятся данные.

Задача заключается в выборе правильных стилей интеграции данных для конкретного ландшафта и бизнес-потребностей. Большинство организаций используют несколько подходов. Понимание того, как объединить эти методы интеграции в согласованную стратегию, критически важно для построения масштабируемой и адаптируемой архитектуры данных.

Преимущества унифицированного уровня данных и аналитики

Унифицированный уровень данных и аналитики — это подход, при котором интегрированные данные можно вызывать, анализировать и использовать непротиворечиво в ландшафте данных организации. Вместо того, чтобы полагаться на разрозненные копии данных или изолированные среды отчетности, этот подход поддерживает общую основу для аналитики и принятия решений.

Работая на едином уровне, организации могут гарантировать, что аналитика, отчетность и планирование основаны на непротиворечивых определениях данных и бизнес-контексте. Это позволяет сократить расхождения между группами, повысить доверие к аналитике и упростить сравнение результатов по функциям и регионам.

Унифицированный уровень данных и аналитики также поддерживает повторное использование и масштабируемость. Вместо повторного создания пайплайнов данных или аналитических моделей для каждого сценария использования организации могут использовать общие активы данных, ускоряя предоставление аналитических данных и уменьшая дублирование и сложность.

Важно отметить, что такой подход не требует физической консолидации всех данных в одну систему. Интеграция данных обеспечивает доступ к данным там, где они находятся, и при этом поддерживает непротиворечивый аналитический ракурс по всему предприятию.

Жизненный цикл и архитектура интеграции данных

Жизненный цикл интеграции структурированных данных помогает организациям управлять сложностью и поддерживать качество данных в нужном масштабе. Типичный жизненный цикл включает:

• Планирование: определение целей интеграции, источников данных и целевых архитектур.
• Мэппинг: определение отношений между исходными и целевыми структурами данных.
• Ингестинг: сбор данных из исходных систем с помощью пакетных, потоковых или API-методов.
• Трансформация: применение бизнес-правил, обогащение и форматирование.
• Проверка: проверка качества, полноты и точности данных.
• Каталогизация: метаданные документа, происхождение и владение.
• Мониторинг: отслеживание производительности, надежности и актуальности данных с течением времени.

Вместе эти шаги поддерживают масштабируемую и управляемую архитектуру интеграции данных.

Тенденции и технологии интеграции данных

Трансформация и использование ценности данных играют центральную роль в повышении устойчивости и гибкости в современной бизнес-среде. По мере осуществления цифровой трансформации и внедрения новых технологий интеграция данных продолжает развиваться. Новые тенденции — это расширение традиционных подходов к интеграции данных, помогающее организациям управлять сложностью и подготавливать данные для расширенной аналитики и сценариев использования на основе ИИ.

Оркестрация данных

По мере того как бизнес-среды становятся все более распределенными, источники данных продолжают расширяться, а типы данных становятся все более разнообразными, организации все чаще обращаются к оркестрации данных для более эффективного управления большими объемами данных.

Оркестрация данных использует более широкий и комплексный подход к интеграции данных, чем только традиционное ETL. Оно координирует интеграцию, пополнение и преобразование данных многих типов (включая структурированные, неструктурированные и потоковые данные) из локальных систем, облачных сред и внешних источников. Управляя потоками данных в системах и процессах, оркестрация данных помогает организациям получать более значимые сведения, одновременно снижая сложность и затраты, связанные с крупномасштабной интеграцией данных.

Фабрика данных

В последние годы традиционные методы интеграции данных с трудом справлялись с расширением ландшафтов данных. Такие проблемы, как все более сложные источники данных, ограничения на возможности соединения и фрагментированные архитектуры, затрудняют масштабное управление интеграцией.

Фабрика данных решает эти проблемы, обеспечивая более гибкий и устойчивый подход к интеграции данных. Используя метаданные, автоматизацию и интеллектуальные процессы, ткань данных помогает минимизировать сложность потоков операций и пайплайнов интеграции. Такой подход позволяет организациям более динамически связывать данные во всех средах, одновременно улучшая управление, согласованность и адаптируемость.

Интеграция гибридных данных

Сегодня многие предприятия работают в гибридных средах, включающих как облачные, так и локальные системы. Данные, генерируемые в этих системах, часто распределяются по приложениям, платформам и местоположениям, что создает проблемы с доступом и непротиворечивостью.

Интеграция гибридных данных позволяет организациям подключать, вызывать и совместно использовать данные в этих средах независимо от того, где находятся данные. Благодаря поддержке интеграции между облачными и локальными системами гибридные подходы помогают организациям сохранять гибкость и обеспечивают согласованное использование данных в аналитике, операциях и приложениях.

Целостная интеграция

В условиях стремительной цифровой экономики гибкость бизнеса становится стратегическим приоритетом. Для достижения этой гибкости требуется больше, чем изолированная интеграция, ориентированная на единую область.

Целостный подход к интеграции объединяет интеграцию данных и приложений в единую стратегию. Рассматривая интеграцию как комплексную возможность, а не отдельные дисциплины, организации могут поддерживать все формы интеграции в гибридном ландшафте. Целостное представление помогает улучшить координацию между системами, процессами и данными, позволяя организациям более эффективно реагировать на изменения.

Интеграция данных и искусственный интеллект

Инициативы ИИ зависят от доступа к большим объемам точных и хорошо интегрированных данных. Без непротиворечивого и надежного основания данных модели ИИ и приложения с трудом дают значимые результаты.

Интеграция данных играет важную роль в подготовке данных для ИИ за счет объединения информации из нескольких систем, согласования форматов и определений и обеспечения качества данных. Интегрированные данные позволяют ИИ использовать более широкий и репрезентативный набор входных данных, повышая актуальность и надежность результатов.

Поскольку организации внедряют искусственный интеллект в аналитике, операциях и принятии решений, интеграция данных также помогает поддерживать управление и прозрачность. Поддерживая происхождение, контекст и контроль по мере перемещения данных между системами, интеграция помогает организациям применять ИИ ответственно и в нужном масштабе.

Таким образом, интеграция данных является важным инструментом для искусственного интеллекта, обеспечивая надежную основу данных, необходимую для поддержки расширенной аналитики, автоматизации и интеллектуальных приложений.

Сценарии использования интеграции данных

Если компания генерирует данные, эти данные можно интегрировать и использовать для получения аналитических данных в реальном времени, которые приносят пользу бизнесу. Организации, работающие в разных регионах или бизнес-подразделениях, могут консолидировать ракурсы по всей операции, чтобы понять, что работает, что нет и где возникают проблемы.

Единое представление бизнеса упрощает понимание причин и последствий для всех систем и процессов. Интегрированные данные позволяют организациям быстрее реагировать, корректировать курс в реальном времени и снижать операционные и стратегические риски.

Интеграция данных открывает следующие возможности:

• Оптимизация аналитики: доступ, очередь или извлечение данных из операционных систем (обычно называемых хранилищами данных) и их преобразование в аналитику, которой может доверять бизнес. Благодаря интеграции данных из нескольких источников организации повышают точность отчетности и обеспечивают более содержательный анализ по всем подразделениям.
• Обеспечение согласованности между операционными приложениями. Обеспечение непротиворечивости на уровне базы данных между приложениями в рамках предприятия и за пределами организации. Интеграция данных поддерживает как однонаправленные, так и двунаправленные потоки данных, помогая приложениям работать с согласованной актуальной информацией.
• Обмен данными за пределами организации. Предоставление достоверных управляемых данных внешним сторонам, таким как клиенты, поставщики и партнеры. Интегрированные данные поддерживают контролируемый обмен данными, сохраняя точность, безопасность и прозрачность внешних взаимодействий.
• Координирование сервисов данных: развертывание функций интеграции данных во время выполнения в качестве многократно используемых сервисов данных, доступных приложениям и процессам по мере необходимости. Такой подход обеспечивает скорость, точность и непротиворечивость при использовании данных в операционных сценариях.
• Поддержка миграции и консолидации данных: решение задач по перемещению и преобразованию данных в ходе реализации инициатив по миграции и консолидации. К распространенным сценариям относятся замена прежних систем, консолидация приложений после слияния или миграция данных в новые среды с сохранением бизнес-контекста.

История интеграции данных

Объединение данных из разных источников было проблемой с тех пор, как бизнес-системы впервые начали собирать информацию. Лишь в начале 1980-х годов компьютерные учёные приступили к проектированию систем, способных поддерживать совместимость между разнородными базами данных.

Одна из первых крупномасштабных систем интеграции данных была запущена Миннесотским университетом в 1991 году. Его целью было сделать тысячи баз данных о населении совместимыми. Система опиралась на подход к хранению данных, который извлекал, преобразовывал и загружал данные из разрозненных источников в общую схему, что позволяло использовать данные вместе.

В последующие годы возникли новые проблемы. Организации столкнулись с растущими проблемами, связанными с качеством данных, управлением данными, моделированием данных и, в первую очередь, с изоляцией данных по мере разделения информации между системами.

Интегрированные данные стали императивом бизнеса в начале 2010-х годов с появлением Интернета вещей (IoT). Быстро расширяющийся спектр устройств, приложений и платформ начал генерировать огромные объемы данных. Поскольку большие данные стали основными, организациям нужны были новые способы управления и извлечения ценности из собираемой ими информации.

Сегодня организации всех размеров и всех отраслей используют интеграцию данных для извлечения ценности из данных, хранящихся в разных приложениях и платформах предприятия.

Часто задаваемые вопросы