Hvad er dataintegration?
Dataintegration er en række praksisser, værktøjer og arkitektoniske procedurer, der gør det muligt for virksomheder at forbruge, kombinere og udnytte alle typer data.
Dataintegrationsoversigt
Dataintegration er en række praksisser, værktøjer og arkitektoniske procedurer, der gør det muligt for virksomheder at forbruge, kombinere og udnytte alle typer data. Sammen med konsolidering af data fra forskellige systemer sikrer processen, at data er rene og fri for fejl for at optimere deres anvendelighed for virksomheden.
Integrerede data er især nyttige for organisationer med et mangfoldigt og distribueret landskab med en række datakilder og aktiver, der genererer oplysninger. I disse tilfælde siloades data ofte og afbrydes fra andre forretningsdata, hvilket efterlader organisationen uden et samlet overblik over sin forretning.
Dataintegration gør det muligt for virksomheden at opnå sit sande potentiale. Vigtige beslutninger er baseret på præcis information, og ny teknologi, der er afhængig af rene data, kan implementeres og optimeres, hvilket hjælper virksomheden med at innovere og trives.
Dataintegrationshistorik
Det har været et problem at kombinere forskellige datakilder, siden forretningssystemer begyndte at indsamle data. Det var først i begyndelsen af 1980'erne, at dataloger begyndte at designe systemer, der støttede interoperabiliteten af heterogene eller forskellige databaser.
Et af de første dataintegrationssystemer blev lanceret af University of Minnesota i 1991 – dets mål var at gøre tusindvis af befolkningsdatabaser interoperable. Systemet anvendte en datalagringsmetode, der ekstraherede, transformerede og indlæste data fra forskellige kilder til et visningsskema for at gøre dataene kompatible.
I de mellemliggende år opstod der forskellige udfordringer, herunder problemer med datakvalitet, datastyring, datamodellering og, hvad der er vigtigt, med dataisolation eller siloed data.
Integrerede data blev en nødvendighed for erhvervslivet i begyndelsen af 2010'erne med indførelsen af tingenes internet (IoT). Pludselig var en bred vifte af enheder, applikationer og platforme ved at generere enorme mængder data – virksomheder druknede i det. Big Data blev en ting, og virksomheder havde brug for at finde en måde at udnytte styrken i alle oplysninger.
I dag bruger virksomheder i alle størrelser og brancher dataintegration til at udtrække værdi fra data, der er gemt på tværs af applikationer og platforme i virksomheden.
Anvendelseseksempler for dataintegration
Hvis en virksomhed genererer data, kan den integreres og bruges til at opbygge indsigt i realtid, der gavner virksomheden. En organisation, der spænder over forskellige geografiske områder, kan konsolidere visninger på tværs af hele sin drift for at forstå, hvad der fungerer, og hvad der ikke er. Et unikt syn på virksomheden gør det lettere at forstå årsag og virkning, hvilket gør det muligt for organisationer at kursuskorrigere i realtid og minimere risikoen.
Dataintegration gør det muligt for virksomheder at:
Optimer analyser: Få adgang til, sæt i kø, eller udtræk data fra operativsystemer – almindeligvis kendt som datalagring – og transformer dem derefter til virksomheden i form af betroede analyser.
Skab sammenhæng mellem operationelle applikationer: Sikre konsistens på databaseniveau på tværs af applikationer (inden for og mellem virksomheder) på bi- og ensrettet basis.
Del data uden for din organisation: Giv betroede data til eksterne parter, såsom kunder, leverandører og partnere.
Orkestrere datatjenester: Implementer alle funktioner til integration af kørselstidsdata som datatjenester for at sikre hastighed og nøjagtighed.
Understøt datamigrering og -konsolidering: Håndter behov for databevægelse og transformation i forhold til datamigrering og -konsolidering, fx ved udskiftning af legacy-applikationer eller migrering til nye miljøer.
Fordele ved integrerede data
Dataintegration er et kritisk element for enhver organisations overordnede datastyringsstrategi. Dataintegration hjælper med at levere den rigtige information og bringe organisationen sammen – at koordinere alle aktiviteter og beslutninger til støtte for virksomhedens formål, som er at levere produkter og serviceydelser af høj kvalitet til kunderne effektivt og effektivt.
Når data er indsamlet fra hele virksomheden, bliver de renset og valideret for at sikre, at de er fri for fejl og uoverensstemmelser, før de integreres i et enkelt datasæt eller orkestreres på tværs af mange datasæt – hvilket ofte kaldes en datametodologi.
En omfattende, præcis kilde til integrerede data hjælper virksomheder med at understøtte de innovative processer og teknologier, der er nødvendige for at lykkes. F.eks. vil initiativerne kunstig intelligens, maskinindlæring og Industri 4.0 ikke være bæredygtige uden adgang til store lagre af integrerede data.
Uden dataintegration forbliver data samlet i forskellige applikationer og platforme. Dette hindrer organisationens operationelle og strategiske evner. For eksempel vil vigtige forretningsbeslutninger være baseret på unøjagtige analyser på grund af begrænsede datasæt.
Se, hvordan disse organisationer høster fordelene ved dataintegration:
Federal Mogul: Federal Moguler en førende producent af originalt udstyr og reservedele i bilindustrien og fremstiller den teknologi, der ligger i hjertet af prestigefyldte bilmærker som Mercedes-Benz, Bentley, Caterpillar. Lær, hvordan de etablerede en datakilde og muliggjorde hurtig beslutningstagning med adgang til oplysninger i realtid.
Costain Group:Costain Group er en partner for offentlige myndigheder i Storbritannien, og Costain Group konsoliderer og får adgang til siloed data for at gøre transportprojekter mere effektive og samtidig reducere emissioner og spare offentlige midler. Gruppen er afhængig af dataintegration for at få adgang til flere af sine data, hvilket giver hurtigere datadrevne beslutninger for at maksimere resultaterne.
Hvordan fungerer dataintegration?
De mest almindeligt anvendte dataintegrationsmodeller er afhængige af en ekstrakt-, transformations-, load- (ETL)-proces.
- Udtræk: Data flyttes fra et kildesystem til et temporært staging-datalager, hvor det renses, og kvaliteten sikres.
- Transformation: Data er struktureret og konverteret, så de stemmer overens med målkilden.
- Load: De strukturerede data indlæses i et datalager eller en anden lagerentitet.
Når oplysningerne er integreret, udføres dataanalyse, hvilket giver forretningsbrugere de oplysninger, de har brug for til at træffe kvalificerede beslutninger.
En visning af dataintegrationsprocessen – fra datakilder til ETL til de analyser, der hjælper med at fremme forretningsbeslutninger.
Typer af dataintegration
Der er forskellige typer dataintegration, ofte afhængigt af kilden og typen af data.
Bulk-/batchdatabevægelse: Dette er den mest almindelige typografi, der involverer dataekstraktion, datatransformation og dataindlæsning.
Datareplikering: Data kopieres fra en database til en anden ved hjælp af kun ændrede data, som replikeres til en sekundær database.
Datavirtualisering: Dette er en enkelt visning af alle data i en database ved hjælp af et virtuelt abstraktionslag, der giver realtidsadgang til data uanset placering, kildesystem eller type.
Stream dataintegration: Dette bruges til data, der er oprettet i et konstant flow eller strøm, hvor transformationen skal ske løbende.
Meddelelsesorienteret databevægelse: Chunks af data er grupperet i meddelelser, der læses af applikationer, med dataudveksling sker i realtid.
Udfordringen er at vælge den rette dataintegrationsstil til dit unikke landskab og forretningsbehov. De fleste organisationer har brug for mere end én. Det er afgørende at forstå, hvordan disse dataintegrationsværktøjer kan samles i en sammenhængende helhed.
Tendenser for dataintegration og teknologier
Omdannelse og udnyttelse af værdien af data er nøglen til, at virksomheder er robuste og fleksible i nutidens miljø. Det er også afgørende for digital transformation og indførelse af nye teknologier. Nye tendenser bringer dataintegration til det næste niveau og leverer den vigtige værdi.
Dataorkestrering
Efterhånden som forretningslandskabet bliver mere distribueret, og datakilderne spredes, og informationstyperne diversificeres, går virksomheder over til dataorkestrering for at hjælpe med at organisere store mængder data.
Processen anvender en mere omfattende tilgang til dataintegration og den traditionelle ETL-model, der integrerer, beriger og transformerer alle typer data, såsom ustruktureret og streaming, fra på tværs af on-premise, cloud og eksterne kilder. Dataorkestrering giver smartere indsigt og reducerer samtidig kompleksiteten af dataintegration og tilknyttede omkostninger.
Datastof
I de senere år er standardmetoder til dataintegration slået fejl på grund af nye og ekspanderende udfordringer som komplekse datakilder, konnektivitetsbegrænsninger og andre faktorer. Datamateriale giver en mere fleksibel og robust tilgang til dataintegration, hvilket minimerer kompleksiteten ved at automatisere processer, arbejdsprocesser og pipelines.
Hybrid dataintegration
I dag understøtter mange virksomheder cloud- og on-premise-systemer med data fra disse systemer fordelt på en række applikationer og steder. Hybrid dataintegration giver brugerne mulighed for at få adgang til og dele data via enhver applikation, uanset hvor dataene befinder sig.
Holistisk integration
I denne hurtige digitale økonomi er forretningsfleksibilitet en strategisk prioritet. En holistisk tilgang til integration er afgørende for at opnå dette resultat. Ved at kombinere de separate data- og applikationsintegrationsdiscipliner i en omfattende indsats understøttes alle varianter af integration på tværs af et hybridlandskab.
Udforsk SAP Data Intelligence-løsninger
Omdan data til vitale forretningsindsigter, og skab innovation.
Udforsk SAP Data Intelligence-løsninger
Omdan data til vitale forretningsindsigter, og skab innovation.