מהי שילוב נתונים?
שילוב נתונים הוא סט של שיטות עבודה, כלים והליכים ארכיטקטוניים המאפשרים לחברות לצרוך, לשלב ולמנף את כל סוגי הנתונים.
סקירה של שילוב נתונים
שילוב נתונים הוא סט של שיטות עבודה, כלים והליכים ארכיטקטוניים המאפשרים לחברות לצרוך, לשלב ולמנף את כל סוגי הנתונים. יחד עם איחוד נתונים ממערכות שונות, התהליך מבטיח שהנתונים נקיים וללא שגיאות כדי למטב את התועלת שלהם לעסק.
נתונים משולבים מסייעים במיוחד לארגונים עם סביבה מגוונת ומבוזרת, עם טווח של מקורות נתונים ונכסים שיוצרים מידע. במקרים אלה, נתונים לרוב מסוגרים ומנותקים מנתונים עסקיים אחרים, ומשאירים את הארגון ללא מבט אחיד על עסקיו.
שילוב נתונים מאפשר לעסק להשיג את הפוטנציאל האמיתי שלו. החלטות חשובות מתבססות על מידע מדויק, וטכנולוגיה חדשה המסתמכת על נתונים נקיים ניתנת ליישום ומיטוב, ומסייעת לחברה לחדש ולשגשג.
היסטוריית שילוב נתונים
שילוב מקורות נתונים שונים הוא בעיה מאז שמערכות עסקיות התחילו לאסוף נתונים. רק בתחילת שנות השמונים החלו מדעני מחשב לתכנן מערכות שתמכו ביכולת הפעולה ההדדית של בסיסי נתונים הטרוגניים או שונים.
אחת ממערכות שילוב המידע הראשונות הושקה על ידי אוניברסיטת מינסוטה ב-1991 - מטרתה הייתה להפוך אלפי מאגרי מידע של אוכלוסייה לניתנים לשילוב. המערכת השתמשה בגישת אחסון נתונים ששלפה, עברה טרנספורמציה וטענה נתונים ממקורות שונים לתרשים תצוגה כדי להפוך את הנתונים לתואמים.
בשנות ההתערבות התעוררו אתגרים שונים, כולל בעיות באיכות הנתונים, פיקוח על נתונים, מידול נתונים וחשוב מכך, עם בידוד נתונים או נתונים מסוגרים.
נתונים משולבים הפכו להיות בעלי חשיבות עסקית בתחילת שנות ה-2010 עם התקדמות האינטרנט של הדברים (IoT). פתאום מגוון רחב של מכשירים, אפליקציות ופלטפורמות היו מייצרים כמויות עצומות של נתונים - חברות טבענו בו. ביג דאטה הפך לדבר, ועסקים נזקקו למצוא דרך לרתום את העוצמה של כל המידע.
כיום חברות בכל הגדלים והתעשיות משתמשות בשילוב נתונים כדי לשלוף ערך מנתונים המאוחסנים בכל היישומים והפלטפורמות בארגון.
מקרי שימוש של שילוב נתונים
אם חברה מייצרת נתונים, ניתן לשלב אותה ולהשתמש בה כדי לבנות תובנות בזמן אמת שמועילות לעסק. ארגון המשתרע על פני אזורים גיאוגרפיים מגוונים יכול לאחד תצוגות בכל פעולתו כדי להבין מה עובד ומה לא. מבט יחידני על העסק מקל על הבנת הסיבה והאפקט, ומאפשר לארגונים לתקנה מחמירה בזמן אמת ולמזער את הסיכון.
שילוב נתונים מאפשר לחברות:
בצע אופטימיזציה של כלי ניתוח: בצע גישה, תור או שלוף נתונים ממערכות תפעוליות – הידועות כאחסון נתונים – לאחר מכן בצע טרנספורמציה וספק אותם לעסק בצורה של כלי ניתוח מהימנים.
הינע עקביות בין יישומים תפעוליים: ודא עקביות ברמת בסיס הנתונים בכל היישומים (תוך ארגוני ופנים-ארגוני), על בסיס דו-כיווני וחד כיווני.
שתף נתונים מחוץ לארגון שלך: ספק נתונים מהימנים לגורמים חיצוניים כגון לקוחות, ספקים ושותפים.
נהל שירותי נתונים: פרוס את כל הפונקציונאליות של שילוב נתונים בזמן ריצה כשירותי נתונים כדי להבטיח מהירות ודיוק.
תמוך בהעברת נתונים ובאיחוד: תנועת נתוני כתובת וטרנספורמציה צריכים יחסית להעברת נתונים ולאיחוד נתונים, לדוגמה, בעת החלפת יישומים מדור קודם או העברה לסביבות חדשות.
יתרונות של נתונים משולבים
שילוב נתונים הוא אלמנט קריטי לאסטרטגיית ניהול הנתונים הכוללת של כל ארגון. שילוב נתונים מסייע לספק את המידע הנכון ולקרב את הארגון – תיאום כל הפעילויות וההחלטות בתמיכה בתכלית הארגון, שהיא לספק באופן יעיל ויעיל את המוצרים והשירותים האיכותיים ללקוחות.
לאחר איסוף נתונים מכל הארגון, הם מנוקים ומאומתים כדי לוודא שהם נקיים משגיאות ומחוסר עקביות לפני שהם משולבים בסט נתונים אחד או מתוזמנים במספר סטים של נתונים - מה שמכונה לעיתים קרובות מתודולוגיית אריג נתונים.
מקור מקיף ומדויק של נתונים משולבים מסייע לעסקים לתמוך בתהליכים ובטכנולוגיות החדשניים להם הוא זקוק כדי להצליח. לדוגמה, בינה מלאכותית, למידת מכונה, ותעשייה 4.0 יוזמות לא יהיו בנות קיימא ללא גישה לחנויות גדולות של נתונים משולבים.
ללא שילוב נתונים, הנתונים נשארים מסוגרים בתוך יישומים ופלטפורמות שונות. דבר זה מעכב את היכולות המבצעיות והאסטרטגיות של הארגון. לדוגמה, החלטות עסקיות חשובות יתבססו על כלי ניתוח לא מדויקים עקב סטים של נתונים מוגבלים.
ראה כיצד ארגונים אלה מקנים מחדש את היתרונות שבשילוב נתונים:
פדרל מוגול: יצרנית מובילה של ציוד מקורי וחלקי חילוף בתעשיית הרכב, פדרל מוגול מייצרת את הטכנולוגיה העומדת בלב מותגי רכב יוקרתיים כמו מרצדס בנץ, בנטלי, קטרפילר. למד כיצד הם ביססו מקור נתונים אחד ואפשרו קבלת החלטות מהירה עם גישה למידע בזמן אמת.
קבוצת קוסטאין: שותפה לסוכנויות ממשלתיות בבריטניה קבוצת קוסטאין מאגדת ומגישה נתונים מסוגרים כדי להפוך את מיזמי התחבורה ליעילים יותר תוך הפחתת פליטות וחיסכון בכספי ציבור. הקבוצה מסתמכת על שילוב נתונים כדי לגשת ליותר מהנתונים שלה, ומספקת החלטות מונחות נתונים מהירות יותר כדי למקסם את התוצאות.
איך עובד שילוב נתונים?
המודלים הנפוצים ביותר לשילוב נתונים מסתמכים על תהליך שליפה, טרנספורמציה, טעינה (ETL).
- שליפה: נתונים מועברים ממערכת מקור למאגר נתוני הכנה זמנית שבו הם מנוקים והאיכות מובטחת.
- טרנספורמציה: הנתונים מובנים ומומרים כך שיתאימו למקור היעד.
- טעינה: הנתונים המובנים נטענים למחסן נתונים או לישות אחסון אחרת.
לאחר שילוב המידע, מתבצע ניתוח נתונים, ומספק למשתמשים עסקיים מידע שהם צריכים לקבל החלטות מושכלות.
תצוגה של תהליך שילוב נתונים - ממקורות נתונים ל-ETL ועד לכלי הניתוח שעוזרים להניע החלטות עסקיות.
סוגי שילוב נתונים
ישנם סוגים שונים של שילוב נתונים, לרוב בהתאם למקור ולסוג הנתונים.
תנועת נתוני סדרה/צובר: זהו הסגנון הנפוץ ביותר, הכולל שליפת נתונים, טרנספורמציית נתונים וטעינת נתונים.
שכפול נתונים: נתונים מועתקים מבסיס נתונים אחד לאחר, באמצעות נתונים ששונו בלבד, המשוכפלים לבסיס נתונים משני.
וירטואליזציה של נתונים: זוהי תצוגה יחידה של כל הנתונים בבסיס נתונים באמצעות שכבת הפשטה וירטואלית, המספקת גישה בזמן אמת לנתונים ללא קשר למיקום, מערכת מקור או סוג.
שילוב נתוני זרימה: דבר זה משמש לנתונים שנוצרו בזרימה קבועה או בזרימה בה הטרנספורמציה חייבת להתרחש תוך כדי תנועה.
תנועת נתונים מונחית הודעות: גושי נתונים מקובצים להודעות שנקראות לפי יישומים, כאשר חילופי מידע מתרחשים בזמן אמת.
האתגר הוא לבחור את סגנון שילוב הנתונים הנכון עבור הסביבה והצרכים העסקיים הייחודיים שלך. רוב הארגונים זקוקים ליותר מאחד. הבנה כיצד לשלב את כלי שילוב הנתונים האלה לתוך מכלול קוהרנטי היא קריטית.
מגמות וטכנולוגיות של שילוב נתונים
טרנספורמציה ורתימת ערך הנתונים הוא המפתח לעסקים הגמישים והגמישים בסביבה של היום. זה גם קריטי לטרנספורמציה דיגיטלית ואימוץ טכנולוגיות חדשות. מגמות מתפתחות לוקחות שילוב נתונים לרמה הבאה ומספקות את כל הערכים החשובים.
ניהול נתונים
כאשר הסביבה העסקית הופכת מופצת יותר, מקורות נתונים מפצים, וסוגי מידע מגוונים, חברות מפנות לניהול נתונים כדי לסייע בארגון נפחים גדולים של נתונים.
התהליך מחיל גישה מקיפה יותר לשילוב נתונים ואת מודל ה-ETL המסורתי, משלב, מעשיר ומבצע טרנספורמציה לכל סוגי הנתונים, כגון לא מובנה וזורם, מרחבי מקורות מקומיים, בענן וחיצוניים. ניהול נתונים מייצר תובנות חכמות יותר תוך הפחתת המורכבות של שילוב נתונים ועלויות קשורות.
אריג נתונים
בשנים האחרונות נכשלו שיטות שילוב נתונים תקניות בשל אתגרים חדשים ומתרחבים כמו מקורות נתונים מורכבים, מגבלות קישוריות וגורמים נוספים. אריג נתונים מספק גישה גמישה וזריזה יותר לשילוב נתונים, תוך צמצום המורכבות על-ידי אוטומציה של תהליכים, תהליכי עבודה וצנרת.
שילוב נתונים היברידיים
כיום, ארגונים רבים תומכים בענן ומערכות באתר הלקוח, כאשר נתונים ממערכות אלה מופצים על פני מגוון יישומים ומיקומים. שילוב נתונים היברידיים מאפשר למשתמשים לגשת ולשתף נתונים באמצעות כל יישום, ללא קשר למיקום הנתונים.
שילוב הוליסטי
בכלכלה דיגיטלית ומהירה זו, זריזות עסקית היא עדיפות אסטרטגית. גישה הוליסטית לאינטגרציה חיונית להשגת תוצאה זו. על ידי שילוב של דיסציפלינות שילוב יישומים ונתונים נפרדים במאמץ מקיף, כל הטעמים של שילוב נתמכים בסביבה היברידית.
גלו את פתרונות SAP Data Intelligence
הפכו נתונים לתובנות עסקיות חיוניות והובילו חדשנות.
גלו את פתרונות SAP Data Intelligence
הפכו נתונים לתובנות עסקיות חיוניות והובילו חדשנות.