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Dati digitali dell'onda di particelle e della connessione di rete

Cos'è l'integrazione dei dati?

L'integrazione dei dati è un insieme di pratiche, strumenti e procedure architettoniche che consente alle aziende di utilizzare, combinare e sfruttare qualsiasi tipologia di dati. Oltre a consolidare i dati provenienti dai sistemi più disparati, il processo ne garantisce la pulizia e l'assenza di errori ottimizzandone l'uso da parte dell'azienda.

 

I dati integrati sono particolarmente utili per le organizzazioni che presentano un'infrastruttura diversificata e distribuita, caratterizzata da un'ampia serie di fonti di dati e asset che generano informazioni. In questi casi i dati, spesso compartimentati e scollegati dagli altri dati aziendali, non consentono all'organizzazione di usufruire di una visione unificata della propria attività.

 

L'integrazione dei dati consente all'azienda di raggiungere il suo vero potenziale. Le decisioni importanti sono basate su informazioni accurate e la possibilità di implementare e ottimizzare nuove tecnologie che fanno affidamento su dati puliti supportano l'azienda nell'innovazione e nel successo.

Storia dell'integrazione dei dati

La combinazione di diverse fonti di dati ha sempre rappresentato un problema da quando i sistemi aziendali hanno iniziato a raccogliere dati. Solo all'inizio degli anni '80 gli esperti informatici hanno iniziato a progettare sistemi che supportavano l'interoperabilità di database eterogenei o diversi.

 

Uno dei primi sistemi di integrazione dati è stato lanciato dall'Università del Minnesota nel 1991, con l'obiettivo di garantire l'interoperabilità tra migliaia di database sulla popolazione. Il sistema utilizzava un approccio basato su data warehousing che prevedeva l'estrazione, la trasformazione e il caricamento dei dati da fonti disparate in uno schema di visualizzazione per garantirne la compatibilità.

 

Negli anni successivi sono emerse diverse sfide, tra cui problemi relativi alla qualità dei dati, alla governance dei dati, alla modellazione dei dati e, aspetto ancora più importante, all'isolamento o alla compartimentazione dei dati.

 

I dati integrati sono diventati un imperativo per le aziende all'inizio del 2010 con l'avvento dell'Internet of Things (IoT). Di punto in bianco una vasta gamma di dispositivi, applicazioni e piattaforme ha iniziato a generare enormi quantità di dati in cui le aziende sembravano annegare. I Big Data hanno iniziato a prendere piede imponendo l'esigenza di una soluzione che consentisse alle aziende di sfruttare le potenzialità di tutte le informazioni.

 

Oggi le aziende di qualsiasi dimensione e settore utilizzano l'integrazione dei dati per ricavare valore dai dati memorizzati su tutte le applicazioni e piattaforme all'interno dell'azienda.

Casi di utilizzo dell'integrazione dei dati

I dati generati da un'azienda possono essere integrati e utilizzati per creare informazioni strategiche in tempo reale a vantaggio dell'azienda. Un'organizzazione che opera in diverse aree geografiche può consolidare le visioni dell'intera attività per comprendere cosa funziona e cosa no. Una singola visione dell'azienda semplifica la comprensione di causa ed effetto, consentendo alle organizzazioni di apportare correzioni in tempo reale e riducendo al minimo i rischi.

 

L'integrazione dei dati consente alle aziende di:

  • Ottimizzare l'analisi: accedere ai dati, metterli in coda o estrarli dai sistemi operativi, comunemente noto come data warehousing, per poi trasformarli e distribuirli all'azienda sotto forma di analisi affidabili.
  • Promuovere la coerenza tra le applicazioni operative: garantire coerenza a livello di database tra le applicazioni (intra- e interaziendali) e su base bidirezionale e unidirezionale.
  • Condividere i dati all'esterno dell'organizzazione: fornire dati attendibili a parti esterne, quali clienti, fornitori e partner.
  • Orchestrare servizi datidistribuire tutte le funzionalità runtime di integrazione dati sotto forma di servizi dati per garantire velocità e accuratezza.
  • Supportare la migrazione e il consolidamento dei dati: soddisfare le esigenze di trasferimento e trasformazione dei dati in relazione alla migrazione e al consolidamento dei dati, per esempio in caso di sostituzione di applicazioni preesistenti o migrazione a nuovi ambienti.

Vantaggi dei dati integrati

L'integrazione dei dati è un elemento fondamentale per la strategia globale di gestione dei dati di qualsiasi organizzazione. L'integrazione dei dati consente di fornire le informazioni giuste e di unificare l'organizzazione, attraverso il coordinamento di tutte le attività e le decisioni a sostegno dello scopo aziendale, che consiste nel fornire ai clienti prodotti e servizi di qualità in modo efficace ed efficiente.

 

Dopo essere stati raccolti a ogni livello dell'azienda, i dati vengono puliti e convalidati per garantire l'assenza di errori e incoerenze prima di essere integrati in un unico set di dati o orchestrati in numerosi set di dati, processo che viene spesso indicato come metodologia data fabric.

 

Una fonte completa e accurata di dati integrati aiuta le aziende a supportare le tecnologie e i processi innovativi di cui hanno bisogno per avere successo. Le iniziative di intelligenza artificiale,  machine learning e Industry 4.0 non sarebbero, per esempio, sostenibili senza l'accesso a grandi archivi di dati integrati.

 

Senza integrazione dei dati, i dati rimangono isolati all'interno di applicazioni e piattaforme disparate, ostacolando le capacità operative e strategiche dell'organizzazione. Per esempio, le decisioni aziendali importanti verrebbero prese sulla base di analisi inaccurate a causa di set di dati limitati.

 

Scopri come queste organizzazioni stanno raccogliendo i frutti dell'integrazione dei dati:

  • Evonik Industries: attiva in più di 100 paesi, Evonik Industries AG fornisce prodotti chimici specializzati che contribuiscono a migliorare le performance di qualsiasi tipo di prodotto, dagli pneumatici ai materassi. Scopri in che modo l'azienda ha ridotto del 50% le attività di amministrazione del sistema e ha snellito la gestione dei dati complessi sui materiali. 
  • The Costain Group: partner delle agenzie governative nel Regno Unito, il Gruppo Costain ha consolidato e semplificato l'accesso ai dati compartimentali rendendo più efficienti i progetti di trasporto e riducendo al contempo le emissioni con un conseguente risparmio dei fondi pubblici. Sfruttando l'integrazione dei dati, il gruppo è in grado di accedere a un volume maggiore di dati e assumere decisioni più rapide massimizzando i risultati.

Come funziona l'integrazione dei dati?

I modelli di integrazione dati più comunemente utilizzati si basano su un processo di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL).

  1. Estrazione: i dati vengono trasferiti da un sistema sorgente a un data repository di staging temporaneo dove vengono ripuliti e ne viene garantita la qualità.
  2. Trasformazione: i dati vengono strutturati e convertiti in modo da corrispondere all'origine target.
  3. Caricamento: i dati strutturati vengono caricati in un data warehouse o in un'altra entità di archiviazione.

Una volta integrate le informazioni, l'analisi dei dati mette a disposizione degli utenti aziendali le informazioni necessarie per prendere decisioni informate.

Come funziona l'integrazione dei dati, incluso il processo ETL di estrazione, trasformazione e caricamento

Una visione del processo di integrazione dei dati, dalle fonti dei dati all'ETL fino all'analisi, che contribuisce a migliorare le decisioni di business.

Tipi di integrazione dei dati

Esistono diversi tipi di integrazione dei dati, che spesso dipendono dall'origine e dalla tipologia dei dati.

  • Trasferimento di dati in massa/batch: si tratta dello stile più comune, che comporta l'estrazione, la trasformazione e il caricamento dei dati.
  • Replicazione dei dati: i dati vengono copiati da un database all'altro, utilizzando solo i dati modificati, che vengono replicati in un database secondario.
  • Virtualizzazione dei dati: è una singola visione di tutti i dati in un database che utilizza un layer di astrazione virtuale, fornendo un accesso in tempo reale ai dati indipendentemente dalla posizione, dal sistema sorgente o dalla tipologia.
  • Integrazione dei dati di streaming: viene utilizzata per i dati creati con un flusso costante o con un flusso in cui la trasformazione deve avvenire all'istante.
  • Trasferimento dei dati orientato ai messaggi: i gruppi di dati sono raggruppati in messaggi che vengono letti dalle applicazioni, con lo scambio di dati che avviene in tempo reale.

La sfida consiste nel selezionare il giusto stile di integrazione dati per la propria infrastruttura specifica e le proprie esigenze aziendali. La maggior parte delle organizzazioni ne necessita più di uno. L'aspetto fondamentale è capire come riunire questi strumenti di integrazione dati in un unico sistema coerente.

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Domande frequenti sull'integrazione dei dati

La data intelligence è il valore che un'organizzazione trae dall'integrazione dei dati. Durante il processo di integrazione, i dati vengono utilizzati, combinati e predisposti in set di dati per soddisfare i requisiti di tutti i processi e le applicazioni di business che necessitano di accedere ai dati. Le nuove tecnologie all'avanguardia, come l'intelligenza artificiale e gli strumenti di machine learning, possono analizzare e trasformare questi enormi set di dati in informazioni intelligenti, successivamente utilizzate per assumere decisioni aziendali strategiche.

L'orchestrazione dei dati si estende oltre l'integrazione dei dati, combinando esplorazione, preparazione, integrazione, elaborazione e collegamento dei dati tra più infrastrutture complesse. L'integrazione dei dati viene utilizzata per i dati presenti in un unico punto, mentre i processi di orchestrazione dei dati combinano i dati in modo flessibile per consentire nuovi e/o migliori processi di business. 

I Big Data, come suggerisce il nome stesso, sono costituiti da enormi set di dati non strutturati distribuiti tra fonti disparate all'interno e all'esterno dell'azienda. I meccanismi di integrazione e i database tradizionali non sono semplicemente all'altezza di gestire questi volumi. Al contrario, i database in-memory, i software e le soluzioni di archiviazione create per i Big Data sono necessari per acquisire, archiviare e analizzare i dati. Questi potenti componenti supportano la velocità necessaria per poter ottenere valore e fruibilità dalle informazioni ricavate dai Big Data.

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