Panoramica dell'integrazione dei dati

Le organizzazioni generano dati tramite applicazioni, piattaforme e ambienti. Sistemi finanziari, piattaforme di supply chain, applicazioni per i clienti, servizi cloud e data provider esterni sono altrettanti fornitori di dati esterni che producono informazioni già preziose di per sé, ma molto più potenti se diventano accessibili e fruibili tutte insieme. Senza un approccio coordinato, i dati rimangono frammentati, non completamente attendibili e difficili da utilizzare in modo omogeneo tra i team e i casi d'uso.

Con i volumi di dati che crescono e le architetture che diventano man mano più distribuite, l'integrazione dei dati è assurta a funzionalità imprescindibile. Permette alle organizzazioni di andare oltre la riconciliazione manuale e le pipeline di dati disconnesse, gettando invece le basi per insight affidabili e risultati guidati dai dati.

Questa pagina spiega cos'è l'integrazione dei dati, come funziona e le diverse forme in cui si presenta. Affronta inoltre il modo in cui gli approcci avanzati supportano l'accesso in tempo reale, l'analisi unificata e architetture di dati in costante evoluzione.

Cos'è l'integrazione dei dati?

L'integrazione dei dati è il processo di aggregazione di dati provenienti da molteplici fonti eterogenee in una singola visione unificata. Permette alle organizzazioni di accedere, analizzare e utilizzare i dati in modo omogeneo tra sistemi, applicazioni e ambienti diversi.

In pratica, l'integrazione dei dati mette in connessione dati provenienti da sistemi transazionali, piattaforme analitiche, servizi cloud e fonti esterne. Grazie all'allineamento di formati, strutture e definizioni aziendali, l'integrazione dei dati crea le condizioni affinché le informazioni possano essere ritenute attendibili e riutilizzate in casi d'uso diversi.

Un approccio ben congegnato all'integrazione riduce i silos di dati, ne migliora la qualità e crea una base affidabile per i processi analitici e operativi. Anziché operare con set di dati frammentati o disomogenei, i team possono fare affidamento su dati integrati a supporto della rendicontazione, delle previsioni e dei processi decisionali.

Vantaggi dei dati integrati

L'integrazione è un elemento fondamentale nella strategia generale di gestione dei dati una organizzazione. Permette di fornire le informazioni giuste in ogni area dell'azienda e rafforza l'unità dei team coordinando attività e decisioni a sostegno dello scopo dell'azienda: distribuire prodotti e servizi di qualità in modo efficace ed efficiente.

Una volta raccolti da ogni settore dell'impresa, i dati vengono ripuliti e validati per verificare che non contengano errori e incoerenze. A questo punto i dati possono essere integrati e gestiti in una molteplicità di insiemi secondo approcci coordinati di gestione (spesso noti come "data fabric") che li mettono in connessione tra un sistema e l'altro supportando al contempo governance, analisi e accesso in tempo reale senza bisogno del consolidamento di tutti i dati in un unico repository.

Una fonte completa e accurata di dati integrati supporta i processi e le tecnologie innovative su cui le organizzazioni devono poter contare per rimanere competitive. Per produrre risultati affidabili, iniziative come l'intelligenza artificiale, il machine learning e l'Industry 4.0 dipendono da dati coerenti e integrati.

Senza un meccanismo di integrazione, i dati sono destinati a rimanere isolati nei silos delle diverse applicazioni e piattaforme, andando a limitare sia l'efficacia operativa che il processo decisionale strategico. Potrebbe accadere, per esempio, che importanti decisioni aziendali siano prese sulla base di analisi inaccurate a causa di set di dati limitati.

Come funziona l'integrazione dei dati?

Integrare i dati significa prelevarli dai sistemi di origine, trasformarli in base alle esigenze e distribuirli ai sistemi di destinazione dove possono essere utilizzati per analisi o operazioni.

Gli approcci tradizionali all'integrazione dei dati si basano spesso su processi ETL (estrazione, trasformazione, caricamento). L'ETL prevede che i dati vengano estratti dai sistemi sorgente, trasformati in base a regole aziendali e quindi caricati in un sistema di destinazione come un data warehouse.

Gli approcci più recenti utilizzano invece sempre più spesso il processo ELT (estrazione, caricamento e trasformazione). Nell'ETL, i dati grezzi vengono prima caricati nell'ambiente di destinazione e in seguito sottoposti a trasformazioni secondo le capacità di elaborazione di quello stesso ambiente. Questo approccio è comune nelle architetture in cloud.

Nelle sue forme evolute, l'integrazione incorpora anche API e l'immissione dei dati in tempo reale. Le API permettono alle applicazioni di scambiare dati direttamente, mentre lo streaming e l'integrazione basata su eventi supportano aggiornamenti continui dei dati. Con questi metodi le organizzazioni possono supportare analisi in tempo reale e applicazioni responsive parallelamente alla tradizionale elaborazione in batch.

Schema del processo di integrazione dei dati

Il processo di integrazione dei dati prevede generalmente la raccolta di dati da più fonti, l'applicazione di trasformazioni per l'allineamento alle regole aziendali e la distribuzione di tali dati agli ambienti in cui possono essere analizzati o resi operativi. Una rappresentazione schematica di questo processo può illustrare meglio il modo in cui i dati si muovono lungo la pipeline di integrazione.

Tipi di integrazione dei dati

Esistono diversi tipi di integrazione dei dati, che spesso dipendono dall'origine, dal formato e dal volume, nonché della frequenza con cui devono essere consultati o aggiornati.

• Trasferimento di dati in massa/batch: si tratta del metodo di integrazione più comune, che consiste in una operazione schedulata di estrazione, trasformazione e caricamento dei dati. L'integrazione batch viene generalmente utilizzata per la rendicontazione, l'analisi storica e per gli scenari in cui non sono richiesti aggiornamenti quasi in tempo reale.
• Replicazione dei dati: nell'operazione di copia da un database all'altro, vengono trasferiti solo i dati modificati. La replicazione ha lo scopo di mantenere i sistemi sincronizzati e viene spesso utilizzata per supportare la disponibilità, la ridondanza o l'analisi downstream.
• Virtualizzazione dei dati: genera una singola vista logica dei dati provenienti da varie fonti su un layer di astrazione virtuale. Questo approccio rende possibile l'accesso in tempo reale ai dati indipendentemente dalla posizione, dal sistema sorgente o dal formato, senza alcuno spostamento fisico dei dati stessi.
• Integrazione dei dati di streaming: questo tipo di integrazione viene utilizzato per i dati generati con uno stream, o flusso continuo, in cui l'elaborazione e la trasformazione devono avvenire all'istante. L'integrazione stream supporta casi d'uso quali l'elaborazione di eventi, il monitoraggio e l'analisi in tempo reale.
• Trasferimento dei dati orientato ai messaggi: i dati sono raggruppati in messaggi che vengono scambiati tra le applicazioni, spesso in tempo reale. L'integrazione orientata ai messaggi supporta la comunicazione asincrona ed è comunemente utilizzata per sdoppiare i sistemi, permettendo al contempo uno scambio di dati puntuale.
• Integrazione dei dati basata su API: le API permettono ad applicazioni e servizi di scambiare dati direttamente tramite interfacce standardizzate. L'integrazione basata su API è comunemente utilizzata per supportare scenari application-to-application, accesso ai dati in tempo reale e architetture basate su eventi.
• Integrazione dei dati ibrida: l'integrazione ibrida combina molteplici approcci di integrazione tra ambienti on-premise e cloud. Questo tipo è comunemente impiegato nelle imprese con infrastrutture distribuite, in quanto consente un accesso omogeneo ai dati da tutti i sistemi, indipendentemente da dove risiedono.

La sfida consiste nel selezionare i metodi di integrazione giusti per ogni specifica infrastruttura o esigenza aziendale. La maggior parte delle organizzazioni ricorre a più approcci. Capire come abbinare questi metodi di integrazione in una strategia coerente è fondamentale per poter costruire un'architettura dei dati scalabile e adattabile.

I vantaggi di un layer unificato di dati e analytics

Un layer unificato di dati e analytics si riferisce a un approccio in cui è possibile accedere, analizzare e utilizzare i dati integrati in modo coerente nell'infrastruttura dati di una organizzazione. Anziché affidarsi a copie di dati scollegate o a ambienti di rendicontazione isolati, questo approccio supporta una base condivisa per l'analisi e il processo decisionale.

Lavorando su un layer unificato, le organizzazioni possono avere la certezza che l'analisi, la rendicontazione e la pianificazione siano basate su definizioni dei dati e su un contesto di business omogenei. Questo permette di ridurre le discrepanze tra i team, migliorare la fiducia negli insight e facilitare il confronto dei risultati tra le varie funzioni e regioni.

Un livello unificato di dati e analytics favorisce anche il riutilizzo e la scalabilità. Anziché ricreare pipeline di dati o modelli analitici per ogni caso d'uso, le organizzazioni possono basarsi su asset di dati condivisi, accelerando la creazione di insight e riducendo al contempo duplicazioni e complessità.

È importante sottolineare come questo approccio non richieda che tutti i dati siano fisicamente concentrati in un unico sistema. L'integrazione permette l'accesso ai dati nel luogo in cui risiedono, rendendo comunque possibile una visione analitica coerente in ogni area dell'azienda.

Architettura e ciclo di vita dell'integrazione dei dati

Un ciclo di vita strutturato per l'integrazione dei dati permette alle organizzazioni di gestire la complessità e a preservare la qualità dei dati su vasta scala. Il tipico ciclo di vita è così articolato:

• Pianificazione: definisci gli obiettivi di integrazione, le fonti di dati e le architetture di destinazione.
• Mappatura: individua le relazioni tra le strutture di dati di origine e di destinazione.
• Immissione: raccogli i dati dai sistemi di origine utilizzando metodi in batch, in streaming o basati su API.
• Trasformazione: applica regole aziendali, arricchimento e formattazione.
• Validazione: verifica qualità, completezza e accuratezza dei dati.
• Catalogazione: documenta metadati, derivazione e titolarità.
• Monitoraggio: monitora le prestazioni, l'affidabilità e lo stato di aggiornamento dei dati nel tempo.

Insieme, questi passaggi supportano un'architettura di integrazione dei dati scalabile e gestita.

Integrazione dei dati: tendenze e tecnologie

Trasformare e sfruttare il valore dei dati è fondamentale per acquisire resilienza e agilità nel contesto economico odierno. In un quadro che vede le organizzazioni puntare alla trasformazione digitale e adottare nuove tecnologie, l'integrazione dei dati continua a evolversi. Le tendenze emergenti estendono gli approcci tradizionali all'integrazione dei dati, aiutando le organizzazioni a gestire la complessità e a preparare i dati per analisi avanzate e casi d'uso basati sull'AI.

Orchestrazione dei dati

A fronte di ambienti aziendali che diventano sempre più distribuiti, fonti di dati che proliferano e tipi di dati sempre più diversificati, le organizzazioni si rivolgono in misura crescente all'orchestrazione per gestire grandi volumi di dati con maggiore efficacia.

Rispetto al solo ETL tradizionale, l'orchestrazione dei dati adotta un approccio all'integrazione più ampio e completo. Coordina l'integrazione, l'arricchimento e la trasformazione di numerose tipologie di dati (inclusi i dati strutturati, non strutturati e in streaming) provenienti da sistemi on-premise, ambienti cloud e fonti esterne. Gestendo il modo in cui i dati circolano tra i vari sistemi e processi, l'orchestrazione permette alle organizzazioni di ottenere insight più significativi riducendo al contempo la complessità e i costi associati all'integrazione dei dati su larga scala.

Data fabric

Negli ultimi anni, i metodi tradizionali di integrazione dei dati hanno faticato a tenere il passo con l'espansione delle infrastrutture di dati. Problematiche quali fonti di dati sempre più complesse, limitazioni di connettività e architetture frammentate hanno reso l'integrazione più difficile da gestire su vasta scala.

Il data fabric permette di affrontare queste sfide offrendo un approccio più agile e resiliente all'integrazione dei dati. Utilizzando metadati, automazione e processi intelligenti, il data fabric contribuisce a ridurre al minimo la complessità nei workflow e nelle pipeline di integrazione. Con tale approccio le organizzazioni possono mettere in connessione i dati in modo più dinamico tra i vari ambienti, rafforzando al contempo la governance, la coerenza e l'adattabilità.

Integrazione ibrida dei dati

Sono molte le imprese che oggi operano in ambienti ibridi contenenti sia sistemi in cloud che on-premise. I dati generati in questi sistemi si trovano spesso distribuiti tra molteplici applicazioni, piattaforme e ubicazioni, ponendo problemi di accesso e di omogeneità.

In ambienti simili l'integrazione ibrida permette alle organizzazioni di mettere in connessione, accedere e condividere i dati indipendentemente da dove risiedano. Supportando l'integrazione tra sistemi cloud e on-premise, gli approcci ibridi aiutano le organizzazioni a mantenere la flessibilità, facendo sì che i dati possano essere utilizzati in modo coerente tra analytics, operazioni e applicazioni.

Integrazione olistica

Nel ritmo frenetico dell'economia digitale, l'agilità aziendale è una priorità strategica. Per realizzarla non è sufficiente prodursi in sforzi di integrazione isolati e focalizzati su un unico dominio.

Adottando un approccio olistico è possibile far confluire in una strategia unificata sia l'integrazione dei dati che l'integrazione delle applicazioni. Vedendo nell'integrazione una capacità organica anziché un insieme di discipline distinte, le organizzazioni possono supportare tutte le forme di integrazione che convivono in un ambiente ibrido. Questa visione olistica rafforza il coordinamento tra sistemi, processi e dati, consentendo alle organizzazioni di rispondere in modo più efficace al cambiamento.

Integrazione dei dati e AI

Le iniziative di AI dipendono dalla possibilità di accedere a grandi volumi di dati accurati e ben integrati. Senza una base dati coerente e affidabile, i modelli e le applicazioni di AI stentano a produrre risultati significativi.

Mettendo insieme informazioni provenienti da più sistemi, allineando formati e definizioni e garantendo la qualità dei dati, l'integrazione svolge un ruolo fondamentale nella preparazione dei dati per l'AI. I dati integrati consentono all'AI di attingere a un insieme più vasto e rappresentativo di input, a tutto vantaggio della pertinenza e affidabilità dei risultati.

Con la progressiva adozione dell'AI nell'analisi, nelle operazioni e nei processi decisionali delle organizzazioni, l'integrazione dei dati gioca anche a favore della governance e della trasparenza. Spostando i dati tra un sistema e l'altro senza alterare la derivazione, il contesto e il controllo, l'integrazione aiuta le organizzazioni ad applicare l'AI in modo responsabile e su vasta scala.

In questo modo l'integrazione dei dati si configura come un abilitatore essenziale per l'AI, andando a costituire la necessaria base di dati affidabili con cui supportare analisi avanzate, automazione e applicazioni intelligenti.

Casi di utilizzo dell'integrazione dei dati

I dati generati da un'azienda possono essere integrati e utilizzati per creare insight in tempo reale a beneficio del business. Le organizzazioni che operano su diverse aree geografiche o con più unità aziendali possono consolidare le visioni dell'intera attività per comprendere cosa funziona e cosa no, e dove potrebbero emergere criticità.

Una visione unificata del business rende più facile cogliere i rapporti di causa ed effetto che percorrono sistemi e processi. Disponendo di dati integrati, le organizzazioni possono rispondere più rapidamente, correggere la rotta in tempo reale e ridurre i rischi operativi e strategici.

L'integrazione dei dati consente alle aziende di:

• Ottimizzare l'analisi: accedi ai dati, mettili in coda o estraili dai sistemi operativi (processo comunemente noto come data warehousing), per poi trasformarli in analytics di cui l'azienda possa fidarsi. Integrando i dati provenienti da più fonti, le organizzazioni rendono la rendicontazione più accurata e consentono un'analisi più significativa estesa a tutte le funzioni.
• Promuovere la coerenza tra le applicazioni operative: contribuisci a garantire coerenza a livello di database tra le applicazioni all'interno dell'impresa e oltre il perimetro dell'organizzazione. Supportando flussi di dati sia unidirezionali che bidirezionali, l'integrazione dei dati fa sì che le applicazioni operino con informazioni sempre allineate e aggiornate.
• Condividere i dati all'esterno dell'organizzazione: distribuisci dati attendibili e governati a parti esterne, quali clienti, fornitori e partner. I dati integrati supportano la condivisione controllata preservando accuratezza, sicurezza e trasparenza anche nelle interazioni esterne.
• Orchestrare servizi dati: distribuisci funzionalità runtime di integrazione sotto forma di servizi dati riutilizzabili a cui accedere tramite applicazioni e processi secondo necessità. Quando i dati vengono utilizzati in scenari operativi, questo approccio permette di assicurare velocità, accuratezza e coerenza.
• Supportare la migrazione e il consolidamento dei dati: soddisfa le esigenze di trasferimento e trasformazione dei dati nel contesto di programmi di migrazione e consolidamento. Scenari comuni sono la sostituzione di sistemi preesistenti, il consolidamento delle applicazioni dopo le fusioni o la migrazione dei dati in nuovi ambienti preservando il contesto di business.

Storia dell'integrazione dei dati

Mettere insieme dati provenienti da fonti diverse rappresenta un problema da quando i primi gestionali hanno iniziato a raccogliere informazioni. Solo all'inizio degli anni '80 gli esperti informatici hanno iniziato a progettare sistemi capaci di supportare l'interoperabilità tra database eterogenei.

Uno dei primi sistemi di integrazione dati su vasta scala è stato lanciato dall'Università del Minnesota nel 1991. L'obiettivo era quello di rendere interoperabili migliaia di database sulla popolazione. Il sistema seguiva un approccio basato sul data warehousing che prevedeva l'estrazione, la trasformazione e il caricamento dei dati da fonti disparate in uno schema comune che permetteva di utilizzarli tutti insieme.

Negli anni successivi sono emerse nuove sfide. Le organizzazioni si sono dovute misurare con problemi relativi alla qualità, alla governance, alla modellazione e, soprattutto, all'isolamento dei dati causato dalla progressiva compartimentazione delle informazioni tra un sistema e l'altro.

I dati integrati sono diventati un imperativo per le aziende all'inizio degli anni '20 del secondo millennio, con l'ascesa dell'Internet of Things (IoT). Una gamma in rapida espansione di dispositivi, applicazioni e piattaforme ha iniziato a generare enormi volumi di dati. Quando poi i Big Data sono diventati la normalità, le organizzazioni si sono trovate nella necessità di gestire ed estrarre valore dalle informazioni che andavano raccogliendo.

Oggi, organizzazioni di qualsiasi settore e ordine di grandezza si affidano all'integrazione dei dati per estrarre valore dai dati archiviati su tutte le applicazioni e piattaforme in uso nell'azienda.

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