Hva er dataintegrasjon?
Dataintegrasjon er et sett med fremgangsmåter, verktøy og arkitektoniske prosedyrer som gjør det mulig for bedrifter å forbruke, kombinere og utnytte alle typer data.
Oversikt over dataintegrasjon
Dataintegrasjon er et sett med fremgangsmåter, verktøy og arkitektoniske prosedyrer som gjør det mulig for bedrifter å forbruke, kombinere og utnytte alle typer data. Sammen med konsolidering av data fra uforenlige systemer, sikrer prosessen at dataene er rene og uten feil for å optimalisere nytten for virksomheten.
Integrerte data er spesielt nyttig for organisasjoner med et mangfoldig og distribuert landskap, med en rekke datakilder og ressurser som genererer informasjon. I disse tilfellene blir data ofte siloert og koblet fra andre forretningsdata, slik at organisasjonen blir uten en enhetlig oversikt over virksomheten.
Dataintegrasjon gjør det mulig for virksomheten å oppnå sitt sanne potensial. Viktige beslutninger er basert på nøyaktig informasjon, og ny teknologi som er avhengig av rene data, kan implementeres og optimaliseres, slik at selskapet kan innovere og lykkes.
Dataintegrasjonshistorikk
Kombinasjon av ulike datakilder har vært et problem siden forretningssystemer begynte å samle inn data. Det var ikke før tidlig på 1980-tallet at dataforskere begynte å designe systemer som støttet interoperabilitet av heterogene eller forskjellige databaser.
Et av de første dataintegrasjonssystemene ble lansert av University of Minnesota i 1991 – målet var å gjøre tusenvis av populasjonsdatabaser interoperable. Systemet brukte en datavarehustilnærming som ekstraherte, transformerte og lastet data fra ulike kilder til et visningsskjema for å gjøre dataene kompatible.
I de mellomliggende årene oppsto det ulike utfordringer, inkludert problemer med datakvalitet, datastyring, datamodellering og, viktigst, med dataisolasjon eller siloerte data.
Integrerte data ble en forretningsimperativ på begynnelsen av 2010-tallet med fremkomsten av Internett of Things (IoT). Plutselig genererte et bredt spekter av enheter, applikasjoner og plattformer enorme mengder data – selskaper druknet i det. Big Data ble en ting, og bedrifter trengte å finne en måte å utnytte kraften i all informasjonen.
I dag bruker bedrifter i alle størrelser og bransjer dataintegrasjon for å hente ut verdier fra data som er lagret på tvers av applikasjoner og plattformer i bedriften.
Brukstilfeller for dataintegrasjon
Hvis et foretak genererer data, kan det integreres og brukes til å bygge sanntidsinnsikt som er til fordel for virksomheten. En organisasjon som strekker seg over ulike geografiske områder, kan konsolidere synspunkter på tvers av hele operasjonen for å forstå hva som fungerer og hva som ikke fungerer. Et enkelt syn på virksomheten gjør det enklere å forstå årsak og effekt, slik at organisasjoner kan kurskorrigere i sanntid og minimere risikoen.
Dataintegrasjon gjør det mulig for firmaer å:
Optimaliser analyse: Få tilgang til, køer eller ekstraher data fra operative systemer – vanligvis kjent som datalagring – og transformer og lever dem deretter til virksomheten i form av pålitelige analyser.
Øk konsekvens mellom operative applikasjoner: Sikre konsistens på databasenivå på tvers av applikasjoner (innenfor og mellom bedrifter), på to- og enveisbasis.
Del data utenfor organisasjonen: Gi pålitelige data til eksterne parter, for eksempel kunder, leverandører og partnere.
Organiser datatjenester: Distribuer alle funksjoner for integrering av kjøringstidsdata som datatjenester for å sikre hastighet og nøyaktighet.
Støtte datamigrering og -konsolidering: Adressedatabevegelse og -transformasjon må være relative til datamigrering og -konsolidering, for eksempel ved erstatning av eldre applikasjoner eller migrering til nye miljøer.
Fordeler med integrerte data
Dataintegrasjon er et kritisk element i den generelle databehandlingsstrategien for enhver organisasjon. Dataintegrasjon bidrar til å levere riktig informasjon og bringe organisasjonen sammen – koordinere alle aktiviteter og beslutninger til støtte for foretakets formål, som er å effektivt og effektivt levere kvalitetsprodukter og -tjenester til kundene.
Etter at data er samlet inn fra hele bedriften, blir de renset og validert for å sikre at de er fri for feil og inkonsistenser før det integreres i et enkelt datasett eller organiseres på tvers av mange datasett - som ofte kalles en datatekstilmetodikk.
En omfattende, nøyaktig kilde til integrerte data hjelper bedriften med å støtte de innovative prosessene og teknologiene de trenger for å lykkes. For eksempel ville kunstig intelligens, maskinlæring og Industri 4.0-initiativer ikke være bærekraftige uten tilgang til store lagre av integrerte data.
Uten dataintegrasjon forblir data siloed innenfor ulike applikasjoner og plattformer. Dette hindrer organisasjonens operative og strategiske evner. Viktige forretningsbeslutninger vil for eksempel være basert på unøyaktige analyser på grunn av begrensede datasett.
Se hvordan disse organisasjonene høster fordelene ved dataintegrasjon:
Federal Mogul: Federal Moguler en ledende produsent av originalutstyr og reservedeler i bilindustrien, og produserer den teknologien som ligger i hjertet av prestisjetunge bilmerker som Mercedes-Benz, Bentley, Caterpillar. Lær hvordan de etablerte én datakilde og muliggjorde rask beslutningstaking med tilgang til sanntidsinformasjon.
Costain Group: Costain Group: En partner til offentlige etater i Storbritannia,Costain Group konsoliderer og får tilgang til siloerte data for å gjøre transportprosjekter mer effektive samtidig som utslipp reduseres og offentlige midler spares. Gruppen er avhengig av dataintegrasjon for å få tilgang til mer av dataene sine, og gir raskere datadrevne beslutninger for å maksimere resultatene.
Hvordan fungerer dataintegrasjon?
De mest brukte dataintegrasjonsmodellene er avhengige av en utdrag, transformasjon, belastningsprosess (ETL).
- Utdrag: Data flyttes fra et kildesystem til et midlertidig mellomlagringsdatarepository der de rengjøres og kvaliteten sikres.
- Transformasjon: Data er strukturert og konvertert for å samsvare med målkilden.
- Last: De strukturerte dataene lastes inn i et datalager eller en annen lagringsentitet.
Etter at informasjonen er integrert, utføres dataanalyse, slik at forretningsbrukere får informasjon de trenger for å ta informerte beslutninger.
En visning av dataintegrasjonsprosessen – fra datakilder til ETL til analysene som bidrar til å fremme forretningsbeslutninger.
Typer dataintegrasjon
Det finnes ulike typer dataintegrasjon, ofte avhengig av kilde og type data.
Bulk/batch data bevegelse: Dette er den vanligste stilen, som involverer dataekstraksjon, datatransformasjon og dataoverføring.
Datareplikering: Data kopieres fra én database til en annen ved hjelp av bare endrede data, som replikeres til en sekundær database.
Datavirtualisering: Dette er en enkeltvisning av alle data i en database som bruker et virtuelt abstraksjonslag, og gir sanntidstilgang til data uavhengig av plassering, kildesystem eller type.
Strømdataintegrasjon: Dette brukes for data som er opprettet i en konstant flyt eller strøm der transformasjon må skje dynamisk.
Meldingsorientert databevegelse: Datagrupper grupperes i meldinger som leses av applikasjoner, med datautveksling i sanntid.
Utfordringen er å velge riktig dataintegrasjonsstil for dine unike landskaps- og forretningsbehov. De fleste organisasjoner trenger mer enn én. Det er avgjørende å forstå hvordan disse dataintegrasjonsverktøyene samles i en sammenhengende helhet.
Trender og teknologier for dataintegrasjon
Å transformere og utnytte verdien av data er nøkkelen til at bedrifter er robuste og smidige i dagens miljø. Det er også viktig for digital transformasjon og å ta i bruk nye teknologier. Fremvoksende trender tar dataintegrasjon til neste nivå og leverer all viktig verdi.
Dataorkestrering
Etter hvert som forretningslandskapet blir mer distribuert, sprer datakildene seg, og informasjonstypene diversifiserer, foretak vender seg til dataorkestrering for å hjelpe til med å organisere store datavolumer.
Prosessen bruker en mer omfattende tilnærming til dataintegrasjon og den tradisjonelle ETL-modellen, integrerer, beriker og transformerer alle typer data, for eksempel ustrukturert og streaming, fra lokale, skybaserte og eksterne kilder. Dataorkestrering gir smartere innsikt og reduserer kompleksiteten i dataintegrasjon og tilhørende kostnader.
Datatekstil
De siste årene har standard dataintegrasjonsmetoder sviktet på grunn av nye og økende utfordringer som komplekse datakilder, tilkoblingsbegrensninger og andre faktorer. Datatekstilet gir en mer smidig og fleksibel tilnærming til dataintegrasjon, og minimerer kompleksiteten ved å automatisere prosesser, arbeidsflyter og rørledninger.
Hybriddataintegrasjon
I dag støtter mange bedrifter sky- og on-premise-systemer, med data fra disse systemene fordelt på en rekke applikasjoner og steder. Hybrid dataintegrasjon gjør det mulig for brukere å få tilgang til og dele data via et hvilket som helst program, uavhengig av plasseringen av dataene.
Holistisk integrasjon
I denne raske, digitale økonomien er forretningsmessig smidighet en strategisk prioritet. En helhetlig tilnærming til integrasjon er avgjørende for å oppnå dette resultatet. Ved å kombinere de separate data- og applikasjonsintegrasjonsdisiplinene i en omfattende innsats, støttes alle integrasjonsvarianter på tvers av et hybridlandskap.
Utforsk SAP Data Intelligence-løsninger
Forvandle data til viktig forretningsinnsikt og fremme innovasjon.
Utforsk SAP Data Intelligence-løsninger
Forvandle data til viktig forretningsinnsikt og fremme innovasjon.