Przegląd integracji danych

Organizacje generują dane w różnych aplikacjach, platformach i środowiskach. Systemy finansowe, platformy łańcucha dostaw, aplikacje klientów, usługi w chmurze i zewnętrzni dostawcy danych wytwarzają informacje, które są cenne samodzielnie, ale o wiele bardziej wydajne, gdy można uzyskać do nich dostęp i korzystać razem. Bez skoordynowanego podejścia dane te pozostają fragmentaryczne, trudne do zaufania i trudne do spójnego wykorzystania we wszystkich zespołach i przypadkach użycia.

Wraz ze wzrostem wolumenów danych i coraz większą rozproszeniem architektury, integracja danych stała się podstawową funkcją. Umożliwia organizacjom wyjście poza ręczne uzgadnianie i odłączanie potoków danych, tworząc podstawę wiarygodnych analiz i wyników opartych na danych.

Ta strona wyjaśnia, czym jest integracja danych, jak działa i różne typy. Obejmuje również sposób, w jaki nowoczesne podejścia umożliwiają dostęp do danych w czasie rzeczywistym, ujednoliconą analitykę i rozwijające się architektury danych.

Co to jest integracja danych?

Integracja danych to proces łączenia danych z wielu różnych źródeł w jeden, ujednolicony widok. Umożliwia organizacjom spójny dostęp do danych, ich analizę i wykorzystanie we wszystkich systemach, aplikacjach i środowiskach.

W praktyce integracja danych łączy dane z systemów transakcyjnych, platform analitycznych, usług w chmurze i źródeł zewnętrznych. Dzięki dostosowaniu formatów, struktur i definicji biznesowych integracja danych pomaga zapewnić wiarygodność i ponowne wykorzystanie informacji w różnych przypadkach użycia.

Dobrze zaprojektowane podejście do integracji danych redukuje silosy danych, poprawia jakość danych i tworzy niezawodną podstawę dla analiz i procesów operacyjnych. Zamiast pracować z fragmentarycznymi lub niespójnymi zbiorami danych, zespoły mogą polegać na zintegrowanych danych w celu wsparcia raportowania, prognozowania i podejmowania decyzji.

Korzyści ze zintegrowanych danych

Integracja danych jest kluczowym elementem ogólnej strategii zarządzania danymi organizacji. Pomaga dostarczać właściwych informacji w całej firmie i łączy zespoły poprzez koordynowanie działań i decyzji wspierających realizację celu przedsiębiorstwa: dostarczanie wysokiej jakości produktów i usług w sposób efektywny i efektywny.

Po zebraniu danych z całego przedsiębiorstwa są one czyszczone i walidowane w celu zapewnienia, że nie zawierają błędów i niespójności. Dane te mogą być następnie integrowane i zarządzane w wielu zbiorach danych przy użyciu skoordynowanych metod zarządzania danymi — często określanych jako struktura danych — które łączą dane w różnych systemach, a jednocześnie wspierają nadzór, analizy i dostęp w czasie rzeczywistym, bez konieczności konsolidacji wszystkich danych w jednym repozytorium.

Kompleksowe i dokładne źródło zintegrowanych danych wspiera innowacyjne procesy i technologie, na których organizacje polegają, aby pozostać konkurencyjnymi. Inicjatywy takie jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i Przemysł 4.0 zależą od spójnych, zintegrowanych danych w celu uzyskania wiarygodnych wyników.

Bez integracji danych informacje pozostają rozproszone między różnymi aplikacjami i platformami. Ogranicza to zarówno skuteczność operacyjną, jak i strategiczne podejmowanie decyzji. Na przykład ważne decyzje biznesowe mogą być oparte na niekompletnych lub niedokładnych analizach pochodzących z ograniczonych zbiorów danych.

Jak działa integracja danych?

Integracja danych działa poprzez gromadzenie danych z systemów źródłowych, przekształcanie ich w razie potrzeby i dostarczanie ich do systemów docelowych, w których można je wykorzystać do analizy lub operacji.

Tradycyjne podejścia do integracji danych często opierają się na procesach ETL (ekstrakcja, transformacja, obciążenie). W ETL dane są ekstrahowane z systemów źródłowych, przekształcane zgodnie z regułami biznesowymi, a następnie wczytywane do systemu docelowego, takiego jak hurtownia danych.

W nowszych podejściach coraz częściej stosuje się ELT (ekstrakt, obciążenie, transformacja). W przypadku ELT niesformatowane dane są najpierw wczytywane do środowiska docelowego, a transformacje są następnie stosowane przy użyciu możliwości przetwarzania tego środowiska. Takie podejście jest powszechne w architekturach opartych na chmurze.

Nowoczesna integracja danych obejmuje również interfejsy API i pozyskiwanie danych w czasie rzeczywistym. Interfejsy API umożliwiają aplikacjom bezpośrednią wymianę danych, podczas gdy przesyłanie strumieniowe i integracja oparta na zdarzeniach obsługują ciągłe aktualizacje danych. Metody te pomagają organizacjom w obsłudze analiz w czasie rzeczywistym i responsywnych aplikacji wraz z tradycyjnym przetwarzaniem wsadowym.

Wgląd w proces integracji danych

Proces integracji danych zazwyczaj obejmuje gromadzenie danych z wielu źródeł, stosowanie transformacji w celu zapewnienia zgodności z regułami biznesowymi i dostarczanie tych danych do środowisk, w których można je analizować lub operacjonalizować. Wizualny widok tego procesu pomaga zilustrować, jak dane przechodzą przez pipeline integracji.

Rodzaje integracji danych

Istnieją różne typy integracji danych, często w zależności od źródła, formatu i objętości danych, a także od tego, jak często należy uzyskać do nich dostęp lub zaktualizować.

• Ruch danych masowych lub wsadowych: Jest to najczęściej spotykany styl integracji danych, obejmujący zaplanowaną ekstrakcję danych, transformację i ładowanie. Integracja partii jest zwykle wykorzystywana do raportowania, analizy historycznej i scenariuszy, w których aktualizacje w czasie zbliżonym do rzeczywistego nie są wymagane.
• Replikacja danych: Dane są kopiowane z jednej bazy danych do drugiej poprzez transfer tylko tych danych, które uległy zmianie. Replikacja pomaga zachować synchronizację systemów i jest często wykorzystywana do obsługi dostępności, nadmiarowości lub dalszych analiz.
• Wirtualizacja danych: Wirtualizacja danych zapewnia pojedynczy, logiczny widok danych z wielu źródeł przy użyciu wirtualnej warstwy abstrakcji. Takie podejście umożliwia dostęp do danych w czasie rzeczywistym niezależnie od ich lokalizacji, systemu źródłowego lub formatu, bez fizycznego przenoszenia danych.
• Integracja danych strumieniowych: Ten typ integracji jest używany dla danych generowanych w ciągłym przepływie lub strumieniu, gdzie przetwarzanie i transformacja muszą odbywać się w czasie rzeczywistym. Integracja strumienia obsługuje przypadki użycia, takie jak przetwarzanie zdarzeń, monitorowanie i analizy w czasie rzeczywistym.
• Ruch danych zorientowany na komunikaty: Dane są grupowane w komunikaty, które są wymieniane między aplikacjami, często w czasie rzeczywistym. Integracja zorientowana na komunikaty obsługuje komunikację asynchroniczną i jest powszechnie używana do odłączania systemów, umożliwiając jednocześnie terminową wymianę danych.
• Integracja danych oparta na API: Interfejsy API umożliwiają aplikacjom i usługom bezpośrednią wymianę danych za pośrednictwem ustandaryzowanych interfejsów. Integracja oparta na interfejsie API jest powszechnie używana do obsługi scenariuszy „od aplikacji do aplikacji”, dostępu do danych w czasie rzeczywistym oraz architektur sterowanych zdarzeniami.
• Hybrydowa integracja danych: integracja hybrydowa łączy różne podejścia do integracji w środowiskach lokalnych i chmurowych. Ten typ jest powszechny w przedsiębiorstwach z rozproszonymi strukturami, umożliwiając spójny dostęp do danych w różnych systemach, niezależnie od tego, gdzie znajdują się dane.

Wyzwaniem jest wybór odpowiednich stylów integracji danych dla określonej struktury i potrzeb biznesowych. Większość organizacji korzysta z więcej niż jednego podejścia. Zrozumienie sposobu łączenia tych metod integracji w spójną strategię ma kluczowe znaczenie dla zbudowania skalowalnej i elastycznej architektury danych.

Korzyści płynące z ujednoliconej warstwy danych i analiz

Ujednolicona warstwa danych i analiz odnosi się do podejścia, w ramach którego można uzyskiwać dostęp do zintegrowanych danych, analizować je i wykorzystywać spójnie w środowisku danych organizacji. Zamiast polegać na odłączonych kopiach danych lub odizolowanych środowiskach raportowania, podejście to obsługuje współdzieloną podstawę do analiz i podejmowania decyzji.

Pracując z poziomu ujednoliconej warstwy, organizacje mogą zapewnić, że analizy, raportowanie i planowanie są oparte na spójnych definicjach danych i kontekście biznesowym. Pomaga to zmniejszyć rozbieżności między zespołami, zwiększyć zaufanie do analiz i ułatwić porównywanie wyników między funkcjami i regionami.

Ujednolicona warstwa danych i analiz wspiera również ponowne wykorzystanie i skalowalność. Zamiast ponownego tworzenia potoków danych lub modeli analitycznych dla każdego przypadku użycia, organizacje mogą korzystać ze współdzielonych zasobów danych, przyspieszając realizację analiz, jednocześnie ograniczając duplikację i złożoność.

Co ważne, podejście to nie wymaga fizycznego skonsolidowania wszystkich danych w jeden system. Integracja danych umożliwia dostęp do danych tam, gdzie się znajdują, przy jednoczesnym zapewnieniu spójnego widoku analitycznego w całym przedsiębiorstwie.

Cykl życia i architektura integracji danych

Ustrukturyzowany cykl integracji danych pomaga organizacjom zarządzać złożonością i utrzymywać jakość danych na dużą skalę. Typowy cykl życia obejmuje:

• Planowanie: definiowanie celów integracji, źródeł danych i architektur docelowych.
• Mapowanie: Identyfikacja relacji między źródłowymi i docelowymi strukturami danych.
• Ingestowanie: Gromadzenie danych z systemów źródłowych za pomocą metod wsadowych, strumieniowych lub opartych na API.
• Transformacja: Zastosuj reguły biznesowe, ulepszenia i formatowanie.
• Walidacja: Sprawdzanie jakości, kompletności i dokładności danych.
• Katalogowanie: metadane dokumentu, pochodzenie i własność.
• Monitorowanie: Śledź wydajność, niezawodność i świeżość danych w czasie.

Te kroki razem wspierają skalowalną i zarządzaną architekturę integracji danych.

Trendy i technologie integracji danych

Transformacja i wykorzystanie wartości danych ma kluczowe znaczenie dla budowania odporności i elastyczności w dzisiejszym środowisku biznesowym. W miarę jak organizacje realizują transformację cyfrową i wdrażają nowe technologie, integracja danych nadal ewoluuje. Pojawiające się trendy rozszerzają tradycyjne podejścia do integracji danych, pomagając organizacjom zarządzać złożonością i przygotowywać dane do zaawansowanych analiz i przypadków użycia opartych na sztucznej inteligencji.

Orkiestracja danych

W miarę jak środowiska biznesowe stają się bardziej rozproszone, źródła danych wciąż się rozrastają, a typy danych stają się coraz bardziej zróżnicowane, organizacje coraz częściej zwracają się do orkiestracji danych, aby skuteczniej zarządzać dużymi wolumenami danych.

Orkiestracja danych przyjmuje szersze, bardziej kompleksowe podejście do integracji danych niż tylko tradycyjna ETL. Koordynuje integrację, wzbogacanie i transformację wielu typów danych (w tym danych ustrukturyzowanych, nieustrukturyzowanych i przesyłanych strumieniowo) z systemów lokalnych, środowisk w chmurze i źródeł zewnętrznych. Dzięki zarządzaniu przepływem danych w różnych systemach i procesach orkiestracja danych pomaga organizacjom generować bardziej znaczące analizy, jednocześnie zmniejszając złożoność i koszty związane z integracją danych na dużą skalę.

Struktura danych

W ostatnich latach tradycyjne metody integracji danych miały trudności z nadążaniem za rozwojem struktur danych. Wyzwania, takie jak coraz bardziej złożone źródła danych, ograniczenia łączności i fragmentaryczne architektury utrudniły integrację do zarządzania na dużą skalę.

Struktura danych rozwiązuje te problemy, zapewniając bardziej elastyczne i odporne podejście do integracji danych. Dzięki wykorzystaniu metadanych, automatyzacji i inteligentnych procesów struktura danych pomaga zminimalizować złożoność procesów workflow i potoków integracji. Takie podejście pozwala organizacjom na bardziej dynamiczne łączenie danych w różnych środowiskach przy jednoczesnej poprawie nadzoru, spójności i zdolności adaptacyjnych.

Hybrydowa integracja danych

Wiele przedsiębiorstw działa obecnie w środowiskach hybrydowych, które obejmują zarówno systemy chmurowe, jak i lokalne. Dane generowane w tych systemach są często dystrybuowane między aplikacjami, platformami i lokalizacjami, co stwarza wyzwania związane z dostępem i spójnością.

Hybrydowa integracja danych umożliwia organizacjom łączenie, uzyskiwanie dostępu i udostępnianie danych w tych środowiskach niezależnie od miejsca przechowywania danych. Dzięki obsłudze integracji w systemach chmurowych i lokalnych podejścia hybrydowe pomagają organizacjom zachować elastyczność, a jednocześnie pomagają zapewnić spójne wykorzystanie danych w ramach analiz, operacji i aplikacji.

Całościowa integracja

W szybko rozwijającej się gospodarce cyfrowej elastyczność biznesowa stała się strategicznym priorytetem. Osiągnięcie tej elastyczności wymaga czegoś więcej niż tylko odizolowanych działań integracyjnych skoncentrowanych na jednej dziedzinie.

Całościowe podejście do integracji łączy integrację danych i integrację aplikacji w ramach ujednoliconej strategii. Dzięki traktowaniu integracji jako kompleksowej funkcji, a nie odrębnych dyscyplin, organizacje mogą wspierać wszystkie formy integracji w środowisku hybrydowym. Ten całościowy widok pomaga poprawić koordynację między systemami, procesami i danymi, umożliwiając organizacjom skuteczniejsze reagowanie na zmiany.

Integracja danych i sztuczna inteligencja

Inicjatywy AI zależą od dostępu do dużych ilości dokładnych, dobrze zintegrowanych danych. Bez spójnej i niezawodnej podstawy danych modele AI i aplikacje mają trudności z uzyskaniem znaczących wyników.

Integracja danych odgrywa kluczową rolę w przygotowywaniu danych dla sztucznej inteligencji poprzez łączenie informacji z wielu systemów, dostosowanie formatów i definicji oraz zapewnienie jakości danych. Zintegrowane dane umożliwiają sztucznej inteligencji czerpanie z szerszego i bardziej reprezentatywnego zestawu danych wejściowych, poprawiając istotność i wiarygodność wyników.

Gdy organizacje wdrażają sztuczną inteligencję w zakresie analiz, operacji i podejmowania decyzji, integracja danych ułatwia również nadzór i przejrzystość. Dzięki utrzymaniu pochodzenia, kontekstu i kontroli podczas przenoszenia danych między systemami integracja pomaga organizacjom w stosowaniu AI w sposób odpowiedzialny i skalowalny.

W ten sposób integracja danych stanowi niezbędny czynnik wspomagający sztuczną inteligencję — zapewnia wiarygodną podstawę danych niezbędną do obsługi zaawansowanych analiz, automatyzacji i inteligentnych aplikacji.

Przypadki użycia integracji danych

Jeśli firma generuje dane, można je zintegrować i wykorzystać do tworzenia analiz w czasie rzeczywistym, które przynoszą korzyści firmie. Organizacje działające w różnych regionach geograficznych lub jednostkach biznesowych mogą konsolidować widoki w całej operacji, aby zrozumieć, co działa, co nie jest i gdzie mogą pojawić się problemy.

Ujednolicony wgląd w działalność ułatwia zrozumienie przyczyn i efektów we wszystkich systemach i procesach. Dzięki zintegrowanym danym organizacje mogą szybciej reagować, korygować błędy w czasie rzeczywistym i ograniczać ryzyko operacyjne i strategiczne.

Integracja danych umożliwia firmom:

• Optymalizuj analizy: uzyskuj dostęp do danych, dodawaj je do kolejki lub wyodrębniaj je z systemów operacyjnych (powszechnie nazywanych hurtowniami danych) i przekształcaj je w analizy, którym firma może zaufać. Dzięki integracji danych z wielu źródeł organizacje poprawiają dokładność raportowania i umożliwiają bardziej wnikliwą analizę we wszystkich funkcjach.
• Zapewnianie spójności między aplikacjami operacyjnymi: pomoc w zapewnieniu spójności na poziomie bazy danych w aplikacjach w przedsiębiorstwie i poza organizacją. Integracja danych obsługuje zarówno jednokierunkowe, jak i dwukierunkowe przepływy danych, pomagając aplikacjom w pracy z dostosowanymi, aktualnymi informacjami.
• Udostępnianie danych poza organizacją: dostarczanie zaufanych, zarządzanych danych podmiotom zewnętrznym, takim jak klienci, dostawcy i partnerzy. Zintegrowane dane umożliwiają kontrolowane udostępnianie danych przy jednoczesnym zachowaniu dokładności, bezpieczeństwa i przejrzystości we wszystkich interakcjach zewnętrznych.
• Koordynowanie usług danych: Wdrażanie funkcji integracji danych w czasie wykonania jako usług danych wielokrotnego użytku, do których w razie potrzeby mogą uzyskać dostęp aplikacje i procesy. Takie podejście pomaga zapewnić szybkość, dokładność i spójność, gdy dane są wykorzystywane w scenariuszach operacyjnych.
• Wspieranie migracji i konsolidacji danych: zaspokajanie potrzeb w zakresie przepływu i transformacji danych podczas inicjatyw związanych z migracją i konsolidacją. Typowe scenariusze obejmują zastępowanie poprzednich systemów, konsolidację aplikacji po fuzji lub migrację danych do nowych środowisk przy jednoczesnym zachowaniu kontekstu biznesowego.

Historia integracji danych

Połączenie danych z różnych źródeł było wyzwaniem od momentu, gdy systemy biznesowe zaczęły zbierać informacje. Dopiero na początku lat 80. informatycy zaczęli projektować systemy zdolne do wspierania interoperacyjności w heterogenicznych bazach danych.

Jeden z pierwszych wielkoskalowych systemów integracji danych został uruchomiony przez University of Minnesota w 1991 roku. Jego celem było zapewnienie interoperacyjności tysięcy baz danych ludności. System oparł się na podejściu do hurtowni danych, które wyodrębniło, przekształciło i wczytało dane z różnych źródeł do wspólnego schematu, umożliwiając ich wspólne wykorzystanie.

W kolejnych latach pojawiły się nowe wyzwania. Organizacje borykały się z rosnącymi problemami związanymi z jakością danych, nadzorem nad danymi, modelowaniem danych, a w szczególności izolacją danych w miarę rozproszenia informacji w różnych systemach.

Zintegrowane dane stały się imperatywem biznesowym na początku lat 2010-tych wraz z rozwojem Internetu rzeczy (IoT). Szybko rozwijająca się gama urządzeń, aplikacji i platform zaczęła generować ogromne ilości danych. Gdy Big Data weszło do głównego nurtu, organizacje potrzebowały nowych sposobów zarządzania i wydobywania wartości z gromadzonych informacji.

Obecnie organizacje różnej wielkości i z różnych branż polegają na integracji danych w celu wyodrębnienia wartości z danych przechowywanych w aplikacjach i platformach w całym przedsiębiorstwie.

Najczęstsze pytania