Vad är dataintegration?
Denna webbsida har maskinöversatts för att underlätta för dig. SAP ger inga garantier angående korrektheten eller fullständigheten av maskinöversättningen. Den ursprungliga engelska webbsidan hittar du genom att använda världskartan i det övre högra hörnet på denna sida.
Dataintegration är en uppsättning metoder, verktyg och arkitektoniska procedurer som gör det möjligt för företag att använda, kombinera och utnyttja alla typer av data. Tillsammans med konsolidering av data från olika system säkerställer processen att data är rena och felfria för att optimera dess användbarhet för verksamheten.
Integrerade data är särskilt användbara för organisationer med ett varierat och distribuerat landskap, med en rad olika datakällor och tillgångar som genererar information. I dessa fall är data ofta siloed och frånkopplad från andra affärsdata, vilket lämnar organisationen utan en enhetlig bild av sin verksamhet.
Dataintegration gör det möjligt för företaget att uppnå sin verkliga potential. Viktiga beslut bygger på korrekt information, och ny teknik som är beroende av rena data kan implementeras och optimeras, vilket hjälper företaget att förnya sig och blomstra.
Dataintegrationshistorik
Att kombinera olika datakällor har varit ett problem sedan affärssystem började samla in data. Det var inte förrän i början av 1980-talet som datavetare började utforma system som stödde interoperabiliteten mellan heterogena eller olika databaser.
Ett av de första dataintegreringssystemen lanserades av University of Minnesota 1991 – dess mål var att göra tusentals befolkningsdatabaser kompatibla. Systemet använde en datalagermetod som extraherade, transformerade och läste in data från olika källor till ett vyschema för att göra data kompatibla.
Under de mellanliggande åren uppstod olika utmaningar, bland annat problem med datakvalitet, datastyrning, datamodelleringoch, viktigast av allt, med dataisolering eller siloeddata.
Integrerade data blev en affärsnödvändighet i början av 2010-talet i och med tillkomsten av Internet of Things (IoT). Plötsligt genererade ett brett utbud av enheter, applikationer och plattformar enorma mängder data – företag drunknade i det. Big Data blev en sak, och företag behövde hitta ett sätt att utnyttja kraften i all information.
Idag använder företag av alla storlekar och branscher dataintegration för att extrahera värde från data som lagras i applikationer och plattformar inom företaget.
Användningsfall för dataintegration
Om ett företag genererar data kan det integreras och användas för att skapa realtidsinsikter som gynnar verksamheten. En organisation som spänner över olika geografiska områden kan konsolidera vyer över hela sin verksamhet för att förstå vad som fungerar och vad som inte fungerar. En unik bild av verksamheten gör det lättare att förstå orsak och verkan, vilket gör det möjligt för organisationer att kurskorrigera i realtid och minimera risken.
Dataintegration gör det möjligt för företag att:
- Optimera analyser: Få tillgång till, köa eller extrahera data från operativa system – vanligtvis kallat datalagring – och sedan transformera och leverera dem till verksamheten i form av tillförlitliga analyser.
- Skapa enhetlighet mellan operativa applikationer: Säkerställ enhetlighet på databasnivå mellan applikationer (företagsövergripande och företagsövergripande), i båda riktningar och i en riktning.
- Dela data utanför din organisation: Tillhandahåll betrodda data till externa parter som kunder, leverantörer och partner.
- Orkestrera datatjänster: Distribuera alla funktioner för integration av körtidsdata som datatjänster för att säkerställa snabbhet och noggrannhet.
- Stöd för datamigrering och konsolidering: Hantera datarörelser och transformationsbehov i förhållande till datamigrering och konsolidering, till exempel vid ersättning av gamla applikationer eller migrering till nya miljöer.
Fördelar med integrerade data
Dataintegration är ett kritiskt element i den övergripande datahanteringsstrategin för alla organisationer. Dataintegration hjälper till att leverera rätt information och sammanföra organisationen – samordna alla aktiviteter och beslut till stöd för företagets syfte, vilket är att effektivt och effektivt leverera kvalitetsprodukter och tjänster till kunderna.
När data har samlats in från hela företaget rensas och valideras de för att säkerställa att de är fria från fel och inkonsistenser innan de integreras i en enda datauppsättning eller iscensätts i flera dataset – vilket ofta kallas en datamaterialmetod.
En omfattande och korrekt källa till integrerade data hjälper företag att stödja de innovativa processer och teknologier som behövs för att lyckas. Initiativen artificiell intelligens, maskininlärningoch Industri 4.0 skulle till exempel inte vara hållbara utan tillgång till stora datalager.
Utan dataintegration förblir data siloed inom olikartade applikationer och plattformar. Detta hindrar organisationens operativa och strategiska kapacitet. Till exempel skulle viktiga affärsbeslut baseras på felaktiga analyser på grund av begränsade dataset.
Se hur dessa organisationer skördar fördelarna med dataintegration:
- Federal Mogul: En ledande tillverkare av originalutrustning och reservdelar inom fordonsindustrin, Federal Mogul tillverkar den teknik som ligger i hjärtat av prestigefyllda bilmärken som Mercedes-Benz, Bentley, Caterpillar. Lär dig hur de upprättade en datakälla och möjliggjorde snabbt beslutsfattande med tillgång till realtidsinformation.
- Coflow-gruppen: En partner till myndigheter i Storbritannien konsolideraroch får tillgång till data för att effektivisera transportprojekt och samtidigt minska utsläppen och spara offentliga medel. Gruppen är beroende av dataintegration för att få tillgång till mer av sina data, vilket ger snabbare datadrivna beslut för att maximera resultaten.
Hur fungerar dataintegration?
De vanligaste dataintegrationsmodellerna är beroende av en extrakt-, transformations-, belastningsprocess (ETL).
- Extrakt: Data flyttas från ett källsystem till ett tillfälligt datarepository för mellanlagring där det rensas och kvaliteten säkerställs.
- Transform: Data struktureras och konverteras för att matcha målkällan.
- Inläsning: Strukturerade data läses in i ett datalager eller någon annan lagringsentitet.
När informationen har integrerats utförs dataanalys som ger företagsanvändare information som de behöver för att fatta välgrundade beslut.
En vy över dataintegrationsprocessen – från datakällor till ETL till analyser som hjälper till att driva affärsbeslut.
Typer av dataintegration
Det finns olika typer av dataintegration, ofta beroende på källa och typ av data.
- Mass-/batchdataförflyttning: Detta är den vanligaste stilen som involverar dataextraktion, datatransformation och datainläsning.
- Datareplikering: Data kopieras från en databas till en annan med endast ändrade data, som replikeras till en sekundär databas.
- Datavirtualisering: Detta är en enkel vy över alla data i en databas med hjälp av ett virtuellt abstraktionsskikt, vilket ger realtidsåtkomst till data oavsett plats, källsystem eller typ.
- Integrering av strömdata: Detta används för data som skapas i ett konstant flöde eller ström där transformation måste ske i farten.
- Meddelandeorienterad datarörelse: Delar av data grupperas i meddelanden som läses av applikationer, där datautbyte sker i realtid.
Utmaningen är att välja rätt dataintegrationsstil för ditt unika landskap och affärsbehov. De flesta organisationer behöver mer än en. Att förstå hur dessa dataintegreringsverktyg ska sammanföras till en sammanhängande helhet är av avgörande betydelse.
Dataintegrationstrender och -teknik
Att omvandla och utnyttja värdet av data är nyckeln till att företag är motståndskraftiga och flexibla i dagens miljö. Det är också avgörande för den digitala omvandlingen och införandet av ny teknik. Nya trender tar dataintegration till nästa nivå och levererar allt detta viktiga värde.
Dataorkestrering
I takt med att affärslandskapet blir mer distribuerat, datakällorna ökar och informationstyperna diversifieras, vänder sig företagen till dataorkestrering för att hjälpa till att organisera stora datavolymer.
Processen tillämpar en mer omfattande strategi för dataintegration och den traditionella ETL-modellen, som integrerar, berikar och omvandlar alla typer av data, såsom ostrukturerad och streaming, från olika lokala, molnbaserade och externa källor. Dataorkestrering ger smartare insikter samtidigt som komplexiteten i dataintegration och tillhörande kostnader sänks.
Hör SAP Innovation Evangelist och Expert Timo Elliott diskutera utvecklingen av dataintegration med dataorkestrering.
Datatyg
De senaste åren har standardiserade dataintegreringsmetoder misslyckats på grund av nya och växande utmaningar som komplexa datakällor, konnektivitetsbegränsningar och andra faktorer. Datatyget ger en mer flexibel och motståndskraftig metod för dataintegration, vilket minimerar komplexiteten genom att automatisera processer, arbetsflöden och pipelines.
Hybriddataintegration
Idag stöder många företag moln- och on-premise-system, med data från dessa system distribuerade över en rad olika applikationer och platser. Hybriddataintegration gör det möjligt för användare att komma åt och dela data via alla applikationer, oavsett var data finns.
Holistisk integration
I denna snabba, digitala ekonomi är företagens smidighet en strategisk prioritering. En helhetssyn på integration är avgörande för att uppnå detta resultat. Genom att kombinera de separata data- och applikationsintegrationsdisciplinerna till en omfattande insats stöds alla typer av integration i ett hybridlandskap.
Utforska SAP Data Intelligence-lösningar
Omvandla data till viktiga affärsinsikter och driva på innovation.