Veri entegrasyonu nedir?

Veri entegrasyonu, şirketlerin her türlü veriyi kullanmasına, birleştirmesine ve kullanmasına olanak sağlayan bir uygulama, araç ve mimari prosedür kümesidir.

Veri entegrasyonuna genel bakış

Veri entegrasyonu, şirketlerin her türlü veriyi kullanmasına, birleştirmesine ve kullanmasına olanak sağlayan bir uygulama, araç ve mimari prosedür kümesidir. Farklı sistemlerden verileri konsolide etmenin yanı sıra, bu süreç verilerin temiz olmasını ve işe faydasını optimize etmek için hatasız olmasını sağlar.

 

Entegre veriler özellikle çeşitli ve dağıtılmış bir altyapıya sahip ve bilgi üreten varlıklara sahip organizasyonlar için faydalıdır. Bu örneklerde veriler genellikle silote edilir ve diğer iş verileriyle bağlantısı kesilir. Böylece organizasyon, işletmesine ilişkin birleşik bir görünüm oluşturmadan bırakılır.

 

Veri entegrasyonu işletmenin gerçek potansiyelini yakalamasına olanak sağlar. Önemli kararlar doğru bilgiye dayanmaktadır ve temiz verilere dayanan yeni teknolojiler uygulanabilir ve optimize edilerek şirketin yenilik ve gelişmesine yardımcı olur.

Veri entegrasyonu geçmişi

İş sistemleri veri toplamaya başladığından beri farklı veri kaynaklarını birleştirmek sorun oldu. 1980'lerin başına kadar bilgisayar bilimciler heterojen veya farklı veritabanlarının birlikte çalışabilirliğini destekleyen sistemler tasarlamaya başlamadılar.

 

İlk veri entegrasyon sistemlerinden biri 1991 yılında Minnesota Üniversitesi tarafından başlatıldı - amacı binlerce nüfus veritabanını birlikte çalışabilir hale getirmekti. Sistem, verileri uyumlu hale getirmek için farklı kaynaklardan görünüm şemasına veri çeken, dönüştürülen ve yüklenen bir veri ambarı yaklaşımı kullandı.

 

Müdahale yıllarında veri kalitesi, veri yönetimi, veri modelleme ve daha da önemlisi veri izolasyon veya silolaşmış verilerle ilgili sorunlar da dahil olmak üzere farklı zorluklar ortaya çıktı.

 

Entegre veriler , Internet of Things'in (IoT) gelişiyle 2010'ların başında bir iş zorunluluğuna dönüştü. Birdenbire çok çeşitli cihazlar, uygulamalar ve platformlar muazzam miktarda veri üretiyordu - şirketler onun içinde boğuluyordu. Big Data bir şey oldu ve işletmelerin tüm bilgilerin gücünden yararlanmak için bir yol bulması gerekiyordu.

 

Bugün her büyüklükteki ve sektördeki şirketler, kurum içindeki uygulamalar ve platformlar arasında depolanan verilerden değer elde etmek için veri entegrasyonunu kullanmaktadır.

Veri entegrasyonu kullanım durumları

Bir şirket veri oluşturursa, işletmeye fayda sağlayacak gerçek zamanlı analizler oluşturmak için entegre edilebilir ve kullanılabilir. Çeşitli coğrafyalara yayılan bir organizasyon, neyin işe yaradığını ve neyin çalışmadığını anlamak için operasyonun tamamındaki görünümleri birleştirebilir. İşletmenin tekil bir görünümü, neden ve etkiyi anlamayı kolaylaştırarak kuruluşların gerçek zamanlı olarak kurgulama ve riski en aza indirmesini sağlar.

 

Veri entegrasyonu şirketlerin şunları yapmasına olanak sağlar:

  • Analitikleri optimize edin: Genellikle veri ambarlama olarak bilinen operasyonel sistemlerden veri çekmeye erişim, kuyruğa alma veya veri çekme, ardından bunları işletmeye güvenilir analitik biçiminde dönüştürüp teslim etme.

  • Operasyonel uygulamalar arasında tutarlılığı teşvik edin: İki yönlü ve tek yönlü olarak uygulamalar arasında (şirket içi ve şirketler arası) veri tabanı düzeyinde tutarlılık sağlayın.

  • Kuruluşunuz dışındaki verileri paylaşın: Müşteriler, tedarikçiler ve muhataplar gibi harici taraflara güvenilir veriler sağlayın.

  • Veri hizmetlerini düzenleme: Hızı ve doğruluğu sağlamak için tüm çalıştırma süresi veri entegrasyonu işlevlerini veri hizmetleri olarak dağıtın.

  • Destek veri geçişi ve konsolidasyonu: Adres veri hareketi ve dönüştürmesi, örneğin eski uygulamaları değiştirirken veya yeni ortamlara geçiş yaparken veri geçişi ve konsolidasyonuyla ilgili olarak gereklidir.

Entegre verilerin avantajları

Veri entegrasyonu, herhangi bir kuruluşun genel veri yönetimi stratejisi için kritik bir öğedir. Veri entegrasyonu, işletmenin amacını desteklemek amacıyla tüm aktiviteleri ve kararları koordine ederek doğru bilgileri sunmaya ve organizasyonu bir araya getirmeye yardımcı olur. Bu da müşterilere etkili ve etkili bir şekilde ürün ve hizmet sunmaktır.

 

Veriler kurumun genelinden toplandıktan sonra, tek bir veri kümesine entegre edilmeden veya çok sayıda veri kümesinde düzenlenmeden önce hata ve tutarsızlıklardan arındığından emin olmak için temizlenir ve doğrulanır; bu genellikle bir veri kumaş metodolojisi olarak adlandırılır.

 

Kapsamlı, doğru entegre veri kaynağı, işletmenin başarılı olmak için ihtiyaç duyduğu yenilikçi süreçleri ve teknolojileri desteklemesine yardımcı olur. Örneğinyapayzeka, makine öğrenimi ve Endüstri 4.0 girişimleri entegre verilerin büyük mağazalarına erişmeden sürdürülebilir olmayacaktı.

 

Veri entegrasyonu olmadan, veriler farklı uygulamalar ve platformlar içinde silolaşmış olarak kalır. Bu, organizasyonun operasyonel ve stratejik yeteneklerini engeller. Örneğin önemli iş kararları, sınırlı veri kümeleri nedeniyle yanlış analizlere dayalı olacaktır.

 

Bu organizasyonların, veri entegrasyonunun avantajlarından nasıl faydalandığını öğrenin:

  • Federal Mogul: Otomotiv endüstrisinin önde gelen orijinal ekipman ve yedek parça üreticilerinden Federal Mogul , Mercedes-Benz, Bentley, Caterpillar gibi prestijli araç markalarının kalbinde yatan teknolojiyi üretiyor. Tek bir veri kaynağını nasıl belirlediklerini ve gerçek zamanlı bilgilere erişerek hızlı karar vermeyi nasıl sağladıklarını öğrenin.

  • The Costain Group: Birleşik Krallık'taki devlet kurumlarına ortak olan Costain Group, emisyonları azaltırken ve kamu fonlarından tasarruf ederken ulaşım projelerini daha verimli hale getirmek için silolaşmış verileri birleştirir ve bunlara erişir. Grup, daha fazla veriye erişmek için veri entegrasyonuna dayanır ve sonuçları en üst düzeye çıkarmak için daha hızlı veri odaklı kararlar sağlar.

Veri entegrasyonu nasıl çalışır?

En sık kullanılan veri entegrasyon modelleri, bir ayıklama, dönüştürme, yükleme (ETL) sürecine dayanır.

  1. Veri çekme: Veriler bir kaynak sistemden temizlendiği ve kalitenin sağlandığı geçici hazıredim veri havuzuna taşınır.
  2. Dönüştürme: Veriler yapılandırılır ve hedef kaynakla eşleşecek şekilde dönüştürülür.
  3. Yükleme: Yapılandırılan veriler bir veri deposuna veya başka bir depolama birimine yüklenir.

Bilgiler entegre edildikten sonra veri analizi gerçekleştirilir, böylece iş kullanıcılarına bilinçli kararlar almaları için ihtiyaç duydukları bilgiler sağlanır.

Veri kaynaklarından ETL'ye, iş kararlarını yönetmeye yardımcı olan analitiklere kadar veri entegrasyonu sürecinin bir görünümü.

Veri entegrasyonu türleri

Genellikle veri kaynağına ve türüne bağlı olarak farklı veri entegrasyonu türleri vardır.

  • Toplu/toplu veri hareketi: Bu, veri ayıklama, veri dönüştürme ve veri yükleme dahil olmak üzere en yaygın stildir.

  • Veri çoğaltma: Veriler, ikincil bir veri tabanına çoğaltılan yalnızca değiştirilen veriler kullanılarak bir veri tabanından diğerine kopyalanır.

  • Veri sanallaştırma: Bu, sanal soyutlama katmanı kullanan ve konum, kaynak sistem veya türden bağımsız olarak verilere gerçek zamanlı erişim sağlayan bir veri tabanındaki tüm verilerin tek bir görünümüdür.

  • Akış veri entegrasyonu: Bu, sabit bir akış veya dinamik olarak dönüştürmenin gerçekleşmesi gereken akışta oluşturulan veriler için kullanılır.

  • İleti odaklı veri hareketi: Veri kümeleri, gerçek zamanlı olarak veri değişimiyle birlikte uygulamalar tarafından okunan iletiler halinde gruplanır.

Zorluk, benzersiz altyapınız ve iş ihtiyaçlarınız için doğru veri entegrasyonu stilini seçmektir. Çoğu kuruluşun birden fazlasına ihtiyacı var. Bu veri entegrasyonu araçlarının tutarlı bir bütün haline nasıl getirileceğini anlamak kritik önem taşır.

SAP Data Intelligence çözümlerini keşfedin

Veriyi önemli iş öngörülerine dönüştürün ve inovasyonu destekleyin.

Daha fazla bilgi edinin
SAP Data Intelligence çözümlerini keşfedin

Veriyi önemli iş öngörülerine dönüştürün ve inovasyonu destekleyin.

Daha fazla bilgi edinin

Veri entegrasyonu SSS'leri

Veri zekası, organizasyonun veri entegrasyonundan aldığı değerdir. Entegrasyon süreci sırasında veriler, verilere erişime dayanan tüm iş süreçlerinin ve uygulamaların gereksinimlerini karşılamak için veri kümeleri halinde tüketilir, birleştirilir ve sağlanır. Yapay zeka ve makine öğrenmesi araçları gibi yenilikçi ve yeni teknolojiler, stratejik iş kararlarını bilgilendirmek için kullanılan bu büyük veri kümelerini analiz edebilir ve akıllı veri analizlerine dönüştürebilir.

Veri orkestrasyonu; veri keşfi, hazırlama, entegrasyon, işleme ve birden çok karmaşık altyapıda veri bağlantısını birleştirerek veri entegrasyonunun ötesine uzanır. Veri entegrasyonu, veriler için tek bir yerde kullanılırken veri orkestrasyonu işlemleri gerçekleştirir ve verileri yeni ve/veya iyileştirilmiş iş süreçlerine olanak sağlamak için esnek bir şekilde birleştirir.

Büyük Veri, kendi adıyla, şirket içindeki ve dışındaki farklı kaynaklara yayılmış büyük bir yapılandırılmamış veri kümesinden oluşur. Geleneksel veritabanları ve entegrasyon mekanizmaları bu hacimlerin işlenmesine eşit değildir. Bunun yerine, verileri almak, depolamak ve analiz etmek için Büyük Veri için oluşturulmuş bellek içi veritabanları, yazılım ve depolama çözümleri gereklidir. Bu güçlü bileşenler, Big Data içgörülerinin eyleme geçirilebilir ve değerli olmasını sağlamak için gereken hızı destekler.

twitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixel