Будущее интеграции данных в 2022 году и далее

Для интеграции данных из различных источников использовались традиционные методы, включая создание сценариев вручную, очистку данных и их последующую загрузку в хранилище данных или ETL (извлечение-преобразование-загрузка). Эти методы были приняты в эпоху ограниченных ресурсов и теперь стали очень трудоемкими, дорогими и подверженными ошибкам, - говорит Яш Мехта . , специалист по Интернету вещей и большим данным.

Для очистки данных требуется огромное количество времени, поскольку источник и цель могут не использовать одни и те же схемы, форматы или типы. Таким образом, эти методы дороги и требуют квалифицированной рабочей силы. Ожидается, что к 2027 году глобальный рынок интеграции корпоративных данных достигнет 3843,4 миллиона долларов США (3312,03 миллиона евро) по сравнению с 2300,8 миллиона долларов США (1982,70 миллиона евро) в 2020 году при среднегодовом темпе роста 7,1% в течение 2021–2027 годов.

Прочтите отчет Global Enterprise Data Integration Market, чтобы понять движущие факторы роста рынка интеграции данных.

Введение

Чтобы объяснить интеграцию данных, это процесс объединения данных из разных источников и предоставления единого представления объединенных данных. Этот процесс позволяет обрабатывать и управлять всеми вашими данными в едином интерфейсе и выполнять аналитику (используя статистику). С появлением новых централизованных технологических систем, доступных для бизнес-процессов, источники и типы данных продолжают расти, и поэтому становится все более важным понимать методы и инструменты интеграции данных, которые помогают поддерживать качество этих данных.

Важность интеграции данных

Интеграция данных является радикальной, когда в организации хранится разная информация в разных приложениях.

Давайте обсудим некоторые проблемы, которые помогает решить интеграция данных:

• Разрозненные хранилища данных

Бункер данных, как следует из названия, представляет собой хранилище изолированных данных. С точки зрения бизнеса это означает, что различная информация контролируется конкретным бизнес-подразделением или отделом и недоступна для всей организации. Организации также сталкиваются с этой проблемой, если программное обеспечение, используемое для хранения информации, несовместимо.

Для организации становится непростой задачей собрать воедино информацию, хранящуюся в разных источниках, и сделать из нее качественные выводы.

• Медленный анализ

Аналитики данных и руководители в значительной степени зависят от надежных данных при принятии сегодняшних решений, и для интеграции и анализа этих надежных данных требуется значительное количество времени. Сегодня компаниям необходим анализ данных в режиме реального времени, чтобы реализовать любую ценность для бизнеса. Таким образом, для интеграции данных требуется надежная и развитая система.

• Целостный взгляд

Когда данные распределяются по разным платформам, источникам или приложениям, трудно получить целостное представление о них. Например, данные о клиентах организации с разных устройств или приложений CRM могут различаться для офлайн и онлайн-магазинов, но группа данных организации хочет сопоставить эти данные с информацией о клиенте и географической информацией, чтобы провести глубокий анализ для увеличения продаж. Корреляция этой информации важна и требует интеграции всех платформ CRM, в противном случае потребуется значительное время и усилия для интеграции этих данных вручную.

Методы и инструменты для интеграции данных

Борьба бизнеса - не отсутствие данных, а объем данных и их своевременный анализ. Огромный поток данных из различных облачных приложений в конечные точки Интернета вещей в организациях и отраслях очень затрудняет своевременный анализ данных.

Процесс подключения и маршрутизации данных из исходных систем в целевые системы достигается с помощью различных методов интеграции данных (типичных традиционных или современных методов).

• Традиционные методы

Традиционные методы обычно группируются и не предоставляют аналитикам данных возможность выполнять анализ данных в реальном времени.

• Современные методы

Современные методы интеграции данных были созданы, чтобы развиваться с учетом гибкости данных и адаптироваться к постоянно меняющимся потребностям интеграции данных. Некоторые успешные современные подходы - это автоматизированный ELT (извлечение-загрузка-преобразование) и облачная интеграция данных.

• ELT в основном сдвигает шаг преобразования в конец конвейера данных, где вы можете загрузить данные перед их преобразованием. Таким образом, хранилище данных остается единственным источником истины. Таким образом, целостность хранимых данных не была нарушена при выполнении преобразований.

• Интеграция данных в облаке помогает предприятиям объединять данные из различных источников (облачное приложение, а также локальные системы) в обычно (но не всегда) облачное хранилище данных. Эта интеграция данных приводит к повышению операционной эффективности и улучшению внутренней коммуникации для предприятий. Поскольку все больше предприятий используют гибридное сочетание решений «Программное обеспечение как услуга» (SaaS) и локальных приложений, эксперты указали, что более 90 процентов предприятий будут больше склоняться к интеграции данных на основе облака. Такая интеграция позволяет обмениваться данными и процессами в реальном времени. Затем к интегрированным данным можно получить доступ с нескольких устройств по сети или через Интернет. Некоторыми распространенными облачными платформами интеграции данных являются K2View . Интеграция данных, Интеграция облачных данных Informatica, Amazon Redshift, Snowflake и т. Д.

Начало работы с современной интеграцией данных

Благодаря современным подходам к интеграции данных ручное управление и очистка наборов данных, а затем загрузка данных в отдельные среды хранилищ данных стали устаревшими. Теперь вы можете хранить, транслировать и доставлять нужные данные, когда они вам нужны, с любой облачной платформы интеграции данных. Например, интеграция данных K2View - это платформа интеграции данных, которая управляет данными из разрозненных источников в любой технологии или формате и моделирует поля данных для бизнес-объектов (например, клиента, местоположения, устройства, продукта). Затем эти данные загружаются в микробазы. Позже выполняются другие этапы обработки данных, такие как маскирование данных, преобразование (использует базу данных в памяти для выполнения преобразования данных с высокой скоростью) и обогащение. Наконец, эти интегрированные данные отправляются в приложения-потребители.

Заключение

В мире интеграции данных современные подходы к интеграции данных имеют и предлагают множество преимуществ, от снижения затрат на разработку и обогащения данных до сокращения времени на понимание и повышения адаптируемости к изменениям.

Автор - Яш Мехта, специалист в области Интернета вещей и больших данных.