Интеграция данных в 2024 и далее: тренды, формирующие будущее

Традиционная интеграция данных опиралась на ручное скриптование, тщательную очистку и последующую загрузку в хранилища данных или ETL-конвейеры. Пока эти легаси-методы когда-то вписывались в ресурсограниченные среды, они теперь трудоемки, дороги и подвержены ошибкам, предупреждает специалист по IoT и большим данным Яш Мехта.

Санитизация данных затратна по времени, когда исходные и целевые схемы, форматы или типы данных отличаются. Следовательно, процесс требует дорогих квалифицированных кадров. Глобальный рынок корпоративной интеграции данных прогнозируется к 2027 году в USD 3 843,4 млн (€3 312,03 млн), против USD 2 300,8 млн (€1 982,70 млн) в 2020 году, с CAGR 7,1% с 2021 по 2027 год.

Читайте отчет о глобальном рынке корпоративной интеграции данных для понимания драйверов этого роста.

Введение

Интеграция данных — процесс объединения данных из разрозненных источников для предоставления единого вида. Этот единый вид позволяет организациям управлять, манипулировать и анализировать данные через единый интерфейс, раскрывая более глубокие инсайты. По мере того как бизнес-процессы все больше полагаются на централизованные технологические стеки, объем и разнообразие данных растут, делая надежные методы и инструменты интеграции необходимыми для поддержания качества данных.

Важность интеграции данных

Интеграция данных становится трансформативной, когда информация организации разбросана по множеству приложений.

Ключевые вызовы, которые решает интеграция данных:

• Сайло данных — изолированные репозитории, контролируемые отдельными департаментами, препятствующие организационной видимости и кросс-функциональному сотрудничеству.
• Медленный анализ — аналитики полагаются на надежные данные, но ручная интеграция задерживает принятие решений; аналитика в реальном времени теперь критична для конкурентного преимущества.
• Целостный взгляд — фрагментированные данные по платформам скрывают полную картину. Например, данные клиентов из разных CRM могут отличаться между онлайн и офлайн каналами; интеграция этих источников позволяет всесторонний, действенный анализ.

Методы и инструменты интеграции данных

Современный бизнес-ландшафт характеризуется массивами данных от облачных приложений, IoT-устройств и легаси-систем. Анализ этих данных своевременно становится все более сложным.

Интеграционный конвейер может быть достигнут через множество техник, от легаси-подходов до передового решения.

• Традиционные методы — batch-ориентированные рабочие процессы, не поддерживающие аналитику в реальном времени.
• Современные методы — спроектированные для гибкости и масштабируемости, включая автоматизированный ELT (extract-load-transform) и облачную интеграцию.

ELT перемещает шаг трансформации в конец конвейера, сначала загружая сырые данные, а затем трансформируя их внутри хранилища данных. Это сохраняет целостность данных и гарантирует, что хранилище остается единственным источником правды.

Облачная интеграция данных соединяет данные из облачных приложений и on-premise систем, обычно консолидируя их в облачное хранилище. Этот подход повышает операционную эффективность и улучшает внутреннюю коммуникацию. Эксперты предсказывают, что более 90% предприятий примут облачную интеграцию, позволяя обмен данными в реальном времени между устройствами и сетями. Популярные платформы включают K2View Data Integration, Informatica Cloud Data Integration, Amazon Redshift и Snowflake.

Начало работы с современной интеграцией данных

Современная интеграция устраняет необходимость в ручной очистке данных и ручной загрузке в отдельные хранилища. Вместо этого данные могут храниться, стримиться и доставляться по запросу с облачной платформы. Например, K2View Data Integration входит данные из гетерогенных источников, моделирует бизнес-엔тити (клиент, локация, устройство, продукт) и хранит их в микро-базах данных. Последующие шаги — маскировка данных, высокоскоростное in-memory преобразование и обогащение — готовят данные для потребления downstream-приложениями.

Заключение

В сегодняшнем data-centric мире современные стратегии интеграции предлагают значительные выгоды: снижение инженерных затрат, обогащение качества данных, ускорение time-to-insight и повышенная адаптивность к эволюционирующим бизнес-потребностям.

Автор: Яш Мехта, специалист по IoT и big-data science.