Что такое интеграция данных?
Интеграция данных – это процесс обеспечения согласованного доступа и доставки для данных любого типа на предприятии. Все отделы в организации собирают большие объемы данных, имеющие различные структуры, форматы и функции. Интеграция данных включает в себя архитектурные методы, инструменты и практики, которые позволяют объединить разрозненные данные для выполнения анализа. В результате организации получают комплексное представление своих данных для извлечения ценной бизнес-аналитики.
Почему интеграция данных настолько важна?
Обычно в современных организациях есть множество инструментов, технологий и сервисов, которые собирают и хранят данные. Фрагментация данных становится причиной разрозненности и проблем с доступом.
Например, приложению для бизнес-аналитики требуются маркетинговые и финансовые данные для улучшения рекламных стратегий. Однако эти наборы данных хранятся в разных форматах. Поэтому нужна внешняя система, которая очистит, отфильтрует наборы данных и переведет их в нужный формат перед проведением анализа. Кроме того, инженеры по обработке данных могут выполнять определенные задачи обработки вручную, что приводит к дальнейшим задержкам. Несмотря на эти усилия, приложение может пропустить критически важный набор данных, потому что аналитическое подразделение не знало о его существовании.
Интеграция данных призвана решить эти проблемы с использованием различных методов обеспечения стабильности доступа. Например, все аналитики данных и приложения для бизнес-аналитики используют единую, унифицированную платформу для доступа к разрозненным данным из различных бизнес-процессов. Ниже перечислены некоторые преимущества интеграции данных.
- Повышение эффективности управления данными и увеличение коэффициента использования
- Повышение качества и целостности данных
- Ускорение получения ценной аналитической информации, основанной на точных и релевантных данных.
Каковы варианты использования интеграции данных?
Компании применяют решения по интеграции данных для нескольких примеров использования. Ниже мы рассмотрим этот вопрос подробнее.
Машинное обучение
Машинное обучение – это обучение программного обеспечения для искусственного интеллекта (ИИ) на основе большого объема точных данных. Данные в процессе интеграции извлекаются в централизованное местоположение и преобразуются в форматы, поддерживающие машинное обучение. Например, Mortar Data предоставляет компаниям современные технологии обработки данных для обучения моделей машинного обучения с использованием консолидации данных в Amazon RedShift.
Прогнозная аналитика
Прогнозная аналитика – это подход, заключающийся в прогнозировании отдельной тенденции с использованием новейших исторических данных. Например, компании используют прогнозную аналитику для составления расписаний обслуживания оборудования до того, как случится сбой. Они анализируют исторические эксплуатационные данные для выявления аномальных тенденций и принятия мер по их устранению.
Миграция в облако
Компании используют технологии интеграции данных для беспрепятственного перехода к использованию облачных технологий. Перенос всех устаревших баз данных в облако – это сложный процесс, который может стать причиной прерывания экономической деятельности. Вместо этого компании используют стратегии интеграции данных, такие как интеграция промежуточного программного обеспечения, чтобы обеспечить постепенный перенос данных в облачное хранилище и гарантировать непрерывность деятельности.
Каков принцип работы интеграции данных?
Интеграция данных – это сложная отрасль, в которой используются различные инструменты и решения, применяющие различные подходы к решению проблемы. В прошлом решения были сконцентрированы на физическом хранилище данных. Данные физически преобразовывались и перемещались в центральный репозиторий в унифицированном формате. Со временем были разработаны виртуальные решения. Центральная система предоставляла унифицированное представление всех данных, не изменяя базовые физические данные. В недавнее время внимание переместилось на федеративные решения, такие как сетки данных. Каждое бизнес-подразделение управляет своими данными независимо от других, но предоставляет их в формате, утвержденном на центральном уровне.
В решениях по интеграции данных на рынке также применяются различные подходы. Вы найдете некоторые инструменты, в которых используются новые подходы для повышения эффективности традиционных технологий. К сожалению, сложившаяся фрагментация решений на рынке привела к фрагментации подходов на крупных предприятиях. В различных подразделениях для выполнения специфических требований используются различные инструменты. Обычно крупные организации содержат как устаревшие, так и современные системы интеграции данных, что приводит к наложению и избыточности данных.
Какие подходы используются для интеграции данных?
Архитекторы данных используют для интеграции данных следующие подходы.
Консолидация данных
В процессе консолидации данных используются инструменты для извлечения, очищения и хранения физических данных в конечном хранилище. Этот процесс устраняет разрозненность данных и сокращает затраты на инфраструктуру. Существует два основных типа инструментов для консолидации данных.
ETL
Аббревиатура ETL расшифровывается как «extract, transform and load» и означает извлечение, преобразование и загрузку данных. Сначала в процессе ETL выполняется извлечение данных из различных источников. Затем производится преобразование данных в соответствии с бизнес-правилами, форматами и соглашениями. Например, инструмент для ETL может перевести все значения по транзакциям в доллары США, даже если продажи осуществлялись в другой валюте. В итоге преобразованные данные загружаются в целевую систему, например хранилище данных.
ELT
Аббревиатура ELT расшифровывается как «extract, load and transform» и означает извлечение, загрузку и преобразование данных. Этот процесс подобен ETL, но в ELT два последних шага обработки данных меняются местами. Все данные загружаются в неструктурированную систему данных, например озеро баз данных, и преобразуются только по требованию. ELT пользуется преимуществами эффективности облачных вычислений и масштабируемости облака, чтобы обеспечить интеграцию в режиме реального времени.
Репликация данных
В процессе репликации данных (также называемого распространением данных) вместо физического перемещения данных из одной системы в другую производится их дублирование. Эта технология эффективна для малых и средних предприятий, у которых не особо много источников данных. Например, предприятие, занимающееся розничной продажей оборудования могло бы использовать репликацию корпоративных данных для копирования определенных таблиц из базы данных склада в базу данных продаж.
Виртуализация данных
При виртуализации данных они не перемещаются из одной системы в другую. Вместо этого создается единое виртуальное представление, в котором интегрированы все источники данных. При виртуализации данных не производится их передача между базами данных в системах хранения. Вместо этого после получения запроса панель управления заполняется данными из нескольких источников.
Федерация данных
Федерация данных подразумевает создание виртуальной базы данных на основе нескольких источников данных. Она работает подобно виртуализации данных, но при федерации не производится интегрирование источников данных. Вместо этого после получения запроса система извлекает данные из соответствующих источников и упорядочивает их согласно стандартной модели данных в режиме реального времени.
В чем разница между интеграцией данных и интеграцией приложений?
Интеграция приложений – это процесс, который позволяет двум или более программным приложениям взаимодействовать друг с другом. Это предполагает создание общей коммуникационной структуры или API, которая позволяет одному приложению получать доступ к функциям другого приложения. API – это программа-посредник, которая позволяет программам общаться друг с другом.
Интеграция приложений расширяет возможности существующей программы путем ее интеграции с другой программой. Например, вы можете интегрировать автоответчик электронной почты с приложением для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). Между тем интеграция данных извлекает, объединяет и загружает все данные о клиентах из многочисленных систем-источников в облачное хранилище данных.
Как AWS помогает в интеграции данных?
Аналитика в AWS предоставляет всю инфраструктуру, необходимую для сложных решений по интеграции данных. Мы предоставляем самый широкий выбор аналитических сервисов для создания специализированных приложений интеграции данных с наилучшей производительностью, масштабируемостью и минимальными затратами.
Если говорить о готовом решении, то AWS Glue – это инструмент интеграции данных, который позволяет компаниям извлекать, очищать и консолидировать данные в масштабе. Он позволяет архитекторам данных интегрировать данные с помощью различных методов, таких как извлечение, преобразование и загрузка (ETL); извлечение, загрузка и преобразование (ELT); пакетная обработка и потоковая передача.
- Каталог данных AWS Glue позволяет специалистам по исследованию данных эффективно запрашивать данные и наблюдать за тем, как они изменяются со временем
- AWS Glue DataBrew предлагает визуальный интерфейс, позволяющий аналитикам данных преобразовывать данные без написания кода
- Функция обнаружения конфиденциальных данных AWS Glue автоматически идентифицирует, обрабатывает и маскирует конфиденциальные данные
- AWS Glue DevOps позволяет разработчикам более последовательно отслеживать, тестировать и развертывать задания по интеграции данных
Начните работу с интеграцией данных на AWS, зарегистрировав аккаунт AWS уже сегодня.
Обзор методов интеграции информационных систем, их преимуществ и недостатков
Думченков, И. А. Обзор методов интеграции информационных систем, их преимуществ и недостатков / И. А. Думченков. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2018. — № 23 (209). — С. 176-177. — URL: https://moluch.ru/archive/209/51296/ (дата обращения: 11.03.2024).
Развитие информационной сферы повлекло за собой информатизацию общества. В настоящее время активно происходит автоматизация процессов в различных видах деятельности. Яркими примерами являются такие проекты, как «Портал ГосУслуг», «ЕМИАС», «Электронный дневник», которые позволяют выполнять различные действия, такие как оплата коммунальных услуг, запись к врачу, отслеживание успеваемости школьника, не выходя из дома. В связи с этим необходимо понимать, какие из методов интеграции информационных систем являются оптимальными для каждого конкретного случая.
В данной статье будут рассмотрены наиболее популярные и используемые методы интеграции.
‒ Интеграция на уровне брокеров. Преимуществом данного метода является универсальность: как правило, в любой ситуации можно реализовать дополнительный программный модуль, который может обращаться в другие системы различными способами. Например, такой модуль может обращаться к одной системе через базу данных (БД), а к другой с помощью RPC (англ. Remote Procedure Call — Удалённый вызов процедур). Недостатками такого подхода интеграции является трудоёмкость и сложность реализации, и, как следствие, высокая стоимость разработки, внедрения и поддержки.
‒ Интеграция на уровне интерфейсов (физических, программных и пользовательских). Данный вид интеграции разрабатывался как один из видов «лоскутной интеграции», целью которой являлось объединение распределённых программных приложений, реализованных разными разработчиками в разное время, в подобие единой системы. Приложения связывались по принципу «каждый с каждым», что, в конечном итоге, затрудняло их взаимодействие и создавало ряд проблем и ошибок. Также осложнялось использование унаследованных (Legacy Software) и встроенных (Embedded System) систем. Описанный подход интеграции удобен для небольшого количества программных приложений. Для большого числа приложений он является малоэффективным и не обеспечивает построение качественно новых запросов к объединяемым данным. Таким образом, агрегирование данных не принесёт выигрыш. На настоящий момент, проблема интеграции на уровне интерфейсов решается на базе внедрения информационных подсистем, которые реализуются стандартными приложениями с открытыми программными интерфейсами (англ. Open Application Programming Interface, OAPI — Открытый программный интерфейс приложения, Открытый интерфейс прикладного программирования).
‒ Интеграция на функционально-прикладном и организационном уровнях. Данный вид интеграции построен на объединении нескольких однотипных или похожих функций в макрофункции, в которых перераспределяются ресурсы, потоки данных, управление и механизмы исполнения. Как следствие, это влечёт за собой реорганизацию информационных структур, бизнес-процессов и, соответственно, перестройку схем их информационного и документационного обеспечения. Преимущества данного вида интеграции:
- прозрачность и управляемость процессов;
- процессы становятся менее затратными;
- сокращается количество обслуживающего персонала;
- сокращается число ошибок.
Недостатком интеграции такого вида является значительная трансформация или комплексный реинжиниринг всей сети процессов, что может повлечь за собой определённые риски. Целесообразно проводить данную интеграцию в случае, если организация готовится к внедрению корпоративной информационной системы (КИС) на платформе популярного решения. Это, в свою очередь, требует унификации и приведения бизнес-процессов к определённому стандарту. Или если организация перестраивает свою деятельность в связи со сменой приоритетов, расширением и освоением новых сегментов рынка.
‒ Интеграция на уровне корпоративных программных приложений. Данный вид интеграции предполагает совместное использование исполняемого кода, а не только внутренних данных интегрируемых приложений. Программы делятся на компоненты, которые затем интегрируются при помощи стандартизованных программных интерфейсов (API) и специализированного связующего программного обеспечения (ПО). Такой подход позволяет создать из этих компонентов универсальную программную платформу (ядро), которая может быть использовано всеми приложениями. Каждое приложение будет иметь только один интерфейс для взаимодействия с этим ядром, что значительно облегчает задачу интеграции. Систему, построенную на таком интеграционном подходе, легче администрировать, поддерживать и масштабировать. Возможность повторного использования функций в рамках имеющейся среды позволяет существенно сократить сроки и стоимость разработки приложений. Обязательным этапом оценки возможности интеграции приложений, которые предполагается связывать в рамках определённого проекта, является анализ внутренней архитектуры приложений. Этот анализ может быть осложнён тем, что, как правило, разработчик приложений, являющихся готовыми программными продуктами, не раскрывает всех деталей внутренней структуры приложений.
‒ Интеграция при помощи Web-сервисов. Данный вид интеграции является передовым и стремительно развивающимся подходом к интеграции приложений. Он базируется на предоставлении стандартного для Web-служб интерфейса доступа к приложениям и их данным. Примером может являться стандартный протокол доступа к объектам — SOAP (англ. Simple Object Access Protocol — простой протокол доступа к объектам). Так, при помощи SOAP, браузер пользователя может одновременно сравнить данные на нескольких выбранных веб-сайтах и представить клиенту сравнительный отчет. Другой пример: сотрудники одного географически распределенного предприятия могут единовременно использовать корпоративные приложения, доступ к которым осуществляется через соответствующие Web-сервисы (портальное решение). Web-сервисы похожи на подход EAI, но с одним главным отличием — EAI-решения, в своём множестве, выпускаются как частные случаи для связи определённых продуктов. Соответственно, подключить к уже используемому EAI-решению еще одну стороннюю систему будет довольно трудной и длительной задачей. По своей природе Web-сервисы существенно более унифицированы и стандартизованы. Поскольку Web-сервисы базируются на общих и единых для Консорциума Всемирной паутины (англ. World Wide Web Consortium, W3C-консорциум) стандартах, они могут работать везде, где используется сеть Интернет.
‒ Интеграция на уровне данных. Данный вид интеграции подразумевает, что несколько программных приложений могут обращаться к одной базе данных или в несколько баз данных, связанных репликациями. Преимуществом такого вида является низкая стоимость интеграции. К недостаткам можно отнести следующее: если база данных не экранирована хранимыми процедурами и не имеет необходимых ограничений и защиты целостности (например, в виде указания каскадных операций и триггеров), то взаимодействие различных приложений с данной БД может явиться причиной ошибок и приводить данные в противоречивые состояния. В случае если БД экранирована и поддерживается целостность хранимых данных, то в одновременно взаимодействующих с одной БД приложениях будут дублироваться части программного кода, выполняющие одинаковые или схожие операции. Кроме того, при внесении изменений в структуру базы, необходимо отдельно переписывать программный код всех приложений, работающих с такой БД.
‒ Интеграция на уровне сервисов. Данный вид интеграции основан на фиксации интерфейсов и форматов данных с обеих сторон. Преимуществом является организация стремительной отработки межкорпоративной бизнес-логики. Такой подход интеграции имеет и недостаток: поскольку изначально он базируется на «запоминании» или фиксации, то при изменении данных, структур или процессов образуются проблемы и ошибки, что приводит к разработке узконаправленных, частных решений.
‒ Интеграция на уровне пользователя. Данный вид относится к неавтоматизированной интеграции, и основан на взаимодействии пользователей друг с другом: обмен данными и файлами между системами через ручное копирование, оправку почты и т. д. Является наиболее простыми видом\подходом, и часто применяются в тот момент, когда происходит подготовка внедрения программных систем, а деятельность компании не может прерываться.
Основные термины (генерируются автоматически): вид интеграции, приложение, SOAP, баз данных, Интеграция, API, EAI, OAPI, RPC, программный код.
Что такое интеграция данных? Определение, преимущества и лучшие практики
Интеграция данных — это различные способы объединения и централизации организационных данных в единую систему. облачное хранилище данных или озеро данных для различных целей. Эта статья представляет собой полное руководство по интеграции данных, охватывающее ее определение, типы и методы, преимущества, проблемы, варианты использования и лучшие практики.
Определение интеграции данных
Интеграция данных — это стратегический процесс, который объединяет данные из нескольких источников, чтобы предоставить организациям единое представление для более глубокого анализа, принятия обоснованных решений и целостного понимания своих бизнес-операций.
Процесс интеграции данных
Интеграция данных является ключевым компонентом более широкой управление данными процесс, служащий основой практически всех инициатив, основанных на данных. Это гарантирует, что предприятия могут эффективно и результативно использовать весь потенциал своих информационных активов. Это дает им возможность оставаться конкурентоспособными и инновационными в условиях, когда все больше внимания уделяется данным, за счет оптимизации анализа данных, бизнес-аналитика (BI)и, в конечном итоге, принятие решений.
Конечная цель интеграции данных — поддержка организаций в их инициативах, основанных на данных, путем предоставления доступа к самым последним данным. Другими словами, интеграция данных означает разрушение разрозненные хранилища данных и предоставление предприятиям единый источник истины (SSOT). Концепция SSOT подразумевает, что данные должны быть точными, согласованными и легко доступными для использования во всей организации, что является критически важным требованием для принятия эффективных бизнес-решений.
Интеграция данных — это не просто техническая задача. Вместо этого он выходит за рамки ИТ и служит основой, которая позволяет бизнес-пользователям брать на себя ответственность за свои собственные проекты обработки данных.
Электронная книга: Повышение гибкости бизнеса с помощью интеграции данных
Интеграция данных против приема данных
Оба формата прием данных и интеграция данных являются важными процессами в управлении данными. Однако они служат разным целям. В то время как прием данных фокусируется на переносе данных в среду хранения или обработки, интеграция данных выходит за рамки и унифицирует, преобразует и готовит данные для анализа и принятия решений.
Вот основные различия между этими двумя процессами:
| Попадание данных | Data Integration | |
|---|---|---|
| Определение | Импортирует данные в систему хранения или обработки. | Процесс объединения данных из различных источников в единое и связное представление. |
| Цель | Как можно быстрее перенести данные в среду хранения или обработки. | Создать точное и полное представление данных для анализа, бизнес-аналитики и принятия решений. |
| Фокус | Начальный этап сбора данных. | Охватывает более широкий процесс стандартизация данных. |
| Перемещение данных | Перемещение данных от источника до места назначения с минимальной трансформацией. | Перемещение данных при интеграции включает в себя очистка данных, преобразование, форматирование и стандартизация. |
| Учет качества данных | Акцент делается на доступности данных, а не на обширных Качество данных проверки. | Обеспечивает соблюдение стандартов качества данных посредством преобразований и очистки в рамках процесса интеграции. |
| Случаи использования | Варианты использования включают озера данных и хранилища данных для хранения и первичной переработки. | Варианты использования включают создание хранилищ данных, витрины данныхи консолидированные представления данных для аналитики и отчетности. |
| Пример | Сбор файлов журналов с нескольких серверов и сохранение их в озере данных. | Извлечение, преобразование и загрузка данных о клиентах из различных CRM-систем в центральный клиент. база данных для аналитики. |
Интеграция данных против интеграции приложений
Интеграция приложений — еще одна концепция, которая часто используется в этой сфере. Важно различать интеграцию приложений и интеграцию данных, тем более что они часто дополняют друг друга в обеспечении бесперебойной работы.
В то время как интеграция приложений направлена на то, чтобы обеспечить совместную работу программных приложений путем обмена данными, последняя направлена на консолидацию и гармонизацию данных из разрозненных источников для анализа и принятия решений. Еще раз, у нас есть таблица ниже, чтобы обобщить различия между ними:
| Интеграция приложений | Data Integration | |
|---|---|---|
| Определение | Подключение и координация программных приложений и систем для обмен данными и автоматизация процессов. | Объединение данных из различных источников в единое и точное представление для анализа и принятия решений. |
| Объем | Обеспечьте беспрепятственную совместную работу приложений. | Консолидация данных и гармонизация данных из нескольких источников с упором на перемещение и преобразование данных. |
| Бизнес-цель | Повышение эффективности бизнес-процессов, автоматизация рабочих процессов и улучшение пользовательского опыта за счет бесперебойного взаимодействия с приложениями. | Обеспечение целостного представления данных по всей организации, поддержка принятия решений, составления отчетов и аналитики на основе данных. |
| Поток данных | Управление данными и потоками процессов между приложениями, обеспечение связи и совместной работы в режиме реального времени. | Включает, среди прочего, процессы извлечения, преобразования и загрузки данных. |
| Случаи использования | Интеграция CRM с маркетинговыми инструментами, подключение сайтов электронной коммерции к системам управления запасами и т. д. | Создание централизованных хранилищ данных, консолидация данных о клиентах, объединение данных для финансовой отчетности и т. д. |
| Инструменты и Технологии | Промежуточное ПО, API, очереди сообщений, ESB, платформы интеграции и шлюзы API. | Интеграция данных и Инструменты ETL, хранилища данных, озера данных и системы управления базами данных. |
Как работает интеграция данных?
Процесс интеграции данных может оказаться непростой задачей, особенно если вы имеете дело с несколькими источниками данных. Каждый источник может иметь свой собственный формат, структуру и стандарты качества, поэтому крайне важно разработать надежную стратегию интеграции данных.
Кроме того, вам необходимо спланировать свой проект, чтобы обеспечить точность и своевременность данных на протяжении всего процесса. Преодоление этих проблем часто требует использования специализированных инструменты интеграции данных которые упрощают процесс и предоставляют единый, надежный набор данных для принятия обоснованных решений и анализа.
Что касается процесса, то он может осуществляться в режиме реального времени, в пакетном режиме, посредством потоковой передачи и т. д. Однако в целом процесс интеграции данных включает в себя следующие ключевые этапы:
Первый шаг — подумать, откуда берутся ваши данные и чего вы хотите с их помощью достичь. Это означает, что вам необходимо определить источники данных, данные из которых необходимо интегрировать, и тип содержащихся в них данных. Например, в зависимости от вашей организации и ее требований это могут быть базы данных, электронные таблицы, облачные сервисы, API и т. д.
После того, как вы определились с источниками, вам нужно будет разработать эффективный план извлечения информации для получения данных из каждого источника. Современные организации используют передовые инструменты извлечения данных для доступа и получения соответствующей информации. Эти инструменты основаны на алгоритмах искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) и автоматизируют весь процесс извлечения, включая извлечение данных документа.
Преобразование извлеченных данных является следующим шагом в интеграции данных. У вас могут быть данные в разных форматах, структурах или даже на языках, если ваши источники данных несопоставимы. Вам потребуется преобразовать и стандартизировать его, чтобы он был единообразным и отвечал требованиям целевой системы или базы данных.
Организации используют специализированные инструменты преобразования данных поскольку этот процесс может стать утомительным, если выполнять его вручную. Преобразование данных обычно включает в себя применение соединений деревьев и фильтров, объединение наборов данных, нормализацию/денормализацию данных и т. д.
При консолидации данных вы обнаружите, что они часто содержат ошибки, дубликаты или пропущенные значения. Надежный управление качеством данных Framework гарантирует, что в ваши целевые системы будут поступать только достоверные данные. Он включает в себя проверку данных на предмет неполноты, неточностей и других проблем и их решение с помощью автоматизированных средств. инструменты качества данных.
Отображение данных включает определение того, насколько данные из разных источников соответствуют друг другу. Точнее, это процесс сопоставления полей из одного источника с полями из другого. Таким образом, это очень важный шаг в интеграции данных. Инструменты сопоставления данных автоматизировать этот шаг, поскольку они предоставляют интуитивно понятный пользовательский интерфейс с возможностью перетаскивания, гарантируя, что даже нетехнические пользователи смогут легко отображать данные и создавать конвейеры данных.
После того как вы правильно сопоставите свои данные, следующим шагом будет их загрузка в центральный репозиторий, например базу данных или хранилище данных. Загрузка только достоверных данных в эту центральную систему хранения гарантирует точный анализ, что, в свою очередь, улучшает процесс принятия бизнес-решений. Помимо точности данных, важно также, чтобы данные были доступны как можно скорее. Сегодня организации часто используют облачные хранилища данных или озера данных, чтобы получить выгоду от неограниченной производительности, гибкости и масштабируемости облака.
После первоначальной интеграции настройте механизм непрерывной синхронизации данных. Это могут быть периодические обновления или, в тех случаях, когда данные в режиме реального времени имеют решающее значение, это может включать немедленную синхронизацию по мере появления новых данных. Обратите внимание, что синхронизация данных требует контроля. Таким образом, вам необходимо отслеживать процесс, чтобы выявлять любые сбои или несоответствия в интегрированных данных и обеспечивать его правильную работу.
- Управление данными и безопасность
Обеспечьте безопасность данных, конфиденциальность и соответствие нормативным требованиям, внедрив политики управления данными. Возможно, вам придется настроить меры контроля доступа, шифрования и аудита для защиты ваших данных, особенно если ваш бизнес работает в строго регулируемой отрасли, например, в сфере финансов или здравоохранения.
Поддерживайте хранилище метаданных для документирования информации об интегрированных данных. Это должно включать подробную информацию о его источнике, процессах преобразования и бизнес-правилах. Это поможет вам более эффективно понимать и управлять вашей интегрированной средой данных.
Как только ваши данные будут интегрированы, они готовы к использованию. В зависимости от ваших требований вам может потребоваться использовать комбинацию различных инструментов, таких как программное обеспечение BI, инструменты отчетности или аналитические платформы, для доступа и представления интегрированных данных. Будь то понимание поведения клиентов, оптимизация операций или принятие стратегического выбора, получаемая вами информация является плодом ваших усилий по интеграции данных.
Однако на этом процесс не заканчивается: полученные знания могут привести к корректировке вашей стратегии интеграции данных. Это своего рода петля обратной связи: чем больше вы узнаете из данных, тем лучше вы сможете усовершенствовать процессы интеграции для получения информации в будущем.
Подробно изучите интеграцию облачных данных с помощью этого руководства
Типы интеграции данных
Типы интеграции данных обычно относятся к различным методам интеграции данных, полезным в разных сценариях. Их также называют стратегиями или методами интеграции данных.
С другой стороны, технологии интеграции данных относятся к платформам, инструментам или программным решениям, которые облегчают интеграцию данных.
Методы и стратегии интеграции данных
Это разные способы интеграции данных. В зависимости от требований вашего бизнеса вам, возможно, придется использовать комбинацию двух или более подходов к интеграции данных. К ним относятся:
Извлечь, преобразовать, загрузить (ETL)
ETL уже давно является стандартным способом интеграции данных. Эта стратегия интеграции данных включает извлечение данных из нескольких источников, преобразование наборов данных в согласованный формат и загрузку их в целевую систему. Рассмотрите возможность использования автоматизированных инструментов ETL, чтобы ускорить интеграцию данных и сократить время получения аналитической информации.
Извлечение, загрузка, преобразование (ELT)
Подобно ETL, за исключением последовательности остального процесса, извлечение данных является первым шагом в ELT , который является довольно новым методом интеграции данных. Вместо преобразования данных перед их загрузкой, скажем, в хранилище данных, данные загружаются непосредственно в целевую систему сразу после их извлечения. Преобразование происходит внутри хранилища данных с использованием вычислительной мощности системы хранения.
Система отслеживания измененных данных (CDC)
Сбор данных об изменениях это способ интеграции данных путем выявления и фиксации только изменений, внесенных в базу данных. Это позволяет эффективно и выборочно реплицировать обновления в режиме реального времени или почти в реальном времени между системами, гарантируя, что последующие приложения будут синхронизированы с последними изменениями в исходных данных.
Интеграция корпоративных данных
Когда дело доходит до интеграции данных в организации, ничего более широкого нет. Интеграция корпоративных данных — это целостная стратегия, которая обеспечивает единое представление данных для улучшения процесса принятия решений на основе данных и повышения операционной эффективности на уровне предприятия.
Обычно он поддерживается рядом технологий, таких как инструменты ETL, API и т. д. Выбор технологии зависит от конкретных потребностей предприятия в интеграции данных, существующей ИТ-инфраструктуры и бизнес-целей.
Федерация данных
Объединение данных, также известное как федеративный доступ к данным или федеративная интеграция данных, — это подход, который позволяет пользователям и приложениям получать доступ и запрашивать данные из нескольких разрозненных источников, как если бы они были единой унифицированной системой источников данных. Он обеспечивает способ интеграции и доступа к данным из различных систем без их физической централизации или копирования в единый репозиторий. Вместо этого данные остаются в исходном местоположении, и пользователи могут получать к ним доступ и запрашивать их с помощью единого интерфейса.
Однако объединение данных может вызвать некоторые проблемы с производительностью. Например, он часто опирается на получение данных в реальном времени из нескольких источников, что может повлиять на время ответа на запрос.
Виртуализация данных
Виртуализация данных позволяет организациям получать доступ к данным из разных источников и манипулировать ими без их физического перемещения. Он обеспечивает унифицированное и виртуальное представление данных в базах данных, приложениях и системах. Думайте об этом как о слое, который абстрагирует эти базовые источники данных, позволяя пользователям запрашивать и анализировать данные в режиме реального времени.
Виртуализация данных — это ценный метод интеграции данных для организаций, стремящихся повысить гибкость данных без сложностей традиционных ETL-процессы.
Middleware Integration
Проще говоря, интеграция промежуточного программного обеспечения — это стратегия интеграции данных, которая фокусируется на обеспечении связи и передачи данных между системами, часто включая преобразование, сопоставление и маршрутизацию данных. Думайте об этом как о посреднике, который находится посередине и соединяет различные программные приложения, позволяя им работать вместе как единое целое.
Например, вы можете соединить свою старую локальную базу данных с современным облачным хранилищем данных с помощью интеграции промежуточного программного обеспечения и безопасно переместить данные в облако.
Распространение данных
Распространение данных — это когда информация или обновления автоматически распространяются из одного источника в другой, гарантируя, что все соответствующие стороны имеют доступ к самым последним данным.
Например, предположим, что у вас есть база данных цен на продукты, и вы вносите изменения в эти цены в одном центральном месте. Теперь предположим, что вы хотите автоматически обновлять эти новые цены во всех местах, где необходимы эти данные, например на вашем веб-сайте, в мобильном приложении и во внутренних инструментах продаж. В этом случае распространение данных может быть жизнеспособным решением.
Технологии интеграции данных
Сегодня у потребителей есть много вариантов выбора технологий интеграции данных. От базовых инструментов ETL до полноценных платформы интеграции данных, решение существует для каждого бизнеса.
Изучите 10 лучших инструментов интеграции данных
Ниже приведены наиболее широко используемые технологии интеграции данных:
ETL-инструменты: Инструменты ETL извлекают, преобразуют и загружают данные в целевую систему. В основном это автономные инструменты, которые специально ориентированы на ETL-аспект интеграции данных.
Платформы интеграции данных: Платформы интеграции данных — это высококлассные решения, которые предоставляют набор продуктов для комплексного упрощения и оптимизации интеграции данных.
Решения для интеграции облачных данных: Это специализированные решения, предназначенные для упрощения интеграции данных в облачных средах.
Инструменты сбора измененных данных: Эти инструменты фиксируют и реплицируют изменения в исходных данных, чтобы поддерживать актуальность целевых систем практически в реальном времени.
Инструменты миграции данных: Инструменты миграции данных позволяют интегрировать данные, плавно перемещая наборы данных из одного места в другое.
Решения для хранения данных: Не совсем технология в интегрировать данные, но технология используемый для интеграция данных. Инструменты хранилища данных предоставить инфраструктуру и инструменты, необходимые для проектирования и создавать хранилища данных используются в качестве целевых систем для интеграции данных.
Преимущества интеграции данных
Помимо обеспечения единого представления данных всей организации, интеграция данных приносит им множество преимуществ.
Расширенное принятие решений
Интеграция данных устраняет необходимость в трудоемкой сверке данных и гарантирует, что все сотрудники организации работают с согласованной и актуальной информацией. Имея в своем распоряжении информационные хранилища и SSOT, руководители высшего звена могут быстро анализировать тенденции и выявлять возможности. Следовательно, они принимают более обоснованные решения, причем гораздо быстрее.
Экономия
Экономия средств является неоспоримым преимуществом интеграции данных. Первоначальные инвестиции в технологии интеграции данных перевешиваются долгосрочной экономией и увеличением прибыльности, к которым они приводят. Интеграция данных оптимизирует процессы, сокращая дублирование усилий и ошибки, вызванные разнородными источниками данных. Таким образом, ваша организация сможет лучше распределять и эффективно использовать свои ресурсы, что приведет к снижению операционных расходов.
Например, компания розничной торговли не только получает возможность просмотра своих запасов в режиме реального времени за счет интеграции данных о продажах в единую базу данных, но и снижает затраты на хранение запасов.
Лучшее качество данных
Тот факт, что данные проходят строгие этапы очистки, такие как профилирование и проверка, применение правил качества данных, исправление пропущенных значений и т. д., означает, что вы можете принимать важные бизнес-решения с более высоким уровнем уверенности.
Повышенная операционная эффективность
Благодаря объединению разрозненных источников данных в единую целостную систему задачи, которые когда-то требовали часов ручного труда, теперь можно автоматизировать. Это не только экономит время, но и снижает риск ошибок, которые в противном случае станут узким местом конвейера данных. В результате ваша команда может сосредоточиться на более стратегических задачах, а интеграция данных оптимизирует рутинные процессы.
Повышенная безопасность данных
Гораздо проще защитить данные, консолидированные в одном месте, чем защищать несколько мест хранения. Таким образом, безопасность является еще одним аспектом, который приносит организациям большую пользу. Современный программное обеспечение для интеграции данных позволяют вам защищать данные в масштабах компании различными способами, например, применяя контроль доступа, используя расширенные методы шифрования и аутентификации и т. д.
Проблемы интеграции данных
Прежде чем продолжить, давайте поймем, что объединение нескольких источников данных само по себе является серьезной проблемой. Вот проблемы, с которыми вы можете столкнуться:
Преодолейте все проблемы с интеграцией данных с помощью Astera100% решение без кода
Растущий объем данных
Источники данных постоянно меняются — время от времени появляются новые — и объем продолжает расти. Поскольку интеграция данных — это непрерывный процесс, обеспечение того, чтобы ваши системы могли справляться с возросшими нагрузками и новыми источниками данных, также является постоянной проблемой. Огромный объем данных, которые вам, возможно, придется интегрировать, может перегрузить инфраструктуру и ресурсы вашей организации, если у нее нет масштабируемого решения.
Совместимость
Работа с данными, поступающими из разных источников и в разных форматах, — наиболее распространенная проблема, с которой сталкиваются команды. Интеграция таких разнородных данных требует тщательного преобразования и сопоставления, чтобы гарантировать их слаженную работу. Это также предполагает согласование разрозненных структур данных и технологий для обеспечения беспрепятственного взаимодействия.
Качество данных
Поддержание качества данных также может быть проблемой. Вы можете столкнуться с такими проблемами, как отсутствующие значения, дубликаты или данные, которые в основном не соответствуют предопределенным стандартам. Очистка и преобразование данных для решения этих проблем может занять много времени, особенно если делать это вручную. Эти проблемы создают узкие места в ETL-конвейер, что потенциально может повлиять на последующие приложения и отчетность.
Блокировка поставщика
Привязка к поставщику — это когда организация становится настолько зависимой от технологии, продуктов или услуг одного поставщика услуг, что переход на альтернативное решение становится сложным и дорогостоящим. Основная проблема этой проблемы заключается в том, что зачастую бывает слишком поздно, прежде чем организации осознают, что у них есть эта проблема.
Обслуживание
Поддержание конвейера интеграции данных является серьезной проблемой, поскольку оно включает в себя постоянное обслуживание и оптимизацию интегрированных систем, чтобы обеспечить их эффективное функционирование и предоставление точной и актуальной информации. Это одна из тех задач, которым не уделяется столько внимания, как некоторым другим. Со временем источники могут измениться, может появиться новая информация, а бизнес-требования могут измениться. Такие обстоятельства требуют корректировки процесса интеграции, отсюда и важность поддержания.
Лучшие практики интеграции данных
Интеграция данных – это нечто большее, чем просто объединение источников данных и загрузка их в централизованный репозиторий: успешная интеграция данных требует тщательного планирования и соблюдения лучших практик.
Определите четкие цели
Интеграция данных часто включает в себя сложные процессы, разнообразные источники данных и значительные инвестиции в ресурсы. Поэтому, прежде чем приступить к проекту интеграции данных, важно с самого начала определить четкие цели. Это обеспечит дорожную карту и цель для всех усилий. Это также помогает определить ожидания и обеспечить ощутимую ценность проекта для бизнеса.
Выберите правильный подход к интеграции
На выбор доступны различные методы, включая ETL, интеграцию на основе API и потоковую передачу данных в реальном времени. Выберите подход, который лучше всего соответствует целям вашей организации и источникам данных. Например, финансовому учреждению необходимо агрегировать данные из различных филиалов и систем, чтобы обнаруживать мошенничество в режиме реального времени. В этом случае потоковая передача в реальном времени обеспечит оперативное обнаружение, защитив учреждение от финансовых потерь и репутационного ущерба.
Серьезно относитесь к качеству данных
Ваши усилия принесут желаемые результаты только в том случае, если интегрированные данные исправны. Это простой случай «мусор на входе, мусор на выходе». Внедряйте процессы проверки качества данных, очистки и проверки для обеспечения согласованности и точности.
Сделайте его масштабируемым
Учитывайте требования к масштабируемости и производительности вашей организации. По мере роста объемов данных ваша системная архитектура должна быть способна выдерживать возросшие нагрузки без снижения производительности. Выбирайте масштабируемую интеграционную архитектуру, способную справиться с ростом объема данных без снижения производительности. Это может включать использование распределенных систем, облачных решений или технологии хранения данных предназначен для масштабируемости.
Обратите внимание на безопасность и соответствие требованиям
Внедрите надежные меры безопасности, шифрование и контроль доступа для обеспечения конфиденциальности данных и соблюдения соответствующих правил, таких как GDPR высокопоставленных HIPAA. Убедитесь, что ваша организация соблюдает отраслевые и нормативные стандарты при интеграции данных.
Примеры использования интеграции данных
Бизнес-аналитика (BI): Используйте интеграцию данных, чтобы объединить информацию из разных источников. Это дает вам единое представление, делая отчетность и аналитику более эффективными. После этого вы сможете принимать более эффективные решения на основе данных и получать представление об эффективности вашего бизнеса.
Хранилище данных: Хранилище данных означает, что вы интегрируете данные из различных операционных систем в централизованное хранилище данных. Это позволяет эффективно выполнять запросы и составлять отчеты, предоставляя вам полное представление о ваших исторических и текущих данных.
Управление взаимоотношениями с клиентами (CRM): Интегрируйте данные о клиентах из разных точек взаимодействия, таких как системы продаж, маркетинга и поддержки. Это поможет вам улучшить обслуживание клиентов, персонализировать взаимодействие и более эффективно направить свои маркетинговые усилия.
Интеграция с электронной коммерцией: Подключайте и синхронизируйте данные между вашими платформами электронной коммерции, системами управления запасами и другими серверными системами. Это обеспечивает точную информацию о продукте, уровне запасов и оптимизированную обработку заказов.
Система управления цепями поставок: Интегрируйте данные по всей цепочке поставок: от закупок и производства до распределения и логистики. Это улучшает прозрачность всего процесса цепочки поставок, снижает неэффективность и оптимизирует уровень запасов.
Интеграция здравоохранения: Интегрируйте данные пациентов из электронных медицинских карт (EHR), лабораторных систем и других приложений здравоохранения. Интеграция медицинских данных позволяет получить комплексное представление информации о пациенте, что приводит к улучшению ухода за пациентами и результатам лечения.
Интеграция человеческих ресурсов (HR): Интегрируйте данные HR из различных систем, включая расчет заработной платы, подбор персонала и управление сотрудниками. Это обеспечивает точную и актуальную информацию о сотрудниках, оптимизирует HR-процессы и отчетность о соответствии требованиям.
Слияния и поглощения (M&A): Когда ваша организация подвергается слияниям или поглощениям, используйте интеграцию данных для объединения информации из разрозненных систем для плавного перехода. Это включает в себя объединение баз данных клиентов, финансовых систем и других операционных данных.
Интеграция с Интернетом вещей (IoT): Подключайте и интегрируйте данные с ваших устройств Интернета вещей в центральные системы для анализа. Это особенно полезно в таких отраслях, как производство, сельское хозяйство и умные города, где данные от датчиков и устройств имеют решающее значение для принятия решений.
Сделайте первый шаг к бесшовной интеграции данных
Оптимизируйте интеграцию корпоративных данных с помощью Astera
Astera является сквозным решение для интеграции данных основан на автоматизации и искусственном интеллекте. С AsteraВы можете:
- Беспрепятственная работа с неструктурированными форматами данных
- Очистка и подготовка данных к обработке
- Создавайте полностью автоматизированные конвейеры данных
- Создайте собственное хранилище данных
- Управляйте всем жизненным циклом управления API
- Обмен документами EDI с торговыми партнерами
Astera дает вам возможность делать все это и многое другое, не написав ни единой строки кода, используя интуитивно понятный интерфейс с возможностью перетаскивания. Обширная библиотека встроенных соединителей и встроенных преобразований еще больше упрощают процесс для бизнес-пользователей.
Хотите узнать больше о том, как Astera может оптимизировать и ускорить ваш проект интеграции данных? Посещать наш веб-сайт or Контакты чтобы связаться с одним из наших экспертов по решениям для обработки данных и обсудить ваш вариант использования.
Вам также может понравиться
ETL-тестирование: процессы, типы и лучшие практики
ETL-тестирование — это набор процедур, используемых для оценки и проверки процесса интеграции данных в хранилище данных.
Навигация по заявлениям о несчастных случаях на рабочем месте с помощью Astera
Бюро статистики труда США сообщает, что уровень несчастных случаев на производстве без смертельного исхода за последние годы снизился.
Управление обработкой претензий с помощью искусственного интеллекта
95% страховщиков в настоящее время ускоряют цифровую трансформацию с помощью обработки претензий на основе искусственного интеллекта. Традиционно этот процесс включал в себя такие действия вручную, как.
принимая во внимание Astera Для ваших потребностей в управлении данными?
Установите соединение без кода с вашими корпоративными приложениями, базами данных и облачными приложениями для интеграции всех ваших данных.
Интеграция данных
Интеграция данных (англ. — Data integration) — процесс объединения данных из различных источников для получения их согласованного представления, в широком смысле — процесс организации регулярного обмена данными между различными ИС предприятия.
Традиционная интеграция данных
Предпосылки возникновения проблемы
Проблема интеграции данных является неотъемлемым аспектом проблематики развития информационной инфраструктуры предприятия.
Исторические корни проблемы тесно переплетаются с эволюцией подходов к автоматизации бизнеса. Неавтоматизированное хранение данных не предполагало широкой постановки вопроса о их повторном использовании — для использования данных, созданных в процессе деятельности предприятия и зафиксированных в бумажной или ином неэлектронной носителе, повторно на другом участке деятельности требовалось их дублирование в нужной форме.
Первые проекты автоматизации бизнеса, технологически связанные с использованием мэйнфреймов, предполагали автоматизацию конкретных функциональных задач без задела под их расширение и интеграцию в рамках процессов предприятия. Кроме того, решения этого этапа полагались при необходимости на повторный ввод однотипных данных, как за счет доминирования унаследованного от неавтоматизированных процессов работы с данными подходов, так и за счет того, что трудозатраты на повторный ввод в денежном выражении долгое время были несравнимо ниже затрат на организацию хранения данных в машинной памяти. Не была на этом этапе широко осознана и ценность реальных данных о бизнесе, которая в настоящее время иногда оценивается как равная (или превосходящая) ценности алгоритмов их анализа.
erid:LjN8KUeA1
ИНН: 5024096727
Компания: ООО «ДЕПО ЭЛЕКТРОНИКС»
По мере возникновения информационных систем, базирующихся аппаратно на миникомпьютерах и, впоследствии, ПК, расширился как круг предприятий, способных позволить себе внедрение таких систем, так и круг задач решаемых такими АИС. Однако, подавляющее превалирование логики разработчиков над логикой бизнеса и доминирующий подход по автоматизации функциональных задач, приводили к тому, что такие АИС становились участками так называемой «лоскутной» автоматизации, не предполагающей осознанного системного подхода к автоматизации бизнеса. При этом уже учитывается необходимость хранения данных конкретных АИС и их резервирования, часть систем реализуется с учетом многопользовательского доступа и на основе клиент-серверной архитектуры. Необходимость «обмена данными» между различными АИС предприятия, однако, практически не принимается в расчёт и по-прежнему в основном снимается за счет повторного ввода с редкими исключениями в виде отдельных специфичных решений.
С разрастанием участков автоматизации начинают в полной мере сказываться недостатки «лоскутной» автоматизации — отсутствие единого подхода к организации АИС, выбору платформы и инструментов, моделям организации данных приводят к нарастанию дублирования однотипных данных в различных АИС в рамках одного предприятия. Примером может служить ситуация, когда пользователь вынужден повторно вводить аналогичные или близкие данные в несколько смежных по функционалу систем. При этом организации взаимодействия систем на программном уровне часто мешает отсутствие Application Programming Interface (API). Помимо собственно роста трудозатрат на повторный ввод и нарастания рассогласованности данных в разных системах и числа ошибок, фрагментарность хранения данных приводит к отсутствию единой картины деятельности предприятия.
С появлением концепции BI и аналитических систем, в том числе, OLAP становится явной необходимость специальной подготовки данных для таких систем, обусловленная как фрагментарностью источников данных для анализа, так и особыми требованиями к организации данных для целей анализа, сформулированными Эдгаром Коддом (Edgar Codd) в рамках 12 правил OLAP, уточненными Найджелом Пендсом (Nigel Pendse) в рамках тестам FASMI и другими.
Подходы к интеграции данных
В настоящее время интеграцию данных принято делить по направлению распространения на три типа — консолидацию, федерализацию и обмен данными.
Консолидация
Консолидация — сбор данных из нескольких источников (обычно — учётных систем) в единое место хранения. Консолидированные данные чаще всего используются для целей анализа или подготовки отчётности, как, например, в случае с организацией хранилищ данных для BI. При этом специфика сбора разнородной информации из нескольких источников обсуловила ряд особенностей консолидации данных, в частности, задержку обновления данных в целевом месте хранения по сравнению с системами-источниками данных. Эта задержка вызвана как необходимостью согласования циклов обновлений в различных системах-источниках данных, так и необходимостью преобразования данных из различных форматов в формат целевого места хранения данных, которое во многих реальных приложениях является нетривиальной задачей. Для классических целей BI-приложений, небольшая задержка в обновлении данных в целевом месте хранения не являлась проблемной, так как аналитика и прогнозирование предполагали оперирование более широкими интервалами времени, нежели учетные системы. Однако, по мере появления требований к увязке бизнес-аналитики с операционным менеджментом, требования к скорости преобразования данных приобретают всё большую важность, предъявляя новые требования к технологиям, использующим консолидацию и заставляя искать альтернативные подходы.
Наиболее часто используемой технологией консолидации данных можно считать ETL (Extract Transform Load), предполагающей извлечение данных из внешних источников, их преобразование в соответствии с требованиями бизнес-модели, загрузку преобразованных данных в целевую систему. При этом современные ETL-системы под преобразованием (transformation) понимают не только техническое преобразование форматов, но и возможности унификации разнородных данных с точки зрения соответствующих регламентов, обеспечение единства применяемых систем кодирования информации, классификаторов и справочников.