Come l'integrazione dei dati aiuta a prendere decisioni strategiche

I dati distribuiti sono come pezzi sparsi di un puzzle.

Devi organizzarli e sistemarli per vedere l'intero quadro e trarre conclusioni significative. Quando osservi l'intero insieme di dati e comprendi le relazioni al suo interno, ottieni intuizioni che ti aiutano a prendere decisioni aziendali migliori.

Al contrario, prendere decisioni basate su dati incoerenti e isolati porta a decisioni meno informate.

L'integrazione dei dati ti aiuta ad analizzare dati disparati che puoi utilizzare per trarre informazioni significative. Queste analisi sono fondamentali per comprendere e ottimizzare ulteriormente le operazioni aziendali attuali.

Molte organizzazioni utilizzano software di integrazione dei dati per raccogliere dati aziendali da diverse fonti e formattarli in un unico luogo per una migliore accessibilità e analisi.

I processi aziendali e le applicazioni si basano sui dati per fornire intuizioni preziose. È fondamentale per gli architetti dei dati garantire che i dati archiviati nei vari sistemi sorgente di un'organizzazione siano facilmente accessibili quando necessario. Con l'integrazione dei dati, le persone o le app possono accedere ai dati distribuiti attraverso una singola piattaforma, eliminando i silos all'interno dei dati archiviati in più dipartimenti.

Le aziende possono realizzare comunicazioni efficaci, servizio clienti, decisioni e vari altri benefici unificando i dati e consentendo un accesso senza soluzione di continuità.

L'integrazione dei dati è una soluzione potenziale a diversi punti dolenti legati alla gestione dei dati, come:

• Integrazione semantica. I dati sono archiviati in più formati in un'organizzazione. Ad esempio, puoi archiviare una data come MM/GG/AAAA o GG/MM/AAAA, il che potrebbe sfidare gli utenti ad accedere ai punti dati corretti quando sono archiviati e organizzati in modo diverso. Il processo di integrazione dei dati include la manipolazione dei dati che consente di accedere ai dati accurati per le tue esigenze.
• Big Data. Con l'aumento del volume e della varietà dei dati, gestirli può diventare un compito tedioso. L'integrazione dei dati aiuta a trasformare i dati diversificati in informazioni significative che guidano il tuo processo decisionale.
• Silos di dati. Ci sono fonti di dati eterogenee sparse in più dipartimenti in un'organizzazione. In passato, questi silos erano giustificati poiché i dipartimenti si basavano su sistemi legacy con la necessità di tipi di dati specifici. Con la crescente funzionalità trasversale tra i dipartimenti, l'integrazione dei dati elimina tali silos e consente un accesso senza soluzione di continuità ai dati a più dipartimenti attraverso un'interfaccia unica.
• Accessibilità. Recuperare dati disparati è un processo che richiede tempo ed è soggetto a replicazioni ed errori. Puoi aumentare l'efficienza del tuo team facilitando l'accesso senza soluzione di continuità ai dati con l'integrazione dei dati che consente un accesso rapido e riduce la possibilità di duplicati o errori.

Hai bisogno di dati per informare le decisioni e le strategie aziendali. L'integrazione dei dati ti consente di dare un senso ai dati che sono archiviati, formattati e organizzati in modo diverso, permettendoti di semplificare le operazioni aziendali.

Perché l'integrazione dei dati è importante?

Nell'ultimo decennio, i dati provenivano esclusivamente da applicazioni e processi aziendali in assenza di smartphone o e-commerce. Questi dati erano in un formato strutturato e venivano archiviati in data warehouse o data mart, per i quali gli sviluppatori di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) erano principalmente responsabili. Con l'aumento del volume e della complessità dei dati, le organizzazioni hanno dovuto rinnovare la loro strategia di gestione dei dati per dare un senso ai dati disparati.

Le aziende moderne sfruttano i dati per guidare le loro decisioni, rendendo l'integrazione un aspetto cruciale della gestione dei dati per aiutare le aziende a organizzare, gestire e accedere alle informazioni senza problemi. Con la crescita dei big data, le organizzazioni devono spostarsi verso l'integrazione dei dati e abbracciare i suoi benefici e le sue sfide.

Con l'integrazione dei dati, le aziende possono archiviare i dati integrati in data warehouse o combinare virtualmente modelli per supportare business intelligence (BI) e analisi. Inoltre, l'integrazione dei dati ha molti casi d'uso nel settore. Ad esempio, aiuta a registrare la salute dei pazienti e a eseguire diagnosi corrette nel settore sanitario. Anche i professionisti delle assicurazioni beneficiano della sua capacità di mostrare più dati sanitari da una singola piattaforma.

L'integrazione dei dati facilita una migliore gestione dei dati master che aiuta le organizzazioni a garantire l'accuratezza, la gestione e la connettività dei dati master. Diverse aziende utilizzano software di gestione dei dati master che si concentra sull'identificazione dei dati. L'integrazione dei dati supporta anche la migrazione dei dati quando le organizzazioni adottano nuovi sistemi o ambienti.

Tecniche di integrazione dei dati

I responsabili dell'integrazione dei dati possono adottare diversi approcci per realizzare un progetto di integrazione dei dati nella loro azienda. Questi approcci includono:

• Integrazione manuale dei dati: I responsabili dell'integrazione dei dati collegano le fonti di dati, raccolgono i dati e li puliscono manualmente attraverso codici personalizzati senza automazione.
• Integrazione dei dati tramite middleware: Un programma middleware funge da interfaccia per collegare le fonti delle applicazioni, utilizzato principalmente durante l'integrazione dei dati archiviati nei sistemi legacy.
• Integrazione basata su applicazioni: Un programma software esegue il processo di integrazione per individuare, collegare, raccogliere e pulire i dati.
• Integrazione ad accesso uniforme: Consente ai dati di rimanere nella loro posizione originale e consente un accesso unificato ai sistemi disparati.
• Integrazione con archiviazione comune: Crea una copia separata dei dati e li archivia in un data warehouse fornendo un accesso unificato.

In base al tuo approccio preferito, ci sono varie tecnologie e tecniche di integrazione dei dati che puoi utilizzare per automatizzare la connessione e l'instradamento dei dati da fonti disparate.

Estrazione, trasformazione e caricamento

Estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) è il processo di estrazione dei dati da fonti eterogenee o omogenee, trasformandoli per stabilire un formato o una struttura di archiviazione adeguata e caricandoli in un database di destinazione che può essere un data lake o un data warehouse.

I processi ETL aiutano le organizzazioni a soddisfare le esigenze di business intelligence e a condurre analisi avanzate per migliorare l'esperienza del cliente. Le aziende utilizzano strumenti ETL per creare un flusso di lavoro visivo di trasferimento dei dati mentre conducono analisi, pulizia e strutturazione dei dati.

Estrazione, caricamento e trasformazione

Il processo di estrazione, caricamento e trasformazione (ELT) è un'alternativa all'ETL. A differenza dell'ETL, i dati non vengono trasformati quando vengono archiviati nel database di destinazione, ma invece mantenuti nel loro formato originale nel processo ELT. I dati archiviati vengono trasformati su richiesta in base a requisiti analitici specifici.

Sebbene il processo ELT riduca i tempi di caricamento, richiede un motore di elaborazione dati con elevate capacità di elaborazione per trasformare i dati su richiesta.

Virtualizzazione dei dati

La virtualizzazione dei dati combina dati da fonti disparate virtualmente piuttosto che copiarli in un unico repository. Crea uno strato di estrazione logica che consente agli utenti di accedere e modificare i dati distribuiti indipendentemente dai loro dettagli tecnici.

Le aziende utilizzano software di virtualizzazione dei dati per abilitare una vista unificata e l'accesso e applicare analisi predittive e visive. Aiuta i team di gestione dei dati a progettare una vista pulita e concisa dei dati con intuizioni raccolte, aiutando le aziende a prendere decisioni informate.

Rilevamento delle modifiche ai dati

Il rilevamento delle modifiche ai dati (CDC) rileva le modifiche nei database sorgente in tempo reale e apporta le stesse modifiche ai data warehouse o ai data lake.

Le aziende utilizzano il CDC per ridurre al minimo le risorse richieste nella fase di estrazione di un processo ETL. Questo processo ha un impatto minimo sui database di produzione, poiché non sono necessarie query aggiuntive per ogni transazione. Inoltre, non è necessario modificare lo schema del sistema di database di produzione o aggiungere altre tabelle.

Replica dei dati

La replica dei dati è un processo che copia tutti i dati da un database e li archivia in un altro per mantenere un backup e garantire la sincronizzazione delle informazioni. Comporta la copia frequente dei dati da un database a uno che consente a tutti gli utenti di condividere lo stesso livello di informazioni.

Il software di replica dei dati facilita questi processi fornendo strumenti per integrare, distribuire e sincronizzare i dati tra più repository.

Integrazione dei dati in streaming

L'integrazione dei dati in streaming comporta la consolidazione dei dati in tempo reale per fornire le informazioni più recenti e aggiornate agli utenti. La sua necessità è aumentata con l'aumento del numero di dispositivi interconnessi e del volume di dati archiviati.

Esiste un'area di staging nelle piattaforme di integrazione dei dati tradizionali in cui i dati vengono raccolti ed elaborati per essere caricati in un altro sistema. Poiché la combinazione dei dati da fonti disparate avviene in tempo reale, non c'è un'area di staging e le informazioni vengono combinate istantaneamente senza alcun mezzo per verificare la sincronizzazione.

Integrazione delle applicazioni vs. integrazione dei dati

L'integrazione delle applicazioni lavora con set di dati più piccoli e facilita l'integrazione dei dati in tempo reale. Aiuta a mantenere la coerenza dei dati indipendentemente dalle varie persone o processi che li aggiornano in diverse posizioni. La velocità di trasformazione dei dati è anche più alta nell'integrazione delle applicazioni rispetto all'integrazione dei dati.

L'integrazione delle applicazioni consente alle aziende di gestire nuove informazioni o problemi di prestazioni in tempo reale.

D'altra parte, l'integrazione dei dati lavora con grandi volumi di dati. Di solito si occupa dell'integrazione dei dati a riposo dopo che sono stati elaborati per garantire la qualità dei dati. L'integrazione dei dati ha guadagnato popolarità con l'aumento dell'adozione dei database relazionali e la necessità di spostare le informazioni tra di essi è cresciuta.

All'interno di un'organizzazione, c'è una differenza nel modo in cui l'integrazione delle applicazioni e l'integrazione dei dati sono gestite. DevOps gestisce l'integrazione delle applicazioni poiché fa parte delle operazioni complessive di sviluppo software. L'integrazione dei dati è supervisionata da DataOps che si allinea con l'orchestrazione e la gestione dei dati.

Best practice per l'integrazione dei dati

I progetti di integrazione dei dati possono essere difficili da eseguire poiché richiedono risorse, tempo e consensi da vari stakeholder. Segui queste best practice per realizzare l'integrazione dei dati nella tua organizzazione.

Stabilisci obiettivi chiari

Dovresti stabilire obiettivi che rappresentano ciò che vuoi ottenere attraverso il progetto di integrazione, che tu voglia ottenere una vista unificata dei dati o aumentare l'efficienza del marketing eliminando le ridondanze.

Comprendi gli obiettivi a lungo termine della tua azienda e identifica il tipo di integrazione dei dati che ti aiuterà a raggiungerli.

Prepara una scala temporale

I progetti di integrazione dei dati richiedono un tempo sostanziale per essere completati, a seconda del tipo di integrazione. Prepara una scala temporale che assegni tempo sufficiente per la ricerca e l'adozione dell'integrazione dei dati. È essenziale pianificare il progetto di integrazione poiché saltare i passaggi potrebbe estendere il tempo di implementazione.

Dovresti registrare il tempo necessario per elaborare i dati in fonti disparate. Ti aiuterà a misurare il successo di un progetto di integrazione dei dati dopo la sua implementazione.

Assicurati la scalabilità e fissa un budget

Le tue esigenze dalla piattaforma di integrazione dei dati cresceranno man mano che la tua azienda si espande e accumula più dati. Assicurati che le soluzioni di integrazione siano scalabili e flessibili per soddisfare le crescenti esigenze della tua organizzazione.

Fissare un budget ragionevole per il progetto di integrazione è anche importante. Ti aiuterà a selezionare la migliore soluzione per soddisfare le esigenze della tua azienda.

Fornisci formazione

I principianti nella scienza dei dati potrebbero non vedere il reale valore dell'integrazione dei dati finché non li formi. Devi istruirli su come accedere ai dati unificati attraverso una singola piattaforma e altri dettagli necessari relativi agli strumenti di integrazione dei dati.

Con l'aumento dell'accessibilità ai dati, devi anche controllare chi ha accesso a cosa e limitare i privilegi quando non richiesto. Informa il tuo personale sulle best practice per accedere ai dati integrati e su come utilizzarli nel loro lavoro.

Considera l'intero ciclo di vita della gestione dei dati

Pensa al ciclo di vita completo della gestione dei dati durante l'esecuzione dell'integrazione dei dati. Assicurati che la governance dei dati sia correttamente applicata e che siano nominati i responsabili. Questo aiuta un'azienda a capire chi ha il controllo su dati specifici in modo che le persone possano contattarli in caso di problemi di qualità dei dati.

Assicurati di rispettare tutte le normative del settore, come il GDPR o l'HIPAA. Applicare la governance dei dati ti aiuta anche a stimare i costi di manutenzione dei dati e a prevedere il ritorno sull'investimento (ROI) del progetto di integrazione dei dati.

Vantaggi dell'integrazione dei dati

I dati non sono limitati a un particolare dipartimento nel mondo aziendale moderno. Sono scambiati, aggregati e analizzati da una vista a 360 gradi per prendere decisioni aziendali. Ad esempio, quando la leadership vuole rinnovare la strategia di marketing di un'azienda, ha bisogno di dati da siti web, canali social media, sistemi di gestione delle relazioni con i clienti (CRM) e software di operazioni di marketing per analizzare la strategia attuale e modificarla.

L'integrazione dei dati consente alle aziende di visualizzare e accedere ai dati archiviati in diversi sistemi senza fare richieste a ogni dipartimento separatamente, risparmiando molto tempo. Di seguito sono riportati altri vantaggi dell'integrazione dei dati.

Forte collaborazione con maggiore efficienza

L'integrazione dei dati fornisce una soluzione self-service per accedere ai dati archiviati in sistemi disparati. Affronta la preoccupazione del dipartimento IT nel rendere i dati disponibili per diversi progetti aziendali, consentendo una collaborazione efficace.

Con l'accessibilità ai dati faticosa fuori dal quadro, i professionisti possono costruire una forte collaborazione sui fondamenti dell'accesso unificato ai dati. Possono concentrarsi sul brainstorming e arrivare alle decisioni aziendali più efficaci e pertinenti in qualsiasi scenario specifico.

L'integrazione dei dati aiuta ad aumentare l'efficienza e riduce il tempo per accedere ai dati. Il software di integrazione dei dati può ulteriormente automatizzare il processo di raccolta e analisi dei dati. Aiuta le organizzazioni a diventare più produttive e competitive poiché gli utenti possono risparmiare tempo e concentrarsi su compiti aziendali più cruciali.

Fornisce dati preziosi e privi di errori

Gestire le risorse di dati di un'organizzazione non è facile. I responsabili dei dati si affaticano per organizzare e gestire i dati. In assenza di integrazione dei dati, cercare e accedere ai dati manualmente può portare a confusione ed errori perché devi sapere dove sono archiviati le informazioni e il tipo di dati di cui hai bisogno.

Accedere ai dati manualmente potrebbe anche causare dati soggetti a errori. Supponiamo che un professionista non sappia che è stato aggiunto un repository di dati. Potrebbero raccogliere dati inaccurati portando a decisioni mal informate. Nel tempo, l'integrazione dei dati aumenta il valore dei dati identificando problemi di qualità e apportando ulteriori miglioramenti per rendere disponibili e accessibili i dati più accurati.

Le sfide dell'integrazione dei dati

Sebbene l'integrazione dei dati riduca il tempo e lo sforzo a breve termine, la sua implementazione potrebbe creare ostacoli per un'organizzazione a lungo termine. Di seguito sono riportate alcune sfide che la tua azienda potrebbe affrontare durante l'implementazione dell'integrazione dei dati.

Le sfide dell'integrazione dei dati includono:

• Percorso di implementazione: Le aziende spesso sanno di cosa hanno bisogno da una soluzione di integrazione dei dati. Tuttavia, di solito evitano di pianificare il percorso di implementazione per arrivarci. Prima di adottare una soluzione di integrazione dei dati, devi comprendere il tipo di dati, la loro posizione, il processo di analisi e la frequenza dei report.
• Sistemi legacy: L'integrazione dei dati include dati archiviati in sistemi legacy con marcatori mancanti come data e ora.
• Dati esterni: I dati archiviati esternamente potrebbero non contenere gli stessi dettagli dei dati interni, rendendo difficile l'esame. Le normative dei fornitori esterni rendono anche discutibile la condivisione di dati esterni tra le organizzazioni.
• Dati moderni: Le aziende generano diversi tipi di dati, come strutturati, non strutturati o in tempo reale. Questi dati provengono da dispositivi IoT, sensori e cloud. Abilitare soluzioni di integrazione dei dati per adattarsi rapidamente alle esigenze attuali di gestione dei dati porrebbe nuove sfide a un'azienda.

Una volta impostato un sistema di integrazione dei dati, il compito non è ancora finito. Devi gestire gli sforzi di integrazione dei dati e ottimizzarli nel tempo per seguire le best practice del settore.

Lascia che i dati guidino le tue decisioni

Ogni applicazione di gestione dei dati è costruita per uno scopo specifico. Questo scopo è elaborare i dati in un certo modo e aiutarti a ottenere intuizioni. L'integrazione dei dati ti consente di rendere i dati facilmente accessibili non solo per le persone, ma anche per le applicazioni.

Equipaggia la tua piattaforma di gestione dei dati con capacità di integrazione dei dati e prendi decisioni aziendali più intelligenti.

Scopri di più sulla federazione dei dati e su come consente un accesso unificato per gli utenti.