Migliori Piattaforme di Integrazione dei Big Data

Cosa sono le Piattaforme di Integrazione dei Big Data?

Quali sono le Caratteristiche Comuni delle Piattaforme di Integrazione dei Big Data?

Quali sono i Benefici delle Piattaforme di Integrazione dei Big Data?

Chi Utilizza le Piattaforme di Integrazione dei Big Data?

Analisti di dati e data scientist: Questi dipendenti sono generalmente i principali utenti degli strumenti di integrazione dei big data. Utilizzano il software per ottenere una comprensione più profonda dei dati critici per il business. Questi team possono essere incaricati della preparazione dei dati, della pulizia e dell'elaborazione dei dati per ulteriori analisi.

Team di marketing: I team di marketing spesso conducono diversi tipi di campagne, tra cui email marketing, pubblicità digitale o anche campagne pubblicitarie tradizionali. I dati privi di errori e approfonditi aiutano il team di marketing a eseguire campagne e strategie di successo. L'integrazione dei big data aiuta i team di marketing a promuovere l'azienda o il suo prodotto al pubblico target.

Team finanziari: I team finanziari sfruttano le piattaforme di integrazione dei dati per ottenere informazioni e comprensione dei fattori che influenzano il business di un'organizzazione. I team finanziari richiedono dati in tempo reale per ottenere intuizioni azionabili, il che è possibile utilizzando software avanzati di integrazione dei dati. Integrando i dati finanziari con altri dati operativi, i team di contabilità e finanza ottengono intuizioni azionabili che potrebbero non essere state scoperte attraverso l'uso di strumenti tradizionali.

Software Correlato alle Piattaforme di Integrazione dei Big Data

Le soluzioni correlate che possono essere utilizzate insieme all'integrazione dei dati includono:

Software di integrazione dei dati basato su metadati: Il software di integrazione dei big data può gestire una varietà di dati. Tuttavia, quando utilizzato con potenti metadati, può semplificare la creazione e la gestione dei report di BI. Il repository di metadati fornisce una vista e analizza il movimento dei dati all'interno dell'organizzazione.

Piattaforme di gestione dei dati: Questa categoria di software è utilizzata per raccogliere, analizzare e archiviare big data. Le piattaforme di gestione dei dati aiutano le organizzazioni a sfruttare i big data da varie fonti in tempo reale, portando a un coinvolgimento efficace dei clienti.

Software di replica dei dati: La replica dei dati può essere un processo una tantum o continuo. Questo software mira a mantenere tutti i membri dell'organizzazione sulla stessa pagina. La replica dei dati comporta la copia dei dati da un server a un database su un altro server.

Software di analisi dei big data: Le piattaforme di analisi dei dati sono un grande aiuto per qualsiasi organizzazione con la necessità di visualizzazione tempestiva dei dati di analisi di alto livello. Molte industrie mirano ai loro clienti utilizzando l'analisi dei dati, che aiuta le aziende a fornire un'esperienza personalizzata e a soddisfare le aspettative dei clienti.

Software di integrazione delle applicazioni: L'integrazione delle applicazioni, come l'integrazione dei dati, funziona in batch; questo lascia lacune nel prendere azioni rapide. Le organizzazioni possono beneficiare dello spostamento dei dati in tempo reale con l'integrazione delle applicazioni per un accesso facile e azioni più rapide.

Sfide con le Piattaforme di Integrazione dei Big Data

Gestione di grandi volumi di dati: La crescita esponenziale dei dati da varie fonti è una delle sfide più grandi dell'integrazione dei big data. Questo crea ulteriori problemi con la conservazione di questi dati. A volte i dati funzionano su più piattaforme, una combinazione di hosting on-premises e cloud. Questo dà origine a complessità e la gestione può diventare difficile.

Compiti di integrazione dei dati manuali: In molte organizzazioni, i data scientist sono i dipendenti che trovano e preparano i dati, il che lascia l'equivalente di solo una settimana di tempo per i veri compiti di data science e lavoro analitico. Questo ha spinto le imprese a cercare strumenti per automatizzare l'ingestione e l'integrazione.

Crescita dei dati eterogenei: I dati eterogenei sono un gruppo di dati con tipi di dati non simili. I dati vengono raccolti in formati diversi: strutturati, non strutturati e semi-strutturati. Integrare tutti questi tipi di dati disparati è un processo tedioso e richiederebbe un adeguato strumento ETL. I dati sono per lo più gestiti da vari sistemi di gestione dei dati e potrebbero non essere nello stesso formato.

Problemi con la qualità dei dati: Dati incompatibili o non validi possono essere presenti nei dati ottenuti da fonti disparate. Le aziende potrebbero non esserne consapevoli, e le analisi potrebbero mostrare intuizioni con questi dati incompatibili che potrebbero avere gravi ripercussioni. Le intuizioni fornite dall'analisi dei dati potrebbero potenzialmente essere fuorvianti. La qualità dei dati raccolti viene tenuta sotto controllo nominando un dirigente per la gestione dei dati. Questo lavoro manuale può richiedere tempo per grandi volumi di dati.

Quali Aziende Dovrebbero Acquistare Piattaforme di Integrazione dei Big Data?

Retail: Questo settore è il più comune a utilizzare il software per i big data. Vogliono attrarre più clienti al loro business. Per questo, devono anticipare correttamente ciò che i clienti vogliono. Intuizioni accurate possono aiutare le aziende a identificare i loro clienti target e a costruire il loro vantaggio competitivo.

Logistica: L'integrazione dei dati unisce diversi sistemi combinando dati e funzioni. I dati nel settore dei trasporti e della logistica sono archiviati in sistemi ERP on-premises e CRM basati su cloud. Le soluzioni di integrazione dei big data aiutano le organizzazioni a superare sfide come la congestione del traffico e la cattiva gestione della capacità utilizzando la gestione automatizzata della flotta e l'analisi basata su cloud. I processi aziendali sono ottimizzati e gli errori di trascrizione sono anche ridotti.

Istruzione: La privacy e la sicurezza dei dati sono di fondamentale importanza nel settore dell'istruzione. Gli strumenti per i big data stanno cambiando completamente lo scenario educativo. La tecnologia all'avanguardia può aiutare a fare valutazioni educative migliori.

Bancario e finanziario: L'integrazione dei dati aiuta le banche a fornire una migliore esperienza al cliente, cross-selling, fidelizzazione dei clienti e redditività complessiva. L'integrazione dei big data aiuta nella rilevazione delle frodi e nella conformità.

Costruzioni: I grandi progetti infrastrutturali sono enormi in volume. Mentre le costruzioni sono uno dei settori meno digitalizzati, le organizzazioni stanno ora realizzando l'importanza dei dati generati e che dovrebbero essere sfruttati per ottenere risultati migliori. Utilizzando le piattaforme di integrazione dei big data, le aziende possono combinare i dati di progettazione e costruzione in modo che ogni dipartimento rimanga sulla stessa pagina. Questo porta a un migliore tracciamento dei dati di progettazione del progetto utilizzati sul sito di costruzione.

Sanità: Le piattaforme di big data sono fondamentali per il settore sanitario. I dati nella sanità sono non strutturati e l'integrazione dei dati può risultare utile per ottenere intuizioni preziose. L'obiettivo finale delle soluzioni di integrazione dei dati in questo settore è migliorare la qualità e il costo dell'assistenza sanitaria per pazienti e ricercatori.

Come Acquistare Piattaforme di Integrazione dei Big Data?

Raccolta dei Requisiti (RFI/RFP) per le Piattaforme di Integrazione dei Big Data

Se un'azienda sta appena iniziando e cerca di acquistare la prima piattaforma di integrazione dei big data, o forse un'organizzazione ha bisogno di aggiornare un sistema legacy, ovunque si trovi un'azienda nel suo processo di acquisto, g2.com può aiutare a selezionare il miglior software di integrazione dei big data per l'azienda.

I particolari punti dolenti del business potrebbero essere legati a tutto il lavoro manuale che deve essere completato. Se l'azienda ha accumulato molti dati, la necessità è di cercare una soluzione che possa crescere con l'organizzazione. Gli utenti dovrebbero pensare ai punti dolenti e annotarli; questi dovrebbero essere utilizzati per aiutare a creare un elenco di criteri. Inoltre, l'acquirente deve determinare il numero di dipendenti che avranno bisogno di utilizzare lo strumento di integrazione dei big data, poiché questo determina il numero di licenze che probabilmente acquisteranno.

Prendere una visione olistica del business e identificare i punti dolenti può aiutare il team a lanciarsi nella creazione di un elenco di criteri. L'elenco serve come guida dettagliata che include sia le caratteristiche necessarie che quelle desiderabili, comprese le caratteristiche di budget, il numero di utenti, le integrazioni, i requisiti di sicurezza, le soluzioni cloud o on-premises e altro ancora.

A seconda dell'ambito della distribuzione, potrebbe essere utile produrre un RFI, un elenco di una pagina con alcuni punti elenco che descrivono ciò che è necessario da una piattaforma di integrazione dei big data.

Confrontare i Prodotti delle Piattaforme di Integrazione dei Big Data

Creare un elenco lungo

Dal soddisfare le esigenze funzionali del business all'implementazione, le valutazioni dei fornitori sono una parte essenziale del processo di acquisto del software. Per facilitare il confronto dopo che tutte le demo sono complete, è utile preparare un elenco coerente di domande riguardanti esigenze e preoccupazioni specifiche da porre a ciascun fornitore.

Creare un elenco breve

Dall'elenco lungo dei fornitori, è utile restringere l'elenco dei fornitori e creare un elenco più breve di contendenti, preferibilmente non più di tre o cinque. Con questo elenco in mano, le aziende possono produrre una matrice per confrontare le caratteristiche e i prezzi delle varie soluzioni di integrazione dei big data.

Condurre demo

Per garantire che il confronto sia approfondito, l'utente dovrebbe dimostrare ogni soluzione nell'elenco breve con lo stesso caso d'uso e set di dati. Questo permetterà all'azienda di valutare come ciascun fornitore si confronta con la concorrenza.

Selezione delle Piattaforme di Integrazione dei Big Data

Scegliere un team di selezione

Prima di iniziare, è fondamentale creare un team che lavorerà insieme durante l'intero processo, dall'identificazione dei punti dolenti all'implementazione. Il team di selezione del software dovrebbe essere composto da membri dell'organizzazione che hanno il giusto interesse, le competenze e il tempo per partecipare a questo processo. Un team di tre o cinque persone con ruoli come il principale decisore, il project manager, il proprietario del processo, il proprietario del sistema o l'esperto di materia del personale, nonché un responsabile tecnico, amministratore IT sarebbe sufficiente. Nelle aziende più piccole, il team di selezione dei fornitori potrebbe essere più piccolo, con meno partecipanti che multitasking e assumono più responsabilità.

Negoziazione

Poiché le piattaforme di integrazione dei dati riguardano tutti i dati, l'utente deve assicurarsi che il processo di selezione sia guidato dai dati. Il team di selezione dovrebbe confrontare dati importanti come le metriche di prezzo di un particolare fornitore, la fase in cui si trova l'organizzazione acquirente e anche i termini e le condizioni dell'organizzazione.

Decisione finale

È imperativo aprire una conversazione riguardante i prezzi e le licenze. Ad esempio, il fornitore potrebbe essere disposto a offrire uno sconto per contratti pluriennali o per raccomandare il prodotto ad altri.

Quanto Costano le Piattaforme di Integrazione dei Big Data?

Il software di integrazione dei dati è disponibile sia on-premises che su cloud. Il costo per tipo cambia dato che ci sono certi fattori per ciascun tipo da considerare. Le organizzazioni che considerano di distribuire software on-premises sono responsabili dei costi associati all'hardware del server, al consumo di energia e allo spazio. Mentre il software che utilizza il cloud può essere addebitato per le risorse che utilizza e i prezzi aumentano o diminuiscono a seconda di quanto del software viene consumato.

Ritorno sull'Investimento (ROI)

Le organizzazioni acquistano piattaforme di integrazione dei big data con l'aspettativa di un certo ROI. Sebbene ci siano modi per calcolare direttamente i ROI, potrebbe essere un po' scoraggiante usarli qui. Dipende interamente dalla complessità del progetto e infine dal software stesso. Il ROI può essere ulteriormente esaminato da una prospettiva IT e da una prospettiva aziendale. Il ROI sull'infrastruttura IT, il personale, la costruzione di competenze e il costo dei servizi viene calcolato. Mentre, per il business, gli investimenti di tempo, gli investimenti esterni (il costo relativo ai partner esterni coinvolti nel progetto) e i costi di opportunità sono considerati importanti.

Implementazione delle Piattaforme di Integrazione dei Big Data

Come vengono Implementate le Piattaforme di Integrazione dei Big Data?

È necessario definire gli obiettivi da raggiungere utilizzando una piattaforma di integrazione dei big data. Questo aiuterà a misurare il successo dei progetti target per i quali verrà utilizzato il software di integrazione dei big data. Le grandi organizzazioni hanno dati in grandi volumi da fonti di dati eterogenee, quindi è meglio assumere una parte esterna per implementare il software. La connettività tra i sistemi è garantita durante il processo. Con una ricca esperienza nel corso degli anni, gli specialisti di queste società di consulenza possono guidare le aziende nel connettere e consolidare i loro dati in modo efficace aiutando l'azienda a identificare i migliori fornitori nello spazio che si adatterebbero alle loro esigenze e obiettivi aziendali.

Chi è Responsabile dell'Implementazione delle Piattaforme di Integrazione dei Big Data?

L'implementazione dell'integrazione dei dati può essere un processo tedioso. In tali momenti, è consigliabile avere il supporto del fornitore durante l'implementazione. La dimensione del team potrebbe variare da moderata a grande a seconda della complessità del software da implementare. Con team interfunzionali, è possibile semplificare il processo di implementazione. Prima dell'uso effettivo, è sempre una buona pratica testare dati di esempio.

Come si Presenta il Processo di Implementazione per le Piattaforme di Integrazione dei Big Data?

Il processo di implementazione complessivo può essere eseguito nei seguenti passaggi:

• Identificare e definire il progetto è un passaggio in cui le organizzazioni possono capire il formato in cui i dati consolidati devono essere in modo che possano risultare di massima utilità per l'organizzazione.
• Rivedere i sistemi diventa cruciale a questo punto. A seconda della connettività, gli specialisti di consulenza possono consigliare connettori di dati e/o porte SFTP per facilitare lo scambio di dati.
• Definire il framework di integrazione dei dati.
• Definire come verranno elaborati i dati.

Quando Dovresti Implementare le Piattaforme di Integrazione dei Big Data?

Il software di integrazione dei big data è solitamente richiesto quando l'organizzazione si occupa di grandi quantità di dati provenienti da fonti disparate.

Tendenze delle Piattaforme di Integrazione dei Big Data

Piattaforme di integrazione ibride

Queste piattaforme aiutano gli utenti aziendali a gestire dati altamente complessi. Le piattaforme di integrazione ibride integrano dati on-premises e basati su cloud. Queste piattaforme aiutano a ridurre i costi e i rischi.

Integrazione utilizzando intelligenza artificiale e apprendimento automatico

La natura dirompente della trasformazione digitale odierna ha aperto la strada a molti nuovi sviluppi nelle piattaforme di integrazione. Con l'intelligenza artificiale, è possibile ottenere intuizioni accurate sui dati dei clienti e quindi soddisfare le loro aspettative. L'apprendimento automatico aiuta a fornire la trasparenza per prendere decisioni migliori.

Adozione del software come servizio (SaaS) e del cloud

Il SaaS sta aiutando il software tradizionale on-premises a migrare al cloud. La facilità d'uso del cloud e del SaaS consente alle organizzazioni di utilizzare i dati da qualsiasi luogo, in qualsiasi momento, e pagare per quanto viene utilizzato. Elimina anche l'uso dell'hardware rendendo l'infrastruttura flessibile.

Blockchain per dati e analisi

La tecnologia blockchain può aiutare in più di un modo:

• Aumenta la sicurezza
• Fornisce trasparenza
• Semplifica il processo di integrazione
• Semplifica le comunicazioni
• Elimina la necessità di intermediari riducendo così i costi.