Integrazione dei dati

Che cos'è l'integrazione dei dati?

L'integrazione dei dati unisce dati provenienti da vari sistemi sorgente per formare una visione unificata dei dati per processi tecnici e aziendali.

Le organizzazioni dispongono di vasti insiemi di dati, sia interni che esterni. Le applicazioni aziendali e i team operativi potrebbero aver bisogno di alcuni di questi dati per completare una transazione o un compito. Ad esempio, un funzionario di prestito che approva mutui deve esaminare i registri dei conti dei clienti, le storie di credito e i valori delle proprietà.

Con l'aiuto dell'integrazione dei dati, il funzionario di prestito ottiene tutti i dati raccolti in un luogo centrale in modo da non doverli combinare manualmente. L'integrazione dei dati è il componente più critico che può portare questo processo al successo.

I dati corretti al momento giusto, nel luogo giusto e nel formato giusto sono vitali per un'operazione di dati più fluida. Dati dispersi possono causare incoerenza, inefficienza e inaccuratezza nell'intero processo.

Molte organizzazioni utilizzano software di integrazione dei big data per gestire e archiviare grandi cluster di dati e utilizzarli all'interno di applicazioni cloud.

Vantaggi dell'integrazione dei dati

L'integrazione dei dati offre agli analisti una visione completa degli indicatori chiave di prestazione e altre informazioni relative ai processi. Alcuni dei vantaggi dell'integrazione dei dati sono:

• Migliore qualità dei dati per il processo decisionale. I dirigenti aziendali e gli sviluppatori ottengono i dati corretti utilizzando l'integrazione dei dati. Include anche la pulizia dei dati e altre misure di qualità dei dati per correggere errori e problemi nel database.

• Accesso facile ai dati. L'integrazione dei dati aiuta i data scientist e altri utenti di business intelligence (BI) ad accedere facilmente ai dati per l'analisi. Le pipeline di dati guidate dall'integrazione aiutano a fornire i dati richiesti direttamente agli utenti.

• Meno silos di dati. I silos di dati sono un gruppo di dati accessibili solo a un gruppo di persone e non ad altri membri del team nell'organizzazione. L'integrazione dei dati aiuta a rompere i silos di dati dipartimentali, permettendo ai professionisti di utilizzare i dati per scopi analitici.

• Migliore efficienza per gli utenti. Poiché i dati sono facilmente reperibili in un database condiviso, gli utenti hanno il tempo di lavorare su cose critiche invece di trovare i dati richiesti da varie fonti. Questo migliora l'efficienza dei membri del team.

• Operazioni aziendali guidate dai dati. Migliore efficienza e facile accesso rendono più facile per le organizzazioni essere più guidate dai dati nella pianificazione strategica e nel processo decisionale operativo.

• Riduzione dei costi. L'integrazione dei dati riduce la necessità di compiti manuali poiché automatizza il processo di integrazione. Aiuta a ridurre i costi eliminando flussi di lavoro ridondanti.

Processo di integrazione dei dati

Indipendentemente dal tipo di integrazione dei dati, il flusso rimane lo stesso. Ci sono sei passaggi comuni seguiti in un processo di integrazione dei dati.

• Raccogliere i requisiti. Raccogliere e verificare i requisiti aziendali. Questa fase aiuta gli utenti a continuare con la pianificazione e la progettazione. Considerare le varie tecniche che potrebbero essere necessarie per l'integrazione.

• Profilare le fonti di dati. Il passo successivo è generare il profiling dei dati e valutare i rapporti che necessitano di integrazione. Aiuta a scoprire eventuali dettagli nascosti o lo stato attuale dei dati.

• Rivedere i requisiti. Una volta pronto il rapporto di valutazione, identificare il divario tra i requisiti di integrazione e la valutazione.

• Progettare. Gli analisti devono progettare concetti critici come il design architettonico, i criteri, la pulizia dei dati, la standardizzazione, ecc.

• Implementare. Si può iniziare integrando volumi ridotti di dati, all'inizio, e aumentare gradualmente i volumi e le fonti.

• Verificare, convalidare e monitorare. Testare l'accuratezza e l'efficienza del processo di integrazione. Assicurarsi che non ci sia o ci sia pochissima perdita di dati. La qualità dei dati non dovrebbe deteriorarsi dopo l'integrazione.

Tecniche di integrazione dei dati

L'integrazione dei dati è un passaggio cruciale nel processo di gestione dei dati. Queste tecniche automatizzano i processi di integrazione dei dati e consolidano i dati da più fonti.

• Estrazione, trasformazione e caricamento (ETL). Da varie fonti, copie di set di dati vengono raccolte, modellate e caricate nel database o in un data warehouse.
• Estrazione, caricamento e trasformazione. I dati vengono caricati in un sistema di dati e successivamente trasformati per vari scopi analitici.
• Cattura delle modifiche ai dati. Questa tecnica traccia le modifiche al database in tempo reale e applica simultaneamente correzioni nei data warehouse.
• Replica dei dati. La tecnica di replica duplica i dati in tutti i database. Aiuta a mantenere le informazioni sincronizzate per il backup e altri usi operativi.
• Virtualizzazione dei dati. Qui, i dati vengono virtualmente riuniti in un unico luogo da diversi sistemi invece di formare un nuovo database.
• Integrazione dei dati in streaming. Questa è una tecnica di integrazione dei dati in tempo reale in cui i dati provenienti da vari flussi vengono continuamente integrati e alimentati nei sistemi per l'analisi.

Integrazione dei dati vs. integrazione delle applicazioni

Alcuni confondono l'integrazione dei dati con l'integrazione delle applicazioni, ma i due hanno differenze chiave.

L'integrazione dei dati si concentra sulla gestione di grandi quantità di dati. Tipicamente integra dati che sono già stati elaborati per garantirne la qualità.

L'integrazione delle applicazioni si occupa di piccoli blocchi di dati e supporta la condivisione istantanea dei dati. Garantisce che i dati rimangano coerenti anche quando individui o sistemi diversi li aggiornano da vari luoghi. Inoltre, l'integrazione delle applicazioni elabora i dati più velocemente rispetto all'integrazione dei dati. Permette alle aziende di gestire dati freschi o affrontare immediatamente sfide di prestazioni.

Diversi team gestiscono questi due tipi di integrazione all'interno di un'azienda. DevOps sovrintende all'integrazione delle applicazioni perché si collega allo sviluppo software. Nel frattempo, DataOps si occupa dell'integrazione dei dati, concentrandosi sul coordinamento e la gestione dei dati.

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