Інтеграція – що це?

Інтеграція даних – це стратегічний процес, який об’єднує дані з кількох джерел для надання організаціям єдиного уявлення.

Що таке інтеграція і для чого вона потрібна?

Створення єдиної IT-інфраструктури передбачає інтеграцію додатків і даних, з якими автоматизовано управління різними процесами. Інтеграція не викликає особливих складностей, коли річ йде про 2 інформаційних системах. Однак з часом IT-інфраструктура підприємства може ускладнитися, і інтеграція вже трьох і більш автоматизованих систем, як і їх загальна робота, може викликати певні труднощі.

Створення єдиної IT-інфраструктури передбачає  інтеграцію додатків і даних , з якими автоматизовано управління за допомогою різних процесів. Інтеграція не викликає особливих складностей, коли речь йде про 2 інформаційних системах. Однак з часом IT-інфраструктура підприємства може ускладнитися, і інтеграція вже трьох і більш  автоматизованих систем, як і їх загальна робота, може викликати певні труднощі.   

У результаті зміни процесів і впровадження нових інформаційних систем і технологій ІТ-інфраструктура практично що й компанії  стає малоефективною: кількість зв’язків між різними автоматизованими системами та їх складність росте в геометричній прогресії, виникає подвійний ввід інформації, розношення в нормативно-справній інформації та багато інших. Проблеми, що приводяться, в кінцевому рахунку, до сповільнення процесів і помилок в оперативних, тактичних і стратегічних рішеннях. У підсумку з’являється життєва необхідність інтегрувати додатки шляхом створення єдиної інфраструктури, в якій усі процеси та всі інформаційні потоки пов’язані з одним і протІкають швидко та без збоїв. 

У ході реалізації інтеграційного рішення розробники часто стикаються з наступними викликами: 

•    Ненадійність передачі даних по мережі. 
•    Низька швидкість передачі даних 
•    Технологічні відмінності між интегрірованими системами 
•    Невигідність змін в інтеграційних потоках між системами внаслідок змін в них 

Існує чотири основних інтеграційних підходи (або стилю):  

• Файловий обмін . Історично це найбільш ранній підхід до інтеграції, який відрізняється відносною простотою. Суть його в наступному: одна програма створює файл, інша програма обчислює цей файл. Додатки інтегруються методом повинні домовитися про підхід до іменування файлів, їх розташування, формат і процедури видалення. Яркими прикладами технологій, що використовуються в даномутипі інтеграції , є FTP(s), NFS, HDFS (Hadoop), AWSS3і IBMMQFileTransferEdition.        
• Загальна база даних . В цьому підході кілька інформаційних систем використовують одну загальну логічну структуру даних.  Приклади технологій: Oracle, MS SQL Server, SAP HANA, MongoDB.  
• Удалений виклик  процедури . Одна програма надає доступ до своєї функціональності за допомогою видаленої процедури виклику.  Прикладитехнологій: SOAP, JavaRMI, . NETRemoting, JSON-RPC, XML-RPC, gRPC.    
• Асинхронний обмін повідомленнями . Це, єдиний із перечислених підходів, який створювався спеціально для інтеграції інформаційних систем. Одна програма надсилає повідомлення спеціальному для цих цілей брокеру, а інша програма отримує повідомлення через брокера. Ідея концептуально схожа на роботу електронної пошти. Взаємодія між додатками здійснюється в асинхронному режимі, що передбачає, що надсилаюче додаток не повинно очікувати, поки повідомлення не доходить до одержуваного додатка, очікує, поки воно буде опрацьовано, сформовано відповідь і т.д. Приклади технологійі продуктів:ApacheActiveMQ, RabbitMQ, IBMWebSphereMQ, NATSі TIBCOEMS.          

В  даний  час існує безліч  різних класів інтеграційних рішень, які можна розділити на наступні групи :  

• Проміжне програмне забезпечення, орієнтоване на повідомлення  ( MOM )   
• Корпоративна службова шина (ESB) 
• Платформа інтеграції як послуга (iPaaS) 
• Управління бізнес-процесами (BPM) 
• Управління API 
• Витяг-перетворення-завантаження (ETL) 

Розглянемо кожен тип рішення детальніше . 

Проміжне програмне забезпечення, орієнтоване на повідомлення   

MOM – це проміжне програмне забезпечення ( проміжне програмне забезпечення ), орієнтоване на обробку повідомлень .  Основними елементами є клієнти ( клієнт ) , повідомлення  ( повідомлення )  і сам провайдер (часто називають брокером повідомлень), який включає програмний інтерфейс і адміністративні утиліти. 

Основні завдання даного типу рішення: 

• горизонтальне масштабування додатку 
• в можливість витримувати пікові навантаження  і балансувати навантаження 
• гарантована доставка повідомлень 
• забезпечення відмовостійкості. Зберегти повідомлення до закінчення тайауту або поки повідомлення не буде отримано користувачем , таким чином навіть коли користувач не доступний, повідомлення не втрачається. 

Наскільки найбільш популярних стандартів у  MOM :  

• JMS (службаповідомленьJava). Програмнийінтерфейс проміжного ПО для розсилки повідомлень, що дозволяє додаткам, виконаним на платформі Java , створювати, надсилати, отримувати та читати повідомлення. JMS підтримує дві моделі обміну повідомленнями: «точка – точка» і «виздатель-підписчик».     

Модель «точка – точка» характеризується наступним чином: 

• Кажне повідомлення має тільки одну адресу 
• Повідомлення потрапляє в  чергову  адресу і може бути  прочитано,  коли зручно. Якщо адресат не спрацював у момент звернення повідомлення, повідомлення не пропаде. 
• Після отримання повідомлення адресат посилає повідомлення про отримання . 

Модель «виздатель-підписчик» характеризується наступним чином: 

• Підписчик підписується на визначену « тему »  ( або « топик »)  
• Издатель публикует свое сообщение. Його всі отримують підписники цієї теми . 
• Одержувач повинен працювати і бути підписаним у момент виправлення повідомлення 

• AMQP (Advanced Message Queuing Protocol) . Це  відкритий протокол для передачі повідомлень між компонентами системи. Основна ідея полягає в тому, що окремі підсистеми (або незалежні додатки) можуть обмінюватися довільним способом повідомленнями через AMQP-брокер, який здійснює маршрутізацію, можливо гарантує доставку, розподіл потоків даних, підписку на потрібні типи повідомлень. AMQP  заснований на трьох поняттях :      

• Сообщение ( message ) — одиниця передаваних даних, основна його частина (зміст) не інтерпретується сервером, до повідомлення можуть бути підключені структуровані заголовки.  
• Точка обмена ( exchange ) — в нее надсилаються повідомлення. Точка обміну розподіляє повідомлення на одну або кілька чергових. При цьому в точці обміну повідомленнями не храняться. Точки обміну мають  чотири  типи :   

1. fanout — повідомлення передаётся во все прицепленные к ней  очереди;  
2. direct — повідомлення передається в чергу з іменем, що входить до ключу маршрутизації ( ключ маршрутизації ) , який  виявляється при відправці  повідомлення;   
3. topic — повідомлення передається в чергові, для яких входить маска на ключ маршрутизації, наприклад,  app . повідомлення . sms .# — в черзі будуть доставлені всі повідомлення, відправлені з ключами, починаючими з  app . повідомлення . СМС .   
4. headers – повідомлення передається в чергову чергу  на основі  не ключа маршрутизації, як у  темі – типу, а на підставі заголовка  повідомлення . Також існує  спеціальний  аргумент з іменем «x- match » , який  вказує на те, що необхідно чи скласти всі заголовки або тільки один .    

• Очередь ( queue ) — тут зберігаються повідомлення до цих пор, поки не будуть забрані клієнтом. Клієнт завжди збирає повідомлення з однієї або кількох чергових.  

• STOMP  (простий (або потоковий) текстовий протокол обміну повідомленнями). Це протокол обміну повідомленнями, створений гранично простим. Основан на фреймах за зразком HTTP. Фрейм складаєтьсязкоманди, необов’язковихзаголовків і необов’язковоготіла.     
• MQTT  (телеметричний транспорт черги повідомлень). Протокол орієнтується на простоту у використанні, невисоку навантаження на канали зв’язку, роботу в умовах постійної втрати зв’язку, легку вбудовуваність у будь-яку систему. Основне призначення — робота з телеметрією від різних датчиків, пристроїв, використання шаблону підписника забезпечує можливість пристроїв виводити на зв’язок і оприлюднювати повідомлення, які не були заздалегідь відомі або попередньо визначені, зокрема, протокол не вводить обмежений формат переданих даних. Корпоративна службова шина  ( ESB )   ESB – це програмне забезпечення, яке дозволяє зв’язувати та об’єднувати між собою велику кількість різних платформ і додатків. Основа архітектури ESB — це ідея використання загальної інтеграційної інфраструктури всіх корпоративних додатків на базі обміну повідомленнями. Усі додатки взаємодіють через одну точку, яка, у разі необхідності, забезпечує збереження звернень, перетворення даних і транзакцій. При цій меті інтеграції додатка є створення адаптера , який відповідає за «підключення» додатка до ESB. Остаточна обробка повідомлень та їх маршрутизація в інших системах ESB виконуються на основі встановлених бізнес-правил самостійно. Цей підхід забезпечує чудову гнучкість, простоту масштабування та перенесення, тому в разі заміни одного з додатків, підключених до шини, переналаштовувати інші не потрібно. 

Ключові можливості цього роду рішень:   

• Відправка повідомлень  (синхронна та асинхронна) 
• М аршрутизация  повідомлень 
• Преобразование данных  и протоколов 
• Обогащение данных и фильтрация 
• Забезпечення гарантованої доставки повідомлень 
• Управління політиками безпеки та  обробки  трафіку 
• Функціональність моніторингу та аудиту 

Яркими представниками ESB-рішень є: 

• Інтеграційна шина IBM 
• Сервісна шина Oracle 
• Інтеграція процесів SAP 
• TIBCO Business Works 
• Платформа MuleSoft Anypoint (ESB) 
• Red Hat Fuse 
• Apache  ServiceMix 

Також варто звернути увагу на існування інтеграційних фреймворків, за допомогою яких можна реалізовувати  базові  завдання інтеграції .  Ідеологічні фреймворки засновані на Шаблонах Інтеграції Корпоративних Додатків (названі книги, авторами яких є Боббі Вульф і  Грегор  Хоп).  Найбільш популярним фреймворком є  ​​Apache Camel , головний конкурент Spring Integration.  

Платформа інтеграції як послуга  ( iPaaS ) _     

iPaaS – це ідея розвитку ESB в хмарній  та гібридній  інфраструктурі . У доповнення до можливостей  ESB  рішення  iPaaS  включають простоту розгортання системи та її адміністрування, коннектори  до хмарних рішень , опціонально можна включити функціональність  API Management , про яку поговоримо пізніше. 

Переходячи до лідерів  iPaaS, можна відзначити, як  крупних вендорів, так і  узко спеціалізованих на інтеграції.  Подивіться на Gartner  Magic Quadrant for Enterprise Integration Platform as a Service за  2019  рік     

Управління API  

API Management – ​​це відносно новий підклас інтеграційних рішень, який зосереджений на публікації та управлінні  Web  API (REST, SOAP,  WebSockets ).  

Основні завдання даного класу рішень: 

• Забезпечення безпеки (контроль доступу, захист від  DDoS і  т.п. )  
• Управление трафиком 
• Аналітика використання  Web API 
• Монетизація 

Ще кілька років тому лідерами даного класу рішень були окремі  компанії, часто стартапи, але  згодом вони були куплені  більш великими вендорами, такими як  Google ,  Oracle і  Tibco . Подивіться на Gartner  Magic Quadrant for Full Life Cycle API Management за  2019  рік :      

Слід також відзначити  найбільш продвинуті  рішення на базі  Open Source – WSO 2  API Manager і  Kong , а також наявність готових компонентів у найбільших  хмарних провайдерів –  AWS і  Microsoft .         

Ключові гравці :  

• Google Apigee 
• Платформа Mulesoft Anypoint 
• IBM API Connect 
• Менеджер API WSO2 

Управління бізнес-процесами (BPM) 

Системи класу BPM дозволяють моделювати і автоматизувати бізнес-процеси, відстежувати їх виконання в  режимі реального часу.  Коли речь йде про BPM, розуміються структуровані бізнес-процеси, але кілька років тому з’явилася концепція  Adaptive Case  Management (ACM). Задачі системи ACM – це управління неструктурованими процесами (кейсами), в яких відома кінцева  точка , але спосіб досягнення кінцевого результату визначається кожним наступним етапом у процесі виконання завдання.  Основні гравці ринку  BPM-  системи підхопили тренд і реалізували функціональність  ACM  у своїх рішеннях.  

Подивіться на Gartner  Magic Quadrant for Intelligent Business Process Management Suites за  2019  рік :    

Уже кілька років лідерами цього сегмента є  Pegasystems ,  Appian і  IBM .  

Варто окремо  виділити Activiti і  Camunda , як  OpenSource – рішення , але вони ближче до фреймворкам, ніж до повноцінним коробкам.  Це одна з причин, чому  Camunda немає в аналітичних звітах від  Gartner або  Forrester .      

Видобуток – Перетворення – Завантаження  ( ETL ) 

Інструменти інтеграції даних або ETL передбачають перенесення більших обсягів даних і включають три основні фази: 

• Вилучення даних _  
• Преобразование данных  (Трансформація) 
• Загрузка данных  (Завантажити) 

Як правило,  у цьому типі інтеграції  як джерело  (- ами ) , так і отримати лем (- ами )  даних є  база даних. 

Подивіться на Gartner  Magic Quadrant для інструментів інтеграції даних за  2019  рік

Група лідерів  сформувалася вже давно і з року в рік  утримує свої позиції. Особливо з цим позначити Informati with a  і  Talend  – перший  є  піонером,  драйвером і  основним  лідером даного сегмента решений , а другий  має OpenSource-версію .  

В якості заключення 

У цій статті  дуже коротко були розглянуті всі основні класи  інтеграційних рішень , їх  основні сфери застосування  та ключові гравці (на початку 2020 року) .  

Розвиток облачних технологій  привів до появи нових  класів  інтеграційних рішень –  iPaaS і  API Management , а зросла популярність  технологій контейнеризації та  мікросервісної архітектури  поширила на  архітектуру  нових версій класичного  ESB –  рішення (наприклад, від   Mulesoft  Anypoint Platform або  WSO 2 Micro Integrator ) . ) , які становляться більш масштабованими та децентралізованими.     

Що таке інтеграція даних?

Інтеграція даних є ключовим компонентом ширшого управління даними процес, що служить основою практично всіх ініціатив, заснованих на даних. Це гарантує, що підприємства можуть ефективно та результативно використати весь потенціал своїх інформаційних активів. Це дає їм можливість залишатися конкурентоспроможними та інноваційними в умовах, коли все більше уваги приділяється даним, за рахунок оптимізації аналізу даних, бізнес-аналітика ( ВІ ) та, зрештою, прийняття рішень.

Кінцева мета інтеграції даних – підтримка організацій в їх ініціативах, заснованих на даних, шляхом надання доступу до останніх даних. Іншими словами, інтеграція даних означає руйнування розрізнених сховищ даних і надання підприємствам єдиного джерела істини. Концепція SSOT передбачає, що дані мають бути точними, узгодженими та легко доступними для використання у всій організації, що є критично важливою вимогою для прийняття ефективних бізнес-рішень.

Інтеграція даних – це не просто технічне завдання. Натомість він виходить за рамки ІТ і служить основою, яка дозволяє бізнес-користувачам брати на себе відповідальність за власні проекти обробки даних.

Інтеграція даних проти прийому даних

Обидва формати прийому даних та інтеграція даних є важливими процесами в управлінні даними. Однак вони служать різним цілям. У той час як прийом даних спрямований на перенесення даних у середовище зберігання або обробки, інтеграція даних виходить за рамки та уніфікує, перетворює та готує дані для аналізу та прийняття рішень.

Ось основні відмінності між цими двома процесами:

	Попадання даних	Data Integration
Визначення	Імпортує дані до системи зберігання або обробки.	Процес об’єднання даних із різних джерел в єдине та зв’язне уявлення.
Ціль	Якнайшвидше перенести дані в середовище зберігання або обробки.	Створити точне та повне подання даних для аналізу, бізнес-аналітики та прийняття рішень.
Фокус	Початковий етап збирання даних.	Охоплює ширший процес стандартизації даних.
Переміщення даних	Переміщення даних від джерела до місця призначення із мінімальною трансформацією.	Переміщення даних включає перетворення, очищення, форматування і стандартизацію даних.
Облік якості даних	Акцент робиться на доступності даних, а не на великих Якість даних перевірки.	Забезпечує дотримання стандартів якості даних через перетворення та очищення в рамках процесу інтеграції.
Випадки використання	Варіанти використання включають дані озер і сховищах даних для зберігання і первинної переробки.	Варіанти використання включають створення сховищ даних, вітрин даних та консолідованих уявлень даних для аналітики та звітності.
приклад	Збір файлів журналів з кількох серверів та збереження їх у озері даних.	Вилучення, перетворення та завантаження даних про клієнтів із різних CRM-систем у центральну базу даних клієнтів для аналітики.

Інтеграція даних проти інтеграції додатків

Інтеграція додатків є ще однією концепцією, яка часто використовується в цій сфері. Важливо розрізняти інтеграцію додатків та інтеграцію даних, тим більше, що вони часто доповнюють один одного у забезпеченні безперебійної роботи.

У той час як інтеграція додатків спрямована на те, щоб забезпечити спільну роботу програмних додатків шляхом обміну даними, остання спрямована на консолідацію та гармонізацію даних із розрізнених джерел для аналізу та прийняття рішень. Ще раз, у нас є таблиця нижче, щоб узагальнити різницю між ними:

	Інтеграція додатків	Data Integration
Визначення	Підключення та координація програмних додатків та систем для обміну даними та автоматизація процесів.	Об’єднання даних із різних джерел в єдине і точне уявлення для аналізу та прийняття рішень.
Об `єм	Забезпечте безперешкодну спільну роботу програм.	Консолідація даних та гармонізація даних із кількох джерел з упором на переміщення та перетворення даних.
Бізнес-мета	Підвищення ефективності бізнес-процесів, автоматизація робочих процесів та покращення користувальницького досвіду за рахунок безперебійної взаємодії з додатками.	Забезпечення цілісного подання даних по всій організації, підтримка прийняття рішень, складання звітів та аналітики на основі даних.
Потік даних	Управління даними та потоками процесів між додатками, забезпечення зв’язку та спільної роботи в режимі реального часу.	Включає, серед іншого, процеси вилучення, перетворення та завантаження даних.
Випадки використання	Інтеграція CRM з маркетинговими інструментами, підключення сайтів електронної комерції до систем управління запасами тощо.	Створення централізованих сховищ даних, консолідація даних про клієнтів, об’єднання даних для фінансової звітності тощо.
Інструменти та технології	Проміжне програмне забезпечення, API, черги повідомлень, ESB, платформи інтеграції та шлюзи API.	Інтеграція даних та Інструменти ETL, сховища даних, озера даних та системи управління базами даних.

Як працює інтеграція даних?

Процес інтеграції даних може бути непростим завданням, особливо якщо ви маєте справу з кількома джерелами даних. Кожне джерело може мати свій власний формат, структуру та стандарти якості, тому дуже важливо розробити надійну стратегію інтеграції даних.

Крім того, вам необхідно спланувати свій проект, щоб забезпечити точність та своєчасність даних протягом усього процесу. Подолання цих проблем часто вимагає використання спеціалізованих інструментів інтеграції даних, які спрощують процес і надають єдиний, надійний набір даних для прийняття обґрунтованих рішень та аналізу.

Що стосується процесу, то він може здійснюватися в режимі реального часу, в пакетному режимі, за допомогою потокової передачі і т. д. Проте в цілому процес інтеграції даних включає наступні ключові етапи:

1. Визначення джерел даних

Перший крок – подумати, звідки беруться ваші дані і чого ви хочете з їх допомогою досягти. Це означає, що вам необхідно визначити джерела даних, дані з яких необхідно інтегрувати, і тип даних, що містяться в них. Наприклад, залежно від вашої організації та її вимог, це можуть бути бази даних, електронні таблиці, хмарні сервіси, API тощо.

2. Вилучення даних

Після того, як ви визначилися з джерелами, вам потрібно буде розробити ефективний план отримання інформації для отримання даних з кожного джерела. Сучасні організації використовують передові інструменти вилучення даних для доступу та отримання відповідної інформації. Ці інструменти засновані на алгоритмах штучного інтелекту (ІІ) та машинного навчання (ML) і автоматизують весь процес вилучення, включаючи вилучення даних документа.

3. Перетворення даних

Перетворення вилучених даних є наступним кроком інтеграції даних. У вас можуть бути дані в різних форматах, структурах або навіть мовами, якщо ваші джерела даних непорівнянні. Вам потрібно перетворити та стандартизувати його, щоб він був одноманітним та відповідав вимогам цільової системи або бази даних.

Організації використовують спеціалізовані інструменти перетворення даних оскільки цей процес може стати стомлюючим, якщо виконувати його вручну. Перетворення даних зазвичай включає застосування сполук дерев і фільтрів, об’єднання наборів даних, нормалізацію/денормалізацію даних і т. д.

4. Поліпшення якості даних

При консолідації даних ви виявите, що вони часто містять помилки, дублікати чи пропущені значення. Надійне управління якістю даних  Framework гарантує, що у ваші цільові системи надходитимуть лише достовірні дані. Він включає в себе перевірку даних на предмет неповноти, неточностей та інших проблем та їх вирішення за допомогою автоматизованих засобів інструменти якості даних.

5. Відображення даних

Відображення даних включає визначення того, наскільки дані різних джерел відповідають один одному. Точніше це процес зіставлення полів з одного джерела з полями в іншому. Таким чином, це дуже важливий крок для інтеграції даних. Інструменти зіставлення даних автоматизують цей крок, оскільки вони надають інтуїтивно зрозумілий інтерфейс користувача з можливістю перетягування, гарантуючи, що навіть нетехнічні користувачі зможуть легко відображати дані і створювати конвеєри даних.

6. Завантаження даних

Після того, як ви правильно зіставите свої дані, наступним кроком буде їхнє завантаження в центральний репозиторій, наприклад базу даних або сховище даних. Завантаження лише достовірних даних у цю центральну систему зберігання гарантує точний аналіз, що, своєю чергою, покращує процес прийняття бізнес-рішень. Крім точності даних, важливо також, щоб дані були доступні якнайшвидше. Сьогодні організації часто використовують хмарні сховища даних або озера даних, щоб отримати вигоду від необмеженої продуктивності, гнучкості та масштабованості хмари.

Типи інтеграції даних

Типи інтеграції даних зазвичай належать до різних методів інтеграції даних корисно в різних сценаріях. Їх також називають стратегіями чи методами інтеграції даних.

З іншого боку, технології інтеграції даних належать до платформ, інструментів або програмних рішень, які полегшують інтеграцію даних.

Методи та стратегії інтеграції даних

Це різні методи інтеграції даних. Залежно від вимог вашого бізнесу, вам, можливо, доведеться використовувати комбінацію двох або більше методів інтеграції даних. До них відносяться:

Вийняти, конвертувати, завантажити (ETL)

ETL давно є стандартним способом інтеграції даних. Ця стратегія інтеграції даних включає вилучення даних із кількох джерел, перетворення наборів даних у узгоджений формат і завантаження в цільову систему. Розгляньте можливість використання автоматизованих інструментів ETL, щоб прискорити інтеграцію даних та скоротити час отримання аналітичної інформації.

Вилучення, завантаження, перетворення (ELT)

Подібно до ETL, за винятком послідовності решти процесу, вилучення даних є першим кроком в ETL, який є досить новим методом інтеграції даних. Замість перетворення даних перед завантаженням, скажімо, в сховище даних, дані завантажуються безпосередньо в цільову систему відразу після їх вилучення. Перетворення відбувається всередині сховища даних із використанням обчислювальної потужності системи зберігання.

Інтеграція корпоративних даних

Коли справа доходить до інтеграції даних в організації, нічого ширшого немає. Інтеграція корпоративних даних — це цілісна стратегія, яка забезпечує єдине подання даних для покращення процесу прийняття рішень на основі даних та підвищення операційної ефективності на рівні підприємства.

Зазвичай він підтримується рядом технологій, таких як інструменти ETL, API тощо. Вибір технології залежить від конкретних потреб підприємства в інтеграції даних, існуючої ІТ-інфраструктури та бізнес-цілей.

Федерація даних

Об’єднання даних, також відоме як федеративний доступ до даних або федеративна інтеграція даних, — це підхід, який дозволяє користувачам та додаткам отримувати доступ і вимагати дані з кількох розрізнених джерел, начебто вони були єдиною уніфікованою системою джерел даних. Він забезпечує спосіб інтеграції та доступу до даних з різних систем без їхньої фізичної централізації або копіювання в єдиний репозиторій. Натомість дані залишаються у вихідному положенні, і користувачі можуть отримувати доступ до них і вимагати їх за допомогою єдиного інтерфейсу.

Однак об’єднання даних може спричинити деякі проблеми з продуктивністю. Наприклад, він часто спирається на отримання даних у реальному часі з декількох джерел, що може вплинути на відповідь на запит.

Віртуалізація даних

Віртуалізація даних дозволяє організаціям отримувати доступ до даних із різних джерел та маніпулювати ними без їхнього фізичного переміщення. Він забезпечує уніфіковане та віртуальне подання даних у базах даних, додатках та системах. Думайте про це як шар, який абстрагує ці базові джерела даних, дозволяючи користувачам запитувати і аналізувати дані в режимі реального часу.

Віртуалізація даних – це цінний метод інтеграції даних для організацій, що прагнуть підвищити гнучкість даних без складнощів традиційних ETL-процесів.

Middleware Integration

Простіше кажучи, інтеграція проміжного програмного забезпечення — це стратегія інтеграції даних, яка фокусується на забезпеченні зв’язку та передачі між системами, часто включаючи перетворення, зіставлення і маршрутизацію даних. Думайте про це як про посередника, який знаходиться посередині і поєднує різні програмні програми, дозволяючи їм працювати разом як єдине ціле.

Наприклад, ви можете з’єднати свою стару локальну базу даних із сучасним хмарним сховищем даних за допомогою інтеграції проміжного програмного забезпечення та безпечно перемістити дані у хмару.

Поширення даних

Поширення даних — це коли інформація або оновлення автоматично розповсюджуються з одного джерела до іншого, гарантуючи, що всі відповідні сторони мають доступ до останніх даних.

Наприклад, припустимо, що у вас є база даних цін на продукти, і ви вносите зміни до цих цін в одному центральному місці. Тепер припустимо, що ви хочете автоматично оновлювати ці нові ціни у всіх місцях, де необхідні ці дані, наприклад, на вашому веб-сайті, у мобільному додатку та у внутрішніх інструментах продажу. І тут поширення даних то, можливо життєздатним рішенням.

Технології інтеграції даних

Сьогодні споживачі мають багато варіантів вибору технологій інтеграції даних. Від базових інструментів ETL до повноцінних платформи інтеграції даних, рішення існує для кожного бізнесу.

Нижче наведені технології інтеграції даних, що найбільш широко використовуються:

ETL-інструменти: Інструменти ETL виймають, перетворюють та завантажують дані в цільову систему. В основному це автономні інструменти, спеціально орієнтовані на ETL-аспект інтеграції даних.

Платформи інтеграції даних: Платформи інтеграції даних – це висококласні рішення, які надають набір продуктів для комплексного спрощення та оптимізації інтеграції даних.

Рішення для інтеграції хмарних даних Це спеціалізовані рішення, призначені для спрощення інтеграції даних у хмарних середовищах.

Інструменти збирання змінених даних: Ці інструменти фіксують та реплікують зміни у вихідних даних, щоб підтримувати актуальність цільових систем практично в реальному часі.

Інструменти міграції даних: Інструменти міграції даних дозволяють інтегрувати дані, плавно переміщуючи набори даних з одного місця до іншого.

Рішення для зберігання даних: Не зовсім технологія в інтеграції даних, але технологія використовується для інтеграції даних. Ці рішення надають інфраструктуру та інструменти, необхідні для створення та обслуговування сховищ даних, які використовуються як цільові системи для інтеграції даних.

Переваги інтеграції даних

Крім забезпечення єдиного представлення даних всієї організації, інтеграція даних приносить їм безліч переваг.

Розширене ухвалення рішень

Інтеграція даних усуває необхідність у трудомісткій звірці даних та гарантує, що всі співробітники організації працюють з узгодженою та актуальною інформацією. Маючи у своєму розпорядженні інформаційні сховища та SSOT, керівники вищої ланки можуть швидко аналізувати тенденції та виявляти можливості. Отже, вони приймають обґрунтованіші рішення, причому набагато швидше.

Економія

Економія коштів є незаперечною перевагою інтеграції даних. Початкові інвестиції у технології інтеграції даних переважуються довгостроковою економією та збільшенням прибутковості, до яких вони призводять. Інтеграція даних оптимізує процеси, скорочуючи дублювання зусиль та помилки, спричинені різнорідними джерелами даних. Таким чином, ваша організація зможе краще розподіляти та ефективно використовувати свої ресурси, що призведе до зниження операційних витрат.
Наприклад, компанія роздрібної торгівлі як отримує можливість перегляду своїх запасів як реального часу з допомогою інтеграції даних про продажах у єдину базу даних, а й знижує витрати на зберігання запасів.

Найкраща якість даних

Той факт, що дані проходять суворі етапи очищення, такі як профільування та перевірка, застосування правил якості даних, виправлення пропущених значень тощо, означає, що ви можете приймати важливі бізнес-рішення з вищим рівнем впевненості.

Підвищена операційна ефективність

Завдяки об’єднанню розрізнених джерел даних у єдину цілісну систему завдання, які колись вимагали годинника ручної праці, тепер можна автоматизувати. Це не тільки заощаджує час, а й знижує ризик помилок, які інакше стануть вузьким місцем конвеєра даних. В результаті ваша команда може зосередитись на більш стратегічних завданнях, а інтеграція даних оптимізує рутинні процеси.

Підвищена безпека даних

Набагато простіше захистити дані, консолідовані в одному місці, ніж захищати декілька місць зберігання. Таким чином, безпека є ще одним аспектом, який приносить організаціям велику користь. Сучасне програмне забезпечення для інтеграуії даних дозволяє захистити дані в масштабах компанії різними способами, наприклад, застосовуючи контроль доступу, використовуючи розширені методи шифрування та аутентифікації і т.д.

Проблеми інтеграції даних

Перш ніж продовжити, зрозуміємо, що об’єднання кількох джерел даних саме собою є серйозною проблемою. Ось проблеми, з якими ви можете мати справу:

Зростання обсягу даних

Джерела даних постійно змінюються – іноді з’являються нові – і обсяг продовжує зростати. Оскільки інтеграція даних — це безперервний процес, забезпечення того, щоб ваші системи могли справлятися з навантаженнями, що зросли, і новими джерелами даних, також є постійною проблемою. Величезний обсяг даних, які вам, можливо, доведеться інтегрувати, може перевантажити інфраструктуру та ресурси вашої організації, якщо вона не має масштабованого рішення.

Сумісність

Робота з даними, що надходять із різних джерел та в різних форматах, — найпоширеніша проблема, з якою стикаються команди. Інтеграція таких різнорідних даних вимагає ретельного перетворення та зіставлення, щоб гарантувати їхню злагоджену роботу. Це також передбачає узгодження розрізнених структур даних та технологій для забезпечення безперешкодної взаємодії.

Якість даних

Підтримка якості даних може бути проблемою. Ви можете зіткнутися з такими проблемами, як відсутні значення, дублікати або дані, які переважно не відповідають визначеним стандартам. Очищення та перетворення даних для вирішення цих проблем може тривати багато часу, особливо якщо робити це вручну. Ці проблеми створюють вузькі місця в конвеєрі ETL, потенційно впливаючи на подальші програми та звіти.

Блокування постачальника

Прив’язка до постачальника – це коли організація стає настільки залежною від технології, продуктів чи послуг одного постачальника послуг, що перехід на альтернативне рішення стає складним та дорогим. Основна проблема цієї проблеми полягає в тому, що часто буває надто пізно, перш ніж організації усвідомлюють, що вони мають цю проблему.

Обслуговування

Підтримка конвеєра інтеграції даних є серйозною проблемою, оскільки воно включає постійне обслуговування та оптимізацію інтегрованих систем, щоб забезпечити їх ефективне функціонування та надання точної та актуальної інформації. Це одне з тих завдань, яким не приділяється стільки уваги, як іншим. Згодом джерела можуть змінитись, може з’явитися нова інформація, а бізнес-вимоги можуть змінитися. Такі обставини вимагають коригування процесу інтеграції, тому важливість підтримки.

Найкращі практики інтеграції даних

Інтеграція даних – це щось більше, ніж просто об’єднання джерел даних та завантаження їх у централізований репозиторій: успішна інтеграція даних потребує ретельного планування та дотримання найкращих практик.

Визначте чіткі цілі

Інтеграція даних часто включає складні процеси, різноманітні джерела даних і значні інвестиції в ресурси. Тому, перш ніж розпочати проект інтеграції даних, важливо з самого початку визначити чіткі цілі. Це забезпечить дорожню карту та мету для всіх зусиль. Це також допомагає визначити очікування та забезпечити відчутну цінність проекту для бізнесу.

Виберіть правильний підхід до інтеграції

На вибір доступні різні методи, включаючи ETL, інтеграцію на основі API та потокову передачу даних у реальному часі. Виберіть підхід, який найкраще відповідає цілям вашої організації та джерелам даних. Наприклад, фінансовій установі необхідно агрегувати дані з різних філій та систем, щоб виявляти шахрайство в режимі реального часу. У цьому випадку потокова передача в реальному часі забезпечить оперативне виявлення, захистивши установу від фінансових втрат та репутаційної шкоди.

Серйозно ставтеся до якості даних

Ваші зусилля принесуть бажані результати лише тоді, коли інтегровані дані справні. Це простий випадок ” сміття на вході, сміття на виході”. Впроваджуйте процеси перевірки якості даних, очищення та перевірки для забезпечення узгодженості та точності.

Зробіть його масштабованим

Враховуйте вимоги до масштабованості та продуктивності вашої організації. У міру зростання обсягів даних ваша системна архітектура повинна бути здатна витримувати навантаження, що зросли, без зниження продуктивності. Вибирайте масштабовану інтеграційну архітектуру, здатну впоратися зі зростанням обсягу даних без зниження продуктивності. Це може містити використання розподілених систем, хмарних рішень або технологій сховищ даних, призначених для масштабування.

Зверніть увагу на безпеку та відповідність вимогам

Виконайте надійні заходи безпеки, шифрування та контроль доступу для забезпечення конфіденційності даних та дотримання відповідних правил, таких як GDPR та HIAA. Переконайтеся, що ваша організація дотримується галузевих та нормативних стандартів при інтеграції даних.

Оптимізуйте інтеграцію корпоративних даних за допомогою Astera

Astera є наскрізним рішенням для інтеграції даних заснований на автоматизації та штучному інтелекті. З AsteraВи можете:

• Безперешкодна робота з неструктурованими форматами даних
• Очищення та підготовка даних до обробки
• Створюйте повністю автоматизовані конвеєри даних
• Створіть власне сховище даних
• Керуйте всім життєвим циклом управління API
• Обмін документами EDI з торговими партнерами

Astera дає вам можливість робити все це та багато іншого, не написавши жодного рядка коду, використовуючи інтуїтивно зрозумілий інтерфейс з можливістю перетягування. Велика бібліотека вбудованих з’єднувачів та вбудованих перетворень ще більше спрощує процес для бізнес-користувачів.