Cos'è un'integrazione di dati?
L'integrazione dei dati è il processo che consente di ottenere un accesso e una fornitura coerenti per tutti i tipi di dati aziendali. Tutti i reparti di un'organizzazione raccolgono grandi volumi di dati con strutture, formati e funzioni diverse. L'integrazione dei dati comprende tecniche architettoniche, strumenti e pratiche che unificano questi dati eterogenei per l'analisi. Di conseguenza, le organizzazioni possono visualizzare completamente i loro dati per ottenere informazioni e approfondimenti aziendali di alto valore.
Perché è importante l'integrazione dei dati?
Le moderne organizzazioni dispongono in genere di più strumenti, tecnologie e servizi che raccolgono e archiviano i dati. La frammentazione dei dati porta alla formazione di silo e crea problemi di accesso.
Ad esempio, un'applicazione di business intelligence richiede dati finanziari e di marketing per migliorare le strategie pubblicitarie. Tuttavia, entrambi i set di dati sono in formati diversi. Pertanto, un sistema esterno deve pulire, filtrare e riformattare entrambi i set di dati prima dell'analisi. Inoltre, gli ingegneri dei dati possono eseguire manualmente specifiche attività di pre-elaborazione, causando ulteriori ritardi. Nonostante questo sforzo, l'applicazione potrebbe perdere un set di dati critici perché il team di analisi non ne conosceva l'esistenza.
L'integrazione dei dati mira a risolvere queste sfide attraverso diversi metodi di accesso coerente. Ad esempio, tutti gli analisti di dati e le applicazioni di business intelligence utilizzano un'unica piattaforma unificata per accedere a dati isolati provenienti da diversi processi aziendali. Ecco alcuni vantaggi dell'integrazione dei dati:
- Miglioramento dell'efficienza e dell'utilizzo della gestione dei dati
- Migliore qualità e integrità dei dati
- Approfondimenti più rapidi e significativi da dati accurati e pertinenti
Quali sono i casi d'uso dell'integrazione dei dati?
Le aziende utilizzano le soluzioni di integrazione dei dati per diversi casi d'uso chiave. Vediamole nel dettaglio di seguito.
Machine learning
Il machine learning prevede l'addestramento di software di intelligenza artificiale (IA) con grandi quantità di dati precisi. L'integrazione dei dati riunisce i dati in una posizione centralizzata e li prepara in formati che supportano il machine learning. Ad esempio, Mortar Data fornisce alle aziende moderne tecnologie di dati per addestrare modelli di machine learning consolidando i dati su Amazon RedShift.
Analisi predittive
L'analisi predittiva è un approccio alla previsione di una particolare tendenza utilizzando i dati storici più recenti. Ad esempio, le aziende utilizzano l'analisi predittiva per programmare la manutenzione delle apparecchiature prima che si verifichi un guasto. Analizzano i dati operativi storici per individuare tendenze anomale e intraprendere azioni di mitigazione.
Migrazione al cloud
Le aziende utilizzano tecnologie di integrazione dei dati per garantire il passaggio al cloud computing senza soluzione di continuità. Spostare tutti i database legacy nel cloud è complicato e potrebbe interrompere le operazioni aziendali. Le aziende utilizzano invece strategie di integrazione dei dati, come l'integrazione del middleware (software intermediario), per trasferire gradualmente i dati a un data warehouse nel cloud, garantendo al contempo l'operatività dell'azienda.
Come funziona l'integrazione dei dati?
L'integrazione dei dati è un campo complesso con diversi strumenti e soluzioni che adottano approcci diversi alla sfida. In passato, le soluzioni si concentravano sull'archiviazione fisica dei dati. I dati sono stati trasformati fisicamente e trasferiti in un archivio centrale in un formato unificato. Nel tempo sono state sviluppate soluzioni virtuali. Un sistema centrale integrava e presentava una visione unificata di tutti i dati senza modificare i dati fisici sottostanti. Di recente, l'attenzione si è spostata sulle soluzioni federate come le mesh di dati. Ogni unità aziendale gestisce i propri dati in modo indipendente, ma li presenta agli altri in un formato definito a livello centrale.
Anche le soluzioni di integrazione dei dati presenti sul mercato utilizzano diversi approcci. Esistono comunque diversi strumenti che utilizzano le moderne tecnologie per rendere più efficienti le tecniche tradizionali. Purtroppo, l'attuale frammentazione delle soluzioni sul mercato ha portato a un approccio frammentato all'interno delle grandi aziende. I diversi team utilizzano strumenti diversi per soddisfare le loro esigenze specifiche. Le grandi organizzazioni hanno in genere sistemi di integrazione dei dati legacy e moderni che coesistono con sovrapposizioni e ridondanze.
Quali sono gli approcci all'integrazione dei dati?
Gli architetti dei dati utilizzano questi approcci nelle loro attività di integrazione dei dati.
Consolidamento dei dati
Il consolidamento dei dati utilizza strumenti per estrarre, pulire e archiviare i dati fisici in una posizione di archiviazione finale. Elimina i silo di dati e riduce i costi dell'infrastruttura dati. Esistono due tipi principali di strumenti utilizzati per il consolidamento dei dati.
ETL
ETL è l'acronimo di "Extract, Transform and Load", ovvero estrazione, trasformazione e caricamento. In primo luogo, lo strumento ETL estrae i dati da diverse origini. Successivamente, modifica i dati in base a regole, formati e convenzioni aziendali specifiche. Ad esempio, lo strumento ETL potrebbe convertire tutti i valori delle transazioni in dollari USA, anche se le vendite erano in altre valute. Infine, carica i dati trasformati nel sistema di destinazione, ad esempio un data warehouse.
ELT
ELT è l'acronimo di "Extract, Load, and Transform", ovvero estrazione, caricamento e trasformazione. È simile all'ETL, tranne per il fatto che l'ELT commuta i due processi di dati finali sulla sequenza. Tutti i dati vengono caricati in un sistema di dati non strutturati, come un data lake, e trasformati solo quando necessario. L'ELT sfrutta la potenza di elaborazione e la scalabilità del cloud computing per fornire funzionalità di integrazione dei dati in tempo reale.
Replica dei dati
La replica dei dati, o propagazione dei dati, crea copie duplicate dei dati invece di spostarli fisicamente da un sistema all'altro. Questa tecnica funziona bene per le piccole e medie imprese con poche origini dati. Ad esempio, un'azienda di vendita al dettaglio di hardware potrebbe utilizzare la replica dei dati aziendali per copiare tabelle specifiche dall'inventario al database delle vendite.
Virtualizzazione dei dati
La virtualizzazione dei dati non sposta i dati tra i sistemi, ma crea una visione virtuale unificata che integra tutte le origini dati. I sistemi di archiviazione non trasferiscono i dati tra i database durante la virtualizzazione dei dati. Invece, popola il pannello di controllo con dati provenienti da più fonti dopo aver ricevuto una query.
Federazione dei dati
La federazione dei dati comporta la creazione di un database virtuale su più origini dati. Funziona in modo simile alla virtualizzazione dei dati, ma la federazione dei dati non integra le origini dati. Invece, quando riceve una richiesta, il sistema recupera i dati dalle rispettive origini e li organizza con un modello di dati standard in tempo reale.
Qual è la differenza tra integrazione dei dati e integrazione delle applicazioni?
L'integrazione delle applicazioni è un processo che consente a due o più applicazioni software di comunicare tra loro. Si tratta di creare un quadro di comunicazione comune o un'API che consenta a un'applicazione di accedere alle funzioni di un'altra applicazione. Un'API è un software intermediario che permette ai programmi di dialogare tra loro.
L'integrazione delle applicazioni amplia le funzionalità di un programma software esistente integrandolo con un altro programma. Ad esempio, puoi integrare una risposta automatica alle e-mail con un'applicazione di gestione dei rapporti con i clienti (CRM). Nel frattempo, l'integrazione dei dati estrae, combina e carica tutti i dati dei clienti da più sistemi sorgente in un repository di dati nel cloud.
In che modo AWS può essere utile per l'integrazione dei dati?
Analisi dei dati su AWS fornisce tutta l'infrastruttura necessaria per soluzioni complesse di integrazione dei dati. Forniamo la più ampia selezione di servizi analitici per costruire le tue applicazioni personalizzate di integrazione dei dati al miglior prezzo in termini di prestazioni, scalabilità e costi.
Per una soluzione pronta all'uso, AWS Glue è uno strumento di integrazione dei dati che consente alle aziende di estrarre, pulire e consolidare i dati su larga scala. Consente agli architetti dei dati di integrare i dati con metodi diversi, come estrazione, trasformazione e caricamento (ETL), estrazione, caricamento e trasformazione (ELT), il batch e lo streaming.
- Catalogo dati AWS Glue consente ai data scientist di interrogare i dati in modo efficiente e di osservare come i dati cambiano nel tempo
- AWS Glue DataBrew offre un'interfaccia visiva che consente agli analisti di dati di trasformare i dati senza scrivere codici
- AWS Glue Sensitive Data Detection identifica, elabora e maschera automaticamente i dati sensibili
- AWS Glue DevOps consente agli sviluppatori di tracciare, testare e distribuire lavori di integrazione dei dati in modo più coerente
Inizia a usare l'integrazione su AWS registrandoti per un account AWS oggi stesso.
Fasi successive dell'integrazione dei dati
Ottieni accesso istantaneo al Piano gratuito di AWS.
