Che cos'è l'integrazione dei dati e perché è importante per la tua azienda?

Ogni azienda genera tonnellate di dati ogni giorno. Un'azienda tipica utilizza diversi sistemi locali e centinaia di applicazioni per l'archiviazione dei dati aziendali. Pertanto, i dati sono una delle componenti più cruciali con cui le aziende di oggi prosperano.

Ora, mentre le aziende producono enormi quantità di dati ogni secondo, quei dati non servono a nulla se non sono adeguatamente gestiti e integrati. Tonnellate di dati possono accumularsi e alla fine diventare ingestibili. Ed è qui che entra in gioco l'integrazione dei dati.

Il processo è emerso come una delle componenti primarie del processo complessivo di governance dei dati. Con la crescente necessità di condividere tempestivamente i dati esistenti, le aziende utilizzano l'integrazione dei dati con una frequenza sempre maggiore.

I processi di integrazione dei dati in genere coinvolgono alcuni elementi comuni, tra cui un server master, una rete di origini dati e utenti che accedono ai dati dal server master. L'utilizzo di questo unico set di dati consente alle aziende di prendere decisioni migliori, promuovere esperienze clienti migliori e allineare i reparti per collaborare meglio.

Quindi, senza ulteriori indugi, capiamo il concetto di integrazione dei dati e perché è la prossima grande novità per le aziende.

Che cos'è l'integrazione dei dati?

L'integrazione dei dati è il processo di combinazione di dati provenienti da diverse fonti in una vista unificata e unificata. L'integrazione inizia con il processo di importazione e utilizza l'approccio ETL che estrae, trasforma e carica i dati da diverse origini in una vista unificata. L'integrazione dei dati consente infine agli strumenti analitici di produrre business intelligence fruibile ed efficace .

Ad esempio, l'integrazione dei dati dei clienti comporta l'estrazione di informazioni su ciascun cliente da sistemi aziendali disparati come vendite, marketing e account, che vengono quindi combinate in un'unica visualizzazione del cliente da utilizzare per report, analisi e servizio clienti.

L'integrazione dei dati può consolidare tutti i tipi di dati, strutturati, non strutturati, batch e in streaming, per eseguire qualsiasi operazione, dalle query di base ai database di inventario alle complesse analisi predittive .

Ora che sappiamo cos'è l'integrazione dei dati , entriamo nei vantaggi dell'utilizzo dell'integrazione dei dati nella tua azienda.

Perché l'integrazione dei dati è importante?

La richiesta di integrazione dei big data è in continua crescita.

Come riportato da Global News Wire , si stima che il mercato dell'integrazione dei dati raggiungerà 19,6 miliardi di dollari entro il 2026 da 11,6 miliardi di dollari nel 2021, crescendo a un CAGR dell'11%.

Sia che un'organizzazione stia cercando di unire database tra partner o un dipartimento governativo stia cercando di eliminare i silos di dati tra i dipartimenti, i sistemi di integrazione dei dati possono svolgere un ruolo essenziale nell'attenuazione dei noiosi metodi di manipolazione dei dati.

Quindi, su questa nota, ecco alcuni vantaggi dell'utilizzo di soluzioni di integrazione dei dati per la tua azienda.

1. Aumenta l'efficienza e fa risparmiare tempo: quando un'azienda integra tecniche come l'integrazione dei dati nei propri processi aziendali, riduce significativamente il tempo necessario per preparare e analizzare i dati. L'automazione delle viste unificate elimina anche la necessità di raccogliere i dati manualmente.

Il tempo risparmiato su queste attività può essere utilizzato per l'analisi e l'esecuzione per rendere un'organizzazione più produttiva e competitiva.

2. Riduce gli errori: c'è molto da tenere al passo quando si tratta di risorse di dati di un'azienda. Per raccogliere i dati manualmente, i dipendenti devono conoscere ogni posizione e account che potrebbero voler esplorare. Inoltre, devono installare tutto il software necessario prima ancora di iniziare a garantire che i loro set di dati siano accurati e completi. Nel caso in cui venga aggiunto un repository di dati e quel dipendente non sia a conoscenza, avrà un set di dati incompleto.

Quando l'integrazione dei dati è in atto, i tuoi dipendenti hanno accesso ai dati più accurati e in tempo reale quando necessario. Riduce anche il noioso lavoro manuale e la manipolazione dei dati, riducendo così al minimo gli errori.

3. Aiuta a prendere decisioni aziendali più intelligenti: l'integrazione dei dati consente processi aziendali trasparenti all'interno dell'azienda. I sistemi di integrazione dei dati offrono la flessibilità di utilizzare i dati in diversi sistemi interni nel modo desiderato dalle aziende. Ciò consente loro di comprendere i dati in modo chiaro. Pertanto, qualsiasi decisione relativa ai processi aziendali può essere presa in modo rapido e intelligente.

4. Migliora la collaborazione: I dipendenti di ogni reparto, e talvolta in sedi fisiche disparate, hanno bisogno di accedere ai dati dell'azienda per progetti aziendali. Inoltre, i dipendenti di quasi tutti i reparti stanno migliorando e generando dati di cui il resto dell'azienda ha bisogno.

Integrando i dati, tutti possono accedere a una vista unificata dei dati dell'intera organizzazione. Ciò migliora la collaborazione e l'unificazione all'interno dell'organizzazione.

5. Fornisce dati più preziosi: il processo di integrazione dei dati migliora il valore dei dati di un'azienda nel tempo. Poiché i dati sono integrati in un sistema di repository centralizzato, i problemi di qualità vengono identificati e vengono implementati miglioramenti, ottenendo dati più accurati: la base per l'analisi della qualità.

Tecniche utilizzate per l'integrazione dei dati

La necessità dell'integrazione dei big data sorge quando i dati provengono da fonti esterne oltre che interne. Ciò si ottiene utilizzando diversi tipi di tecniche di integrazione dei dati, a seconda della complessità, della disparità e del volume delle origini dati.

Analizziamo uno per uno i diversi tipi di tecniche di integrazione dei dati e vediamo come possono aiutare a migliorare i processi di business intelligence.

1. Consolidamento dei dati: il consolidamento dei dati combina i dati provenienti da diverse origini per creare un repository di dati centralizzato. Questo repository centralizzato viene quindi utilizzato per vari scopi, come l'analisi dei dati e il reporting.

Un fattore chiave che differenzia il consolidamento dei dati da altre tecniche di integrazione dei dati è la latenza dei dati. La latenza dei dati è definita come il tempo totale impiegato per recuperare i dati da diverse origini per trasferirli all'archivio dati.

Un periodo di latenza più breve significa che nel datastore sono disponibili dati più aggiornati per la business intelligence e l'analisi .

A seconda delle tecnologie utilizzate per l'integrazione dei dati e delle esigenze della tua azienda, questa latenza può variare da pochi secondi a ore o anche di più. Tuttavia, con i progressi nelle tecnologie dei dati, è possibile consolidare i dati e trasferire le modifiche alla destinazione quasi in tempo reale o in tempo reale.

2. Propagazione dei dati: la propagazione dei dati utilizza le applicazioni per copiare i dati da una posizione all'altra in base agli eventi. Per la propagazione dei dati è possibile utilizzare la replica dei dati aziendali (EDR) e l'integrazione delle applicazioni aziendali (EAI).

Sebbene l'EDR sia utilizzato più frequentemente per trasferire dati tra due database, EAI fornisce un collegamento per scopi quali l'elaborazione di transazioni commerciali tra due sistemi.

3. Data Federation: questa tecnica crea un database virtuale che consolida i dati provenienti da varie origini. Gli utenti utilizzano quindi il database virtuale come un'unica fonte di verità per tutti i dati nell'organizzazione.

In questa tecnica, l'astrazione dei dati viene eseguita per creare un'interfaccia utente uniforme per il recupero e l'accesso ai dati. Di conseguenza, ogni volta che un'applicazione o un utente interroga il database virtuale, la query viene inviata all'origine dati sottostante pertinente.

In altre parole, i dati vengono forniti su richiesta nella federazione dei dati.

4. Data warehousing: questo tipo di integrazione dei dati implica l'utilizzo di un'area di archiviazione comune per pulire, formattare e archiviare i dati. In questa tecnica, i dati di tutte le applicazioni di un'organizzazione vengono copiati nel data warehouse . Da qui, può essere interrogato dagli analisti di dati.

L'esecuzione di query sui dati nel magazzino anziché nelle applicazioni di origine significa che gli analisti non devono preoccuparsi dell'impatto sulle prestazioni dell'app o del software.

Inoltre, gli analisti dei dati possono visualizzare tutti i dati in un'unica posizione centrale, il che significa che possono verificare l'accuratezza e la coerenza dei dati.

5. Integrazione dei dati del middleware: l'integrazione dei dati del middleware implica l'utilizzo di un'applicazione middleware tra i sistemi di origine e un repository di dati centrale. Il middleware aiuta a convalidare i dati prima di inviarli al repository, che potrebbe essere un data warehouse su cloud o un database.

[Leggi anche: Una guida completa sulla scienza dei dati e l'analisi per le aziende ]

L'integrazione dei dati utilizza casi nel mondo reale

L'integrazione dei dati è il primo passo per scoprirne il vero potenziale. Quando le aziende hanno tutte le loro informazioni in un unico posto, diventa possibile trovare le informazioni più accurate e importanti al suo interno.

Il software di integrazione dei dati è ora utilizzato dalla maggior parte dei settori, tra cui principalmente assistenza sanitaria, telecomunicazioni e vendita al dettaglio. Queste industrie stanno adottando tecniche di integrazione dei dati per migliorare i loro processi aziendali e questo è ciò che dà loro un vantaggio competitivo.

Ecco alcuni casi d'uso reali dell'integrazione dei dati che mostrano come questa tecnica può aiutare le aziende di diversi settori e industrie.

1. Assistenza sanitaria: il trattamento dei pazienti richiede la massima cura e l'accesso alla loro storia di trattamento. In precedenza, i dati dei pazienti venivano diffusi tra i sistemi, il che alla fine comprometteva l'assistenza. Tuttavia, con l'integrazione dei dati, gli ospedali hanno iniziato a integrare quanti più dati possibile in un unico record completo. Questo, a sua volta, ha portato a migliorare i risultati dei pazienti, migliorare la salute e il benessere e ridurre i costi.

2. Vendita al dettaglio: i rivenditori gestiscono tonnellate di dati ogni singolo giorno. Quindi, il loro monitoraggio delle prestazioni dipende interamente dall'avere tutti i dati rilevanti in un unico posto. L'integrazione dei dati consente ai rivenditori di gestire senza problemi vendite, inventario e altri parametri vitali all'interno dei loro diversi punti vendita e canali.

3. Finanza: il settore finanziario ha iniziato ad adottare l'integrazione dei dati per la prevenzione e il rilevamento delle frodi, la misurazione del rischio di credito, la massimizzazione delle opportunità di cross-sell/up-sell e la fidelizzazione dei clienti di valore.

[Leggi anche: Come l'apprendimento automatico aiuta nel rilevamento delle frodi finanziarie nel settore FinTech ]

4. Marketing: il marketing è un'altra area in cui l'integrazione dei dati è diventata importante. Implica l'invio di messaggi al pubblico giusto al momento previsto. Se le cose non sono messe a punto, le campagne di marketing possono andare a sud in pochissimo tempo.

Gestire le informazioni su migliaia o potenzialmente milioni di consumatori è impossibile senza adeguati canali di integrazione e strumenti per l'integrazione dei dati. Potrebbe portare a campagne deludenti e budget di marketing sprecati. L'integrazione dei dati è l'unico modo per mantenerli aggiornati e organizzati.

5. Telecomunicazioni: un servizio clienti di qualità è fondamentale nelle telecomunicazioni e per questo l'integrazione dei dati è importante. L'integrazione dei dati provenienti da una varietà di fonti fornisce una visione a 360 gradi delle relazioni con l'azienda e con i clienti. È possibile identificare e correggere i problemi che portano a una bassa soddisfazione del cliente e a un maggior numero di richieste di assistenza clienti.

Sfide nell'integrazione dei dati

Le sfide comuni incontrate dai team di gestione dei dati sull'integrazione dei dati includono l'unificazione di silos di dati incoerenti, il mantenimento dei volumi di dati in crescita e la risoluzione dei problemi di qualità dei dati. Nelle organizzazioni con operazioni globali, il numero e la natura distribuita dei sistemi che devono essere integrati aumentano la complessità.

I volumi di dati continuano a crescere rapidamente e questo aumenterà solo con l'ulteriore sviluppo dell'IoT e l'aumento dell'uso di servizi di archiviazione di oggetti cloud a basso costo.

Il software di integrazione dei dati è fondamentale per realizzare il pieno potenziale di tutti quei dati, ma gestire e pianificare con successo il lavoro di integrazione richiesto è un processo complicato.

Quindi, ecco alcune sfide comuni che le organizzazioni devono affrontare nella creazione dei loro sistemi di integrazione:

1. Complesso da implementare e utilizzare : iniziare con l'integrazione dei dati può essere un compito intimidatorio. Ciò è particolarmente vero per le grandi organizzazioni che hanno silos di dati distribuiti e nessuna singola fonte di verità per i dati. Le aziende che cercano di rendere i dati accessibili a tutti necessitano di una strategia di integrazione dei dati che garantisca la governance dei dati e soddisfi i requisiti di sicurezza, rendendo il processo di integrazione dei dati semplice e scalabile.

2. Dati da fonti più recenti: i nuovi sistemi generano diversi tipi di dati come dati in tempo reale o non strutturati da diverse fonti come video, sensori e dispositivi IoT. Capire come adattare rapidamente la tua infrastruttura di integrazione dei dati per soddisfare le esigenze di integrazione di tutti questi dati diventa fondamentale per la tua azienda. Ma il volume, la velocità e il nuovo formato dei dati pongono nuove sfide.

3. Tenere il passo con l'integrazione dei dati: l'attività non è terminata una volta che un sistema di integrazione è attivo e funzionante. Diventa fondamentale per il team dei dati mantenere gli sforzi di integrazione dei dati alla pari con le migliori pratiche e secondo le ultime richieste dell'organizzazione e delle agenzie di regolamentazione

4. Nuovi tipi di dati possono essere impegnativi: ci sono un numero crescente di tipi di dati generati da diversi sistemi come dispositivi o sensori IoT. È importante disporre di una strategia di integrazione flessibile per integrare questi tipi di dati nuovi ed emergenti. Puoi quindi sfruttare le informazioni che puoi ottenere dai dati che escono da questi sistemi.

In che modo Appinventiv può aiutare con l'integrazione dei dati?

I vantaggi dell'utilizzo dell'integrazione dei dati all'interno di un'azienda sono infiniti. Dall'offerta di informazioni chiare sulle tendenze e le prestazioni aziendali in tutti i reparti al miglioramento delle esperienze dei clienti, l'implementazione dell'integrazione dei dati può migliorare le competenze della tua azienda.

In Appinventiv, il nostro team di professionisti di grande esperienza ti aiuterà a implementare il software di integrazione automatizzata dei dati per la tua azienda, occupandoti allo stesso tempo di tutte le sfide relative ai dati.

Con la nostra esperienza, puoi creare un'architettura di dati moderna per la tua azienda indipendentemente dal tipo, dal formato, dall'origine o dall'ubicazione dei dati.

Quindi, nel caso in cui desideri implementare soluzioni di analisi dei dati nella tua azienda, puoi consultare e assumere i nostri esperti. Risponderemo a tutte le tue esigenze!

Domande frequenti

D. Che cos'è l'integrazione dei dati in parole povere?

R. L'integrazione dei dati è il processo di consolidamento dei dati provenienti da origini disparate in un unico set di dati per una visualizzazione unificata.

D. Come viene utilizzata l'integrazione dei dati?

R. In un tipico processo di integrazione dei dati, una richiesta di dati viene inviata dal client al server principale. Il server master acquisisce quindi i dati richiesti da fonti interne ed esterne. I dati vengono estratti dalle origini e quindi consolidati in un'unica vista unificata. Questo viene restituito per l'uso da parte del cliente.

D. Perché l'integrazione dei dati è importante?

R. L'integrazione dei dati riunisce i dati provenienti da diversi sistemi e li rende più preziosi per la tua azienda. Aiuta i tuoi dipendenti a lavorare meglio insieme e a fare di più per i tuoi clienti.