Что такое интеграция данных и почему это важно для вашего бизнеса?

Каждый бизнес генерирует тонны данных каждый день. Типичный бизнес использует несколько локальных систем и сотни приложений для хранения корпоративных данных. Таким образом, данные являются одним из наиболее важных компонентов, благодаря которым процветает современный бизнес.

Теперь, когда предприятия производят огромные объемы данных каждую секунду, эти данные бесполезны, если они не управляются и не интегрируются должным образом. Тонны данных могут накапливаться и в конечном итоге стать неуправляемыми. И здесь в игру вступает интеграция данных.

Этот процесс стал одним из основных компонентов общего процесса управления данными. В связи с растущей потребностью в оперативном обмене существующими данными предприятия все чаще используют интеграцию данных.

Процессы интеграции данных обычно включают несколько общих элементов, включая главный сервер, сеть источников данных и пользователей, получающих доступ к данным с главного сервера. Работа с этим единым набором данных позволяет компаниям принимать более обоснованные решения, повышать качество обслуживания клиентов и координировать работу отделов для более эффективной совместной работы.

Итак, без лишних слов, давайте разберемся с концепцией интеграции данных и с тем, почему это следующее важное событие для предприятий.

Что такое интеграция данных?

Интеграция данных — это процесс объединения данных из разных источников в единое и унифицированное представление. Интеграция начинается с процесса приема и использует подход ETL, который извлекает, преобразует и загружает данные из разных источников в единое представление. Интеграция данных в конечном счете позволяет аналитическим инструментам создавать действенную и эффективную бизнес-аналитику .

Например, интеграция данных о клиентах включает в себя извлечение информации о каждом клиенте из разрозненных бизнес-систем, таких как продажи, маркетинг и бухгалтерия, которая затем объединяется в единое представление о клиенте для использования в отчетах, анализе и обслуживании клиентов.

Интеграция данных может консолидировать все виды данных — структурированные, неструктурированные, пакетные и потоковые — для решения любых задач — от базовых запросов к базам данных инвентаризации до сложной прогнозной аналитики .

Теперь, когда мы знаем, что такое интеграция данных , давайте рассмотрим преимущества использования интеграции данных в вашем бизнесе.

Почему важна интеграция данных?

Спрос на интеграцию больших данных постоянно растет.

Как сообщает Global News Wire , рынок интеграции данных, по оценкам, достигнет 19,6 млрд долларов США к 2026 году с 11,6 млрд долларов США в 2021 году, увеличившись в среднем на 11%.

Независимо от того, хочет ли организация объединить базы данных между партнерами или правительственное ведомство хочет устранить хранилища данных между ведомствами, системы интеграции данных могут сыграть важную роль в смягчении утомительных методов манипулирования данными.

Итак, в этой заметке, вот несколько преимуществ использования решений для интеграции данных для вашего бизнеса.

1. Повышает эффективность и экономит время. Когда компания интегрирует такие методы, как интеграция данных, в свои бизнес-процессы, это значительно сокращает время, необходимое для подготовки и анализа этих данных. Автоматизация унифицированных представлений также устраняет необходимость сбора данных вручную.

Время, сэкономленное на этих задачах, можно использовать для анализа и выполнения, чтобы сделать организацию более продуктивной и конкурентоспособной.

2. Сокращает количество ошибок. Когда дело доходит до ресурсов данных компании, необходимо следить за многими факторами. Чтобы собрать данные вручную, сотрудники должны знать каждое местоположение и учетную запись, которые они могут захотеть изучить. Кроме того, они должны установить все необходимое программное обеспечение, прежде чем они даже начнут обеспечивать точность и полноту своих наборов данных. В случае, если репозиторий данных добавлен, а этот сотрудник не знает, у него будет неполный набор данных.

При наличии интеграции данных ваши сотрудники получают доступ к наиболее точным данным в режиме реального времени, когда это необходимо. Это также сокращает утомительную ручную работу и манипулирование данными, тем самым сводя к минимуму количество ошибок.

3. Помогает принимать более взвешенные бизнес-решения: интеграция данных обеспечивает прозрачность бизнес-процессов внутри предприятия. Системы интеграции данных позволяют гибко использовать данные в различных внутренних системах любым удобным для бизнеса способом. Это позволяет им четко понимать данные. Поэтому любое решение, касающееся бизнес-процессов, может быть принято быстро и разумно.

4. Улучшает сотрудничество: Сотрудникам в каждом отделе, а иногда и в разных местах, необходим доступ к данным компании для бизнес-проектов. Кроме того, сотрудники почти каждого отдела совершенствуют и генерируют данные, которые нужны остальному бизнесу.

Интегрируя данные, каждый может получить доступ к единому представлению данных всей организации. Это улучшает сотрудничество и унификацию в рамках всей организации.

5. Предоставляет более ценные данные. Процесс интеграции данных со временем повышает ценность бизнес-данных. По мере того, как данные интегрируются в систему централизованного хранилища, выявляются проблемы с качеством и вносятся улучшения, в результате чего данные становятся более точными, что является основой для анализа качества.

Методы, используемые для интеграции данных

Потребность в интеграции больших данных возникает, когда данные поступают как из внешних, так и из внутренних источников. Это достигается с помощью различных типов методов интеграции данных, в зависимости от сложности, несоответствия и объема источников данных.

Давайте рассмотрим различные типы методов интеграции данных один за другим и посмотрим, как они могут помочь улучшить процессы бизнес-аналитики.

1. Консолидация данных. Консолидация данных объединяет данные из разных источников для создания централизованного хранилища данных. Затем этот централизованный репозиторий используется для различных целей, таких как анализ данных и составление отчетов.

Ключевым фактором, отличающим консолидацию данных от других методов интеграции данных, является задержка данных. Задержка данных определяется как общее время, необходимое для извлечения данных из разных источников для их передачи в хранилище данных.

Более короткий период задержки означает, что более свежие данные доступны для бизнес-аналитики и анализа в хранилище данных.

В зависимости от технологий, используемых для интеграции данных, и потребностей вашего бизнеса эта задержка может варьироваться от нескольких секунд до часов и даже больше. Однако с развитием технологий обработки данных появилась возможность консолидировать данные и передавать изменения в место назначения почти в режиме реального времени или в режиме реального времени.

2. Распространение данных. Распространение данных использует приложения для копирования данных из одного места в другое на основе событий. Для распространения данных можно использовать репликацию корпоративных данных (EDR) и интеграцию корпоративных приложений (EAI).

В то время как EDR чаще используется для передачи данных между двумя базами данных, EAI обеспечивает связь для таких целей, как обработка бизнес-транзакций между двумя системами.

3. Объединение данных. Этот метод создает виртуальную базу данных, объединяющую данные из различных источников. Затем пользователи используют виртуальную базу данных как единый источник достоверных данных для всех данных в организации.

В этом методе абстракция данных выполняется для создания единого пользовательского интерфейса для поиска и доступа к данным. В результате всякий раз, когда приложение или пользователь запрашивает виртуальную базу данных, запрос отправляется в соответствующий базовый источник данных.

Другими словами, данные предоставляются по требованию в объединении данных.

4. Хранилище данных. Этот тип интеграции данных предполагает использование общей области хранения для очистки, форматирования и хранения данных. В этом методе данные из всех приложений в организации копируются в хранилище данных . Отсюда его могут запросить аналитики данных.

Запрос данных в хранилище вместо исходных приложений означает, что аналитикам не нужно беспокоиться о влиянии на производительность приложения или программного обеспечения.

Кроме того, аналитики данных могут просматривать все данные в централизованном едином месте, что означает, что они могут проверять точность и согласованность данных.

5. Интеграция данных промежуточного программного обеспечения. Интеграция данных промежуточного программного обеспечения включает использование приложения промежуточного программного обеспечения между исходными системами и центральным хранилищем данных. Промежуточное ПО помогает проверять данные перед их отправкой в ​​репозиторий, который может быть облачным хранилищем данных или базой данных.

[Также читайте: Полное руководство по науке о данных и аналитике для бизнеса ]

Интеграция данных использует кейсы в реальном мире

Интеграция данных — это первый шаг к раскрытию их истинного потенциала. Когда компании имеют всю свою информацию в одном месте, становится возможным найти в ней наиболее точную и важную информацию.

Программное обеспечение для интеграции данных в настоящее время используется в большинстве отраслей, в основном в здравоохранении, телекоммуникациях и розничной торговле. Эти отрасли внедряют методы интеграции данных для улучшения своих бизнес-процессов, и это дает им конкурентное преимущество.

Вот несколько реальных примеров использования интеграции данных, которые показывают, как этот метод может помочь предприятиям из разных секторов и отраслей.

1. Здравоохранение. Лечение пациентов требует максимальной осторожности и доступа к истории их лечения. Раньше данные о пациентах распределялись между системами, что в конечном итоге ставило под угрозу лечение. Однако с интеграцией данных больницы начали интегрировать как можно больше данных в единую всеобъемлющую запись. Это, в свою очередь, привело к улучшению результатов лечения пациентов, улучшению здоровья и благополучия и снижению затрат.

2. Розничная торговля: розничные торговцы ежедневно обрабатывают тонны данных. Таким образом, их отслеживание производительности полностью зависит от наличия всех соответствующих данных в одном месте. Интеграция данных позволяет ритейлерам беспрепятственно управлять продажами, запасами и другими важными показателями в различных торговых точках и каналах.

3. Финансы . Финансовая отрасль начала использовать интеграцию данных для предотвращения и обнаружения мошенничества, измерения кредитного риска, максимального увеличения возможностей перекрестных/дополнительных продаж и удержания ценных клиентов.

[Также читайте: Как машинное обучение помогает в обнаружении финансового мошенничества в финтех-индустрии ]

4. Маркетинг. Маркетинг — еще одна область, в которой интеграция данных стала важной. Он включает в себя отправку сообщений нужной аудитории в назначенное время. Если что-то не настроено точно, маркетинговые кампании могут пойти наперекосяк в кратчайшие сроки.

Управление информацией о тысячах или потенциально миллионах потребителей невозможно без надлежащих интеграционных каналов и инструментов для интеграции данных. Это может привести к неудачным кампаниям и потраченным впустую маркетинговым бюджетам. Интеграция данных — единственный способ поддерживать их в актуальном состоянии и систематизировать.

5. Телекоммуникации. Качественное обслуживание клиентов имеет решающее значение в телекоммуникациях, и для этого важна интеграция данных. Интеграция данных из различных источников обеспечивает полное представление о компании и отношениях с клиентами. Проблемы, ведущие к низкой удовлетворенности клиентов и большему количеству запросов на обслуживание клиентов, могут быть выявлены и исправлены.

Проблемы интеграции данных

Общие проблемы, с которыми сталкиваются группы управления данными при интеграции данных, включают унификацию несогласованных хранилищ данных, не отставание от растущих объемов данных и решение проблем с качеством данных. В организациях с глобальными операциями количество и распределенный характер систем, которые необходимо интегрировать, усложняют работу.

Объемы данных продолжают быстро расти, и эта тенденция будет только усиливаться по мере дальнейшего развития Интернета вещей и роста использования недорогих облачных сервисов хранения объектов.

Программное обеспечение для интеграции данных жизненно важно для реализации всего потенциала всех этих данных, но успешное управление и планирование необходимых работ по интеграции — сложный процесс.

Итак, вот несколько общих проблем , с которыми сталкиваются организации при создании своих интеграционных систем:

1. Сложность развертывания и использования . Начало работы с интеграцией данных может быть пугающей задачей. Это особенно актуально для крупных организаций с распределенными хранилищами данных и отсутствием единого источника достоверных данных. Предприятия, стремящиеся сделать данные доступными для всех, нуждаются в стратегии интеграции данных, которая обеспечивает управление данными и отвечает требованиям безопасности, делая процесс интеграции данных простым и масштабируемым.

2. Данные из новых источников. Новые системы генерируют различные типы данных, такие как данные в режиме реального времени или неструктурированные данные из разных источников, таких как видео, датчики и устройства IoT. Выяснение того, как быстро адаптировать инфраструктуру интеграции данных для удовлетворения требований интеграции всех этих данных, становится критически важным для вашего бизнеса. Но объем, скорость и новый формат данных ставят новые задачи.

3. Идти в ногу с интеграцией данных: ваша задача не будет завершена, как только система интеграции будет запущена и запущена. Для группы данных становится жизненно важным поддерживать усилия по интеграции данных на уровне лучших практик и в соответствии с последними требованиями организации и регулирующих органов.

4. Новые типы данных могут быть сложными: растет число типов данных, генерируемых различными системами, такими как устройства или датчики Интернета вещей. Важно иметь гибкую стратегию интеграции для интеграции этих новых и появляющихся типов данных. Затем вы можете воспользоваться информацией, которую вы можете получить из данных, поступающих из этих систем.

Как Appinventiv может помочь с интеграцией данных?

Преимущества использования интеграции данных внутри компании безграничны. От предоставления четкого представления о бизнес-тенденциях и производительности всех отделов до улучшения качества обслуживания клиентов — внедрение интеграции данных может повысить эффективность вашего бизнеса.

В Appinventiv наша опытная команда профессионалов поможет вам внедрить программное обеспечение для автоматизированной интеграции данных для вашего бизнеса, одновременно решая все ваши проблемы с данными.

Благодаря нашему опыту вы можете создать современную архитектуру данных для своего бизнеса независимо от типа данных, формата, происхождения или местоположения.

Итак, если вы хотите внедрить решения для анализа данных в свой бизнес, вы можете проконсультироваться и нанять наших специалистов. Мы покроем все ваши потребности!

Часто задаваемые вопросы

В. Что такое интеграция данных простыми словами?

A. Интеграция данных — это процесс объединения данных из разрозненных источников в единый набор данных для единого представления.

В. Как используется интеграция данных?

A. В типичном процессе интеграции данных клиент отправляет запрос на главный сервер для получения данных. Затем главный сервер получает необходимые данные как из внутренних, так и из внешних источников. Данные извлекаются из источников, а затем объединяются в единое унифицированное представление. Это подается обратно для использования клиентом.

В. Почему важна интеграция данных?

О. Интеграция данных объединяет данные из разных систем и делает их более ценными для вашего бизнеса. Это помогает вашим сотрудникам лучше работать вместе и делать больше для ваших клиентов.