Интеграция данных определяется как процесс объединения данных из различных источников в единое представление. Он начинается с приема необработанных данных и включает такие этапы, как очистка, преобразование данных и отображение ETL. Интеграция данных позволяет аналитическим инструментам создавать действенную бизнес-аналитику.
Решения для интеграции данных обычно включают такие элементы, как сеть источников данных и клиенты, получающие доступ к данным с главного сервера. Процесс состоит в том, что клиент отправляет запрос на главный сервер для получения данных. Затем главный сервер извлекает необходимые данные из внешних и внутренних источников. Данные извлекаются из источников с последующим накоплением их в единый связный набор данных. Эти данные передаются обратно клиенту для дальнейшего использования.
Вот несколько распространенных вариантов использования, в которых инструменты интеграции данных считаются ценными:
Упрощение бизнес-аналитики: Поскольку интеграция данных обеспечивает единое представление данных из многочисленных источников, это упрощает процессы анализа в бизнес-аналитике (BI). Предприятия могут легко понимать и визуализировать доступные наборы данных для получения полезной информации о текущем состоянии бизнеса. Интеграция данных позволяет аналитикам собирать больше информации для более точной оценки, не перегружаясь объемом данных.
Использование больших данных: озера данных могут быть довольно объемными и с ними очень сложно иметь дело. Например, такие компании, как Google и Facebook, обрабатывают непрерывный поток данных от миллиардов пользователей. Этот уровень потребления информации описывается как большие данные. По мере того, как на рынок выходит все больше предприятий, работающих с большими данными, компаниям становится доступно больше данных, которыми они могут воспользоваться. Это означает, что сложные усилия по интеграции данных являются неотъемлемой частью нескольких бизнес-организаций.
Создание озер данных и хранилищ данных: Инициативы по интеграции данных в основном используются крупными предприятиями для создания хранилищ данных, которые объединяют несколько источников данных в реляционную базу данных. Хранилища данных позволяют пользователям составлять отчеты, выполнять запросы, проводить анализ и извлекать данные в согласованном формате. Например, различные предприятия зависят от хранилищ данных, таких как AWS Redshift, Google BigQuery, Snowflake и Microsoft Azure, для создания бизнес-аналитики на основе своих данных.
Типы стратегий интеграции данных
Вот различные стратегии интеграции данных, которые могут быть реализованы в зависимости от потребностей бизнеса:
Интеграция на основе приложений: Это подход к интеграции, при котором программные приложения извлекают, размещают и интегрируют данные. В процессе интеграции программное обеспечение должно сделать данные из разных систем совместимыми друг с другом. Это позволяет передавать их из одного места в другое.
Интеграция с общим хранилищем: Интеграция с общим хранилищем — наиболее часто используемый подход к хранению в рамках интеграции данных. Дублирующиеся данные из исходного источника хранятся в интегрированной системе и дорабатываются для получения единого представления. Это основополагающий принцип, лежащий в основе традиционного решения для хранения данных.
Интеграция с единым доступом: Интеграция с единым доступом фокусируется на создании интерфейса, которыйобеспечивает согласованность данных при доступе из нескольких источников. Но данные остаются в исходном источнике. Этот метод может быть применен объектно-ориентированными системами управления базами данных для создания видимости единообразия между базами данных.
Интеграция данных промежуточного программного обеспечения: При таком подходе к интеграции приложение промежуточного программного обеспечения выступает в качестве посредника. Это нормализует данные и переносит их в основной пул данных. Поскольку устаревшим приложениям трудно работать с другими приложениями, на помощь приходит промежуточное программное обеспечение. Его можно использовать, когда система интеграции данных не может получить доступ к данным из одного или нескольких устаревших приложений самостоятельно.
Интеграция данных вручную: Здесь отдельный пользователь вручную собирает необходимые данные из нескольких источников, напрямую обращаясь к интерфейсам, с последующей очисткой и объединением их в одно хранилище данных для дальнейшего использования. Это может быть крайне непоследовательным и неэффективным для крупных предприятий. Этот процесс интеграции данных может оказаться жизнеспособным решением для небольших организаций с минимальными ресурсами данных.
Рекомендации по процессу интеграции данных
Вот рекомендации по процессу интеграции данных:
Определите источники данных для включения: вам нужно решить, какие источники данных включить, исходя из имеющегося бизнес-обоснования. IBM и другие традиционные мэйнфреймовые системы продолжают играть важную роль в деятельности большинства крупных предприятий и многих малых и средних компаний. Эти системы содержат основные данные о транзакциях, которые являются неотъемлемой частью большинства инициатив по интеграции данных. Компаниям также следует взглянуть на свои разрозненные программные системы и определить роль, которую данные из каждой из этих систем будут играть в достижении целей, изложенных в бизнес-обосновании.
Помните о конечной цели: Для достижения оптимальной производительности процесс интеграции данных должен начинаться с установления четкой цели проекта. Это связано с тем, что хорошо выполненные проекты интеграции данных могут дать ощутимые результаты.
Определение методов передачи данных: При определении способа передачи данных следует учитывать различные факторы. Важно учитывать как текущие, так и будущие объемы данных, чтобы отслеживать, будет ли пропускная способность конвейера данных достаточной для обработки трафика.
Введение в миграцию данных
Миграция данных определяется как процесс перемещения данных из одной системы в другую, который включает изменения в базе данных или приложении и хранилище. Существуют различные варианты использования миграции данных. Им может потребоваться создать новое хранилище данных, обновить базы данных, объединить новые данные из системы сбора или другого источника или перестроить всю систему. Вам также придется использовать миграцию данных при развертывании другой системы, которая работает рядом с существующими приложениями.
Типы стратегий миграции данных
Вот различные типы стратегий миграции данных, которые можно использовать в зависимости от различных потребностей бизнеса:
Поэтапная миграция: Стратегия поэтапной миграции данных поэтапно завершает процесс миграции данных. Во время внедрения новая и старая системы работают параллельно. Это устраняет любые операционные перебои или время простоя. Процессы, которые выполняются в режиме реального времени, могут обеспечивать непрерывную миграцию данных. Реализация может быть довольно сложной, но если все сделано правильно, это помогает снизить риски.
Миграция большого взрыва: В этом процессе полная передача завершается в течение ограниченного периода времени. В действующих системах происходят простои, пока данные проходят ETL-обработку и переходят в новую базу данных. Это ограничено тем фактом, что все это происходит в рамках одноразового коробочного события. Следовательно, для ее завершения требуется относительно мало времени. Поскольку бизнес работает с одним из своих ресурсов в автономном режиме, нагрузка может быть значительной и существует риск нарушения реализации.
Рекомендации по процессу миграции данных
Вот рекомендации по процессу миграции данных:
Соблюдение стратегии: Часто менеджеры по обработке данных составляют план, а затем отказываются от него, когда процесс идет слишком гладко или когда дела идут неважно. Процесс миграции данных временами может быть неприятным и сложным, поэтому вам нужно подготовиться к этой реальности, а затем придерживаться плана.
Резервное копирование данных перед выполнением: если что-то пойдет не так во время реализации, вы не можете позволить себе потерять данные. Поэтому вам необходимо убедиться, что существуют резервные ресурсы и что они были протестированы, прежде чем двигаться дальше.
Обширное тестирование: На этапах проектирования и планирования, а также на протяжении всего обслуживания и внедрения вам необходимо протестировать миграцию данных, чтобы убедиться, что вы в конечном итоге достигнете желаемого результата.
Интеграция данных против миграции данных
Существуют различные различия между интеграцией данных и миграцией данных. Во-первых, интеграция данных из внешних источников является необходимым условием для анализа данных. Это связано с тем, что организации пытаются предоставить своим клиентам обзор на 360 градусов. С другой стороны, миграция данных — это процесс, который выполняется при появлении носителей данных или новых систем. Он также используется, когда предприятиям необходимо переместить свои существующие ресурсы в другую среду. Миграция данных — это одноразовый процесс при внедрении нового приложения, в то время как интеграция данных — это непрерывный процесс, обеспечивающий повседневную работу бизнеса.
Заключение
В этом блоге рассказывается о различиях между интеграцией данных и миграцией данных. В нем также дается краткий обзор интеграции данных и миграции данных, который включает их преимущества, варианты использования и лучшие практики, прежде чем углубляться в различия между ними.
Если вы ищете инструмент миграции данных, соответствующий требованиям вашего бизнеса, Hevo может стать решением проблемы. Полностью управляемая платформа конвейера данных без кода, такая как Hevo Data, помогает вам легко интегрировать данные из более 100 источников данных (включая более 30 бесплатных источников данных) в выбранное вами место назначения в режиме реального времени. Hevo с минимальной кривой обучения может быть настроен всего за несколько минут, что позволяет пользователям загружать данные без ущерба для производительности. Его сильная интеграция с многочисленными источниками позволяет пользователям плавно вводить данные различных типов без необходимости кодировать ни одной строки.