Что такое интеграция данных?
Интеграция данных – это процесс обеспечения согласованного доступа и доставки для данных любого типа на предприятии. Все отделы в организации собирают большие объемы данных, имеющие различные структуры, форматы и функции. Интеграция данных включает в себя архитектурные методы, инструменты и практики, которые позволяют объединить разрозненные данные для выполнения анализа. В результате организации получают комплексное представление своих данных для извлечения ценной бизнес-аналитики.
Почему интеграция данных настолько важна?
Обычно в современных организациях есть множество инструментов, технологий и сервисов, которые собирают и хранят данные. Фрагментация данных становится причиной разрозненности и проблем с доступом.
Например, приложению для бизнес-аналитики требуются маркетинговые и финансовые данные для улучшения рекламных стратегий. Однако эти наборы данных хранятся в разных форматах. Поэтому нужна внешняя система, которая очистит, отфильтрует наборы данных и переведет их в нужный формат перед проведением анализа. Кроме того, инженеры по обработке данных могут выполнять определенные задачи обработки вручную, что приводит к дальнейшим задержкам. Несмотря на эти усилия, приложение может пропустить критически важный набор данных, потому что аналитическое подразделение не знало о его существовании.
Интеграция данных призвана решить эти проблемы с использованием различных методов обеспечения стабильности доступа. Например, все аналитики данных и приложения для бизнес-аналитики используют единую, унифицированную платформу для доступа к разрозненным данным из различных бизнес-процессов. Ниже перечислены некоторые преимущества интеграции данных.
- Повышение эффективности управления данными и увеличение коэффициента использования
- Повышение качества и целостности данных
- Ускорение получения ценной аналитической информации, основанной на точных и релевантных данных.
Каковы варианты использования интеграции данных?
Компании применяют решения по интеграции данных для нескольких примеров использования. Ниже мы рассмотрим этот вопрос подробнее.
Машинное обучение
Машинное обучение – это обучение программного обеспечения для искусственного интеллекта (ИИ) на основе большого объема точных данных. Данные в процессе интеграции извлекаются в централизованное местоположение и преобразуются в форматы, поддерживающие машинное обучение. Например, Mortar Data предоставляет компаниям современные технологии обработки данных для обучения моделей машинного обучения с использованием консолидации данных в Amazon RedShift.
Прогнозная аналитика
Прогнозная аналитика – это подход, заключающийся в прогнозировании отдельной тенденции с использованием новейших исторических данных. Например, компании используют прогнозную аналитику для составления расписаний обслуживания оборудования до того, как случится сбой. Они анализируют исторические эксплуатационные данные для выявления аномальных тенденций и принятия мер по их устранению.
Миграция в облако
Компании используют технологии интеграции данных для беспрепятственного перехода к использованию облачных технологий. Перенос всех устаревших баз данных в облако – это сложный процесс, который может стать причиной прерывания экономической деятельности. Вместо этого компании используют стратегии интеграции данных, такие как интеграция промежуточного программного обеспечения, чтобы обеспечить постепенный перенос данных в облачное хранилище и гарантировать непрерывность деятельности.
Каков принцип работы интеграции данных?
Интеграция данных – это сложная отрасль, в которой используются различные инструменты и решения, применяющие различные подходы к решению проблемы. В прошлом решения были сконцентрированы на физическом хранилище данных. Данные физически преобразовывались и перемещались в центральный репозиторий в унифицированном формате. Со временем были разработаны виртуальные решения. Центральная система предоставляла унифицированное представление всех данных, не изменяя базовые физические данные. В недавнее время внимание переместилось на федеративные решения, такие как сетки данных. Каждое бизнес-подразделение управляет своими данными независимо от других, но предоставляет их в формате, утвержденном на центральном уровне.
В решениях по интеграции данных на рынке также применяются различные подходы. Вы найдете некоторые инструменты, в которых используются новые подходы для повышения эффективности традиционных технологий. К сожалению, сложившаяся фрагментация решений на рынке привела к фрагментации подходов на крупных предприятиях. В различных подразделениях для выполнения специфических требований используются различные инструменты. Обычно крупные организации содержат как устаревшие, так и современные системы интеграции данных, что приводит к наложению и избыточности данных.
Какие подходы используются для интеграции данных?
Архитекторы данных используют для интеграции данных следующие подходы.
Консолидация данных
В процессе консолидации данных используются инструменты для извлечения, очищения и хранения физических данных в конечном хранилище. Этот процесс устраняет разрозненность данных и сокращает затраты на инфраструктуру. Существует два основных типа инструментов для консолидации данных.
ETL
Аббревиатура ETL расшифровывается как «extract, transform and load» и означает извлечение, преобразование и загрузку данных. Сначала в процессе ETL выполняется извлечение данных из различных источников. Затем производится преобразование данных в соответствии с бизнес-правилами, форматами и соглашениями. Например, инструмент для ETL может перевести все значения по транзакциям в доллары США, даже если продажи осуществлялись в другой валюте. В итоге преобразованные данные загружаются в целевую систему, например хранилище данных.
ELT
Аббревиатура ELT расшифровывается как «extract, load and transform» и означает извлечение, загрузку и преобразование данных. Этот процесс подобен ETL, но в ELT два последних шага обработки данных меняются местами. Все данные загружаются в неструктурированную систему данных, например озеро баз данных, и преобразуются только по требованию. ELT пользуется преимуществами эффективности облачных вычислений и масштабируемости облака, чтобы обеспечить интеграцию в режиме реального времени.
Репликация данных
В процессе репликации данных (также называемого распространением данных) вместо физического перемещения данных из одной системы в другую производится их дублирование. Эта технология эффективна для малых и средних предприятий, у которых не особо много источников данных. Например, предприятие, занимающееся розничной продажей оборудования могло бы использовать репликацию корпоративных данных для копирования определенных таблиц из базы данных склада в базу данных продаж.
Виртуализация данных
При виртуализации данных они не перемещаются из одной системы в другую. Вместо этого создается единое виртуальное представление, в котором интегрированы все источники данных. При виртуализации данных не производится их передача между базами данных в системах хранения. Вместо этого после получения запроса панель управления заполняется данными из нескольких источников.
Федерация данных
Федерация данных подразумевает создание виртуальной базы данных на основе нескольких источников данных. Она работает подобно виртуализации данных, но при федерации не производится интегрирование источников данных. Вместо этого после получения запроса система извлекает данные из соответствующих источников и упорядочивает их согласно стандартной модели данных в режиме реального времени.
В чем разница между интеграцией данных и интеграцией приложений?
Интеграция приложений – это процесс, который позволяет двум или более программным приложениям взаимодействовать друг с другом. Это предполагает создание общей коммуникационной структуры или API, которая позволяет одному приложению получать доступ к функциям другого приложения. API – это программа-посредник, которая позволяет программам общаться друг с другом.
Интеграция приложений расширяет возможности существующей программы путем ее интеграции с другой программой. Например, вы можете интегрировать автоответчик электронной почты с приложением для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). Между тем интеграция данных извлекает, объединяет и загружает все данные о клиентах из многочисленных систем-источников в облачное хранилище данных.
Как AWS помогает в интеграции данных?
Аналитика в AWS предоставляет всю инфраструктуру, необходимую для сложных решений по интеграции данных. Мы предоставляем самый широкий выбор аналитических сервисов для создания специализированных приложений интеграции данных с наилучшей производительностью, масштабируемостью и минимальными затратами.
Если говорить о готовом решении, то AWS Glue – это инструмент интеграции данных, который позволяет компаниям извлекать, очищать и консолидировать данные в масштабе. Он позволяет архитекторам данных интегрировать данные с помощью различных методов, таких как извлечение, преобразование и загрузка (ETL); извлечение, загрузка и преобразование (ELT); пакетная обработка и потоковая передача.
- Каталог данных AWS Glue позволяет специалистам по исследованию данных эффективно запрашивать данные и наблюдать за тем, как они изменяются со временем
- AWS Glue DataBrew предлагает визуальный интерфейс, позволяющий аналитикам данных преобразовывать данные без написания кода
- Функция обнаружения конфиденциальных данных AWS Glue автоматически идентифицирует, обрабатывает и маскирует конфиденциальные данные
- AWS Glue DevOps позволяет разработчикам более последовательно отслеживать, тестировать и развертывать задания по интеграции данных
Начните работу с интеграцией данных на AWS, зарегистрировав аккаунт AWS уже сегодня.
Интеграция данных: дальнейшие шаги
Получите мгновенный доступ к уровню бесплатного пользования AWS.
