Vad är modern dataintegration?

För tjugo år sedan bestod dataintegration av att transformera och flytta data från lokala datakällor som affärsapplikationer till lokala datalager, mestadels i stora partier, genom högkonfigurerade dataintegrationssystem. Dessa ETL-pipelines (Extract, Transform, Load) var vanligtvis schemalagda utanför kontorstid så att data var tillgänglig för analys och rapportering nästa dag.

Inte särskilt mycket har förändrats i den meningen att data fortfarande behöver omvandlas och flyttas mellan system för att tillgodose affärsnytta. Men idag finns det exponentiellt fler datakällor, nästan oändliga datavolymer, efterfrågan av realtidsdata, maskininläringsgsalgoritmer som behöver fyllas på och kontinuerlig uppdatering av kunddata. Enbart batchbearbetning kan inte hålla jämna steg med det omedelbara behovet av datainsikter, vilket understryker behovet av data i realtid.

Modern dataintegration inkluderar de dataintegrationsverktyg, arkitektur och stilar som krävs för att effektivt bearbeta data i dagens snabba, datadrivna ekonomi. I den här bloggen kommer vi diskutera de dataintegrationsverktyg som datadrivna organisationer behöver för att leverera den typ av värde som kommer att driva framgången för företag. Mer specifikt kommer vi fokusera på behovet av ett verktyg för snabb inmatning och hur detta nyaste tillägg till den moderna dataintegrationsstacken möjliggör fler användare och levererar mer värde till organisationen.

Dataintegration i molnet

Molndatalager 

Ett molndatalager är centralt  och är ett arkiv för datainsamling och analys för all dataintegrationsaktivitet. Molndatalager, som Snowflake, Redshift, Databricks och andra, kan vara värd för data av alla typer och storlekar, strukturerad eller ostrukturerad. Deras inneboende elasticitet gör dem idealiska för extremt stora och kontinuerligt växande datamängder. En utökad fördel med molndatalagret är att den exponerar ELT:s möjligheter – utnyttjar datorkraften i molndatalagret för att omvandla data på plats.

Dataintegration och datahanteringsplattform

Dataintegrations- och datahanteringsplattformen har varit kärnan i IT-organisationer i decennier och är avgörande för alla företag som behöver få tillgång till sin data. Dessa plattformar gör det möjligt för högutbildade, tekniska användare att ansluta dataslutpunkter, extrahera, transformera och berika data och hantera processer och pipelines för datarörelse. Dataintegration och datahanteringsplattformar kan enkelt hantera stora datamängder och är därför avgörande för alla organisationers big data-initiativ. En modern plattform för dataintegration och datahantering bör helst vara molnbaserad, ge inbyggd anslutning till många moderna och populära datakällor, både on-premises och i molnet, och bör vara skalbar för att matcha eller överträffa prestandakapacitet till systemen som ansluts. .

API- och API-hanteringsfunktioner

API- och API-hantering möjliggör automatisering av händelsebaserad datadelning mellan applikationer, både internt och externt. Med korrekt API-hantering kan organisationer optimera dataleverans i realtid för effektiv applikationsintegration och effektivisera datadelning för att säkerställa att alla anslutna system har de mest relevanta och uppdaterade data för fullständighet och exakthet. Ett modernt API-hanteringsverktyg bör överensstämma med industrigodkända standarder för API-design, tillhandahålla en portal för enkel upptäckt av tillgängliga API:er och säkert hantera API-åtkomst, versionskontroll och dataleverans.

Verktyg för snabb inmatning

Verktyg för snabb inmatning är det senaste tillägget till den moderna dataintegration stacken och syftar till att leverera omedelbar ROI för både tekniska och icke-tekniska användare. Dessa verktyg är designade för enkel användning och överkomliga priser och gör det möjligt för företag av alla storlekar att utnyttja molnets fulla fördelar genom en helt hanterad tjänst som kräver liten eller ingen utveckling eller kodning. I den moderna dataintegrations stacken bör ett verktyg för snabb inmatning ge enkel anslutning till populära datakällor, enkel åtkomst till molndatalager, överkomliga prisalternativ och enkel insyn i datavolymer.

Leverera dataintegration till massorna

För inte så länge sedan var dataintegration något bara för storskaliga organisationer att bearbeta företagsdata från många olika källor till en enhetlig vy. Till och med leverantörer av dataintegration fokuserade sin verksamhet på dessa, den största av organisationer, genom att märka sina produkter ”Enterprise Data Integration”-plattformar. Men kostnaden för dessa dataintegrationslösningar och bredden och djupet av funktionalitet de tillhandahåller, begränsade avkastningen på investeringen för mindre organisationer och företag som inte kunde utnyttja plattformens fulla kapacitet, eller helt enkelt inte ha råd med plattformen helt och hållet.

Idag måste dock varje företag, oavsett storlek, kunna hantera data för att överleva. Moderna organisationer, stora som små, utnyttjar molnet för att effektivt vara värd för affärsapplikationer (som Workday, Salesforce, Marketo och till och med Shopify, HubSpot och BambooHR) och behöver effektiva sätt att extrahera affärsintelligens som kommer att leda till verksamhetens tillväxt.

Verktyg för snabb inmatning gör integration tillgänglig för massorna. Storföretagen kan komplettera en mycket större dataintegrationsplattform med en självbetjäningskapacitet som möjliggör all persona och levererar snabbare datainsikter till företagsledare. För mindre organisationer gör ett verktyg för snabb inmatning dataintegration möjlig med enkelhet och prisvärdhet som bättre anpassar sig till fördelarna med molnet. I båda fallen ger snabbintagsverktyg värde, låser upp datapotential och revolutionerar dataintegrationsekonomin.

Läs även: Bygg en framgångsrik strategi för datamigrering

Datareplikering

Datareplikering är en enkelriktad kopia av data varifrån den genereras – till exempel ett operativt kassasystem eller CRM-system – till där den kan analyseras för planering, prognoser och insikter.

Det finns olika typer av datareplikering:

Full tabellreplikering – Denna typ av datareplikering kopierar data från en källtabell till destinationen i sin helhet. Vanligtvis måste scheman mellan dessa relationsdatabaser också hållas synkroniserade i en heltabells replikeringsmetod. Denna metod kan vara tidskrävande och kräva betydande nätverksbandbredd.

Inkrementell replikering – Ibland kallad Change Data Capture, denna typ av datareplikering är vanligtvis nyckel- eller loggbaserad. Den identifierar ändringar i källsystemen och sprider endast dessa ändringar till destinationen.

Ett verktyg för snabb inmatning är idealiskt för denna typ av dataintegration eftersom det finns lite eller inget krav på datatransformation när data flyttas. Här får affärsanalytiker tillgång till datan när och var de behöver det, utan att IT-avdelningar blir en flaskhals varje gång en ny datakälla läggs till. Detta gör det inte bara möjligt för analytiker att komma åt viktiga datauppsättningar på ett tidskritiskt sätt, utan det frigör också IT-avdelningar att fokusera på mycket större integrationsinsatser för organisationens långsiktiga framgång.

Datamigrering

Datamigrering är processen att flytta data från ett datalager, såsom en datasjö eller datalager. Vanligtvis är datamigreringar en del av en större organisatorisk ansträngning för att flytta data från lokala datakällor (som Oracle, Teradata eller SAP) till molnbaserade datalager som Snowflake, Redshift, Databricks och andra. Men allt oftare migreras data mellan molndatalager – vilket gör det möjligt för organisationer att dra fördel av kostnadsbesparingar mellan konkurrerande molnplattformar eller till och med använda en strategi för en multi-cloud-strategi.

Ett verktyg för snabb inmatning är idealiskt för denna typ av dataintegration eftersom hastigheten är avgörande. Det finns inget behov av att bygga, testa och distribuera komplexa ETL-datapipelines. Välj helt enkelt från listan med förkonfigurerade anslutningar för datakällor och målsystem som molndatalager och låt data flöda utan hinder. Som en hanterad tjänst kommer SaaS-leverantören också att säkerställa att processen skalas på lämpligt sätt för optimal prestanda för att ge minimal stilleståndstid och maximal datatillgänglighet.

Dataanalys

Organisationer har analyserat data i årtionden och utnyttjat ETL-datapipelines för att adressera datakvalitet och komplex SQL-kodning för att uppnå datainsikter. Men i takt med att datavolymerna ökar, ökar också efterfrågan på snabbare analys. Affärsanalytiker kan inte längre vänta timmar, än mindre dagar för att få den data de behöver för att fatta viktiga beslut. Verktyg för snabb inmatning möjliggör inte bara frekvent och snabb överföring av data från olika källor och applikationer till molndatalager och datasjöar, deras enkelhet och användarvänlighet gör det möjligt för alla personer inom en organisation att få tillgång till den data de behöver, när och var de behöver det.

Värdet av moderna dataintegrationsverktyg

Moderna dataintegrationsprocesser definieras inte längre av en “gör-allt-i-en-plattform” designad för de mest erfarna ETL-specialisterna. En ny trend har dykt upp. En där självbetjäning gör det möjligt för dataägare, oavsett teknisk förmåga, att komma åt den data de behöver, när och var de behöver den. 

Ett verktyg för snabb datainmatning:

• Möjliggör självbetjäning för både tekniska och icke-tekniska dataägare.
• Bryter ner datasilos och ger snabbare tillgång till data för analys.
• Förenklar modernisering i molnet med förbyggda datapipelines.
• Levererar en prisvärd lösning för organisationer av alla storlekar för att driva dagens integrationsinitiativ.
• Ett verktyg för snabb datainmatning är avgörande för framgången för företag idag och bör läggas till i varje organisations moderna dataintegrationsverktygslåda.