Die Integration von Big Data verstehen

Das Thema der Datenintegration gibt es schon ewig. Bevor wir Technologie zur verwalten einsetzten, haben wir Daten auf manuelle Weise integriert. Damals ging es darum, einfache Datenstrukturen wie Kundendaten mit Einkaufsdaten zu integrieren. Mit dem Fortschritt der Branche sind wir von der Verwaltung flacher Datendateien und Integrationen zur Verwendung von Anwendungen übergegangen und haben Datenbanken und Data-Warehouses geschaffen, die die Datenintegration automatisieren. Die frühen Datenquellen waren im Vergleich zu heute, wo die Informationstechnologie fast alles unterstützt, was wir tun, nur wenige. Daten sind überall und werden in vielen Formaten erfasst. Die Verwaltung von Daten ist heute keine kleine Aufgabe mehr, sondern eine viel größere, die jedes Jahr exponentiell zunimmt.

Was ist Big Data Integration?

Datenintegration ist heute in allen Unternehmen gang und gäbe. Daten müssen geschützt, verwaltet, umgewandelt, nutzbar und flexibel sein. Daten unterstützen alles, was wir persönlich tun, und unterstützen die Fähigkeit von Unternehmen, uns Produkte und Dienstleistungen zu liefern.

Bei der Integration von Big data geht es darum, Menschen, Prozesse, Lieferanten und Technologien gemeinsam zu nutzen, um Daten aus unterschiedlichen Quellen abzurufen, abzugleichen und besser für die Entscheidungsfindung zu verwenden. Big data zeichnet sich durch die folgenden Merkmale aus: Volumen, Geschwindigkeit, Wahrhaftigkeit, Variabilität, Wert und Visualisierung.

• Umfang - Unterscheidet big data von herkömmlichen strukturierten Daten, die von relationalen Datenbanksystemen verwaltet werden. Die Anzahl der Datenquellen ist viel höher als beim herkömmlichen Ansatz zur Verwaltung von Dateneingaben.
• Velocity - Die Datenquelle erhöht die Geschwindigkeit der Datenerzeugung. Die Datenerzeugung erfolgt aus so vielen Quellen in verschiedenen Formaten und unformatierten Strukturen.
• Wahrhaftigkeit - Zuverlässigkeit der Daten, nicht alle Daten haben einen Wert, Herausforderungen der Datenqualität.
• Variabilität - Daten sind inkonsistent und müssen aus verschiedenen Quellen verwaltet werden.
• Wert - Daten müssen für die Verarbeitung einen Wert haben; nicht alle Daten haben einen Wert.
• Visualisierung - Daten müssen aussagekräftig sein und vom Verbraucher verstanden werden.

Die Integration von big data muss jeden Dienst in Ihrem Unternehmen unterstützen. Ihr Unternehmen sollte als leistungsfähiges Team arbeiten, das Daten, Informationen und Wissen austauscht, um die Service- und Produktentscheidungen Ihrer Kunden zu unterstützen.

Prozess der Integration Big Data

Die Integration und Verarbeitung von Big data ist für alle gesammelten Daten entscheidend. Die Daten müssen einen Wert haben, um das Endergebnis für die Nutzung der Daten zu unterstützen. Da so viele Daten aus so vielen Quellen gesammelt werden, verlassen sich viele Unternehmen auf big data , -Analysten und -Ingenieure, die Algorithmen und andere Methoden einsetzen, um aus den empfangenen und verarbeiteten Daten einen Wert zu schaffen.

Die Verarbeitung von big data muss mit den Standards der Unternehmensführung übereinstimmen. Sicherstellung der Risikominderung bei Entscheidungen, die mit den Daten getroffen werden. Unterstützung des organisatorischen Wachstums und der Befähigung. Kosten zu reduzieren oder einzudämmen. Verbesserung der betrieblichen Effizienz und der Entscheidungsunterstützung.

Der grundlegende Prozess ist folgender;

• Extrahieren Sie Daten aus verschiedenen Quellen.
• Daten in geeigneter Weise speichern.
• Transformieren und integrieren Sie Daten mit Analysen.
• Daten orchestrieren und verwenden/laden.

Das automatisierte Orchestrieren und Laden von Daten in Anwendungen ist entscheidend für den Erfolg. Eine Technologie, die keine Benutzerfreundlichkeit bietet, ist schwerfällig und behindert die Fähigkeit des Unternehmens, big data effektiv zu nutzen.

Herausforderungen der Integration von Big Data

Daten sind ständig im Wandel. Trends müssen verwaltet und auf ihre Integrität geprüft werden, um sicherzustellen, dass die empfangenen Daten zeitgemäß und für die Entscheidungsfindung innerhalb des Unternehmens wertvoll sind. Das ist nicht einfach. In der Tat kann die Integration von big data oft die größte Herausforderung sein. Andere Herausforderungen bei der Integration von Big data sind:

• Verwendung geeigneter Datenquellen zur Erstellung einer einzigen Quelle.
• Konsequente Nutzung und Verbesserung der Analytik zur Bereitstellung wertvoller Daten. Datenquellen nehmen zu, verändern sich.
• Erstellung und Pflege wertvoller Data Warehouses und Data Lakes aus den gesammelten Daten. Verbesserung der business intelligence.

Eine der größten Herausforderungen neben den genannten ist die Befähigung der Mitarbeiter, die Technologie zu nutzen. Unternehmen sollten nach Technologien Ausschau halten, die für die Benutzer im gesamten Unternehmen einfach zu bedienen sind, aber sie müssen auch sicherstellen, dass sie Datenmanagement wählen, die robust genug sind, um komplexe Anwendungsfälle kennenlernen . Produkte und Technologien, die nicht einfach zu bedienen sind, werden nicht effektiv und effizient zur Unterstützung von Geschäftsergebnissen eingesetzt.

Strategien der Integration von Big Data

Die Strategie zur Integration von Big Data muss Folgendes umfassen;

• Data governance - die Daten müssen kontrolliert werden und den Unternehmensstandards entsprechen.
• Verwaltung von Daten und Risikominderung bei der Speicherung von Daten.
• Sicherstellung angemessener Kontrollen für die Einhaltung der Datenvorschriften.
• Verwaltung der Datenqualität.
• Verwaltung der Datensicherheit.
• Verständnis für den Integrationsbedarf zwischen Werkzeugen, Verbrauchern und Datenquellen.
• Verständnis dafür, wie, warum, wo, wann und welche Entscheidungen zu treffen sind und wie sie mit Hilfe von Daten getroffen werden.

Big data und Funktionen müssen die breitere Datenstrategie unterstützen. Mit einer guten Datenstrategie können Sie dann die Taktiken und Technologien in Betracht ziehen, die eingesetzt werden sollen, und die Funktionen bestimmen, die zur Unterstützung und Verbesserung der datengestützten Entscheidungsfindung erforderlich sind.

Integration von Actian und Big Data

Actian Dataconnect ermöglicht Unternehmen die Integration ohne Grenzen. Unternehmen können alles, überall und jederzeit integrieren und eine dynamische Cloud für einfachen Zugriff erstellen. Automatisierte Workflows können schnell erstellt werden, um wechselnde Geschäftsanforderungen zu unterstützen und den Zeitaufwand und das Risiko manueller Prozesse zu reduzieren. Die Integration ist nahtlos und ermöglicht eine dynamische Datennutzung zur Unterstützung aller Unternehmensanforderungen. Geschäftsanwender, Integrationsspezialisten, SaaS-Administratoren und andere können die Vorteile der big data Management- und Funktionen von Actian voll ausschöpfen.

Über Traci Curran

Traci Curran ist als Director of Product Marketing bei Actian tätig und konzentriert sich auf die Actian Data Platform. Mit mehr als 20 Jahren Erfahrung im Technologiemarketing war Traci Curran zuvor in leitenden Marketingpositionen bei CloudBolt Software, Racemi (von der DXC Corporation übernommen) sowie bei einigen der innovativsten Startups der Welt tätig. Tracis Leidenschaft ist es, Kunden dabei zu helfen, zu verstehen, wie sie Innovationen beschleunigen und Wettbewerbsvorteile erzielen können, indem sie die digitale Transformation und Cloud nutzen.