Die Datenintegration führt mehrere unterschiedliche Datenquellen in einem einheitlichen Zieldatenlager zusammen, um die geschäftliche Entscheidungsfindung zu unterstützen. Zu den Komponenten einer Datenintegrationslösung gehören viele der folgenden Funktionen:
- Funktionen zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten aus mehreren Quelldatensätzen in Zieldata Warehouses.
- ELT-Technologie (Extract, Load and Transform) zur Umwandlung von Rohdaten in einem Data Warehouse
- Change Data Capture zur Erkennung von Änderungen in Quelldaten und zur Ermöglichung der Replikation auf Zieldatensätze.
- Automatisierung von Arbeitsabläufen.
- Job Scheduling für Datenflüsse.
- Datenreplikation zur Erstellung und Pflege synchronisierter Kopien von Daten.
- Funktionen zur Datendeduplizierung.
- Adapter für Geschäftsdatenformate, einschließlich EDI, JSON und ODBC.
- Integration von Streaming für Quellen wie Apache Kafka.
Wie funktioniert die Datenintegration?
Die Datenintegration bietet einen ganzheitlichen Ansatz, um Data Warehouses mit zuverlässigen Daten zu füllen. Sobald ein Unternehmen entschieden hat, welche Daten zur Unterstützung seiner Entscheidungsfindung benötigt werden, können Datenintegrationstools eingesetzt werden, um Rohdatenquellen zu identifizieren und diese Daten zu entladen, umzuwandeln, zu verschieben und in das Zieldatawarehouse hochzuladen. Dies geschieht auf systematische Weise, d. h. die Quellen werden katalogisiert, die Datenflüsse werden geplant und alle Ausnahmen werden behandelt.
Vorteile der Datenintegration
Zu den Vorteilen der Datenintegration gehören:
- Scalability und hohe Leistung, so dass mehr Daten schneller bereitgestellt werden können, um eine zeitnahe Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
- Datenprofilierungsfunktionen stellen sicher, dass das Unternehmen geeignete Mechanismen für den Datentyp, das Datenvolumen und die Kardinalität verwendet.
- Bei großen Datenmengen können die Datenumwandlungsvorgänge parallelisiert werden.
- Die Datenqualität kann bewertet und verwaltet werden.
- Es können Möglichkeiten zur Wiederverwendung von Daten ermittelt werden, um die Gesamtmenge der zu verschiebenden Daten zu verringern.
- Datenintegrationsdienste nutzen Echtzeit-Integrationstechniken, die die traditionellen ETL-Technologien ergänzen.
- Datenflüsse können zentral geplant werden
- Datenausnahmen können erkannt und behandelt werden, bevor sie sich negativ auf Geschäftsentscheidungen auswirken.
- Die Datennutzung kann katalogisiert werden, um den Datennachweis zu erbringen und regulatorische Anforderungen kennenlernen .
Ohne Datenintegration werden Daten zu im Silo, und die ausufernde Tabellenkalkulation schafft Verwirrung über die zuverlässigsten Daten und führt zu einer schlechten Entscheidungsfindung.
Warum ist es wichtig?
Wird die Datenqualität nicht gemanagt, kann dies zu minderwertigen Entscheidungen auf der Grundlage dieser Daten führen, was unbeabsichtigte Folgen für das Unternehmen hat. Ohne eine formelle Datenintegrationsinitiative arbeitet ein Unternehmen ohne eine gemeinsame Datenintegrationslösung und riskiert eine geringere Datenqualität und eine weniger sichere Entscheidungsfindung. Zu den betrieblichen Erwägungen gehören vergeudete Datenbewegungen, höhere Entwicklungszeiten und ein überwältigendes Datenmanagement bei der Verwaltung von Hunderten von Ad-hoc-Punkt-zu-Punkt-Integrationen.
Werkzeuge zur Datenintegration
Die Datenintegrations-Tools haben sich weiterentwickelt und unterstützen dieDeployment vor Ort und Cloud sowie die Hub-basierte Integration, bei der die Daten zentral bereitgestellt werden und die Verbraucher sie abonnieren. Es gibt viele Open-Source-Datenintegrationstools und Anbieter von Datenintegrationstools.
Die Actian DataConnect Integrationsplattform bietet eine leistungsstarke Eclipse-basierte IDE mit Hunderten von integrierten Konnektoren und einem universellen Adapter zur Erstellung benutzerdefinierter Schnittstellen. Zu den Stärken gehört die Möglichkeit, Datenflüsse verwalten , einschließlich Skripte, die für Datenintegrationstools anderer Anbieter geschrieben wurden, um die Migration zu erleichtern.
Datenintegration vs. Anwendungsintegration
Bei der Datenintegration geht es darum, Daten aus verschiedenen Quellen in einem einzigen Data Warehouse oder einer Datenbühne zusammenzuführen. Datenintegrationsaufträge werden in der Regel in Stapeln und regelmäßig als Datenströme ausgeführt.
Die Anwendungsintegration dient dazu, den Datenfluss zwischen Anwendungen zu steuern und als Middleware zwischen Systemen zu fungieren. Die Aktionen der Anwendungsintegration erfolgen unmittelbar bei Auftreten von Ereignissen. Anwendungen werden mithilfe fester Schemata abgebildet, die Spaltendatentypen oder -werte standardisieren.
Der Datenfluss bei der Datenintegration verläuft in eine Richtung, nämlich von den Quellen zu einer Analysedatenbank. Die Datenintegration ist unkomplizierter, da Sie kein tiefes Wissen über verbundene Anwendungen benötigen.
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