W firmach coraz większa liczba użytkowników stara się uzyskać dostęp do danych, co niestety przyczynia się do większego obciążenia centralnego działu IT oraz zespołów odpowiedzialnych za dane. Badanie przeprowadzone przez Informatica w 2022 roku wykazało, że 52% liderów danych wskazało na wzrost obciążenia związanego z integracją danych o 10-20% rocznie. W obecnych warunkach gospodarczych, jesteśmy angażowani w coraz więcej działań. Może to prowadzić do opóźnień lub zahamowania projektów.
Luka kompetencyjna pogłębia się wraz z nieustannie zmieniającym się krajobrazem technologicznym. W rzeczywistości, według badań Informatica 64% firm wskazuje na problem utraty wykwalifikowanych pracowników. Dzisiejsi inżynierowie danych muszą posiadać kombinację wiedzy biznesowej i umiejętności technicznych, aby tworzyć efektywne przepływy danych. Niestety, czasami może to prowadzić do rozbieżności między tym, czego potrzebuje biznes, a tym, co dostarcza dział IT. Dodatkowo, bez odpowiedniej automatyzacji, zespoły mogą poświęcać większość swojego czasu na powtarzalne i monotonne zadania integracyjne, zamiast zajmować się opracowywaniem strategii i optymalizacją połączeń.
Według niedawno przeprowadzonego badania przez IDG, ponad 20% firm korzysta z 1000 lub więcej źródeł danych, aby zasilać swoje systemy analiz i business intelligence. Te dane pochodzą z różnych aplikacji i mają różne formy i formaty (ustrukturyzowane, nieustrukturyzowane). Choć technicznie posiadając wszystkie te dane, znalezienie ich i pozyskanie w jednolity sposób nie jest łatwe. Aby móc ja analizować, konieczne jest ich zdefiniowanie, przekształcenie poprzez proces ETL (ekstrakcja, transformacja, ładowanie) lub ELT (ekstrakcja, ładowanie, transformacja), a następnie przeniesienie bez naruszania wymagań dotyczących zgodności. Jest to złożony i czasochłonny proces.
Przesyłanie znacznych ilości danych między chmurą, a lokalnymi systemami jest kosztowne. Jednak odpowiednie narzędzia do integracji danych w chmurze oferują rozwiązania, które nie tylko lepiej wykorzystują zasoby infrastruktury chmurowej do przetwarzania danych, ale również przynoszą korzyści w zakresie wydajności. Dzięki temu można uniknąć kompromisów pomiędzy kosztami a wydajnością, co oznacza dla organizacji oszczędności finansowe przy jednoczesnym zwiększeniu szybkości przetwarzania danych.
W miarę rosnącej popularności chmury, liderzy w dziedzinie danych i IT mogą napotkać trudności w integrowaniu aplikacji, zarówno w ramach jednej, jak i wielu platform chmurowych, z istniejącą infrastrukturą lokalną. Łączenie tych niepowiązanych systemów może prowadzić do konieczności samodzielnego integrowania, zmiany harmonogramów, przekroczenia czasu realizacji projektów oraz braku spójności w zarządzaniu danymi i jakości danych – co nie jest korzystne w dzisiejszym szybkim tempie działania.
Bezpieczeństwo jest ważną kwestią, jeśli chodzi o przenoszenie danych z jednego systemu do drugiego. Ważne jest, aby mieć kontrolę nad liczbą użytkowników i określać ich poziom dostępu, tak aby zapewnić ochronę i odpowiednie zarządzanie danymi. Nieautoryzowany dostęp i nadużycie danych mogą szkodzić firmie i jej reputacji, prowadząc do strat finansowych.
Oto szybki przegląd różnych funkcjonalności, które powinno oferować odpowiednie rozwiązanie integracji danych w chmurze, aby móc uniknąć typowych wyzwań i zwiększać rozwój organizacji.
ETL to tradycyjny sposób przetwarzania danych, w którym dane z różnych źródeł – między innymi aplikacje SaaS lub systemy lokalne – są przekształcane przed ich zaimportowaniem do docelowej aplikacji, takiej jak system planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP) lub hurtownia danych do analizy i procesów biznesowych. Tworzenie procesów i dynamicznych mapowań dla przepływu danych może przynieść wysoki poziom automatyzacji i pomóc w poprawie produktywności. W przypadku nowoczesnej chmury, Data Lake i Lakehouse, inżynierowie danych preferują proces ELT, w którym polecenia są wykonywane bezpośrednio na docelowym systemie. Wykorzystują jego moc obliczeniową, zamiast przenosić dane do i z hurtowni danych w celu ich przetwarzania. Dzięki temu poprawia się wydajność przepływu danych i optymalizuje koszty.
W obliczu coraz większej liczby źródeł danych, istotne jest wybranie narzędzia, które nie tylko jest zgodne z obecnymi źródłami danych, ale również potrafi dostosować się do nowych aplikacji i technologii. Niezbędna jest skalowalna platforma, która może współpracować z różnymi ekosystemami, zarówno w środowiskach hybrydowych, jak i multicloud.
W przypadku dużych wolumenów danych i nieprzewidywalnych obciążeń pracy z danymi, odpowiednie narzędzie do integracji danych powinno być w stanie przetwarzać praktycznie każdy rodzaj danych, niezależnie od ich rozmiaru, bez utraty wydajności. Rozwiązania do integracji danych, które obsługują przetwarzanie masowo równoległe, przetwarzanie Spark lub elastyczne przetwarzanie, mogą jednocześnie przetwarzać wiele terabajtów danych. Dzięki temu możemy liczyć na większą oszczędność czasu oraz pieniędzy.
Ważną kwestią jest przejrzystości dotycząca przepływu danych, począwszy od ich źródła, przez wszelkie zmiany, jakim zostały poddane, aż po miejsce, do którego są dostarczane. Śledzenie danych pomaga wykrywać anomalie i optymalizować wydajność. Ponadto, narzędzia umożliwiające śledzenie pełnej trasy danych mogą pomóc utrzymać przewagę konkurencyjną.
Integracja danych w chmurze wspomagana przez sztuczną inteligencję może skrócić czas potrzebny na rozwój i działanie przepływów danych. To przekłada się na oszczędność czasu dla architektów, analityków biznesowych i działów IT. Dostępne narzędzia samoobsługowe, wykorzystujące sztuczną inteligencję, takie jak kreatory wieloetapowe do zadań związanych z przyjmowaniem danych i integracją, są łatwe w użyciu, nawet dla osób nieposiadających technicznego wykształcenia. Co więcej, eliminują konieczność pisania kodu ręcznego, co może być czasochłonne i kosztowne, podczas tworzenia i uruchamiania przepływów danych. Silniki rekomendacji AI oparte na zasadach operacji finansowych w chmurze (FinOps) mogą pomóc optymalizować koszty, sugerując procesy, szablony i konfiguracje.
W celu ułatwienia zarządzania infrastrukturą, eksperci zajmujący się danymi szukają rozwiązań bez serwerowych do integracji danych, które nie wymagają żadnego wysiłku związanego z dostarczaniem i utrzymaniem instancji w chmurze. Dzięki temu analitycy i architekci danych mogą skupić się na swojej głównej pracy, a nie na działaniach administracyjnych. Posiadanie nowoczesnego narzędzia do integracji danych nie może być pominięte w dzisiejszym wymagającym środowisku. Rozwiązanie, które może pomóc w obniżeniu kosztów, poprawie wydajności i skutecznym konkurowaniu, może stanowić różnicę między osiągnięciem sukcesu, a utrzymaniem status quo.
W przeszłości wiele narzędzi do integracji danych było ograniczonych. A niektóre obecne rozwiązania wciąż skupiają się tylko na konkretnym przypadku użycia lub rozwiązywaniu pojedynczego problemu. W dzisiejszych czasach, w epoce cyfrowej, odpowiednie rozwiązanie musi zapewniać pełen zakres opcji integracji danych w chmurze w bezpiecznym, stabilnym i zintegrowanym środowisku chmurowym, które obsługuje konfiguracje hybrydowe oraz multicloud. Właśnie tutaj pojawia się Informatica Cloud Data Integration, usługa Intelligent Data Management Cloud (IDMC). Informatica Cloud Data Integration to kompleksowe rozwiązanie do integracji danych w chmurze. W celu zarządzania danymi i ich analizy, jest w stanie pobierać, wzbogacać i przekształcać praktycznie dowolne dane z różnych źródeł, zarówno w środowisku multicloud, jak i na lokalnych serwerach. Rozwiązanie oferuje wydajne przetwarzanie ETL, ELT, importowanie, synchronizację i replikację w środowisku multicloud oraz bez serwerowym. Obejmuje różnorodne wzorce, przypadki użycia i użytkowników, zapewniając dobrze zaprojektowane i automatyzowane przepływy danych, które służą rozwojowi biznesu.
Źródło: https://www.informatica.com/blogs/data-integration-challenges-and-problems.html
