Ve firmách se stále více uživatelů snaží dostat k datům, což bohužel přispějea k větší zátěži pro centrální IT oddělení a datové týmy. Test proveden podle Informatica w 2022 ukázal, že 52 % datových lídrů indikovalo zvýšení zátěže integrace dat o 10–20 % ročně. V současném ekonomickém prostředí se zapojujeme do stále více aktivit. To může vést ke zpoždění nebo zastavení projektů.
Propast v kompetencích se prohlubuje spolu s neustále se měnícím technologickým prostředím. Ve skutečnosti podle výzkumu Informatica 64 % firem uvádí problém ztráty kvalifikovaných zaměstnanců. Dnešní datoví inženýři musí mít kombinaci obchodních znalostí a technických dovedností, aby vytvořili efektivní datové toky. Bohužel to někdy může vést k rozporu mezi tím, co podnik potřebuje, a tím, co dodává IT oddělení. Navíc bez řádné automatizace mohou týmy trávit většinu času opakujícími se a monotónními integračními úkoly namísto vývoje strategií a optimalizace spojení.
Podle nedávné studie společnosti IDG více než 20 % společností používá 1000 XNUMX nebo více zdrojů dat k napájení svých analytických systémů a systémů business intelligence. Tato data pocházejí z různých aplikací a přicházejí v různých formách a formátech (strukturovaná, nestrukturovaná). Ačkoli technicky mít všechna tato data, není snadné je najít a získat jednotným způsobem. Abychom to mohli analyzovat, je nutné je definovat, transformovat procesem ETL (extrahovat, transformovat, načíst) popř. ELT (extrahovat, načíst, transformovat) a poté přenést bez porušení požadavků na shodu. Je to složitý a časově náročný proces.
Přenos značného množství dat mezi cloudem a místními systémy je nákladný. Nicméně, správné nástroje pro integrace cloudových dat nabízejí řešení, která nejen lépe využívají zdroje cloudové infrastruktury pro zpracování dat, ale přinášejí i výhody z hlediska efektivity. Díky tomu se lze vyhnout kompromisům mezi náklady a výkonem, což pro organizaci znamená finanční úsporu při zvýšení rychlosti zpracování dat.
S rostoucí popularitou cloudu to může být pro vedoucí pracovníky v oblasti dat a IT obtížné integrace aplikací, a to jak v rámci jedné, tak i mnoha cloudových platforem, se stávající místní infrastrukturou. Kombinace těchto nesouvisejících systémů může vést k samointegraci, přeplánování, překročení projektu a nekonzistentnosti ve správě dat a kvalita dat – což v dnešním uspěchaném byznysu není výhodné.
Bezpečnost je důležitým faktorem při přesunu dat z jednoho systému do druhého. Pro zajištění ochrany a správné správy dat je důležité kontrolovat počet uživatelů a určit jejich úroveň přístupu. Neoprávněný přístup a zneužití dat může poškodit společnost a její pověst, což vede k finančním ztrátám.
Zde je rychlý přehled různých funkcí, které by vhodné řešení integrace cloudových dat mělo nabízet, abyste se vyhnuli běžným problémům a podpořili růst vaší organizace.
ETL je tradiční způsob zpracování dat, kdy se data z různých zdrojů – včetně aplikací SaaS nebo on-premise systémů – transformují před importem do cílové aplikace, jako je systém plánování podnikových zdrojů (ERP) popř. Datový sklad pro analýzu a obchodní procesy. Vytváření procesů a dynamických mapování pro tok dat může přinést vysokou úroveň automatizace a pomoci zvýšit produktivitu. V moderním cloudu, Datové jezero a Lakehouse, datoví inženýři preferují tento proces ELTkde jsou příkazy prováděny přímo na cílovém systému. Využívají jeho výpočetní výkon místo přesunu dat do a z datového skladu ke zpracování. To zlepšuje efektivitu datového toku a optimalizuje náklady.
Tváří v tvář rostoucímu počtu datových zdrojů je nezbytné zvolit nástroj, který je nejen kompatibilní se současnými datovými zdroji, ale také se dokáže přizpůsobit novým aplikacím a technologiím. Potřebujete škálovatelnou platformu, která dokáže pracovat s různými ekosystémy v hybridních i multicloudových prostředích.
S velkými objemy dat a nepředvídatelnými datovými zátěžemi by správný nástroj pro integraci dat měl být schopen zpracovat prakticky jakýkoli typ dat bez ohledu na jejich velikost, aniž by se obětoval výkon. Řešení integrace dat, která podporují masivně paralelní zpracování, zpracování Spark nebo elastické zpracování, mohou zpracovávat více terabajtů dat současně. To nám umožňuje ušetřit více času a peněz.
Důležitou otázkou je transparentnost toku dat, od jejich zdroje, přes jakékoli změny, kterými prošla, až po místo, kam jsou dodávány. Sledování dat pomáhá odhalovat anomálie a optimalizovat výkon. Kromě toho vám nástroje pro úplné sledování dat mohou pomoci udržet si konkurenční výhodu.
Cloudová datová integrace poháněná umělá inteligence může zkrátit dobu, kterou trvá vývoj a provoz datových toků. To se promítá do úspory času pro architekty, obchodní analytiky a IT oddělení. Dostupné samoobslužné nástroje umělé inteligence, jako jsou například vícekrokoví průvodci pro zpracování dat a integrační úlohy, se snadno používají i pro netechnické lidi. A co víc, eliminují potřebu psát ruční kód, což může být časově náročné a drahé při vytváření a spouštění datových toků. Doporučovací motory založené na AI o principech finančních operací v cloudu (FinOps) může pomoci optimalizovat náklady navrhováním procesů, šablon a konfigurací.
Pro usnadnění správy infrastruktury hledají datoví experti bezserverová řešení pro integraci dat, která nevyžaduje žádné úsilí k poskytování a údržbě cloudové instance. Díky tomu se analytici a datoví architekti mohou soustředit na svou hlavní práci, nikoli na administrativní činnosti. V dnešním náročném prostředí nemůže chybět moderní nástroj pro integraci dat. Řešení, které vám může pomoci snížit náklady, zvýšit efektivitu a efektivně konkurovat, může být rozdílem mezi dosažením úspěchu a udržením status quo.
V minulosti bylo mnoho nástrojů pro integraci dat omezených. A některá současná řešení jsou stále zaměřena pouze na konkrétní případ použití nebo řešení jediného problému. V dnešní digitální době musí správné řešení poskytovat celou řadu možností integrace cloudových dat v bezpečném, stabilním a integrovaném cloudovém prostředí, které podporuje hybridní a multicloudové konfigurace. Tady to přichází na řadu Informatica Integrace cloudových dat, Intelligent Data Management Cloud (IDMC). Informatica Cloud Data Integration je komplexní řešení integrace cloudových dat. Pro správu a analýzu dat je schopen stahovat, obohacovat a transformovat prakticky jakákoli data z různých zdrojů, a to jak v multicloudovém prostředí, tak na lokálních serverech. Řešení nabízí efektivní ETL, ELT zpracování, import, synchronizaci a replikaci v multicloudovém a bezserverovém prostředí. Pokrývá celou řadu vzorů, případů použití a uživatelů a poskytuje dobře navržené a automatizované toky dat, které slouží obchodnímu růstu.
Źródło: https://www.informatica.com/blogs/data-integration-challenges-and-problems.html
