Įmonėse vis daugiau vartotojų bando pasiekti duomenis, o tai, deja prisidėsa didesnę naštą centriniam IT skyriui ir duomenų komandoms. Testas atliktas per Informatica w 2022 m. parodė, kad duomenų lyderių 52 proc nurodė, kad duomenų integravimo darbo krūvis kasmet didėja 10-20 proc. Dabartinėje ekonominėje aplinkoje dalyvaujame vis daugiau veiklų. Dėl to projektai gali vėluoti arba sustoti.
Kompetencijos atotrūkis gilėja kartu su nuolat besikeičiančia technologine aplinka. Tiesą sakant, remiantis tyrimais Informatica 64% įmonių nurodo kvalifikuotų darbuotojų praradimo problemą. Šiandieniniai duomenų inžinieriai turi turėti verslo žinių ir techninių įgūdžių derinį, kad sukurtų efektyvius duomenų srautus. Deja, kartais tai gali sukelti neatitikimą tarp to, ko reikia verslui ir ką teikia IT skyrius. Be to, be tinkamo automatizavimo komandos didžiąją laiko dalį gali skirti pasikartojančioms ir monotoniškoms integravimo užduotims, o ne kurti strategijas ir optimizuoti ryšius.
Remiantis neseniai atliktu IDG tyrimu, daugiau nei 20% įmonių naudoja 1000 ar daugiau duomenų šaltinių savo analizės ir verslo žvalgybos sistemoms maitinti. Šie duomenys gaunami iš skirtingų programų ir yra įvairių formų ir formatų (struktūrizuoti, nestruktūruoti). Nors techniškai turint visus šiuos duomenis, juos vienodai rasti ir gauti nėra lengva. Kad būtų galima jį analizuoti, būtina juos apibrėžti, transformuoti per ETL procesą (ištraukti, transformuoti, įkelti) arba ELT (ištraukti, pakrauti, transformuoti) ir tada perduoti nepažeidžiant atitikties reikalavimų. Tai sudėtingas ir daug laiko reikalaujantis procesas.
Didelio duomenų kiekio perkėlimas tarp debesies ir vietinių sistemų yra brangus. Tačiau tinkamos priemonės, skirtos debesies duomenų integravimas pasiūlyti sprendimus, kurie ne tik geriau išnaudoja debesų infrastruktūros išteklius duomenų apdorojimui, bet ir duoda naudos efektyvumo požiūriu. Dėl to galima išvengti kaštų ir našumo kompromisų, o tai reiškia, kad organizacija sutaupo finansų ir padidina duomenų apdorojimo greitį.
Augant debesų populiarumui, duomenų ir IT lyderiams gali būti sunku tai padaryti integruojant programas, tiek vienoje, tiek keliose debesų platformose su esama vietine infrastruktūra. Šių nesusijusių sistemų derinimas gali sukelti savarankišką integraciją, planavimą, projekto viršijimą ir duomenų valdymo nenuoseklumą. duomenų kokybę – o tai nėra naudinga šiandieniniame sparčiai besivystančiame versle.
Saugumas yra svarbus aspektas, kai reikia perkelti duomenis iš vienos sistemos į kitą. Siekiant užtikrinti duomenų apsaugą ir tinkamą valdymą, svarbu kontroliuoti vartotojų skaičių ir nustatyti jų prieigos lygį. Neteisėta prieiga ir netinkamas duomenų naudojimas gali pakenkti įmonei ir jos reputacijai, o tai gali sukelti finansinių nuostolių.
Pateikiame greitą įvairių funkcijų, kurias turėtų pasiūlyti tinkamas debesies duomenų integravimo sprendimas, kad išvengtumėte bendrų iššūkių ir paskatintumėte jūsų organizacijos augimą, apžvalga.
ETL yra tradicinis duomenų apdorojimo būdas, kai duomenys iš įvairių šaltinių, įskaitant SaaS programas ar vietines sistemas, transformuojami prieš importuojant į tikslinę programą, pvz., įmonės išteklių planavimo (ERP) sistemą arba Duomenų saugyklos analizei ir verslo procesams. Duomenų srauto procesų ir dinaminių atvaizdų kūrimas gali užtikrinti aukštą automatizavimo lygį ir padėti pagerinti našumą. Šiuolaikiniame debesyje Duomenų ežeras ir Lakehouse, duomenų inžinieriai teikia pirmenybę procesui ELTkur komandos vykdomos tiesiogiai tikslinėje sistemoje. Jie naudoja savo skaičiavimo galią, o ne perkelia duomenis į duomenų saugyklą ir iš jos apdoroti. Tai pagerina duomenų srauto efektyvumą ir optimizuoja išlaidas.
Didėjant duomenų šaltinių skaičiui, būtina pasirinkti įrankį, kuris būtų ne tik suderinamas su dabartiniais duomenų šaltiniais, bet ir galėtų prisitaikyti prie naujų programų ir technologijų. Jums reikia keičiamo dydžio platformos, kuri gali dirbti su skirtingomis ekosistemomis tiek hibridinėje, tiek daugiadebesių aplinkoje.
Esant dideliam duomenų kiekiui ir nenuspėjamai duomenų apkrovai, tinkamas duomenų integravimo įrankis turėtų būti pajėgus apdoroti beveik bet kokio tipo duomenis, nepaisant jų dydžio, neprarandant našumo. Duomenų integravimo sprendimai, palaikantys masiškai lygiagretų apdorojimą, Spark apdorojimą arba elastingą apdorojimą, vienu metu gali apdoroti daug terabaitų duomenų. Tai leidžia sutaupyti daugiau laiko ir pinigų.
Svarbus klausimas yra skaidrumas, susijęs su duomenų srautu nuo jų šaltinio iki bet kokių pakeitimų iki jų pateikimo. Duomenų sekimas padeda aptikti anomalijas ir optimizuoti našumą. Be to, viso maršruto duomenų sekimo įrankiai gali padėti išlaikyti konkurencinį pranašumą.
Debesis duomenų integravimas maitinamas dirbtinis intelektas gali sutrumpinti laiką, kurio reikia duomenų srautams sukurti ir veikti. Tai reiškia, kad architektai, verslo analitikai ir IT skyriai sutaupo laiko. Galimi savitarnos AI įrankiai, pvz., kelių žingsnių vedliai, skirti duomenų gavimo ir integravimo užduotims atlikti, yra lengvai naudojami net ir netechniniams žmonėms. Be to, jie pašalina poreikį rašyti kodą rankiniu būdu, o tai gali užtrukti ir brangiai kuriant ir vykdant duomenų srautus. AI pagrįsti rekomendaciniai varikliai apie finansinių operacijų debesyje principus (FinOps) gali padėti optimizuoti išlaidas siūlydama procesus, šablonus ir konfigūracijas.
Siekiant palengvinti infrastruktūros valdymą, duomenų ekspertai ieško sprendimai be serverių duomenų integravimui, kuriam nereikia jokių pastangų norint pateikti ir palaikyti debesies egzempliorių. Dėl to analitikai ir duomenų architektai gali sutelkti dėmesį į savo pagrindinį darbą, o ne į administracinę veiklą. Šiuolaikinio duomenų integravimo įrankio negalima praleisti sudėtingoje šiuolaikinėje aplinkoje. Sprendimas, galintis padėti sumažinti išlaidas, pagerinti efektyvumą ir efektyviai konkuruoti, gali būti skirtumas tarp sėkmės ir status quo išlaikymo.
Anksčiau daugelis duomenų integravimo įrankių buvo riboti. Ir kai kurie dabartiniai sprendimai vis dar yra orientuoti tik į konkretų naudojimo atvejį arba vienos problemos sprendimą. Šiuolaikiniame skaitmeniniame amžiuje tinkamas sprendimas turi suteikti visą spektrą debesies duomenų integravimo galimybių saugioje, stabilioje ir integruotoje debesų aplinkoje, palaikančioje hibridines ir kelių debesų konfigūracijas. Štai čia tai ateina Informatica Debesų duomenų integravimas, Išmanusis duomenų valdymo debesis (IDMC). Informatica Cloud Data Integration yra išsamus debesies duomenų integravimo sprendimas. Duomenų valdymui ir analizei jis gali atsisiųsti, praturtinti ir transformuoti praktiškai bet kokius duomenis iš įvairių šaltinių tiek multicloud aplinkoje, tiek vietiniuose serveriuose. Sprendimas siūlo veiksmingą ETL, ELT apdorojimą, importavimą, sinchronizavimą ir replikavimą kelių debesų aplinkoje ir be serverio. Ji apima įvairius modelius, naudojimo atvejus ir vartotojus, suteikdama gerai suplanuotus ir automatizuotus duomenų srautus, kurie tarnauja verslo augimui.
Šaltinis: https://www.informatica.com/blogs/data-integration-challenges-and-problems.html
