Uzņēmumos arvien vairāk lietotāju cenšas piekļūt datiem, kas diemžēl dos ieguldījumua uz lielāku slogu centrālajai IT nodaļai un datu komandām. Tests veikts līdz Informatica w 2022. gads parādīja, ka 52% datu līderi norādīja uz datu integrācijas darba slodzes pieaugumu par 10-20% gadā. Pašreizējā ekonomiskajā vidē mēs iesaistāmies arvien vairāk aktivitātēs. Tas var izraisīt projektu aizkavēšanos vai apturēšanu.
Kompetences atšķirības padziļinās līdz ar nepārtraukti mainīgo tehnoloģiju ainavu. Patiesībā, saskaņā ar pētījumiem Informatica 64% uzņēmumu norāda uz kvalificētu darbinieku zaudēšanas problēmu. Mūsdienu datu inženieriem ir jābūt biznesa zināšanu un tehnisko prasmju kombinācijai, lai izveidotu efektīvas datu plūsmas. Diemžēl tas dažkārt var novest pie neatbilstības starp uzņēmuma vajadzībām un IT nodaļas sniegto informāciju. Turklāt bez atbilstošas automatizācijas komandas lielāko daļu laika var veltīt atkārtotiem un monotoniem integrācijas uzdevumiem, nevis izstrādāt stratēģijas un optimizēt savienojumus.
Saskaņā ar neseno IDG pētījumu vairāk nekā 20% uzņēmumu izmanto 1000 vai vairāk datu avotu, lai darbinātu savas analītikas un biznesa informācijas sistēmas. Šie dati nāk no dažādām lietojumprogrammām, un tiem ir dažādas formas un formāti (strukturēti, nestrukturēti). Lai gan tehniski ir visi šie dati, tos vienveidīgi atrast un iegūt nav viegli. Lai to varētu analizēt, ir nepieciešams tos definēt, pārveidot ar ETL procesu (izvilkt, pārveidot, ielādēt) vai ELT (izvilkt, ielādēt, pārveidot) un pēc tam nodot, nepārkāpjot atbilstības prasības. Tas ir sarežģīts un laikietilpīgs process.
Ievērojama datu apjoma pārsūtīšana starp mākoni un lokālajām sistēmām ir dārga. Tomēr pareizie instrumenti priekš mākoņa datu integrācija piedāvāt risinājumus, kas ne tikai labāk izmanto mākoņa infrastruktūras resursus datu apstrādei, bet arī sniedz priekšrocības efektivitātes ziņā. Pateicoties tam, var izvairīties no kompromisiem starp izmaksām un veiktspēju, kas nozīmē finansiālus ietaupījumus organizācijai, vienlaikus palielinot datu apstrādes ātrumu.
Tā kā mākonis kļūst arvien populārāks, datu un IT vadītājiem var rasties grūtības lietojumprogrammu integrēšana, gan vienā, gan vairākās mākoņu platformās ar esošo vietējo infrastruktūru. Šo nesaistīto sistēmu apvienošana var izraisīt pašintegrāciju, pārplānošanu, projektu pārsniegšanu un datu pārvaldības un nekonsekvences. datu kvalitāte – kas mūsdienu straujajā biznesā nav izdevīgi.
Drošība ir svarīgs apsvērums, kad runa ir par datu pārvietošanu no vienas sistēmas uz citu. Lai nodrošinātu datu aizsardzību un pareizu pārvaldību, ir svarīgi kontrolēt lietotāju skaitu un noteikt viņu piekļuves līmeni. Neatļauta piekļuve datiem un to ļaunprātīga izmantošana var sabojāt uzņēmumu un tā reputāciju, radot finansiālus zaudējumus.
Šeit ir īss pārskats par dažādām funkcijām, kas jāpiedāvā piemērotam mākoņdatu integrācijas risinājumam, lai izvairītos no kopīgām problēmām un veicinātu jūsu organizācijas izaugsmi.
ETL ir tradicionāls datu apstrādes veids, kurā dati no dažādiem avotiem, tostarp SaaS lietojumprogrammām vai lokālajām sistēmām, tiek pārveidoti pirms importēšanas mērķa lietojumprogrammā, piemēram, uzņēmuma resursu plānošanas (ERP) sistēmā vai Datu noliktava analīzei un biznesa procesiem. Procesu un dinamisku kartējumu izveide datu plūsmai var nodrošināt augstu automatizācijas līmeni un palīdzēt uzlabot produktivitāti. Mūsdienu mākonī, Datu ezers un Lakehouse, datu inženieri dod priekšroku šim procesam ELTkur komandas tiek izpildītas tieši mērķa sistēmā. Viņi izmanto tās skaitļošanas jaudu, nevis pārvieto datus uz datu noliktavu un no tās apstrādei. Tas uzlabo datu plūsmas efektivitāti un optimizē izmaksas.
Saskaroties ar pieaugošo datu avotu skaitu, ir svarīgi izvēlēties rīku, kas ir ne tikai saderīgs ar pašreizējiem datu avotiem, bet arī spēj pielāgoties jaunām lietojumprogrammām un tehnoloģijām. Jums ir nepieciešama mērogojama platforma, kas var darboties ar dažādām ekosistēmām gan hibrīda, gan multimākoņu vidēs.
Ar lieliem datu apjomiem un neparedzamu datu darba slodzi pareizajam datu integrācijas rīkam jāspēj apstrādāt praktiski jebkura veida datus neatkarīgi no to lieluma, nezaudējot veiktspēju. Datu integrācijas risinājumi, kas atbalsta masveida paralēlo apstrādi, Spark apstrādi vai elastīgo apstrādi, var vienlaikus apstrādāt vairākus datu terabaitus. Tas ļauj mums ietaupīt vairāk laika un naudas.
Svarīgs jautājums ir datu plūsmas caurskatāmība no to avota, jebkurām izmaiņām, kas veiktas, līdz vietai, kur tie tiek piegādāti. Datu izsekošana palīdz atklāt anomālijas un optimizēt veiktspēju. Turklāt pilna maršruta datu izsekošanas rīki var palīdzēt saglabāt konkurences priekšrocības.
Mākoņa datu integrācija, ko nodrošina mākslīgais intelekts var samazināt laiku, kas nepieciešams datu plūsmu attīstībai un darbībai. Tas nozīmē laika ietaupījumu arhitektiem, biznesa analītiķiem un IT departamentiem. Pieejamie pašapkalpošanās AI rīki, piemēram, daudzpakāpju vedņi datu ievadīšanai un integrācijas uzdevumiem, ir viegli lietojami pat netehniskiem cilvēkiem. Turklāt tie novērš nepieciešamību rakstīt manuālu kodu, kas var būt laikietilpīgi un dārgi, veidojot un darbinot datu plūsmas. AI balstīti ieteikumu dzinēji par finanšu operāciju principiem mākonī (FinOps) var palīdzēt optimizēt izmaksas, iesakot procesus, veidnes un konfigurācijas.
Lai atvieglotu infrastruktūras pārvaldību, tiek meklēti datu eksperti risinājumi bez serveriem datu integrācijai, kas neprasa nekādas pūles, lai nodrošinātu un uzturētu mākoņa gadījumu. Pateicoties tam, analītiķi un datu arhitekti var koncentrēties uz savu galveno darbu, nevis uz administratīvām darbībām. Mūsdienu prasīgajā vidē nevar palaist garām mūsdienīgu datu integrācijas rīku. Risinājums, kas var palīdzēt samazināt izmaksas, uzlabot efektivitāti un efektīvi konkurēt, var būt atšķirība starp panākumu sasniegšanu un status quo saglabāšanu.
Agrāk daudzi datu integrācijas rīki bija ierobežoti. Un daži pašreizējie risinājumi joprojām ir vērsti tikai uz konkrētu lietošanas gadījumu vai vienas problēmas risināšanu. Mūsdienu digitālajā laikmetā pareizajam risinājumam ir jānodrošina pilns mākoņdatu integrācijas iespēju klāsts drošā, stabilā un integrētā mākoņa vidē, kas atbalsta hibrīda un vairāku mākoņu konfigurācijas. Šeit tas parādās Informatica Mākoņa datu integrācija, Intelligent Data Management Cloud (IDMC). Informatica Cloud Data Integration ir visaptverošs mākoņdatu integrācijas risinājums. Datu pārvaldībai un analīzei tā spēj lejupielādēt, bagātināt un pārveidot praktiski jebkurus datus no dažādiem avotiem gan multimākoņu vidē, gan lokālos serveros. Risinājums piedāvā efektīvu ETL, ELT apstrādi, importēšanu, sinhronizāciju un replikāciju vairāku mākoņu un bezserveru vidē. Tas aptver dažādus modeļus, lietošanas gadījumus un lietotājus, nodrošinot labi izstrādātas un automatizētas datu plūsmas, kas kalpo biznesa izaugsmei.
avots: https://www.informatica.com/blogs/data-integration-challenges-and-problems.html
