У компаніях все більше і більше користувачів намагаються отримати доступ до даних, які, на жаль сприятимеa збільшити навантаження на центральний ІТ-відділ і групи обробки даних. Випробування проведено przez Informatica w 2022 рік показав, що 52% даних лідерів вказали на збільшення навантаження на інтеграцію даних на 10-20% щорічно. У нинішньому економічному середовищі ми беремо участь у все більшій кількості видів діяльності. Це може призвести до затримок або зупинок проектів.
Розрив у компетенціях поглиблюється разом із постійними змінами технологічного ландшафту. Фактично, згідно з дослідженнями Informatica 64% компаній вказують на проблему втрати кваліфікованих працівників. Сучасні інженери обробки даних повинні володіти поєднанням бізнес-знань і технічних навичок для створення ефективних потоків даних. На жаль, іноді це може призвести до невідповідності між тим, що потрібно бізнесу, і тим, що надає ІТ-відділ. Крім того, без належної автоматизації команди можуть витрачати більшу частину свого часу на повторювані та монотонні завдання інтеграції замість того, щоб розробляти стратегії та оптимізувати з’єднання.
Згідно з нещодавнім дослідженням IDG, понад 20% компаній використовують 1000 або більше джерел даних для забезпечення своїх систем аналітики та бізнес-аналітики. Ці дані надходять із різних програм і мають різні форми та формати (структуровані, неструктуровані). Хоча технічно є всі ці дані, знайти та отримати їх уніфікованим способом нелегко. Для того, щоб мати можливість проаналізувати їх, необхідно визначити їх, перетворити через процес ETL (видобуток, перетворення, завантаження) або ELT (видобути, завантажити, перетворити), а потім передати без порушення вимог відповідності. Це складний і трудомісткий процес.
Передача значних обсягів даних між хмарою та локальними системами коштує дорого. Однак правильні інструменти для інтеграція хмарних даних пропонують рішення, які не тільки краще використовують ресурси хмарної інфраструктури для обробки даних, але й приносять переваги з точки зору ефективності. Завдяки цьому можна уникнути компромісів між витратами та продуктивністю, що означає фінансову економію для організації при збільшенні швидкості обробки даних.
У міру того, як хмара стає все популярнішою, керівникам даних та ІТ може бути важко інтеграція програм, як на одній, так і на багатьох хмарних платформах, з існуючою локальною інфраструктурою. Об’єднання цих непов’язаних систем може призвести до самоінтеграції, перепланування, перевиконання проектів і неузгодженості в управлінні даними та якість даних – що невигідно в сучасному швидкому бізнесі.
Безпека є важливим моментом, коли йдеться про переміщення даних з однієї системи в іншу. Важливо контролювати кількість користувачів і визначати їхній рівень доступу, щоб забезпечити захист даних і належне управління. Несанкціонований доступ і неправомірне використання даних може завдати шкоди компанії та її репутації, що призведе до фінансових втрат.
Ось короткий огляд різних функціональних можливостей, які має пропонувати відповідне рішення для інтеграції хмарних даних, щоб уникнути типових проблем і стимулювати зростання вашої організації.
ETL — це традиційний спосіб обробки даних, у якому дані з різних джерел, включаючи програми SaaS або локальні системи, перетворюються перед імпортом у цільову програму, наприклад систему планування ресурсів підприємства (ERP) або Інформаційне сховище для аналізу та бізнес-процесів. Створення процесів і динамічних відображень для потоку даних може забезпечити високий рівень автоматизації та допомогти підвищити продуктивність. У сучасній хмарі, Озеро даних і Lakehouse, інженери обробки даних віддають перевагу процесу ELTде команди виконуються безпосередньо в цільовій системі. Вони використовують його обчислювальну потужність замість того, щоб переміщувати дані до та зі сховища даних для обробки. Це покращує ефективність потоку даних і оптимізує витрати.
Зіткнувшись зі зростаючою кількістю джерел даних, важливо вибрати інструмент, який не тільки сумісний із поточними джерелами даних, але й здатний адаптуватися до нових програм і технологій. Вам потрібна масштабована платформа, яка може працювати з різними екосистемами, як у гібридних, так і в багатохмарних середовищах.
З великими обсягами даних і непередбачуваним робочим навантаженням правильний інструмент інтеграції даних повинен мати можливість обробляти практично будь-які типи даних, незалежно від їх розміру, без втрати продуктивності. Рішення для інтеграції даних, які підтримують масову паралельну обробку, обробку Spark або еластичну обробку, можуть обробляти кілька терабайтів даних одночасно. Це дозволяє нам економити більше часу та грошей.
Важливим питанням є прозорість щодо потоку даних, від їх джерела, через будь-які зміни, яких вони зазнали, до місця доставки. Відстеження даних допомагає виявити аномалії та оптимізувати продуктивність. Крім того, інструменти відстеження даних повного маршруту можуть допомогти вам зберегти конкурентну перевагу.
Інтеграція хмарних даних на основі штучний інтелект може скоротити час, необхідний для розробки та роботи потоків даних. Це означає економію часу для архітекторів, бізнес-аналітиків та ІТ-відділів. Доступні інструменти штучного інтелекту для самообслуговування, такі як багатоетапні майстри для введення даних і завдань інтеграції, прості у використанні навіть для людей, які не мають технічних знань. Більше того, вони усувають необхідність писати код вручну, що може зайняти багато часу та коштувати під час створення та запуску потоків даних. Механізми рекомендацій на основі ШІ про принципи фінансових операцій у хмарі (FinOps) може допомогти оптимізувати витрати, пропонуючи процеси, шаблони та конфігурації.
Щоб полегшити управління інфраструктурою, шукають експерти з даних безсерверні рішення для інтеграції даних, яка не вимагає жодних зусиль для забезпечення та підтримки хмарного екземпляра. Завдяки цьому аналітики та архітектори даних можуть зосередитися на своїй основній роботі, а не на адміністративній. Наявність сучасного інструменту інтеграції даних неможлива у сучасному складному середовищі. Рішення, яке може допомогти вам знизити витрати, підвищити ефективність і ефективно конкурувати, може бути різницею між досягненням успіху та збереженням статус-кво.
У минулому багато інструментів інтеграції даних були обмежені. І деякі поточні рішення все ще зосереджені лише на конкретному випадку використання або вирішенні однієї проблеми. У сучасну цифрову епоху правильне рішення має забезпечувати повний спектр можливостей хмарної інтеграції даних у безпечному, стабільному та інтегрованому хмарному середовищі, яке підтримує гібридні та мультихмарні конфігурації. Ось тут і вступає Informatica Інтеграція хмарних даних, Інтелектуальна хмара керування даними (IDMC). Informatica Cloud Data Integration — це комплексне рішення для інтеграції хмарних даних. Для управління та аналізу даних він здатний завантажувати, збагачувати та перетворювати практично будь-які дані з різних джерел, як у мультихмарному середовищі, так і на локальних серверах. Рішення пропонує ефективну обробку ETL, ELT, імпорт, синхронізацію та реплікацію в багатохмарному та безсерверному середовищі. Він охоплює різноманітні шаблони, випадки використання та користувачів, забезпечуючи добре розроблені та автоматизовані потоки даних, які сприяють розвитку бізнесу.
Źródło: https://www.informatica.com/blogs/data-integration-challenges-and-problems.html
