6 типових проблем інтеграції даних

Чому інтеграція даних важлива?

• У сучасному конкурентному бізнес-середовищі добре розвинені організації усвідомлюють свою ключову цінність – дані. Використання надійних даних як основи для прийняття ключових рішень може бути різницею між компанією, яка лідирує на ринку, чи відстає. Наприклад, результати дослідження, проведеного в Informatica в 2023 38% ІТ-директорів назвали трансформацію існуючих бізнес-процесів за допомогою таких методів, як автоматизація та інтеграція, своєю третьою найважливішою бізнес-ціллю.
• Здатність ефективно інтегрувати дані з різних джерел в одне центральне місце сприяє кращому розумінню організації та дозволяє робити висновки на основі даних. Такі знання є основою гнучкості та інноваційності підприємства. Рішення на основі даних покращують взаємодію з клієнтами, підвищують продуктивність і стимулюють зростання. Усі ці фактори необхідні для успішної конкуренції на вимогливому ринку.

Беручи до уваги, інтеграція даних це може прийти зі своїми власними проблемами. Давайте розберемо 6 найважливіших труднощів, пов'язаних з інтеграцією даних. 

1. Ресурсні обмеження

   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.

2. Немає кваліфікованого персоналу

   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.

3. Зростання обсягів даних, форматів і джерел

   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 з різних програм і мають різні форми та формати (структуровані та неструктуровані). Хоча технічно всі ці дані мають бути наявними, їх пошук та отримання в уніфікованому вигляді є складним завданням. Щоб проаналізувати їх, їх необхідно визначити, перетворити за допомогою процесу ETL (вилучення, перетворення, завантаження) або ELT (вилучення, завантаження, перетворення), а потім передати без порушення вимог відповідності. Це складний та трудомісткий процес.

4. Зростання витрат

   Передача значних обсягів даних між хмарою та локальними системами є дорогою. Однак правильні інструменти інтеграції хмарних даних пропонують рішення, які не лише краще використовують ресурси хмарної інфраструктури для обробки даних, але й забезпечують переваги в продуктивності. Це допомагає уникнути компромісів між вартістю та продуктивністю, заощаджуючи кошти організацій, одночасно збільшуючи швидкість обробки даних.

5. Техніко-експлуатаційна складність

   Зі зростанням популярності хмарних технологій, керівники відділів даних та ІТ можуть зіткнутися з труднощами інтеграції програм , як на одній, так і на кількох хмарних платформах, з існуючою локальною інфраструктурою. Поєднання цих різнорідних систем може призвести до практичної інтеграції, змін у графіках, перевищення термінів проекту та нестабільного управління даними та їхньої якості — все це є складним завданням у сучасному швидкоплинному світі.

6. Питання безпеки та відповідності

   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.

Як подолати проблеми інтеграції даних?

Ось короткий огляд різних функціональних можливостей, які має пропонувати відповідне рішення для інтеграції хмарних даних, щоб уникнути типових проблем і стимулювати зростання вашої організації.

• Автоматизація ETL та ELT

  ETL — це традиційний спосіб обробки даних, коли дані з різних джерел, включаючи SaaS-додатки та локальні системи, трансформуються перед імпортом у цільовий додаток, такий як система планування ресурсів підприємства (ERP) або сховище даних для аналізу та бізнес-процесів. Створення процесів та динамічних зіставлень для потоку даних може забезпечити високий рівень автоматизації та допомогти підвищити продуктивність. У випадку сучасної хмари, озер даних та озерних сховищ, інженери обробки даних надають перевагу ETL , який виконує команди безпосередньо в цільовій системі, використовуючи її обчислювальну потужність, а не переміщуючи дані до сховища даних та зі сховища даних для обробки. Це підвищує ефективність потоку даних та оптимізує витрати.

• Масштабовані та універсальні платформи даних

  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.

• Гнучка обробка даних

  Для великих обсягів даних та непередбачуваних робочих навантажень даних правильний інструмент інтеграції даних повинен мати змогу обробляти практично будь-який тип даних, незалежно від розміру, без зниження продуктивності. Рішення для інтеграції даних, що підтримують масово паралельну обробку, обробку Spark або еластичну обробку, можуть обробляти кілька терабайтів даних одночасно, що призводить до значної економії часу та коштів.

• Родовід даних

  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.

• Штучний інтелект

  Інтеграція хмарних даних на базі штучного інтелекту може скоротити час, необхідний для розробки та запуску потоків даних. Це призводить до економії часу для архітекторів, бізнес-аналітиків та ІТ-відділів. Доступні інструменти самообслуговування на базі штучного інтелекту, такі як багатокрокові майстри для завдань отримання та інтеграції даних, прості у використанні навіть для користувачів без технічних знань. Крім того, вони усувають необхідність ручного кодування, яке може бути трудомістким та дорогим під час створення та запуску потоків даних. Механізми рекомендацій на основі штучного інтелекту, засновані на принципах хмарних фінансових операцій (FinOps), можуть допомогти оптимізувати витрати, пропонуючи процеси, шаблони та конфігурації.

• Безсерверна архітектура

  Щоб спростити управління інфраструктурою, фахівці з обробки даних шукають безсерверні рішення для інтеграції даних, які б усували зусилля, пов'язані з налаштуванням та обслуговуванням хмарних екземплярів. Це дозволяє аналітикам даних та архітекторам зосередитися на своїй основній роботі, а не на адміністративних завданнях. Наявність сучасного інструменту інтеграції даних є важливою в сучасному вимогливому середовищі. Рішення, яке може допомогти знизити витрати, підвищити ефективність та ефективно конкурувати, може бути вирішальним фактором між досягненням успіху та збереженням статус-кво.

• Jak Informatica може допомогти з проблемами інтеграції даних?

  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.

Джерело: https://www.informatica.com/blogs/data-integration-challenges-and-problems.html