Introduzione all'integrazione dei dati
L'integrazione dei dati è un sistema di fusione o combinazione dei dati provenienti da varie risorse e convertirli in informazioni preziose. Il processo iniziale è l'ingestione che prevede la pulizia, la mappatura delle fonti ETL e la transizione dei dati. L'integrazione dei dati consente agli strumenti di generare azioni e informazioni di business efficaci. Gli elementi di integrazione dei dati comprendono il client-server, il server master e le origini dati stabilite all'interno di una rete connessa. L'integrazione dei dati ha un'operazione di base, il client invia una richiesta al server master per accedere ai dati, quindi il recupero dei dati master dalle risorse esterne e interne e fornisce al client come un singolo elemento di dati.
I 5 principali tipi di integrazione dei dati
Esistono alcuni tipi di integrazione dei dati che consiste nel creare dati completi e utili da vari repository.
1. Consolidamento dei dati
Il consolidamento dei dati sostanzialmente riunisce i dati provenienti da diversi sistemi individuali che creano un singolo archivio dati. Il consolidamento dei dati mira a raggiungere un numero ridotto di posizioni di archiviazione dei dati supportate da ETL che è la tecnologia di estrazione, trasformazione e caricamento. ETL recupera i dati dai repository e li trasferisce nel formato leggibile, quindi li trasporta in un altro data warehouse.
2. Propagazione dei dati
Utilizza l'applicazione per duplicare i dati da una posizione a un'altra. Può essere reso possibile in un doppio modo tra sorgente e client. La propagazione dei dati è supportata dalla replica dei dati Enterprise e dall'integrazione delle applicazioni Enterprise. EAI gestisce i messaggi di condivisione del sistema applicativo e viene eseguito principalmente in uno scenario in tempo reale. EDR trasmette un'enorme quantità di dati tra database che vengono utilizzati per recuperare e distribuire la condivisione dei dati tra la risorsa e i server.
3. Virtualizzazione dei dati
La virtualizzazione gestisce un'interfaccia per offrire dati univoci attuali da fonti separate con vari modelli di dati. La virtualizzazione dei dati interpreta ed estrae i dati da qualsiasi pool senza un singolo punto di contatto.
4. Federazione dei dati
È una forma teorica di virtualizzazione dei dati e utilizza database virtuali e crea un modello di dati generale per i dati ibridi da sistemi diversi. I dati vengono raccolti da varie fonti e accessibili come un'unica vista. L'astrazione dei dati consiste nel fornire una visione discreta dei dati da una fonte ibrida mediante Enterprise Information Integration. I dati possono essere analizzati in modo tendenziale attraverso molte applicazioni. Il consolidamento dei dati è costoso a causa delle sue avanzate funzionalità di sicurezza e conformità.
5. Conservazione dei dati
Il magazzinaggio è incluso come ultimo passaggio a causa dei suoi ampi repository di dati. Il data warehousing implementa l'archiviazione, la riformattazione e la pulizia dei dati in modo simile all'iniezione di dati.
Perché lo usiamo?
L'integrazione dei dati migliora l'esperienza del cliente offrendo servizi immediati. Fornisce un flusso regolato di operazioni ottimizzate aumentando la produttività senza alcun ritardo di elaborazione. Ha la caratteristica speciale di analisi future e genera il report in base alle richieste dei clienti per le sue idee di implementazione e miglioramento della sua attività.
L'integrazione dei dati è uno strumento economico e che fa risparmiare tempo. Fornisce automazione e analizza il flusso di dati delle applicazioni e dei server connessi e rende il processo più produttivo ed efficace. Riduce errori e rilavorazioni. Perché durante l'estrazione e il filtraggio dei dati dai vari pool ci sono possibilità di perdita o mancata corrispondenza dei dati. Ma tutti questi effetti sono ripristinati dal sistema di integrazione dei dati poiché fornisce la condivisione automatica dei dati tra il client e il server. Può essere facilmente aggiornato e sincronizzato in qualsiasi momento come processo istantaneo. L'integrazione dei dati funziona su dati affidabili.
Si tratta di un sistema centralizzato che offre molti rami di servizi di qualità a vari domini collegati alla rete principale. Pertanto l'accuratezza e l'affidabilità dei dati vengono mantenute in tutta la rete. Aiuta a sfruttare i big data che sono complessi e in surplus di volume. Un'organizzazione popolare come Google, Facebook gestisce informazioni di afflusso trasferite a miliardi di persone in ogni angolo del mondo in pochi millisecondi. La scala delle informazioni generate viene gestita come big data. Man mano che molte aziende di big data si uniscono, più dati diventano accessibili per le aziende, il che significa che un modo semplice per stabilire l'integrazione dei dati in molte organizzazioni per scopi unici.
Viene utilizzato per implementare un data warehouse che unisce più origini dati in database relazionali. Il data warehouse consente al client di eseguire query, compilare il codice, generare il report ed estrarre i dati dal pool come AWS e Azure per creare business intelligence dalle loro informazioni o dati. La consegna di dati discreti da diverse fonti semplifica la visione della business intelligence. Con l'aiuto dell'integrazione dei dati, l'azienda può facilmente visualizzare, comprendere i set di dati disponibili per eseguire una query funzionante per estrarre lo stato attuale di un'azienda. Può anche compilare più dati con elevata precisione indipendentemente dal volume e dalle dimensioni dei dati.
Come funziona l'integrazione dei dati?
L'integrazione dei dati unisce i dati da più input e consente al client di recuperare più dati da un pool. Questo funge da punto centrale dei big data. Anche se raccoglie dati da varie fonti, riflette un'unica vista di accesso al sistema al client o all'utente. L'integrazione dei dati è generalmente preferita in un ambiente ibrido per accedere a una grande quantità di dati internamente ed esternamente. In caso di duplicati o errori, l'integrazione dei dati porta alla distribuzione di un data warehouse che unisce le proprietà dei dati di vari domini in modo che le proprietà dei dati possano essere gestite in modo efficace. In parole semplici, gli elementi di integrazione dei dati comprendono client-server, server master e origini dati stabiliti all'interno di una rete connessa.
L'integrazione dei dati ha un'operazione di base, un client invia una richiesta al server master per accedere ai dati, quindi i dati master recuperano da risorse interne ed esterne e forniscono al client come un singolo elemento di dati. Questo è un metodo per fondere i dati dal pool ibrido, convertendoli in dati significativi e fornendoli all'utente o al cliente secondo le loro esigenze aziendali per uno scopo efficiente. È un metodo per unire le operazioni tecniche e di business per recuperare i dati dalla fonte diversificata e consegnarli al cliente in base alle esigenze aziendali analizzando i dati corretti con affidabilità e accuratezza.
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