技术创新改变了集成格局, 持续获取数据已成为一项具有挑战性的问题。因此, 对数据集成工具的需求突然激增, 以提取商业智能和精简计算机对计算机的数据交换。但是, 在选择数据集成工具时, 组织必须确保它侧重于调整转型技术和传统技术, 并满足端到端集成需求。专家认为, 选择正确的集成工具可能是一个长期的决定, 各组织在进行战略投资时必须谨慎行事。
对于任何企业所有者来说, 选择正确的数据集成工具始终是一项具有挑战性的工作。棘手的问题是在一个有几个新进入者和技术巨头正在运作的市场中找到合适的解决方案提供商。要选择正确的解决方案, 组织应仔细评估其用例和集成需求。
专家建议, 各组织应选择满足现有和新的集成需求的解决方案。理想情况下, 正确的集成工具应进行扩展, 以满足以下技术集成需求。
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商业智能和数据仓库: 分析不再是后顾之忧。高级集成工具应提供从紧急环境和非关系集群 (如 hadoop、hortonworks、cloudera 等) 中提取数据的功能。它应该使业务用户能够将数字生态系统与信息基础设施和预测建模技术结合起来。此外, 它还应该支持各种各样的数据格式, 如 csv、rcfile、实木复合地板等。不应优先考虑缺乏元数据和建模功能的解决方案。
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主数据管理 (mdm): 选择集成技术的另一个新标准是主数据管理的强大愿景和重点。该解决方案应提供细粒度的数据访问, 以支持数据治理和元数据管理。高级解决方案应确保持续支持数据捕获和批量数据处理。
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数据库级一致性: 数据集成工具应确保的相关功能是跨多租户、双向和单向应用程序和数据模型的数据一致性。这确保了跨组织数据计划的灵活性。在广泛的合作伙伴中运行的组织应该能够在充满不一致数据库的 it 环境中聚合数据。
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企业间数据访问和共享: 数据集成框架必须提供 b2b 集成功能, 使组织能够与合作伙伴、客户、主管部门和利益相关者无缝交换数据。先进的解决方案通过自助服务和公民集成解决企业间数据共享问题。这些功能可帮助组织在合作伙伴和外部服务提供商的复杂 it 环境中交换数据, 而不会造成任何中断。
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数据湖管理: 组织正在解决管理数据湖的无数业务问题。现代数据集成应打包用于提取、清理和监视原始数据的控件。更重要的是, 应该有用于协调和调度工作流的控件。数据湖管理的两个相关功能是元数据和数据建模。一种新的数据集成时代工具应保证从不同的数据源获取元数据。它还应该允许用户在不同的数据模型之间建立关系。它应有助于进行数据模型合理化、共享元数据和同步元数据
数据集成解决方案应允许用户通过简单的步骤在不同的云和内部部署应用程序之间进行数据透视。在这方面, 元数据和简单的报告功能至关重要。
互操作性: 除了数据的批量处理外, 数据集成技术还应提供提取、转换、负载 (etl) 和 b2b 集成功能的组合, 以满足普遍集成需求。创建业务流程管理和企业服务总线 (esb) 的互操作性解决了组织面临的许多 it 和业务挑战。现代数据集成解决方案需要支持混合 it 环境中的所有数据传递模式。该解决方案应确保可重用性功能, 以防止工作流过时。
统一界面: 用于合作伙伴数据交换的单一360度视图减少了集成问题。单一的真相来源完全有能力满足信息治理需求。此外, 该界面应允许用户促进用户社区内的交互。该解决方案应使用户能够从超连接基础结构中的集中式平台执行数据集成。该接口应专门用于表示存储库对象、开发流程、定义版本、识别冗余和执行测试。组织应在评估接口时查找运行时平台功能。
数据连接器和模板: 自定义模板和连接器提供了自助服务的功能, 用于创建用于集成不同数据结构的流, 例如数据库、xml、打包应用程序、saas 应用程序、hadoop 分布式文件系统 (hdfs) 等连接器允许系统以非技术方式连接, 并使电子数据交换 (edi) 平稳而快速。
数据映射: 高级集成解决方案应能立即实现基本到简单的数据转换。该工具应支持各种文件格式 (包括旧数据库和非关系数据库) 的自定义转换。数据映射解决方案应解决一系列数据通信难题, 包括数据转换、数据中介、数据库整合等。
双模型与公民整合: 公民整合与双模型整合已成为衡量数据集成工具价值的新手段。数据集成工具必须提供简单但重点突出的集成功能, 因为数据主要用于非技术用户。简单的集成控制可帮助普通业务用户构建集成, 以便专门的 it 团队能够专注于其他相关问题。
服务支持: 选择数据集成工具的另一个相当大的因素是客户服务。集成解决方案提供商应为产品提供响应性的技术支持。组织应查看服务团队所需的响应时间, 以排除技术细节。
结论
您能以多快的速度将存储在不同系统中的数据引入？由于复杂的 it 基础架构, 这是一个让组织面临无数数据连接问题的困惑。这就是为什么对数据集成工具的需求得到了加强。但是, 在进行投资之前, 组织必须记住, 数据集成工具的作用并不局限于数据聚合。它应该使用户能够利用混合生态系统 (包括多租户、多通道和多层环境) 上的数据生成。各组织应确保选择一个现代数据集成工具, 该工具还携带 b2b 加速器, 以调整技术和流程, 并将组织数据移向业务流