对外界来说, 你的企业是一个高度组织化的结构。但在内部, 它是从数据库、文档和许多其他来源收集的原材料的大锅。这些材料–也称为数据–在世界范围内具有所有的潜力, 可以帮助您的业务转型和增长, 只要您通过一个称为数据整合的过程将其正确地整合在一起。
定义的数据整合
数据是由许多不同的来源和许多不同的格式生成的。数据整合是将所有这些数据组合在任何地方的过程, 消除任何冗余, 并在将其存储在一个位置 (如数据仓库或数据湖) 之前对其进行清理。
数据整合和数据库复制.还有另一种数据合并, 一种与数据库中的数据行 (更新、插入或删除的记录) 更改如何与数据仓库合并有关。这种 “合并”—-超出了这一员额的范围—-往往是定期进行的, 用于纳入对正在复制的数据的更改, 以确保数据的 “最新” 版本反映在数据仓库中。
在 “信息创造” 以指数级速度加速的情况下, 数据整合为那些努力应对当今业务挑战的组织提供了重要的好处。该过程有助于确保更高的数据质量和准确性, 使您在准备就绪时更轻松地访问、操作和分析数据。通过消除在以任何方式操作数据之前必须首先解决的不一致问题, 您可以节省大量时间, 提高效率, 并为整个组织的数据操作增加价值。
数据整合不是跨行业或组织的标准工具, 您可以使用几种不同的工具或方法来执行此操作:
- 手工编码或脚本.此手动流程自定义由数据科学家编写脚本, 以合并和整合来自预定来源范围的数据。
- 开源工具.开源软件可以帮助组织以相对较低的成本和更大的灵活性组合和整合数据, 但需要更高的编码专业知识和通常更多的人力。
- 基于云的工具。基于云的现代数据整合方法、基于云的工具可通过速度、可扩展性和安全性自动执行许多数据整合任务。
数据整合面临的挑战
尽管数据整合是实现更高的商业智能和更快、更精确的决策的关键基石, 但组织使用现有团队和系统自己进行数据整合并不总是现实的。从好的方面来说, 这种更传统的方法可能会给人的印象是, 您的组织可以完全控制其数据。不利的一面是, 它可能会带来一系列其他挑战, 取消你可能相信你拥有的任何控制。
以下是传统的现场数据整合可能出现的四个常见障碍:
时间有限.除了跟上其他日常任务外, it 团队已经全面配置、维护和监控现场硬件和其他设备。因此, 花费必要的时间编写、运行和管理无错误的数据整合对于您当前的团队来说并不总是可行的。
有限的资源。任何数据集成过程通常都需要分散的位置.许多企业使用远程或分支位置运行, 这意味着数据不能在单个物理位置可用, 但必须在多个位置进行保护和管理。当您需要检索该外围数据并将其与本地数据源组合时, 可能需要更多的时间 (和更多的带宽)。然而, 当快速决策即将到来时, 时间并不是朋友, 因为数据可能很快就会过时。
安全问题.每一个存储数据的地方都会打开黑客或破坏的可能性。而在数据整合过程中将数据移动到另一个位置只会增加这种潜力。同样, 大多数企业也必须遵守一定程度的监管标准。但是, 修补的设备和只有一个系统管理员负责整个企业的数据管理, 使其更难在必要的程度上保持安全性和合规性。
基于云的现代数据整合
然而, 企业可以获得优势的地方是使用第三方、基于云的数据整合工具。与其他云解决方案一样, 这些工具是为速度、安全性、可扩展性和灵活性而构建的, 无论您的数据存在于何处或以何种形式存在。通过这种方式, 您可以确保在您选择的数据存储库中随时访问完整而准确的数据负载。
而且, 由于这一切都发生在云中, 因此您无需购买或维护昂贵的设备来处理数据整合方面的问题, 也不必向内部 it 团队添加资源来监督手动流程。
快速高效的数据管道可实时清理数据, 并使其实时可用, 而不是批量提供 (如果您愿意的话)。而且, 由于数据整合过程是自动化的, 因此您的数据操作在各地运行更加顺畅、高效, 从而节省了前期基础架构成本, 并提高了业务决策的速度和可靠性。