Moderne dataintegrasjon

Virksomheten står overfor stor konkurranse i disse dager på grunn av teknologiske fremskritt. Organisasjoner skal kunne bruke informasjon og skape ny kunnskap for å lede sin virksomhet. Innovasjoner innen teknologi og interkonnektivitet mellom ting genererer en enorm mengde data hver dag. Dataintegrering er med på å flytte dataene fra kilden til målet. nå skal vi diskutere begrepet Modern Data Integration.

Mange organisasjoner bruker dataintegrasjonstalenter for å skape verdier for virksomheten sin. Dataintegrering blir viktigere når to selskaper slås sammen eller når man konsoliderer applikasjoner i et selskap for å gi et syn på selskapets dataverdier.

Dataintegrasjonsapplikasjonene fungerer ikke bare. De trenger koder for å utføre prosessen. Det vil oppstå mange problemer knyttet til vedlikehold, dokumentasjon og overføring.

Dataintegrasjonsområder

Dataintegrasjon er et begrep som dekker mange forskjellige områder som

  • Datavarehus
  • Datamigrering
  • Enterprise Application
  • Master Data Management

Dataintegrasjonsprosess

Det er tre faser i dataintegrasjon

1. Design

I denne prosessen bør involvere alle avdelinger i et selskap. I denne prosessen bør du stille deg noen spørsmål.

  • Hva er målene for dataintegrasjon?
  • Hva er kildene dataene kan stammer fra?
  • Er tilgjengelige data nok til å oppfylle kravene?
  • Er dataintegrasjonen i samsvar med forretningsreglene?
  • Hva er støtten, modell?
  • Hva er SLA-kravene?
  • Hva er måtene å hente ut dataene fra kildene?
  • Hva er kvaliteten på dataene?
  • Er det behov for andre ikke-funksjonelle krav som databehandlingsbehov, sikkerhetspolitikk, sikkerhetskopi og andre?
  • Hvem vil være eieren av systemet, og hva blir den totale kostnaden?

Svarene på alle spørsmålene ovenfor skal dokumenteres og signeres av alle medlemmene som er involvert i dataintegrasjonsprosjektet.

2. Implementering

Basert på analysen av kravene og SRS-dokumentet, blir en detaljert studie utført for å velge passende verktøy for å implementere dataintegrasjonssystemet. Det er mange verktøy tilgjengelig i markedet, og å velge det beste verktøyet for din virksomhet er den største utfordringen. Bedrifter som er nye innen dataintegrering, må implementere et nytt verktøy, og selskaper som allerede har brukt eller bruker slike prosjekter, kan bare utvide sitt eksisterende system. Å velge det beste verktøyet som passer dine forretningsbehov, vil være mer effektivt og vil bidra til fremtidig vekst og utvidelse av virksomheten.

3. Testing

Testing er en viktig fase av data. En riktig testing er nødvendig for å sikre at de enhetlige dataene er fullstendige og riktige. IT-avdelingen og hele virksomheten må ta del i testprosessen. De forskjellige testmetodene som kan brukes er Performance Stress test (PST), Technical Acceptance Testing (TAT) og User Acceptance Testing (UAT) PST, TAT (Technical Acceptance Testing), UAT (User Acceptance Testing).

Dataintegrasjonsteknikker

Det er flere dataintegrasjonsteknikker utført av selskapene.

  • Manuell integrering eller felles brukergrensesnitt - det gir brukerne tilgang til alle kildesystemer eller webgrensesnitt
  • Applikasjonsbasert integrasjon - Dette brukes bare der det er et begrenset antall applikasjoner.
  • Middleware Data Integration - hjelper deg med å overføre logikken fra ett program til et nytt mellomvarevare
  • Ensartet datatilgang eller virtuell integrasjon - definerer et sett med visninger for å gi tilgang til brukerne til den enhetlige visningen av dataene
  • Felles datalagring eller fysisk dataintegrasjon - har en kopi av dataene fra kilden og lagrer og administrerer dem uavhengig av det originale systemet

Produkter av dataintegrasjon

Primært er det tre produkter av dataintegrasjon

  • Extract, Transformation and Load (ETL) - disse produktene bidrar til å flytte den enorme datamengden som også muliggjør robuste transformasjoner
  • Enterprise Application Integration Products (EAI eller EII) - disse produktene hjelper deg med å flytte mindre datamengder med forskjellige frekvensmønstre
  • Enterprise Data Replication (EDR) - disse produktene gir informasjon om datasettene og når de må endres eller modifiseres.

Prinsipper for dataintegrasjon

Vi lever i en tid med data. Moderne data er mer komplekse, og de har forskjellige typer, kilder, volumer og lokalisering av data. Moderne data har mange fordeler. Det er mange prinsipper for moderne dataintegrasjon for å møte dagens datamiljø. De fem viktigste prinsippene for dataintegrasjon er listet opp nedenfor:

  • Ta behandlingen dit dataene bor

Det er mye data, og du må blande dataene hver gang før du overfører dem. Utnev en agent i vertsplattformen slik at all prosessen blir gjort lokalt før dataene blir overført. Ved å flytte prosesseringssystemet dit dataene bor vil redusere bevegelsen av dataene gjennom nettverket som igjen vil spare tid.

  • Utnytt alle plattformene basert på design

Hvis du investerer i moderne dataplattformer, vil hver plattform ha et standard sett med funksjoner og arbeidsmengder. Moderne dataintegrasjon bruker standardfunksjonene i plattformen. På denne måten kan ytelsen til datablandingen forbedres, og databevegelsen kan reduseres.

  • Flytt datapunkt til punkt

Moderne dataplattformer skal være sentralt engasjert med alle forretningsregler og datalogikk. Det er bare mulig når det lokale prosesseringssystemet holdes atskilt fra det sentrale designstudioet. Administrering av forretningsregler og datalogikk kan bidra til å maksimere brukbarheten der og gir åpenhet.

  • Gjør endringer ved å bruke eksisterende regler

Hvis ledelsen håndteres sentralt, kan alle forretningsregler og datalogikkmaler holdes under ett tak. Hvis det er noen endringer som skal gjøres i dataene eller plattformene, kan slike endringer gjøres raskt og effektivt.

Fordelene med moderne dataintegrasjon

Moderne dataintegrering vil eliminere alle utfordringene som legges opp fra teknologi. Få av fordelene er listet opp nedenfor

  • Designet en gang og kan brukes mange ganger
  • Få grundig kunnskap om dataene
  • Administrer de komplekse datamiljøene
  • Optimaliser handlingene
  • Evne til å endre, utvide og migrere eksisterende forretningsdata
  • Svarer raskt på forretningsbehov

Topp 10 nye krav til moderne dataintegrasjon

Næringslivet blir mer konkurransedyktig, de er mer avhengige av data. Mer nøyaktige data lar forretningsfolk ta smarte beslutninger. Datavolumene blir større for hver dag, og virksomheten trenger at dataene deres blir behandlet raskere for å oppnå bedre resultater. Datakildene og IT-miljøene endres ofte, og det blir mer komplisert å få detaljert kunnskap om dataene. Som et resultat har nye krav utviklet seg til moderne dataintegrasjon. Her er 10 nye krav for moderne dataintegrasjon

  1. Søknadsintegrering gjøres gjennom REST- og SOAP-tjenester

Dagens programvare implementeres som skybaserte tjenester som vil eksponere SOAP / REST API for data- og metadatastyring basert på forretningsmessige mål. I dagens scenario begrenser SaaS-applikasjoner tilgang til databasen bak tjenestene deres. Moderne dataintegrasjon tilbyr en enkel og rask måte å bruke REST og SOAP på. De bør gi en enkel måte å bruke disse APIene i virksomhet.

  1. Enorm volumdataintegrasjon er tilgjengelig for en Hadoop-basert datasjø

IT-avdelinger i en organisasjon beveger seg bortsett fra datavarehus og beveger seg mot datasjøer som er den sentrale plasseringen av data basert på Hadoop-klyngen. Spark er den nyeste teknologien som brukes til å transformere data om store mengder i dette miljøet. Cloud data warehousing-teknologier fungerer som en erstatning for dyre datavarehus-applikasjoner. Dataintegrasjonsverktøy må være enkle å få tilgang til og forstå, og det skal inneholde store distribuerte rammer som Spark.

  1. Integrasjon må støtte datahastigheten

Datahastigheten er relativt høy i disse dager. Enhver endring i datahastigheten eller datastørrelsen bør ikke forvente at du endrer dataintegrasjonsverktøyene som helhet. Tidligere dataintegrasjonsverktøy ble designet for å håndtere enten et stort volum data eller mindre datamengde.

Moderne dataintegrering skal ha muligheten til å håndtere dataene uansett størrelse. Verktøyene til dataintegrering skal kunne behandle den enorme datamengden enkelt og levere riktige svar for å forbedre forretningshandlinger som å legge til nye produkter eller legge til nye kunder.

  1. Det skal være hendelsesbasert

Verktøy for dataintegrering bør svare på en forretningsbegivenhet raskt når det skjer. Hvis beholdningen på en beholdning må økes på grunn av etterspørselen, bør dataintegrasjonen behandle denne informasjonen raskt.

  1. Integrasjon skal være dokumentsentrisk

Den forrige generasjonen dataintegrerende verktøy sender og mottar hierarkiske dokumenter som sådan i stedet for å transformere dem til radsett eller til komprimerte nyttelast. Moderne dataintegrasjon ble etablert for å få de interne motorene til å fungere effektivt som den største hindringen mot den gamle generasjonen dataintegrasjonsverktøy.

  1. Integrasjon skal være hybrid

I dag er programvarepakker pakkebasert. Fortsatt investerer noen organisasjoner mye i lokale applikasjoner som tar mye tid å migrere til skybaserte applikasjoner for bedriften. Moderne dataintegrasjonsteknologi kan håndtere både lokaler og skybaserte applikasjoner enkelt og effektivt.

  1. Det skal være tilgjengelig gjennom SOAP / REST API-er

Moderne dataintegrering skal gå bra med de andre funksjonene i organisasjonen som overvåking, sikkerhet og andre. For eksempel, hvis et selskap ønsker å overvåke suksessen med integrasjonsflyten gjennom sitt eget verktøy, bør den moderne dataintegrasjonen gjøre det mulig for selskapet å legge til flere brukere automatisk med letthet.

  1. Det handler om tilkobling

Dataintegrering avhenger hovedsakelig av tilkobling. Dataintegrasjon handler om å koble forskjellige systemer med et API-sett. Integreringsverktøyet bør også trenge et skikkelig rammeverk for å behandle dataene uten å kaste bort tid og krefter. Det er også et stort antall forhåndsbygde kontakter tilgjengelig som vil hjelpe i den enkle og raske implementeringen. Det hjelper også å svare raskt på spørsmålene under nye scenarier.

  1. Det må være elastisk

Kravene til dataintegrasjon varierer hver dag basert på forretningsbegivenheter. I løpet av en enkelt dag kan det være mange integrasjoner som foregår under et scenario, og dagen etter vil det være den normale mengden integrasjoner som finner sted. Moderne dataintegrasjon bør ha kapasitet til å håndtere den verste og den gode situasjonen. Integreringsverktøyet skal kunne tilpasse seg til forskjellige situasjoner.

  1. Integrasjon bør leveres som en tjeneste

Dagens verden er skybasert og datadrevet. Moderne dataintegrasjonsteknologi må gjøres som en tjeneste som er lett tilgjengelig for alle som trenger å bruke den. Moderne dataintegrasjon skal være elastisk for å oppfylle kravene til virksomheten. Den tradisjonelle dataintegrasjonsteknologien er mer kompleks og tar lang tid å implementere. Oppdateringene er også dyre. Den moderne dataintegrasjonsteknologien er rettet mot en ny klasse brukere som blir kalt “borgerintegratorer”. Moderne dataintegrasjon tilbyr et enkelt design og enkelt styringssystem. Det kan oppfylle alle krav fra brukerne.

Med enkle ord blir de viktigste kravene for moderne dataintegrasjon oppsummert i følgende punkter

  • Den må kunne integrere data fra hvilken som helst kilde
  • Den skal lagres enten i skyen eller i forutsetningen
  • Bør gi maksimal ytelse
  • Gi all tid støtte og tilby pålitelig informasjon
  • Gi kvalitetsdata

Konklusjon

Nye trender i bransjen gjør dataintegrasjon viktigere enn noen gang. Bedrifter i dag står overfor problemer med å håndtere en stor mengde data. For å forbedre forretningsresultatene trenger de å konvertere dataene sine til en eiendel. Mer kraftige og fleksible teknologi for integrering av data må brukes til å transformere dataene til en brukbar form. Alle de nye kravene til dataintegrasjon har resultert i utviklingen av et nytt integrasjonsfelt kalt integrasjonsplattform som en tjeneste.

relaterte artikler

Dette har vært en prosess med moderne dataintegrasjon. Her diskuterer vi de 10 nye kravene for moderne dataintegrasjon sammen med fordelene og prinsippene. Som du også kan lese konklusjonen om den moderne dataintegrasjonen-

  1. Dataintegrasjon - Advanced Case Studies-kurs
  2. CloverETL Dataintegrasjon - Kurs
  3. Krev vs import: Fordeler

Kategori:

Entreprenørskaputvikling