Introduksjon til dataintegrasjon
Dataintegrasjon er et system for å slå sammen eller kombinere dataene fra forskjellige ressurser og konvertere dem til verdifull informasjon. Den første prosessen er svelging som innebærer rengjøring, kartlegging av ETL-kilder og dataovergang. Dataintegrering lar verktøy for å generere effektive forretningshandlinger og intelligens. Dataintegrasjonselementer består av klient-server, master-server og datakilder etablert i et tilkoblet nettverk. Dataintegrasjon har en grunnleggende operasjon, klienten sender en forespørsel til master server for å få tilgang til dataene, deretter henter master data fra eksterne og interne ressurser og gir til klienten som et enkelt dataelement.
Topp 5 typer integrering av data
Det er noen få typer dataintegrasjon som er å lage omfattende og nyttige data fra forskjellige depoter.
1. Datakonsolidering
Datakonsolidering får vesentlig sammen data fra flere individuelle systemer som etablerer et enkelt datalager. Datakonsolidering har som mål å oppnå et redusert antall datalagringsplasser som støttes av ETL som er Extract, Transforms and Load-teknologi. ETL henter dataene fra depoter og overfører dem til det lesbare formatet og transporterer dem deretter til et annet datavarehus.
2. Forplantning av data
Den bruker applikasjonen til å duplisere dataene fra ett sted til et annet. Det kan gjøres mulig på en dobbel måte mellom kilde og klient. Datapropagering støttes av Enterprise-datareplikering og integrering av Enterprise-applikasjoner. EAI administrerer applikasjonssystemdelingsmeldinger og utføres hovedsakelig i et sanntidsscenario. EDR overfører en enorm mengde data mellom databaser som brukes til å hente og distribuere datadeling mellom ressursen og serverne.
3. Datavirtualisering
Virtualisering administrerer et grensesnitt for å tilby unike data fra separate kilder med varierte datamodeller. Datavirtualisering tolker og trekker ut dataene fra et hvilket som helst basseng uten et eneste kontaktpunkt.
4. Dataforbund
Det er en teoretisk form for datavirtualisering og benytter virtuelle databaser og bygger en generell datamodell for hybriddata fra forskjellige systemer. Data er samlet inn fra forskjellige kilder og er tilgjengelige som et enkelt synspunkt. Datainsamling er å gi en diskret visning av data fra en hybridkilde ved Enterprise Information Integration. Dataene kan analyseres på en trending måte via mange applikasjoner. Datakonsolidering er dyrt på grunn av avanserte sikkerhetsfunksjoner og samsvar.
5. Datavarehus
Lagring er inkludert som det siste trinnet på grunn av de store lagringsplassene med data. Datavarehus implementerer datalagring, omformatering og rengjøring som ligner datainjeksjon.
Hvorfor bruker vi det?
Dataintegrasjon forbedrer kundeopplevelsen ved å tilby øyeblikkelige tjenester. Det gir en regulert flyt av strømlinjeformede operasjoner ved å øke produktiviteten uten noen prosessforsinkelse. Det har den spesielle egenskapen til fremtidig analyse og genererer rapporten i henhold til kundenes spørsmål for ideer om virksomhetens distribusjon og forbedring.
Dataintegrasjon er et kostnadseffektivt og tidsbesparende verktøy. Den gir automatisering og analyserer dataflyten til applikasjonene og den tilkoblede serveren og gjør prosessen mer produktiv og effektiv. Det reduserer feil og omarbeider. For når man trekker ut og filtrerer dataene fra de forskjellige bassengene, er det muligheter for tap av data eller misforhold av data. Men alle disse effektene blir gjenopprettet av dataintegrasjonssystemet siden det gir automatisk datadeling mellom klienten og serveren. Det kan enkelt oppdateres og synkroniseres når som helst som en øyeblikkelig prosess. Dataintegrasjon fungerer pålitelige data.
Det er et sentralisert system som leverer mange grener av kvalitetstjenester til et forskjellige domene som er koblet til hovednettverket. Dermed opprettholdes datanøyaktighet og datapålitelighet gjennom hele nettverket. Det hjelper til å utnytte store data som er komplekse og overskudd i volum. En populær organisasjon som Google, driver Facebook tilstrømningsinformasjon som blir gjennomført til milliarder av mennesker i hvert hjørne av verden i løpet av millisekunder. Omfanget av informasjon som genereres blir håndtert som big data. Etter hvert som mye big data-selskap slutter seg, blir flere data tilgjengelige for virksomheten å utnytte, noe som betyr den enkle måten å etablere dataintegrasjonen til mange organisasjoner for unike formål.
Det brukes til å implementere et datavarehus som kombinerer flere datakilder i relasjonsdatabaser. Datavarehouse gjør det mulig for klienten å utføre spørsmål, kompilere koden, generere rapporten og trekke ut dataene fra bassenget som AWS og Azure for å skape forretningsinformasjon fra sin informasjon eller data. Den diskrete datautleveringen fra flere kilder forenkler synet på forretningsinformasjon. Ved hjelp av dataintegrering kan selskapet enkelt se, forstå de tilgjengelige datasettene for å kjøre en fungerende spørring for å trekke ut den nåværende statusen til en virksomhet. Den kan også samle flere data med høy nøyaktighet, uavhengig av datamengden og størrelsen.
Hvordan fungerer integrering av data?
Dataintegrering forener dataene fra flere innganger og lar klienten hente mer data fra et basseng. Dette fungerer som et midtpunkt for big data. Selv om den samler inn data fra forskjellige kilder, gjenspeiler det et enkelt syn på tilgang til systemet til klienten eller brukeren. Dataintegrasjon er generelt foretrukket i et hybridmiljø for å få tilgang til en enorm mengde data internt og eksternt. I tilfelle duplikater eller feil, fører dataintegrasjonen til distribusjon av et datavarehus som forener dataegenskaper til forskjellige domener slik at dataegenskaper kan drives effektivt. Enkelt består dataintegrasjonselementer av klient-server, master-server og datakilder etablert i et tilkoblet nettverk.
Dataintegrasjon har en grunnleggende operasjon, en klient sender en forespørsel til hovedserveren om tilgang til dataene, deretter henter stamdataene fra eksterne og interne ressurser og gir klienten som et enkelt dataelement. Dette er en metode for å blande dataene fra hybridbassenget, konvertere dem til meningsfulle data og gi dem til brukeren eller klienten i henhold til deres forretningsbehov for et effektivt formål. Det er en metode for å gå sammen både teknisk og forretningsdrift for å hente dataene fra den varierte kilden og levere til klienten i henhold til forretningsbehov ved å analysere riktige data med pålitelighet og nøyaktighet.
Anbefalt artikkel
Dette er en guide til Hva er dataintegrasjon? Her diskuterer vi de fem beste typene dataintegrering som datakonsolidering, dataforplantning, datavirtualisering, osv. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Hva er Talend Data Integration?
- Topp 12 dataintegrasjonsverktøy
- Moderne dataintegrasjon med teknikker
- Introduksjon til typer datavisualisering