Introduktion til dataintegration
Dataintegration er et system til at flette eller kombinere dataene fra forskellige ressourcer og konvertere dem til værdifuld information. Den indledende proces er indtagelse, der involverer rengøring, kortlægning af ETL-kilder og dataovergang. Dataintegration giver værktøjer til at generere effektive forretningshandlinger og intelligens. Dataintegrationselementer består af klientserveren, masterserveren og datakilder etableret i et tilsluttet netværk. Dataintegration har en grundlæggende operation, klienten sender en anmodning til master server om adgang til dataene, derefter henter stamdataene fra eksterne og interne ressourcer og leverer til klienten som et enkelt dataelement.
Top 5 typer dataintegration
Der er et par typer dataintegration, som er at fremstille omfattende og nyttige data fra forskellige lagre.
1. Datakonsolidering
Datakonsolidering samler i det væsentlige data fra flere individuelle systemer, der etablerer et enkelt datalager. Datakonsolidering sigter mod at opnå et reduceret antal datalagringspladser, der understøttes af ETL, der er Extract, Transforms og Load-teknologi. ETL henter dataene fra depoter og overfører dem til det læsbare format og transporterer dem derefter til et andet datalager.
2. Forplantning af data
Det bruger applikationen til at kopiere dataene fra et sted til et andet. Det kan gøres muligt på en dobbelt måde mellem kilde og klient. Datapropagment understøttes af Enterprise-datareplikering og integration af Enterprise-applikationer. EAI administrerer applikationssystemdelingsmeddelelser og udføres for det meste i et realtidsscenarie. EDR transmitterer en enorm mængde data mellem databaser, der bruges til at hente og distribuere datadeling mellem ressourcen og serverne.
3. Data-virtualisering
Virtualisering administrerer en grænseflade til at tilbyde aktuelle unikke data fra separate kilder med forskellige datamodeller. Datavirtualisering tolker og ekstraherer dataene fra en hvilken som helst pulje uden et enkelt kontaktpunkt.
4. Data Federation
Det er en teoretisk form for datavirtualisering og anvender virtuelle databaser og bygger en generel datamodel til hybriddata fra forskellige systemer. Data indsamles fra forskellige kilder og er tilgængelige som en enkelt visning. Dataabstraktion er at give et diskret billede af data fra en hybridkilde ved hjælp af Enterprise Information Integration. Dataene kan analyseres på en trending måde via mange applikationer. Datakonsolidering er dyrt på grund af dets avancerede sikkerhedsfunktioner og overholdelse.
5. Datalagring
Opbevaring inkluderes som det sidste trin på grund af dets store opbevaring af data. Datalagring implementerer datalagring, omformatering og rengøring svarende til dataindsprøjtning.
Hvorfor bruger vi det?
Dataintegration forbedrer kundeoplevelsen ved at tilbyde øjeblikkelige tjenester. Det giver en reguleret strøm af strømlinjefunktioner ved at øge produktiviteten uden nogen forsinkelse af behandlingen. Det har det specielle ved fremtidig analyse og genererer rapporten i henhold til kundens forespørgsler for hans forretningsudvikling og forbedringsideer.
Dataintegration er et omkostningseffektivt og tidsbesparende værktøj. Det giver automatisering og analyse af datastrømmen for applikationerne og den tilsluttede server og gør processen mere produktiv og effektiv. Det reducerer fejl og genanvendelser. For når man udtrækker og filtrerer dataene fra de forskellige puljer, er der muligheder for datatab eller dataforhold. Men alle disse effekter gendannes af dataintegrationssystemet, da det giver automatisk datadeling mellem klienten og serveren. Det kan let opdateres og synkroniseres når som helst som en øjeblikkelig proces. Dataintegration fungerer pålidelige data.
Det er et centraliseret system, der leverer mange grene af kvalitetstjenester til et forskellige domæne, der er forbundet til hovednetværket. Derfor opretholdes datanøjagtighed og datapålidelighed gennem hele netværket. Det hjælper med at udnytte store data, som er komplekse og overskud i mængde. En populær organisation som Google, driver Facebook tilstrømningsoplysninger transaktioner til milliarder af mennesker i hvert hjørne af verden inden for millisekunder. Omfanget af genereret information håndteres som big data. Da meget big data-virksomhed slutter sig til, bliver flere data tilgængelige for virksomheder at udnytte, hvilket betyder den lette måde at etablere dataintegrationen til mange organisationer til unikke formål.
Det bruges til at implementere et datavarehus, der slutter flere datakilder til relationelle databaser. Datavarehouse gør det muligt for klienten at udføre forespørgsler, kompilere koden, generere rapporten og udtrække data fra puljen som AWS og Azure for at skabe forretningsinformation fra deres information eller data. Den diskrete levering af data fra flere kilder forenkler synet på forretningsinformation. Ved hjælp af dataintegration kan virksomheden let se, forstå de tilgængelige datasæt for at køre en fungerende forespørgsel for at udtrække en virksomheds nuværende status. Det kan også samle flere data med høj nøjagtighed uafhængigt af datamængden og størrelse.
Hvordan fungerer dataintegration?
Dataintegration forener dataene fra flere input og giver klienten mulighed for at hente flere data fra en pulje. Dette fungerer som et centerpunkt for big data. Selvom det indsamler data fra forskellige kilder, afspejler det en enkelt visning af adgang til systemet til klienten eller brugeren. Dataintegration foretrækkes generelt i et hybridmiljø for at få adgang til en enorm mængde data internt og eksternt. I tilfælde af duplikater eller fejl fører dataintegrationen til implementering af et datavarehus, der forener dataegenskaber for forskellige domæner, så dataegenskaber kan betjenes effektivt. Kort sagt består dataintegrationselementer af klient-server, master-server og datakilder etableret i et tilsluttet netværk.
Dataintegration har en grundlæggende operation, en klient sender en anmodning til hovedserveren om at få adgang til dataene, derefter henter stamdataene fra eksterne og interne ressourcer og leverer til klienten som et enkelt dataelement. Dette er en metode til at blande dataene fra hybridpuljen, konvertere dem til meningsfulde data og give dem til brugeren eller klienten pr. Deres forretningsbehov til et effektivt formål. Det er en metode til sammenføjning af både tekniske og forretningsmæssige operationer for at hente dataene fra den varierede kilde og levere til klienten efter forretningsbehov ved at analysere de korrekte data med pålidelighed og nøjagtighed.
Anbefalet artikel
Dette er en guide til Hvad er dataintegration ?. Her diskuterer vi de top 5 typer dataintegration som datakonsolidering, dataforplantning, datavirtualisering osv. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -
- Hvad er Talend Data Integration?
- Top 12 dataintegrationsværktøj
- Moderne dataintegration med teknikker
- Introduktion til typer af datavisualisering