یکپارچه‌سازی داده (Data Integration) چیست؟

یکپارچه‌سازی داده چیست؟

یکپارچه‌سازی داده فرآیند دستیابی به دسترسی و تحویل مداوم برای همه انواع داده در یک سازمان است. تمام بخش‌های یک سازمان حجم زیادی از داده‌ها را با ساختارها، قالب‌ها و کارکردهای مختلف جمع‌آوری می‌کنند. یکپارچه‌سازی داده شامل تکنیک‌های معماری، ابزارها و روش‌هایی است که این داده‌های ناهمگون را برای تجزیه و تحلیل یکپارچه می‌کند. در نتیجه، سازمان‌ها می‌توانند دید کاملی از داده‌های خود برای هوش تجاری و بینش‌های ارزشمند داشته باشند.

چرا یکپارچه‌سازی داده مهم است؟

سازمان‌های مدرن معمولاً ابزارها، فناوری‌ها و خدمات متعددی دارند که داده‌ها را جمع‌آوری و ذخیره می‌کنند. داده‌های پراکنده منجر به ایجاد سیلوهای داده و چالش‌های دسترسی می‌شوند.به عنوان مثال، یک برنامه هوش تجاری برای بهبود استراتژی‌های تبلیغاتی به داده‌های بازاریابی و مالی نیاز دارد. با این حال، هر دو مجموعه داده در قالب‌های مختلفی قرار دارند. بنابراین، یک سیستم خارجی باید قبل از تجزیه و تحلیل، هر دو مجموعه داده را پاکسازی، فیلتر و قالب‌بندی مجدد کند. علاوه بر این، مهندسان داده ممکن است وظایف پیش‌پردازش خاصی را به صورت دستی انجام دهند که باعث تأخیر بیشتر می‌شود. با وجود این تلاش، ممکن است برنامه یک مجموعه داده حیاتی را از دست بدهد زیرا تیم تجزیه و تحلیل از وجود آن بی‌اطلاع بوده است.یکپارچه‌سازی داده با روش‌های مختلف دسترسی مداوم، قصد دارد این چالش‌ها را حل کند. به عنوان مثال، همه تحلیلگران داده و برنامه‌های هوش تجاری از یک پلتفرم واحد و یکپارچه برای دسترسی به داده‌های سیلو شده از فرآیندهای مختلف کسب و کار استفاده می‌کنند. در اینجا برخی از مزایای یکپارچه‌سازی داده آورده شده است:

• بهبود کارایی و بهره‌وری مدیریت داده
• بهبود کیفیت و یکپارچگی داده
• بینش‌های سریع‌تر و معنادارتر از داده‌های دقیق و مرتبط

موارد استفاده از یکپارچه‌سازی داده چیست؟

شرکت‌ها از راهکارهای یکپارچه‌سازی داده برای چندین مورد استفاده کلیدی استفاده می‌کنند. در ادامه به جزئیات بیشتری می‌پردازیم.

• یادگیری ماشین: یادگیری ماشین شامل آموزش نرم‌افزار هوش مصنوعی با حجم زیادی از داده‌های دقیق است. یکپارچه‌سازی داده، داده‌ها را در یک مکان متمرکز جمع‌آوری و آنها را در قالب‌هایی آماده می‌کند که از یادگیری ماشین پشتیبانی می‌کنند. به عنوان مثال، Mortar Data فناوری‌های داده مدرن را برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با تجمیع داده‌ها در Amazon RedShift در اختیار شرکت‌ها قرار می‌دهد.
• تحلیل پیش‌بینی کننده: تحلیل پیش‌بینی کننده رویکردی برای پیش‌بینی یک روند خاص با استفاده از آخرین داده‌های تاریخی است. به عنوان مثال، شرکت‌ها از تحلیل پیش‌بینی کننده برای برنامه‌ریزی تعمیر و نگهداری تجهیزات قبل از وقوع خرابی استفاده می‌کنند. آنها داده‌های عملیاتی تاریخی را برای شناسایی روندهای غیرعادی تجزیه و تحلیل می‌کنند و اقدامات کاهشی انجام می‌دهند.
• انتقال به ابر: شرکت‌ها از فناوری‌های یکپارچه‌سازی داده برای اطمینان از انتقال بدون مشکل به رایانش ابری استفاده می‌کنند. انتقال تمام پایگاه‌های داده قدیمی به ابر پیچیده است و ممکن است عملیات تجاری را مختل کند. در عوض، شرکت‌ها از استراتژی‌های یکپارچه‌سازی داده مانند یکپارچه‌سازی میان‌افزار برای انتقال تدریجی داده‌ها به یک انبار داده ابری استفاده می‌کنند در حالی که اطمینان حاصل می‌کنند که کسب و کار همچنان فعال است.

یکپارچه‌سازی داده چگونه کار می‌کند؟

یکپارچه‌سازی داده یک زمینه پیچیده با ابزارها و راهکارهای مختلف است که رویکردهای متنوعی را برای این چالش اتخاذ می‌کنند. در گذشته، راهکارها بر ذخیره‌سازی فیزیکی داده تمرکز داشتند. داده‌ها به صورت فیزیکی تبدیل و به یک مخزن مرکزی در یک قالب واحد منتقل می‌شدند. با گذشت زمان، راهکارهای مجازی توسعه یافتند. یک سیستم مرکزی، نمای واحدی از همه داده‌ها را بدون تغییر داده‌های فیزیکی زیربنایی، یکپارچه و ارائه می‌کرد. اخیراً، تمرکز به راهکارهای فدرال مانند شبکه داده تغییر کرده است. هر واحد تجاری داده‌های خود را به طور مستقل مدیریت می‌کند اما آن را در قالبی که به صورت مرکزی تعریف شده است به دیگران ارائه می‌دهد. راهکارهای یکپارچه‌سازی داده در بازار نیز از رویکردهای مختلفی استفاده می‌کنند. شما همچنان ابزارهای متعددی را خواهید یافت که از فناوری‌های مدرن برای کارآمدتر کردن تکنیک‌های سنتی استفاده می‌کنند. متأسفانه، پراکندگی موجود راهکارها در بازار منجر به یک رویکرد پراکنده در شرکت‌های بزرگ شده است. تیم‌های مختلف از ابزارهای مختلف برای رفع نیازهای خاص خود استفاده می‌کنند. سازمان‌های بزرگ معمولاً سیستم‌های یکپارچه‌سازی داده قدیمی و مدرن دارند که با هم با همپوشانی و افزونگی همزیستی دارند.

رویکردهای یکپارچه‌سازی داده چیست؟

معماران داده از این رویکردها در تلاش‌های یکپارچه‌سازی داده خود استفاده می‌کنند.

• تثبیت داده: تثبیت داده از ابزارها برای استخراج، پاکسازی و ذخیره داده‌های فیزیکی در یک مکان ذخیره‌سازی نهایی استفاده می‌کند. سیلوهای داده را حذف می‌کند و هزینه‌های زیرساخت داده را کاهش می‌دهد. دو نوع اصلی از ابزارهای مورد استفاده در تثبیت داده وجود دارد.
  • ETL: ETL مخفف استخراج، تبدیل و بارگذاری است. ابتدا، ابزار ETL داده‌ها را از منابع مختلف استخراج می‌کند. سپس، داده‌ها را مطابق با قوانین، قالب‌ها و قراردادهای تجاری خاص تغییر می‌دهد. به عنوان مثال، ابزار ETL می‌تواند تمام مقادیر تراکنش را به دلار آمریکا تبدیل کند، حتی اگر فروش به ارزهای دیگر باشد. در نهایت، داده‌های تبدیل شده را در سیستم مقصد، مانند یک انبار داده، بارگذاری می‌کند.
  • ELT: ELT مخفف استخراج، بارگذاری و تبدیل است. شبیه به ETL است، با این تفاوت که ELT دو فرآیند نهایی داده را در توالی جابجا می‌کند. تمام داده‌ها در یک سیستم داده بدون ساختار، مانند یک دریاچه داده، بارگذاری می‌شوند و فقط در صورت لزوم تبدیل می‌شوند. ELT از قدرت پردازش و مقیاس‌پذیری رایانش ابری برای ارائه قابلیت‌های یکپارچه‌سازی داده در زمان واقعی استفاده می‌کند.
• تکثیر داده: تکثیر داده یا انتشار داده، به جای انتقال فیزیکی داده از یک سیستم به سیستم دیگر، نسخه‌های تکراری از داده‌ها ایجاد می‌کند. این تکنیک برای کسب و کارهای کوچک و متوسط با منابع داده کم، به خوبی کار می‌کند. به عنوان مثال، یک کسب و کار سخت‌افزاری خرده‌فروشی می‌تواند از تکثیر داده سازمانی برای کپی کردن جداول خاص از موجودی خود به پایگاه داده فروش خود استفاده کند.
• مجازی‌سازی داده: مجازی‌سازی داده، داده‌ها را بین سیستم‌ها منتقل نمی‌کند، بلکه یک نمای واحد مجازی ایجاد می‌کند که تمام منابع داده را یکپارچه می‌کند. سیستم‌های ذخیره‌سازی در طول مجازی‌سازی داده، داده‌ها را بین پایگاه‌های داده منتقل نمی‌کنند. در عوض، پس از دریافت یک پرسش، داشبورد را با داده‌های منابع متعدد پر می‌کند.
• فدراسیون داده: فدراسیون داده شامل ایجاد یک پایگاه داده مجازی بر روی منابع داده متعدد است. شبیه به مجازی‌سازی داده عمل می‌کند، با این تفاوت که فدراسیون داده، منابع داده را یکپارچه نمی‌کند. در عوض، هنگام دریافت یک پرسش، سیستم داده‌ها را از منابع مربوطه واکشی می‌کند و آنها را با یک مدل داده استاندارد در زمان واقعی سازماندهی می‌کند.

تفاوت بین یکپارچه‌سازی داده و یکپارچه‌سازی برنامه چیست؟

یکپارچه‌سازی برنامه فرآیندی است که به دو یا چند برنامه نرم‌افزاری اجازه می‌دهد با یکدیگر ارتباط برقرار کنند. این شامل ایجاد یک چارچوب ارتباطی مشترک یا API است که به یک برنامه اجازه می‌دهد به عملکرد برنامه دیگر دسترسی پیدا کند. API یک نرم‌افزار واسط است که به برنامه‌های نرم‌افزاری اجازه می‌دهد با یکدیگر صحبت کنند.یکپارچه‌سازی برنامه با برنامه دیگر، ویژگی‌های یک برنامه نرم‌افزاری موجود را گسترش می‌دهد. به عنوان مثال، می‌توانید یک پاسخگوی خودکار ایمیل را با یک برنامه مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) یکپارچه کنید. در همین حال، یکپارچه‌سازی داده، تمام داده‌های مشتری را از سیستم‌های منبع متعدد استخراج، ترکیب و در یک مخزن داده ابری بارگذاری می‌کند.