Modern dataintegration

Företag står inför enorm konkurrens idag på grund av teknikens utveckling. Organisationer ska kunna använda information och skapa ny kunskap för att leda sin verksamhet. Innovationer inom teknik och samtrafik mellan saker genererar en enorm mängd data varje dag. Dataintegration hjälper till att flytta data från källan till målet. nu kommer vi att diskutera begreppet Modern Data Integration.

Många organisationer använder talang för integrering av data för att skapa värde för sin verksamhet. Dataintegration blir viktigare när två företag slås samman eller när man konsoliderar applikationer inom ett företag för att ge en bild av företagets datatillgångar.

Dataintegrationsapplikationerna fungerar inte helt enkelt. De behöver koder för att göra processen. Många problem kommer att uppstå i samband med underhåll, dokumentation och överföring.

Dataintegrationsområden

Dataintegration är en term som täcker många olika områden som

  • Datalagring
  • Datamigrering
  • Enterprise Application
  • Master Data Management

Dataintegrationsprocess

Det finns tre faser i dataintegration

1. Design

I denna process bör alla avdelningar i ett företag involveras. I den här processen bör du ställa dig själv några frågor.

  • Vilka är målen för dataintegration?
  • Vilka källor kan informationen härledas från?
  • Räcker tillgängliga data för att uppfylla kraven?
  • Går dataintegrationen med affärsreglerna?
  • Vad är stödet, modell?
  • Vilka är SLA-kraven?
  • Vilka är sätten att extrahera data från källorna?
  • Vad är kvaliteten på uppgifterna?
  • Finns det behov av andra icke-funktionella krav såsom databehandlingsbehov, säkerhetspolicy, säkerhetspolicy och andra?
  • Vem kommer att vara ägare till systemet och vad blir den totala kostnaden?

Svaren på alla ovannämnda frågor ska dokumenteras och undertecknas av alla medlemmar som är involverade i dataintegrationsprojektet.

2. Genomförande

Baserat på analysen av kraven och SRS-dokumentet utförs en detaljerad studie för att välja lämpliga verktyg för att implementera dataintegrationssystemet. Det finns många verktyg tillgängliga på marknaden och att välja det bästa verktyget för ditt företag är den största utmaningen. Företag som är nya med dataintegration måste implementera ett nytt verktyg och företag som redan har använt eller använder sådana projekt kan bara utöka sitt befintliga system. Att välja det bästa verktyget som passar dina affärsbehov kommer att vara mer effektivt och hjälpa till för framtida tillväxt och expansion av verksamheten.

3. Testa

Testning är en viktig datafas. En korrekt testning behövs för att se till att de enhetliga uppgifterna är fullständiga och korrekta. IT-avdelningen och hela verksamheten måste delta i testprocessen. De olika testmetoderna som kan användas är Performance Stress Test (PST), Technical Acceptance Testing (TAT) och User Acceptance Testing (UAT) PST, TAT (Technical Acceptance Testing), UAT (User Acceptance Testing).

Dataintegrationstekniker

Det finns flera dataintegrationstekniker som utförs av företagen.

  • Manuell integration eller gemensamt användargränssnitt - det ger användarna åtkomst till alla källsystem eller webbsidegränssnitt
  • Applikationsbaserad integration - Detta används endast när det finns ett begränsat antal applikationer.
  • Middleware Data Integration - hjälper till att överföra logiken från ett program till ett nytt middleware-lager
  • Enhetlig datatillgång eller virtuell integration - definierar en uppsättning vyer för att ge användarna tillgång till den enhetliga vyn av uppgifterna
  • Gemensam datalagring eller fysisk dataintegration - har en kopia av data från källan och lagrar och hanterar dem oberoende i det ursprungliga systemet

Produkter av dataintegration

Det finns främst tre produkter för dataintegration

  • Extract, Transformation and Load (ETL) - dessa produkter hjälper till att flytta den enorma mängden data som också möjliggör robusta transformationer
  • Enterprise Application Integration Products (EAI eller EII) - dessa produkter hjälper till att flytta mindre mängder data med olika frekvensmönster
  • Enterprise Data Replication (EDR) - dessa produkter ger information om datamängderna och när de måste ändras eller ändras.

Principer för dataintegration

Vi lever i en era med data. Moderna data är mer komplexa och de har olika typer, källor, volymer och platser för data. Moderna data har många fördelar. Det finns många principer för modern dataintegration för att möta dagens datamiljö. Nedan listas de viktigaste fem principerna för dataintegration:

  • Ta behandlingen dit informationen bor

Det finns mycket data och du måste blanda informationen varje gång innan du överför dem. Utse en agent i värdplattformen så att hela processen görs lokalt innan data överförs. Genom att flytta behandlingssystemet till där data bor kommer att minska rörelsen för data genom nätverket vilket i sin tur kommer att spara tid.

  • Utnyttja alla plattformar baserat på deras design

Om du gör investeringar i moderna dataplattformar kommer varje plattform att ha en standarduppsättning funktioner och arbetsbelastningar. Modern dataintegration använder standardfunktionerna inom plattformen. Genom detta sätt kan prestandan för datablandningen förbättras och datarörelsen kan minskas.

  • Flytta datapunkt till punkt

Moderna dataplattformar bör vara centralt engagerade med alla affärsregler och datalogik. Det är bara möjligt när det lokala processystemet hålls åtskilt från den centrala designstudion. Att hantera affärsreglerna och datalogiken kan hjälpa dig att maximera användbarheten där och ge transparens.

  • Gör ändringar med befintliga regler

Om hanteringen hanteras centralt kan alla affärsregler och mallar för datalogik förvaras under ett enda tak. Om det ska göras någon förändring av data eller plattformar kan sådana ändringar göras snabbt och effektivt.

Fördelarna med modern dataintegration

Modern dataintegration kommer att eliminera alla utmaningar som legatekniken har tagit upp. Några av fördelarna anges nedan

  • Designad en gång och kan användas många gånger
  • Få fördjupad kunskap om data
  • Hantera komplexa datamiljöer
  • Optimera åtgärderna
  • Möjlighet att ändra, utöka och migrera befintlig affärsdata
  • Svarar snabbt på affärsbehov

Topp 10 nya krav för modern dataintegration

Näringslivet blir mer konkurrenskraftigt beror de mer på data. Mer exakt information gör det möjligt för affärsmän att fatta smarta beslut. Datavolymerna blir större varje dag och företaget behöver deras data för att behandlas snabbare för att få bättre resultat. Datakällorna och IT-miljöerna ändras ofta och det blir mer komplicerat att få detaljerad kunskap om uppgifterna. Som ett resultat har nya krav utvecklats för modern dataintegration. Här listas 10 nya krav för modern dataintegration

  1. Applikationsintegration görs genom REST- och SOAP-tjänster

Dagens mjukvaruapplikationer implementeras som molnbaserade tjänster som kommer att exponera SOAP / REST API: er för data- och metadatahantering baserat på affärsmål. I dagens scenario begränsar SaaS-applikationer åtkomsten till databasen bakom deras tjänster. Modern dataintegration erbjuder ett enkelt och snabbt sätt att använda REST och SOAP. De bör tillhandahålla ett enkelt sätt att använda dessa API till affärer.

  1. En enorm volymdataintegration är tillgänglig för en Hadoop-baserad datasjö

IT-avdelningar i en organisation flyttar sig från datalager och går mot dataljöer som är den centrala platsen för data baserat på Hadoop-klustret. Spark är den senaste tekniken som används för att transformera data om stora mängder i denna miljö. Cloud data warehousing-teknologier fungerar som en ersättning för dyra datalagerapplikationer. Verktyg för dataintegration måste vara lättillgängliga och förstå och de ska ha stora distribuerade ramar som Spark.

  1. Integration måste stödja datahastigheten

Datahastigheten är relativt hög i dag. Alla förändringar i datahastigheten eller datastorleken bör inte förvänta dig att du ändrar dataintegrationsverktygen som helhet. Tidigare dataintegrationsverktyg designades för att hantera antingen en stor datamängd eller mindre datamängd.

Modern dataintegration bör ha förmågan att hantera uppgifterna oavsett storlek. Dataintegrationsverktygen bör kunna bearbeta den enorma mängden data enkelt och leverera korrekt svar för att förbättra affärsåtgärder som att lägga till nya produkter eller lägga till nya kunder.

  1. Det bör vara händelsebaserat

Dataintegrationsverktyg bör reagera på ett affärshändelse snabbt när det händer. Om lagret i en inventering måste ökas på grund av efterfrågan bör dataintegrationen behandla denna information snabbt.

  1. Integrationen bör vara dokumentcentrerad

Den föregående generationen av dataintegreringsverktyg skickar och tar emot hierarkiska dokument som sådana istället för att omvandla dem till raduppsättningar eller till komprimerade nyttolaster. Modern dataintegration inrättades för att få de interna motorerna att fungera effektivt som det största hinder mot den gamla generationen verktyg för dataintegration.

  1. Integration bör vara hybrid

Idag är programvarupaket molnbaserat. Fortfarande investerar vissa organisationer mycket i lokala applikationer som tar mycket tid att migrera till företagets molnbaserade applikationer. Modern dataintegrationsteknik kan hantera både lokala och molnbaserade applikationer enkelt och effektivt.

  1. Det bör vara tillgängligt via SOAP / REST API: er

Modern dataintegration bör gå bra med organisationens andra funktioner som övervakning, säkerhet och andra. Till exempel, om ett företag vill övervaka framgången för integrationsflödet genom sitt eget verktyg, bör den moderna dataintegrationen låta företaget lägga till fler användare automatiskt med lätthet.

  1. Det handlar om anslutning

Dataintegration beror huvudsakligen på anslutning. Dataintegration handlar om att ansluta olika system till en API-uppsättning. Integrationsverktyget bör också behöva en ordentlig ram för att bearbeta data utan att slösa bort tid och ansträngning. Det finns också ett stort antal förbyggda kontakter tillgängliga som hjälper till att enkelt och snabbt implementera. Det hjälper också att svara snabbt på frågorna under nya scenarier.

  1. Det måste vara elastiskt

Kraven på dataintegration skiljer sig varje dag baserat på affärshändelser. På en enda dag kan det finnas en hel del integrationer som sker under ett scenario och nästa dag kommer det att finnas den normala mängden integrationer som äger rum. Modern dataintegration bör ha kapacitet att hantera det värsta och den goda situationen. Integrationsverktyget ska kunna anpassa sig till olika situationer.

  1. Integration bör tillhandahållas som en tjänst

Dagens värld är molnbaserad och datadriven. Modern dataintegrationsteknik måste göras som en tjänst som är lättillgänglig för alla som behöver använda den. Modern dataintegration bör vara elastisk för att möta verksamhetens krav. Den traditionella dataintegrationstekniken är mer komplex och tar lång tid att implementera. Uppdateringarna är också dyra. Den moderna dataintegrationstekniken riktar sig mot en ny klass av användare som kallas ”medborgarintegratörer”. Modern dataintegration erbjuder en enkel design och enkelt hanteringssystem. Det kan uppfylla alla krav från användarna.

Med enkla ord sammanfattas de viktigaste kraven för modern dataintegration i följande punkter

  • Det måste kunna integrera all data från valfri källa
  • Det ska förvaras antingen i molnet eller i premisset
  • Bör ge maximal prestanda
  • Ge alltid support och erbjuda pålitlig information
  • Ge kvalitetsdata

Slutsats

Nya trender i branschen gör dataintegration viktigare än någonsin. Företag har idag problem med att hantera en stor mängd data. För att förbättra affärsresultaten behöver de konvertera sina data till en tillgång. Mer kraftfulla och flexibla tekniker för dataintegration måste användas för att omvandla data till en användbar form. Alla de nya kraven för dataintegration har resulterat i utvecklingen av ett nytt integrationsfält som kallas integrationsplattform som en tjänst.

relaterade artiklar

Detta har varit en process för modern dataintegration. Här diskuterar vi de 10 nya kraven för modern dataintegration tillsammans med dess fördelar och principer. Som du också kan läsa slutsatsen för den moderna dataintegrationen-

  1. Dataintegration - Avancerad fallstudie-kurs
  2. CloverETL Dataintegration - Kurs
  3. Kräv kontra import: Fördelar

Kategori:

Entreprenörskap Utveckling