Introduktion till dataintegration
Dataintegration är ett system för att slå samman eller kombinera data från olika resurser och konvertera dem till värdefull information. Den inledande processen är intag som innefattar rengöring, kartläggning av ETL-källor och dataövergång. Dataintegration tillåter verktyg för att generera effektiva affärsåtgärder och intelligens. Dataintegrationselement består av klient-servern, master-servern och datakällor etablerade i ett anslutet nätverk. Dataintegration har en grundläggande operation, klienten skickar en begäran till master-servern för att få åtkomst till data, sedan hämtar stamdata från externa och interna resurser och tillhandahåller klienten som ett enda dataelement.
Topp 5 typer av dataintegration
Det finns några typer av dataintegration som är att göra omfattande och användbar data från olika förvar.
1. Datakonsolidering
Datakonsolidering samlar väsentligen data från flera enskilda system som skapar ett enda datalager. Datakonsolidering syftar till att uppnå ett minskat antal datalagringsplatser som stöds av ETL som är Extract, Transforms och Load-teknik. ETL hämtar data från förvar och överför dem till det läsbara formatet och transporterar dem sedan till ett annat datalager.
2. Förökning av data
Den använder applikationen för att duplicera data från en plats till en annan. Det kan göras möjligt på ett dubbelt sätt mellan källa och klient. Dataförökning stöds av Enterprise-datareplikation och integration av Enterprise-applikationer. EAI hanterar applikationssystemdelningsmeddelanden och körs mestadels i ett realtidsscenario. EDR överför en enorm mängd data mellan databaser som används för att hämta och distribuera datadelning mellan resursen och servrarna.
3. Datavirtualisering
Virtualisering hanterar ett gränssnitt för att erbjuda nuvarande unika data från separata källor med olika datamodeller. Datavirtualisering tolkar och extraherar data från vilken pool som helst utan någon kontaktpunkt.
4. Data Federation
Det är en teoretisk form av datavirtualisering och använder virtuella databaser och bygger en allmän datamodell för hybriddata från olika system. Data samlas in från olika källor och är tillgängliga som en enda vy. Databstraktion är att ge en diskret bild av data från en hybridkälla genom Enterprise Information Integration. Data kan analyseras på ett trendfullt sätt via många applikationer. Datakonsolidering är dyrt på grund av dess avancerade säkerhetsfunktioner och efterlevnad.
5. Datavarehousing
Lagring ingår som det sista steget på grund av dess stora databaser. Datalagring implementerar datalagring, omformatering och rengöring på samma sätt som datainjektion.
Varför använder vi det?
Dataintegration förbättrar kundupplevelsen genom att erbjuda snabbtjänster. Det ger ett reglerat flöde av strömlinjeformade operationer genom att öka produktiviteten utan någon processförsening. Det har den speciella funktionen i framtida analyser och genererar rapporten i enlighet med kundfrågorna för hans affärsidealisering och förbättringsidéer.
Dataintegration är ett kostnadseffektivt och tidsbesparande verktyg. Det tillhandahåller automatisering och analyserar dataflödet för applikationerna och den anslutna servern och gör processen mer produktiv och effektiv. Det minskar fel och omarbetar. För när man extraherar och filtrerar data från de olika poolerna finns det möjligheter till dataförlust eller datafel. Men alla dessa effekter återställs av dataintegrationssystemet eftersom det ger automatisk datadelning mellan klienten och servern. Det kan enkelt uppdateras och synkroniseras när som helst som en omedelbar process. Dataintegration fungerar pålitliga data.
Det är ett centraliserat system som levererar många grenar av kvalitetstjänster till en olika domän som är ansluten till huvudnätverket. Därför upprätthålls data noggrannhet och datasäkerhet genom hela nätverket. Det hjälper till att utnyttja stora data som är komplexa och överskott i volym. En populär organisation som Google, driver Facebook tillströmningsinformation som transporteras till miljarder människor i alla hörn av världen inom millisekunder. Skalan för genererad information hanteras som big data. Eftersom mycket big data-företag går ihop, blir mer data tillgängliga för företag att utnyttja vilket innebär det enkla sättet att etablera dataintegrationen för många organisationer för unika syften.
Det används för att implementera ett datalager som förenar flera datakällor till relationsdatabaser. Data warehouse gör det möjligt för klienten att utföra frågor, sammanställa koden, generera rapporten och extrahera data från poolen som AWS och Azure för att skapa affärsinformation från sin information eller data. Den diskreta leveransen av data från flera källor förenklar synen på affärsinformation. Med hjälp av dataintegration kan företaget enkelt visa, förstå de tillgängliga datamängderna för att köra en fungerande fråga för att extrahera ett företags nuvarande status. Det kan också sammanställa mer data med hög noggrannhet oberoende av datorns volym och storlek.
Hur fungerar dataintegration?
Dataintegration förenar data från flera ingångar och gör att klienten kan hämta mer data från en pool. Detta fungerar som en mittpunkt för big data. Även om det samlar in data från olika källor, återspeglar det en enda vy över åtkomst till systemet till klienten eller användaren. Dataintegration föredras generellt i en hybridmiljö för att få åtkomst till en enorm mängd data internt och externt. Vid eventuella duplikat eller fel leder dataintegrationen till distributionen av ett datalager som förenar dataegendom för olika domäner så att dataegenskap kan drivas effektivt. Enkelt består dataintegrationselement av klient-server, master-server och datakällor etablerade i ett anslutet nätverk.
Dataintegration har en grundläggande operation, en klient skickar en begäran till huvudservern om åtkomst till data, sedan hämtar stamdata från externa och interna resurser och tillhandahåller klienten som ett enda dataelement. Detta är en metod för att blanda informationen från hybridpoolen, konvertera den till meningsfull data och ge den till användaren eller klienten enligt deras affärsbehov för ett effektivt syfte. Det är en metod att förena både teknisk och affärsverksamhet för att hämta data från den olika källan och leverera till klienten enligt affärsbehov genom att analysera rätt data med tillförlitlighet och noggrannhet.
Rekommenderad artikel
Detta är en guide till Vad är dataintegration? Här diskuterar vi de fem bästa typerna av dataintegration som datakonsolidering, dataförökning, datavirtualisering, etc. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -
- Vad är Talend Data Integration?
- Topp 12 dataintegrationsverktyg
- Modern dataintegration med tekniker
- Introduktion till typer av datavisualisering