2022 年及以后数据集成的未来

传统方法包括手动创建脚本、清理数据，然后将其加载到数据仓库或 ETL（提取-转换-加载）中，用于集成来自不同来源的数据。 Yash Mehta 说，这些方法是在资源受限的时代采用的，现在变得非常耗时、昂贵且容易出错。 ，物联网和大数据科学专家。

清理数据需要大量时间，因为源和目标可能不使用相同的模式、格式或类型。因此，这些方法昂贵并且需要熟练的人力。到 2027 年，全球企业数据集成市场规模预计将从 2020 年的 23.008 亿美元（19.827 亿欧元）达到 38.434 亿美元（33.1203 亿欧元），2021-2027 年的复合年增长率为 7.1%。

阅读全球企业数据集成市场报告，了解数据集成市场增长的驱动因素。

简介

解释数据集成，它是组合来自不同来源的数据并提供组合数据的统一视图的过程。这一过程使人们能够在一个界面中处理和操作所有数据并执行分析（使用统计数据）。随着新的集中式技术系统可用于业务流程，数据的来源和类型不断增加，因此了解有助于保持数据质量的数据集成方法和工具变得越来越重要。

数据整合的重要性

当一个组织将不同的信息存储在不同的应用程序中时，数据集成是根本性的。

让我们讨论一下数据集成有助于解决的一些问题：

• 数据孤岛

顾名思义，数据孤岛是隔离数据的存储库。在业务方面，这意味着不同的信息由特定的业务单位或部门控制，不能在整个组织中使用。如果用于存储信息的软件不兼容，组织也会面临这个问题。

将存储在不同来源的信息汇集在一起​​并从中得出定性推论，对组织来说是一项艰巨的挑战。

• 分析缓慢

数据分析师和领导者在当今的决策中严重依赖可靠的数据，并且需要花费大量时间来整合和分析这些好的数据。今天，企业需要实时数据分析来实现任何商业价值。因此，它需要一个可靠且不断发展的系统来集成数据。

• 整体视图

当数据分布在不同的平台、来源或应用程序上时，很难对其有一个整体的了解。例如，来自不同 CRM 设备或应用程序的组织的客户数据可能因线下和在线商店而异，但该组织的数据团队希望将该数据与客户信息和地理信息进行映射，以进行深入分析以扩大销售。这些信息的关联性很重要，需要整合所有的CRM平台，否则手动整合这些数据需要花费大量的时间和精力。

数据集成的方法和工具

企业的困境不在于缺乏数据，而在于数据量及其及时分析。大量数据从各种云应用程序流向跨组织和行业的物联网端点，这使得及时分析数据的工作变得非常困难。

将数据从源系统连接和路由到目标系统的过程是通过各种数据集成技术（典型的传统或现代方法）实现的。

• 传统方法

传统方法通常是批处理的，并且不为数据分析师提供执行实时数据分析的机会。

• 现代方法

现代数据集成方法旨在随着数据的敏捷性而发展，并适应数据集成不断变化的需求。一些成功的现代方法是自动 ELT（提取-加载-转换）和基于云的数据集成。

• ELT 基本上将转换步骤转移到数据管道的末尾，您可以在转换之前加载数据。通过这种方式，数据仓库仍然是单一的事实来源。因此，在执行转换时不会损害仓库数据的完整性。

• 基于云的数据集成 帮助企业将来自各种来源（云应用程序和本地系统）的数据组合到通常（但不总是）基于云的数据仓库中。这种数据集成提高了运营效率，并为企业提供了更好的内部沟通。随着越来越多的企业使用软件即服务 (SaaS) 解决方案和本地应用程序的混合组合运营，专家表示，超过 90% 的企业将更倾向于基于云的数据集成。这种集成允许实时交换数据和流程。然后，多个设备可以通过网络或互联网访问集成数据。一些常见的基于云的数据集成平台是 K2View 数据集成、Informatica 云数据集成、亚马逊 红移、雪花等

现代数据集成入门

使用现代数据集成方法，管理和清理数据集以及随后将数据加载到单个数据仓库环境中的手动工作已经过时。现在，您可以在需要时从任何基于云的数据集成平台存储、流式传输和交付所需的数据。例如，K2View 数据集成是一个数据集成平台，它管理来自不同来源的任何技术或格式的数据，并为业务实体（例如，客户、位置、设备、产品）的数据字段建模。接下来，这些数据被摄取到微数据库中。之后，执行其他数据处理步骤，如数据屏蔽、转换（使用内存数据库高速执行数据转换）和丰富。最后，这个集成的数据被发送到消费应用程序。

结论

在数据集成领域，现代数据集成方法拥有并提供许多好处，从降低工程成本和丰富数据到缩短洞察时间和提高对变化的适应性。

作者是物联网和大数据科学专家 Yash Mehta。