Che cos'è l'integrazione dei dati?

Big data, Internet of Things (IoT), Software as a Service (SaaS), attività cloud e altre tecnologie hanno generato un aumento vertiginoso del numero di origini dati e del volume di dati esistenti nel mondo. Storicamente, la maggior parte di questi dati è stata raccolta e archiviata in silos autonomi o in datastore separati. L'integrazione dei dati è il processo di rilevamento, spostamento e combinazione dei dati provenienti da diverse origini per ottenere insight e alimentare il machine learning e l'analisi avanzata.

L'integrazione dei dati assume particolare importanza se la tua azienda persegue strategie di trasformazione digitale, poiché la capacità di migliorare le operazioni, aumentare la soddisfazione del cliente e competere in un mondo sempre più digitale richiede insight su tutti i tuoi dati.

La soluzione di integrazione dei dati di Google Cloud è una suite di servizi a basso accoppiamento, ma strettamente integrati, che includono quanto segue.

Cloud Composer: un servizio di orchestrazione del flusso di lavoro completamente gestito basato su Apache Airflow per la gestione e l'orchestrazione del ciclo di vita end-to-end dei dati e dei processi
Datastream: un servizio CDC (Change Data Capture) e di replica dei dati serverless di facile utilizzo
Dataplex Universal Catalog: un catalogo universale per scoprire, gestire, monitorare e governare dati e artefatti di AI a livello centralizzato in Google Cloud.
Dataflow: un servizio completamente gestito di analisi dei flussi di dati, che riduce al minimo la latenza, i tempi di elaborazione e i costi
Pub/Sub: un servizio di messaggistica asincrono e scalabile utilizzato per pipeline di analisi dei flussi di dati e integrazione dei dati
Dataproc: un servizio Spark e Hadoop completamente gestito per elaborazione batch, query, streaming e machine learning
BigQuery: la piattaforma serverless data-to-AI di Google Cloud per l'analisi scalabile. Consente query SQL rapide di grandi set di dati e include BI e machine learning integrati. BigQuery Data Transfer Service automatizza il trasferimento dei dati da origini più utilizzate e altri cloud in BigQuery in base a un sistema gestito e pianificato

I vantaggi economici di Cloud Data Fusion rispetto alle soluzioni di integrazione dei dati alternative

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Definizione di integrazione dei dati

L'integrazione dei dati è il processo di unione dei dati provenienti da origini diverse per ottenere una visione unificata e di maggior valore, in modo che la tua azienda possa prendere decisioni migliori in tempi più rapidi.

L'integrazione dei dati può consolidare tutti i tipi di dati strutturati, non strutturati, in modalità batch e flusso, per consentire un'ampia gamma di operazioni, dall'esecuzione di query di base dei database di inventario alle complesse analisi predittive.

Come vengono integrati i dati?

L'integrazione dei dati prevede una varietà di tecniche e approcci, a seconda dei requisiti specifici del progetto. Alcuni metodi comuni:

ETL (estrazione, trasformazione e caricamento): questo metodo sposta e prepara i dati estraendoli da varie origini, trasformandoli per garantirne la coerenza e quindi caricandoli in una destinazione come un data warehouse o un data lake
ELT (estrazione, caricamento e trasformazione): in questo approccio, i dati vengono estratti dai sistemi di origine e caricati direttamente in un sistema di destinazione, dove vengono poi trasformati. Questo metodo viene spesso utilizzato con data warehouse basati su cloud che dispongono della potenza di elaborazione necessaria per gestire le trasformazioni
Virtualizzazione dei dati: questa tecnica consente di accedere ai dati da più origini senza spostarli fisicamente. La virtualizzazione dei dati crea un livello virtuale che integra i dati di diversi sistemi, fornendo una visualizzazione unificata dei dati
Change Data Capture (CDC): CDC implica l'acquisizione delle modifiche apportate ai dati negli sistemi di origine e la replica di queste modifiche in un sistema di destinazione in tempo reale o quasi in tempo reale
Integrazione delle API: le API possono essere utilizzate per integrare i dati tra applicazioni e sistemi diversi. Ciò comporta l'uso di API per estrarre i dati dai sistemi di origine e caricarli nei sistemi di destinazione

Vantaggi dell'integrazione dei dati

L'integrazione dei dati offre una serie di vantaggi alle organizzazioni, tra cui:

Miglioramento del processo decisionale: fornendo una visualizzazione unificata dei dati provenienti da più origini, l'integrazione dei dati può aiutare le aziende a prendere decisioni più informate
Maggiore efficienza: l'integrazione dei dati può automatizzare i processi, riducendo la necessità di immissione manuale e analisi dei dati
Customer experience migliorata: l'integrazione dei dati può aiutare le aziende a personalizzare le customer experience fornendo una visione a 360 gradi dei dati dei clienti
Migliore qualità dei dati: l'integrazione dei dati può contribuire a migliorare la qualità dei dati identificando e correggendo errori e incoerenze
Costi ridotti: l'integrazione dei dati può contribuire a ridurre i costi semplificando i processi e migliorando l'accuratezza dei dati

Quali sono le sfide dell'integrazione dei dati?

Difficoltà di utilizzo delle piattaforme di integrazione dati

I professionisti dei dati esperti sono difficili e costosi da trovare e in genere sono necessari per eseguire il deployment della maggior parte delle piattaforme di integrazione dei dati. I business analyst che hanno bisogno di accedere ai dati per prendere decisioni aziendali dipendono spesso da questi esperti. L'integrazione dei dati da origini aziendali richiede generalmente 6 mesi. causando un rallentamento del time-to-value dell'analisi dei dati.

La gestione dei dati su larga scala è difficile

Le organizzazioni hanno difficoltà a rendere i dati di alta qualità facilmente rilevabili e accessibili per l'analisi. Con la crescita delle origini dati e dei silos di dati, sono costrette a trovare un compromesso tra spostare e duplicare i dati tra i silos per consentire analisi avanzate e lasciare i dati distribuiti, limitando però l'agilità.

Integrazione dei dati tramite più stili di distribuzione

I clienti hanno sempre più bisogno di stili di distribuzione diversi, ad esempio batch, streaming ed eventi, in un'unica piattaforma. Dal momento che un numero sempre maggiore di aspetti del business crea tracce digitali, le organizzazioni vogliono utilizzare l'integrazione e l'analisi dei dati in tempo reale per ottenere risultati migliori per le loro attività.

Problemi di semantica dei dati

Più versioni di dati con lo stesso significato possono essere organizzate o formattate in modo diverso. Le date, ad esempio, possono essere archiviate numericamente come gg/mm/aa o come mese, giorno, anno. L'elemento "trasformazione" dell'ETL e gli strumenti di gestione dei dati master fanno fronte a questa sfida.

Spese di capitale e spese operative elevate dell'infrastruttura di integrazione dei dati

Al momento di acquisire, eseguire il deployment, mantenere e gestire l'infrastruttura necessaria per un'iniziativa di integrazione dei dati di livello enterprise, ecco che si accumulano le spese in conto capitale e quelle operative. L'integrazione dei dati basata su cloud come servizio gestito affronta direttamente questo problema di costi.

Dati strettamente collegati alle applicazioni

In passato, i dati erano talmente legati a specifiche applicazioni e dipendenti da esse che non era possibile recuperarli e riutilizzarli per altri scopi nella propria azienda. Oggi assistiamo a una separazione tra il livello delle applicazioni e quello dei dati, per garantire un utilizzo più flessibile dei dati.

Esempi di integrazione dei dati

Panoramica del cliente a 360°: combinazione dei dati provenienti da CRM, sistemi di automazione del marketing e assistenza clienti per creare una visualizzazione unificata del cliente
Ottimizzazione della catena di fornitura: integrazione dei dati provenienti dai sistemi di produzione, logistica e gestione dell'inventario per ottimizzare la catena di fornitura
Reporting finanziario: combinazione dei dati provenienti da diversi sistemi di contabilità per creare report finanziari accurati e tempestivi
Gestione dei rischi: integrazione dei dati provenienti da varie origini per identificare e mitigare i rischi
Marketing personalizzato: combinazione dei dati provenienti da diversi canali di marketing per fornire messaggi di marketing personalizzati

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Quali sono gli strumenti di integrazione dei dati?

Le piattaforme di integrazione dei dati comprendono generalmente molti dei seguenti strumenti:

Strumenti per l'importazione dati: questi strumenti consentono di ottenere e importare dati, di utilizzarli immediatamente o di archiviarli per un uso successivo
Strumenti ETL: ETL, che sta per estrazione, trasformazione e caricamento, è il metodo di integrazione dati più comune
Cataloghi di dati: aiutano le aziende a trovare e inserire nell'inventario gli asset di dati sparsi in più silos di dati
Strumenti di governance dei dati: garantiscono la disponibilità, la sicurezza, l'usabilità e l'integrità dei dati
Strumenti di pulizia dei dati: strumenti che puliscono i dati "sporchi" sostituendoli, modificandoli o eliminandoli
Strumenti di migrazione dei dati: questi strumenti trasferiscono i dati tra computer, sistemi di archiviazione o formati di applicazione
Strumenti di gestione dei dati master: aiutano le aziende ad aderire alle definizioni comuni dei dati e a ottenere un'unica fonte attendibile
Connettori dati: questi strumenti trasferiscono i dati da un database all'altro e possono anche effettuare trasformazioni

A quale scopo vengono integrati i dati?

L'integrazione dei dati viene comunemente utilizzata per i seguenti scopi:

Intelligenza artificiale (IA) e machine learning (ML)

L'integrazione dei dati è la base per l'IA e il ML, in quanto fornisce i dati combinati di alta qualità necessari per potenziare i modelli di ML.

Data warehousing

L'integrazione dei dati combina dati provenienti da origini diverse in un data warehouse per analizzarli a scopi aziendali.

Sviluppo dei data lake

L'integrazione dei dati trasferisce i dati dalle piattaforme on-premise in silos ai data lake, per estrarre facilmente valore attraverso l'esecuzione di analisi avanzate e processi di IA sui dati.

Migrazione nel cloud e replica del database

L'integrazione dei dati ha un ruolo centrale nella transizione fluida al cloud. I servizi di trasferimento dati, i connettori dati, gli strumenti CDC e gli strumenti ETL forniscono diverse opzioni per consentire alle organizzazioni di passare al cloud senza compromettere la continuità aziendale.

IoT

L'integrazione dei dati aiuta a raccogliere i dati da più origini IoT in un'unica posizione, in modo da poterne ricavare valore.

In tempo reale, intelligence

Le funzionalità di integrazione dei dati, come l'inserimento di flussi di dati e l'importazione di eventi, attivano casi d'uso come previsioni e suggerimenti in tempo reale.

Prodotti e servizi correlati

Google ha rimosso uno dei maggiori ostacoli all'integrazione dei dati: in passato, infatti, gli strumenti di integrazione dei dati richiedevano l'intervento di team tecnici esperti in data mining, unione, pulizia e analisi dei dati per la produzione di prodotti di dati importanti come un data lake o un data warehouse.

La preparazione dei dati in BigQuery (in anteprima) fornisce trasformazione dei dati basata sull'AI con suggerimenti intelligenti per la pulizia, la trasformazione e l'arricchimento dei dati, il che può ridurre il tempo e lo sforzo necessari per le relative attività di preparazione.
Le pipeline BigQuery (in anteprima) sono una trasformazione visiva dei dati basata su SQL che offre un'esperienza utente visiva per creare workflow semplici in modo interattivo.
Per la replica e la sincronizzazione dei dati quasi in tempo reale, Datastream è un servizio di replica e serverless Change Data Capture (CDC), specializzato nell'acquisizione e nella distribuzione delle modifiche dei dati non appena si verificano all'origine.