Tecniche e metodi di integrazione dei dati

I team di dati si trovano davanti a montagne di dati che potrebbero competere con lo stesso Everest. E scalare questi picchi diventa ogni giorno più impegnativo, poiché il volume e la complessità dei dati non mostrano segni di rallentamento.

I dati aziendali odierni provengono da fonti distinte (come applicazioni SaaS , dispositivi Internet of Things (IoT) e sistemi legacy) e vengono accumulati in un vasto data storage ecosistema. Una gran parte di queste informazioni è costituita da dati non strutturati,come e-mail, PDF, immagini, registrazioni di chiamate e registri di chat.

Senza una visione completa, questi dati sono isolati, obsoleti all'arrivo e in gran parte sottoutilizzati. Per non parlare del fatto che, con un accesso limitato a grandi quantità di dati di alta qualità, la corsa all'operativizzazione dell'intelligenza artificiale (AI) si blocca sulla linea di partenza.

L'integrazione dei dati aiuta ad alleviare queste sfide combinando, aggregando e armonizzando i dati memorizzati tra diverse fonti, in formati dati diversi e con livelli di qualità variabili. Questa consolidazione fornisce informazioni unificate e coerenti ai consumatori di dati che possono essere facilmente utilizzate per analytics, AI e processo decisionale .

Il processo di integrazione dei dati segue diverse fasi, che in genere comprendono l'identificazione dei dati, la mappatura, la trasformazione, la convalida, il caricamento e la sincronizzazione. La combinazione esatta di processi tecnici, strumenti e strategie dipende dalle esigenze aziendali e dal tipo di metodo di integrazione dei dati utilizzato, di cui ne esistono diversi.

Sono finiti i tempi in cui si utilizzavano script SQL codificati a mano che richiedevano tempo per spostare e trasformare i dati. Oggi esistono molti metodi diversi di integrazione dati abilitati dalla tecnologia, ognuno di loro al servizio di esigenze e funzionalità di integrazione differenti.

Di seguito sono riportate alcune delle tecniche più comuni:

• Estrazione, trasformazione, carico (ETL)
• Extract, load, transform (ELT)
• Integrazione dei dati in tempo reale
• Change data capture (CDC)
• Virtualizzazione dei dati
• Integrazione delle applicazioni
• Replica dei dati

ETL è un metodo di integrazione dei dati che estrae dati da più sistemi sorgente, li trasforma in un'area di staging e li carica in un repository centrale (tipicamente un data warehouse o data lake).

Gli approcci ETL tradizionali sono stati progettati per database relazionali e workload prevedibili e strutturati in ambienti on-premise. Di solito si basano su elaborazione in batch, manutenzione continua e pipeline dati rigide, che possono essere limitanti per casi d'uso moderni come flussi IoT e dati non strutturati.

Gli strumenti ETL moderni si sono evoluti con architetture basate sul cloud, utilizzando automazione, orchestrazione e ingestione in tempo reale per migliorare agilità e scalabilità. Spesso integrato con pattern ELT, supporta sia workflow in batch che on streaming ed è fondamentale per analytics, machine learning (ML) e AI.

• Vantaggio chiave: migliora la qualità dei dati pulendo e standardizzando i dati prima che raggiungano i sistemi target.
  
  
• Sfida principale: gli approcci tradizionali faticano a gestire grandi volumi di dati e flussi di dati in tempo reale.

Come puoi immaginare, l'integrazione dei dati ELT condivide molte somiglianze con l'ETL. Entrambi spostano dati da un sistema sorgente a un sistema target. Tuttavia, il processo ELT carica i dati non elaborati direttamente nel repository di data storage per trasformarli secondo le necessità, anziché pulirli in anticipo.

Questo approccio di integrazione supporta una gestione dei dati più flessibile e un'elaborazione dei dati più rapida rispetto ai metodi ETL tradizionali. L'ELT viene comunemente utilizzato per progetti big data e elaborazione in tempo reale, dove velocità e scalabilità sono fondamentali.

• Vantaggio chiave: l'ELT supporta l'ingestione rapida di grandi volumi di dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati.
  
  
• Sfida chiave: senza un forte processo di trasformazione e governance dei dati, i sistemi target possono soffrire di problemi di qualità dei dati.

L'integrazione in tempo reale acquisisce ed elabora i dati non appena sono disponibili e poi li consegna immediatamente ai sistemi target. Oltre ai benefici dell'Integrazione tradizionale dei dati, quali il miglioramento della qualità dei dati e la riduzione dei silos, questo metodo accelera significativamente la disponibilità dei dati, permettendo in alcuni casi agli utenti di estrarre insight in pochi millisecondi.

Questo accesso ai dati quasi istantaneo alimenta labusiness intelligence (BI), l' AI generativa (gen AI) e l'iper-personalizzazione del cliente. È particolarmente vantaggioso per casi d'uso come real-time analytics, rilevamento delle frodi e il monitoraggio dei sistemi.

• Vantaggio chiave: fornisce dati di alta qualità e aggiornati per l'AI e le decisioni informate.
  
  
• Sfida principale: richiede infrastrutture e reti dati in grado di gestire i volumi e la velocità dei dati in tempo reale.

Un tipo di integrazione dei dati in tempo reale è l'acquisizione dei dati sulle modifiche. Questa tecnica identifica i cambiamenti nei sistemi di sorgente dati e li applica immediatamente a data warehouse e altri repository.

Il CDC consente la sincronizzazione dei dati in tempo reale all'interno di un'organizzazione. E, trasmettendo solo dati modificati, riduce il carico sui sistemi sorgente, sul traffico di rete e sulle risorse di calcolo.

Disporre di sistemi aggiornati è essenziale per un processo decisionale efficace in tempo reale, migrazioni cloud e iniziative di AI. Il CDC supporta processi aziendali come il rilevamento delle frodi, la conformità normativa, la gestione della supply chain e l'abilitazione dell'IoT.

• Vantaggio chiave: fornisce dati aggiornati in modo efficiente, con un consumo di risorse inferiore rispetto ad altri metodi di integrazione dei dati.
  
  
• Sfida chiave: le pipeline CDC possono avere difficoltà con le modifiche allo schema, che possono interrompere la funzionalità.

La virtualizzazione dei dati integra i dati stabilendo uno strato virtuale (astrazione software) tra fonti eterogenee e consumatori di dati. Questo livello fornisce una visione unificata dei dati senza richiedere lo spostamento o la duplicazione fisica dei dati. Permette agli utenti di accedere e interrogare i dati su richiesta, indipendentemente da dove si trovino fisicamente.

Anche se a volte viene considerato un metodo di integrazione dei dati distinto, la federazione dei dati è una tecnologia chiave nell'ambito della virtualizzazione dei dati. Consente la mappatura logica tra diverse sorgenti, così gli utenti possono interrogarle da un'unica interfaccia.

Le organizzazioni possono utilizzare la virtualizzazione dei dati per realizzare data warehousing "virtuali" o creare data lake senza i costi e la complessità derivanti dalla costruzione e dalla gestione di piattaforme fisiche. È particolarmente utile in situazioni in cui agilità e accesso ai dati sono fondamentali, come analytics e AI.

• Vantaggio chiave: accelera l'integrazione dei dati riducendo l'uso delle risorse e i rischi associati al movimento dei dati.
  
  
• Sfida chiave: l'interrogazione dei dati virtualizzati può introdurre una latenza rispetto all'accesso diretto, soprattutto quando sono necessari aggiornamenti frequenti dei dati.

L'integrazione delle applicazioni collega applicazioni, sistemi e sottosistemi per creare un ambiente di trasferimento dati unificato e automatizzato. Supporta un flusso di dati fluido e l'interoperabilità , riducendo i silos dati tra team e strumenti. Queste funzionalità sono critiche nell'attuale ambiente aziendale in cui l'impresa media utilizza quasi 1.200 applicazioni cloud, ognuna delle quali genera i propri dati.

Le organizzazioni utilizzano l'integrazione delle applicazioni per la coerenza dei dati e per aiutare sistemi diversi a lavorare insieme, come le piattaforme HR e finanziarie. Gli approcci più comuni includono application programming interface (API), connettori, middleware e webhook per costruire e automatizzare workflow di integrazione.

• Vantaggio chiave: aiuta a facilitare un flusso di dati in tempo reale tra applicazioni e sistemi precedentemente scollegati.
  
  
• Sfida chiave: integrare sistemi legacy con app SaaS moderne può essere complesso.

Data replication crea e mantiene più copie degli stessi dati in diverse località e sistemi. In genere, questa tecnica replica i dati da un singolo sistema di origine a uno o più sistemi di destinazione (repliche). Aiuta a garantire la disponibilità, l'affidabilità e la resilienza dei dati in ambienti distribuiti ed è anche utilizzato come parte delle strategie di disaster recovery .

La replicazione avviene generalmente in due modi: asincrona e sincrona. Nella data replication asincrona, i dati vengono prima copiati nel sistema primario e poi copiati in sistemi replica a lotti, con un ritardo. Nella data replication sincrona, i dati vengono costantemente copiati simultaneamente nei sistemi primari e replica.

• Vantaggio principale: consente ai dati di percorrere una distanza più breve per raggiungere gli utenti finali, riducendo la latenza e migliorando le prestazioni.
  
  
• Sfida chiave: può essere difficile bilanciare la necessità di aggiornamenti dei dati in tempo reale con le prestazioni del sistema.

La prossima evoluzione dell'integrazione dei dati utilizza agenti AI per ottimizzare e semplificare la consegna dei dati. Questi modelli di machine learning possono imitare il processo decisionale umano per risolvere problemi in tempo reale. Nei sistemi multi-agente, ogni agente esegue un'attività secondaria specifica e viene coordinato tramite l'orchestrazione degli agenti AI.

Grazie agli strumenti agentici di integrazione dati, gli utenti business di qualsiasi livello di competenza possono richiedere dati utilizzando il linguaggio naturale (ad esempio, "Unire i dati CRM ed ERP"), mentre gli agenti si occupano del lavoro tecnico. Si connettono alle fonti giuste, applicano trasformazioni e forniscono set di dati affidabili in pochi minuti, rispetto alle 1-4 settimane che gli analisti e gli utenti business aspettano in genere per ottenere i dati di cui hanno bisogno.

Gli agenti AI possono limitare i continui passaggi tra i team e ridurre i lunghi cicli di preparazione dei dati, aumentando l'efficienza operativa senza risorse di data engineering esose. Con un accesso quasi in tempo reale a dati affidabili e integrati, i team possono spostare progetti di analytics e AI e prendere decisioni migliori in anticipo.