L'integrazione dei dati prevede una serie di passaggi e processi che riuniscono dati provenienti da fonti eterogenee e li trasformano in un formato unificato e utilizzabile. Ecco una panoramica di come funziona un tipico processo di integrazione dei dati:

1. Individuazione dell'origine dei dati: il primo passo consiste nell'individuare le varie fonti di dati che devono essere integrate, come database, fogli di calcolo, servizi cloud, API, sistemi legacy e altri ancora.
   
   
2. Estrazione dei dati: successivamente, i dati vengono estratti dalle fonti identificate utilizzando strumenti o processi di estrazione, che potrebbero comportare l'interrogazione di database, l'estrazione di file da postazioni remote o il recupero di dati tramite API.
   
   
3. Mappatura dei dati: diverse fonti di dati possono utilizzare terminologie, codici o strutture diverse per rappresentare informazioni simili. La creazione di uno schema di mappatura che definisca il modo in cui gli elementi di dati di diversi sistemi corrispondono tra loro garantisce il corretto allineamento dei dati durante l'integrazione.
   
   
4. Convalida dei dati e controllo della qualità: la convalida implica il controllo di errori, incongruenze e problemi di integrità dei dati per garantire accuratezza e qualità. I processi di controllo qualità vengono implementati per mantenere accuratezza e affidabilità dei dati.
   
   
5. Trasformazione dei dati: in questa fase, i dati estratti vengono convertiti e strutturati in un formato comune per garantire coerenza, precisione e compatibilità. Questo potrebbe includere la pulizia dei dati, l'arricchimento e la normalizzazione dei dati.
   
   
6. Caricamento dei dati: il caricamento dei dati è il momento in cui i dati trasformati vengono caricati in un data warehouse o in una qualsiasi altra destinazione desiderata per ulteriori analisi o report. Il processo di caricamento può essere eseguito in batch o in tempo reale, a seconda dei requisiti.
   
   
7. Sincronizzazione dei dati: la sincronizzazione dei dati consente di garantire che i dati integrati vengano mantenuti aggiornati nel tempo, sia attraverso aggiornamenti periodici, sia tramite sincronizzazione in tempo reale se è necessaria l'integrazione immediata dei nuovi dati disponibili.
   
   
8. Governance e sicurezza dei dati: quando si integrano dati sensibili o regolamentati, le pratiche di governance dei dati garantiscono che i dati vengano gestiti nel rispetto delle normative e dei requisiti sulla privacy. Ulteriori misure di sicurezza sono implementate per salvaguardare i dati durante l'integrazione e lo storage.
   
   
9. Gestione dei metadati: i metadati forniscono informazioni sui dati integrati, ne migliorano la rilevabilità e l'usabilità in modo che gli utenti possano comprendere più facilmente il contesto, l'origine e il significato dei dati.
   
   
10. Accesso e analisi dei dati: una volta integrati, è possibile accedere e analizzare i set di dati utilizzando vari strumenti, come software di BI, strumenti di reporting e piattaforme di analisi. Questa analisi fornisce spunti che orientano il processo decisionale e le strategie aziendali.

Nel complesso, l'integrazione dei dati implica una combinazione di processi tecnici, strumenti e strategie per garantire che i dati provenienti da fonti diverse siano armonizzati, accurati e disponibili per analisi e processi decisionali significativi.

Esistono diversi tipi di integrazione dei dati, ognuno con i propri punti di forza e di debolezza. La scelta del metodo di integrazione dei dati più appropriato dipende da fattori quali le esigenze di dati dell'organizzazione, il panorama tecnologico, i requisiti prestazionali e i vincoli di budget.

Extract, Transform, Load (ETL) implica l'estrazione dei dati dalla fonte, il caricamento in un database o in un data warehouse e successivamente la loro trasformazione in un formato adatto alle esigenze aziendali. Questa operazione potrebbe comportare la pulizia, l'aggregazione o il riepilogo dei dati. Le pipeline di dati ELT sono comunemente utilizzate nei progetti di big data e nell'elaborazione in tempo reale, dove la velocità e la scalabilità sono fondamentali.

Il processo ELT si basa in larga misura sulla potenza e sulla scalabilità dei moderni sistemi di data storage. Caricando i dati prima di trasformarli, ELT sfrutta appieno la potenza di calcolo di questi sistemi. Questo approccio consente un trattamento dei dati più rapido e una gestione dei dati più flessibile rispetto ai metodi tradizionali.

Con extract, transform, load (ETL), i dati vengono trasformati prima di caricarli nel sistema di storage dei dati, e ciò significa che la trasformazione avviene all'esterno del sistema di storage dei dati, in genere in un'area di staging separata.

In termini di prestazioni, l'ELT ha spesso il sopravvento in quanto sfrutta la potenza dei moderni sistemi di data storage. D'altra parte, le pipeline di dati ETL possono essere una scelta migliore in scenari in cui la qualità e la coerenza dei dati sono fondamentali, poiché il processo di trasformazione può includere rigorose fasi di pulizia e convalida dei dati.

L'integrazione dei dati in tempo reale comporta l'acquisizione e il trattamento dei dati nel momento in cui diventano disponibili nei sistemi di origine, per poi integrarli immediatamente nel sistema di destinazione. Questo metodo di streaming dei dati è utilizzato di solito in scenari in cui sono richiesti insight al minuto, come l'analisi in tempo reale, il rilevamento delle frodi e il monitoraggio.

Una forma di integrazione dei dati in tempo reale, Change Data Capture (CDC), applica gli aggiornamenti apportati ai dati nei sistemi di origine ai data warehouse e ad altri repository. Queste modifiche possono quindi essere applicate a un altro repository di dati o rese disponibili in un formato utilizzabile da ETL, ad esempio, o altri tipi di strumenti di integrazione dei dati.

L'integrazione delle applicazioni (API) implica l'integrazione dei dati tra diverse applicazioni software per garantire un flusso di dati e un'interoperabilità senza interruzioni. Questo metodo di integrazione dei dati è comunemente usato in scenari in cui app diverse devono condividere dati e lavorare insieme, ad esempio garantire che il sistema delle Risorse Umane abbia gli stessi dati del sistema Finanze.

La virtualizzazione dei dati implica la creazione di un livello virtuale che fornisce una visione unificata dei dati provenienti da diverse fonti, indipendentemente da dove risiedono fisicamente i dati. Consente agli utenti di accedere e interrogare i dati integrati su richiesta senza la necessità di spostare fisicamente i dati. È utile per gli scenari in cui l'agilità e l'accesso in tempo reale ai dati integrati sono fondamentali.

Con l'integrazione federata dei dati, i dati rimangono nei sistemi di origine originali e le query vengono eseguite su questi sistemi eterogenei in tempo reale per recuperare le informazioni richieste. È più adatto per scenari in cui i dati non devono essere spostati fisicamente e possono essere virtualmente integrati per l'analisi. Sebbene l'integrazione federata riduca la deduplica dei dati, potrebbe comportare dei problemi di prestazioni.

L'integrazione dei dati viene utilizzata in un'ampia gamma di settori e scenari per soddisfare varie esigenze e sfide aziendali. I casi d'uso più comuni di integrazione dei dati includono:

• Memorizzazione dei dati: l'integrazione dei dati viene utilizzata durante la creazione di un data warehouse per creare un archivio dati centralizzato per l'analytics e la reportistica di base.
  
  
• Sviluppo di data lake: gli ambienti di big data spesso includono una combinazione di dati strutturati, non strutturati e semistrutturati. Lo spostamento di questi dati da piattaforme on-premise in silos a data lake semplifica l'estrazione di valore eseguendo analytics avanzate sui dati, tra cui l'intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML).
  
  
• Visione a 360° del cliente: il consolidamento dei dati dei clienti provenienti da diverse fonti, come i sistemi di gestione delle relazioni con i clienti (CRM), i database di marketing e le piattaforme di supporto consente alle organizzazioni di creare una visione unificata di ogni cliente. I dati dei clienti ben integrati possono aiutare le aziende a indirizzare meglio i propri sforzi di marketing, identificare opportunità di cross-selling/up-selling e offrire un servizio clienti migliore.
  
  
• Business intelligence e reporting: l'integrazione dei dati è fondamentale per creare report e dashboard di BI completi, che forniscono insight su vari aspetti delle prestazioni aziendali, come vendite, marketing, finanza e operazioni.
  
  
• Elaborazione dei dati IoT: l'integrazione dei dati dai dispositivi Internet of Things (IoT) consente alle organizzazioni di monitorare e gestire i dispositivi connessi, analizzare i dati dei sensori e automatizzare i processi sulla base di insight in tempo reale.

Per molti anni, l'approccio più comune all'integrazione dei dati ha richiesto agli sviluppatori di scrivere a mano script di codice scritti in Structured Query Language (SQL), il linguaggio di programmazione standard utilizzato nei database relazionali.

Oggi, vari fornitori IT offrono diversi strumenti di integrazione dei dati che automatizzano, semplificano e documentano il processo di integrazione dei dati, dalle soluzioni open source alle piattaforme complete di integrazione dei dati. Questi sistemi di integrazione dei dati generalmente includono molti dei seguenti strumenti:

• Strumenti ETL: gli strumenti ETL vengono utilizzati per estrarre dati da varie fonti, trasformarli per soddisfare il formato o la struttura desiderati e quindi caricarli in un sistema di destinazione, inclusi data warehouse e database. Oltre al data warehousing, questi strumenti vengono utilizzati per l'integrazione e la migrazione dei dati.
  
  
• Enterprise service bus (ESB) e middleware: questi strumenti facilitano l'integrazione di diverse applicazioni e servizi software fornendo un'infrastruttura di messaggistica e comunicazione. Consentono lo scambio di dati in tempo reale, l'orchestrazione del workflow e la gestione API.
  
  
• Strumenti di replica dei dati: gli strumenti di replica dei dati vengono utilizzati per replicare costantemente i dati dai sistemi di origine ai sistemi di destinazione, mantenendoli sincronizzati. L'integrazione dei dati in tempo reale, il disaster recovery e gli scenari ad alta disponibilità sono casi d'uso comuni per questi strumenti.
  
  
• Strumenti di virtualizzazione dei dati: utilizzati per creare un livello virtuale che offre una visione unificata dei dati provenienti da diverse fonti, indipendentemente da dove risiedono fisicamente i dati. Questi strumenti consentono agli utenti di accedere e interrogare i dati integrati senza la necessità di spostare fisicamente i dati.
  
  
• Data integration platforms as a service (iPaaS): le soluzioni iPaaS offrono servizi di integrazione dei dati basati su cloud, tra cui trasformazione dei dati, routing dei dati, API Management e connettività a varie applicazioni cloud e on-premise. Comunemente usato per l'integrazione con l'hybrid cloud e la connessione di applicazioni SaaS.
  
  
• Strumenti di integrazione dei dati in streaming: questi strumenti si concentrano sull'integrazione in tempo reale di dati in streaming provenienti da fonti come dispositivi IoT, sensori, social e streaming di eventi. Consentono alle organizzazioni di trattare e analizzare i dati man mano che vengono generati.
  
  
• Strumenti per la qualità e la governance dei dati: strumenti per contribuire a garantire che i dati integrati da più fonti soddisfino gli standard di qualità, siano conformi alle normative e aderiscano alle politiche di governance dei dati. Questi strumenti spesso includono funzionalità di profilazione dei dati, pulizia e gestione dei metadati.
  
  
• Strumenti CDC: gli strumenti CDC acquisiscono e replicano le modifiche ai dati provenienti dai sistemi di origine in tempo reale. Questi strumenti vengono spesso utilizzati per mantenere aggiornati i data warehouse e per l'analisi in tempo reale.
  
  
• Strumenti Master Data Management (MDM): gli strumenti MDM si concentrano sulla gestione di clienti, prodotti, dipendenti e altri tipi di dati anagrafici e ne garantiscono la coerenza e l'accuratezza in tutta l'organizzazione. Questi strumenti spesso includono funzionalità di integrazione dei dati per consolidare e sincronizzare i dati anagrafici provenienti da vari sistemi.
  
  
• API Management Platform: queste piattaforme offrono strumenti per la progettazione, la pubblicazione e la gestione delle API. Sebbene l'obiettivo principale sia quello di abilitare l'integrazione delle API, svolgono un ruolo cruciale nella connessione di sistemi e applicazioni.