Przegląd

Czym jest integracja danych?

Integracja danych to grupa procesów technicznych i biznesowych, takich jak ETL czy replikacja i wirtualizacja danych, które łączą dane z różnych źródeł w spójny i wartościowy zestaw informacji na potrzeby inteligentnej analizy danych oraz analityki biznesowej. Kompletne rozwiązanie do integracji danych udostępnia dane z wielu źródeł lokalnych i chmurowych, zapewniając wiarygodny potok danych dla procesów DataOps gotowy do użycia w zastosowaniach biznesowych.

Produkty do integracji danych oferowane przez IBM — w tym integracja danych na platformie IBM Cloud Pak® for Data — oferują skalowalne, wielochmurowe rozwiązania przyspieszające przejście do środowiska obsługiwanego przez sztuczną inteligencję (AI). Wyodrębniaj duże wolumeny danych z systemów źródłowych, przekształcaj je w dowolny sposób i wczytuj do korporacyjnej hurtowni danych lub źródeł danych w chmurze.

Produkty IBM do integracji danych mogą być również używane jako usługi autonomiczne lub zarządzane w chmurze IBM Cloud®.

Dowiedz się, dlaczego IBM został uznany za lidera w raporcie Gartner Magic Quadrant 2021 w dziedzinie narzędzi do integracji danych.

Andre De Locht omawia integrację danych

Objaśniamy dane w 30 sekund: czym jest integracja danych? (00:30)

IBM zajmuje drugie miejsce pod względem liczby zastosowań sieci danych

Przeczytaj raport firmy Gartner na rok 2021 dotyczący kluczowych funkcji dla narzędzi do integracji danych.

Przykłady użycia integracji danych

Integracja danych klienta

Zarys osoby wewnątrz sześciokąta

Połącz dane z rozproszonych baz danych i systemów w celu poprawienia zarządzania relacjami z klientami (CRM) i spełniania ich potrzeb.

Integracja danych dotyczących opieki zdrowotnej

Notatnik z kartą pacjenta

Połącz dane kliniczne, genetyczne, radiologiczne i obrazowe, zyskując szybki wgląd oraz dostępność na potrzeby terapii pacjenta, leczenia kohortowego oraz analiz ogólnego zdrowia populacji.

Integracja wielkich zbiorów danych

Zagnieżdżone sześciokąty

Korzystaj z zaawansowanych hurtowni danych dostarczających ujednolicony widok wielkich zbiorów danych z wielu źródeł w celu uproszczenia procesów inteligentnej analizy danych.

Zalety produktów IBM dla rozwiązań z zakresu integracji danych

Platforma open source

Zyskaj skalowalność i bezpieczeństwo na poziomie korporacyjnym dzięki platformie integracji danych działającej w systemie Red Hat® OpenShift®.

Automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji

Przyspiesz dostarczanie i zmniejsz całkowite koszty użytkowania dzięki automatyzacji zadań wykorzystującej sztuczną inteligencję.

Wdrażanie w środowisku wielochmurowym

Wykorzystaj technologie kontenerowe w celu przeprowadzenia integracji danych w środowiskach hybrydowych i wielochmurowych.

IBM DataStage

IBM® DataStage®, lider procesów ETL, jest wysoce skalowalnym narzędziem do integracji danych, opracowanym pod kątem projektowania, programowania i uruchamiania zadań, które wymagają przenoszenia i przekształcania danych lokalnie oraz w chmurze.

Dzięki nowoczesnej architekturze środowiska Red Hat OpenShift produkt IBM DataStage for IBM Cloud Pak for Data łączy w sobie wiodącą w branży integrację danych z narzędziami do operacji na danych, zarządzania i analityki. Pozwala to na dostarczanie wiarygodnych, skalowalnych danych w środowiskach hybrydowych lub wielochmurowych.

Wyróżnione materiały

Zanurz się głębiej

Techniki integracji danych

Integracja danych ma kluczowe znaczenie dla konsolidacji danych firmowych w jednym, zaufanym widoku służącym do analiz i, w ostatecznym rozrachunku, do skutecznego prowadzenia działalności. Zunifikowany widok danych klientów może być na przykład podstawą skutecznych strategii marketingowych. W procesie integracji danych stosowane są różne techniki, w tym:

  • Wyodrębnianie, transformowanie, ładowanie (ETL): wyodrębniaj, transformuj i ładuj dane z wielu źródeł do pojedynczej składnicy danych, która jest następnie ładowana do hurtowni danych lub innego systemu docelowego. Transformowanie – czyli oczyszczanie i przygotowywanie – surowych danych w obszarze pomostowym zamiast w systemie źródłowym poprawiają wydajność i redukuje ryzyko uszkodzenia danych.
  • Wyodrębnianie, ładowanie, transformowanie (ELT): wyodrębniaj i ładuj surowe dane z lokalizacji źródłowych do docelowej składnicy danych, gdzie następnie będzie je można transformować w razie potrzeby. Systemem docelowym dla procesu ELT jest często jezioro danych, które może przechowywać ogromne ilości danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych, albo chmurowa hurtownia danych. Ta metoda sprawdza się doskonale w obszarze obsługi sztucznej inteligencji (AI), uczenia maszynowego, analizy predykcyjnej i zastosowań, w których są wykorzystywane dane w czasie rzeczywistym.
  • Replikacja danych: dostarczaj funkcje uzupełniające, takie jak synchronizacja danych w czasie niemal rzeczywistym lub ich dystrybucja z użyciem nieinwazyjnych funkcji przechwytywania danych na podstawie protokołu.
  • Wirtualizacja danych: zyskaj dostęp do abstrakcyjnych danych z wielu źródeł poprzez utworzenie widoku wirtualnego dla użytkowników biznesowych, którzy wymagają dostępu i kwerendowania danych na żądanie.

Wyzwania dotyczące integracji danych

Wiele organizacji zmaga się z lawiną danych pochodzących z różnych systemów, takich jak relacyjne bazy danych lub strumieniowe usługi danych. Wiedza biznesowa wymagana do lepszego podejmowania decyzji jest ukryta we wszystkich tych danych, jednakże niezbędne jest stosowanie wiarygodnych procesów integracji danych w celu upewnienia się, że są one zarządzane, nadzorowane i – w efekcie – godne zaufania. Na przeszkodzie wysiłkom związanym z integracją mogą stanąć różne utrudnienia:

Opóźnienie danych w środowiskach wielochmurowych
Przenoszenie woluminów danych w środowiskach wielochmurowych i jeziorach danych może być powolne i uniemożliwić korzystanie z tych danych w czasie rzeczywistym w aplikacjach lub systemach operacyjnych.

Złożoność i koszt wielu narzędzi
Zarządzanie wieloma narzędziami integracji danych jest czasochłonne i może być kosztowne dla firmy.

Ręczne procesy i przepływy pracy
Ręczne wykonywanie operacji, takich jak kodowanie czy projektowanie zadań, może opóźniać budowanie i aktualizowanie aplikacji. Procesy ręczne muszą być również zaprojektowane dla każdego środowiska chmury, dlatego w przypadku pracy z wieloma chmurami wydłuża to czas projektowania i zwiększa koszty.

Brak jakości danych i zarządzania
Dane pochodzące z tak wielu różnych źródeł mogą być trudne do zarządzania i narazić Twoją firmę na ryzyko. Zaufane i czyste dane są również wymagane dla efektywnego działania modeli wykorzystywanych przez sztuczną inteligencję.

Integracja danych w chmurze

Repozytoria danych obejmują środowiska lokalne, chmurowe i jeziora danych. Często organizacje korzystają również z chmur pochodzących od różnych dostawców w celu zaspokojenia konkretnych potrzeb związanych z pamięcią masową lub wdrażaniem aplikacji. Stosowaną praktyką integrowania danych we wszystkich tych środowiskach w celu uzyskania ujednoliconego widoku jest integracja danych w chmurze.

Złożoność integracji danych w chmurze wymaga zmodernizowanego podejścia. Niezawodne rozwiązanie do integracji danych z wielu chmur powinno spełniać następujące wymagania:

  • Upraszczać i przyspieszać synchronizację zróżnicowanych źródeł danych w hybrydowych środowiskach wielochmurowych.
  • Umieszczać środowisko wykonawcze bliżej źródeł danych.
  • Korzystać z wbudowanych usług analitycznych i sztucznej inteligencji w różnych platformach chmurowych.
  • Automatyzować projektowanie zadań i udostępniać wstępnie zbudowane konektory w celu zapewnienia szybszego dostępu do źródeł danych.
  • Zapewniać wbudowaną jakość danych w celu zarządzania nadzorem i zgodnością.

IBM DataStage for IBM Cloud Pak for Data oferuje takie zmodernizowane podejście.

Integracja danych a integracja aplikacji

Pojęcia integracja danych i integracja aplikacji mogą wydawać się podobne, ale w rzeczywistości są one bardzo różne. Jak już wskazano, integracja danych to praktyka lokalizowania i pobierania informacji z różnych źródeł danych oraz dostarczania ich w ramach zunifikowanej struktury i widoku. Integracja aplikacji łączy bezpośrednio wiele niezależnych aplikacji, dzięki czemu mogą one ze sobą współpracować. Odbywa się to często za pomocą nowoczesnych interfejsów API lub tradycyjnych architektur zorientowanych na usługi. Dane i przepływy pracy są scalane i optymalizowane, niwelując różnice między systemami lokalnymi i aplikacjami w chmurze.

Integracja danych a migracja danych

Migracja danych jest procesem przesyłania danych między różnymi typami pamięci masowej. Może to obejmować przenoszenie danych ze środowisk lokalnych do chmury. Z kolei integracja danych jest bardziej złożona, ponieważ dane są przetwarzane przez proces ETL lub ELT w celu przygotowania do analizy.

Powiązane produkty

IBM Cloud Pak for Data

Integracja wszystkich danych przedsiębiorstwa, zarówno tych znajdujących się w środowisku lokalnym, jak i w dowolnej chmurze, zapewniająca ich bezpieczeństwo u źródła, na elastycznej wielochmurowej platformie danych.

IBM InfoSphere Master Data Management

Zarządzanie danymi głównymi w jednej lub wielu domenach, w tym klientami, dostawcami, produktami, kontami i innymi elementami.

IBM InfoSphere Data Replication

Umożliwia replikowanie danych z wielu systemów zarządzania relacyjnymi bazami danych i innych. Zapewnia niewielkie opóźnienia i zwiększa integralność transakcji.

Następne kroki