راهنمای یکپارچه سازی داده ها: تعریف، مزایا و تکنیک ها

جمع آوری، سازماندهی و تجزیه و تحلیل داده ها برای موفقیت کسب و کار ضروری است. بسیاری از سازمان ها به جمع آوری انواع بیشتری از داده ها، افزایش اندازه مجموعه داده ها و نیاز به دانستن نحوه مدیریت و سازماندهی موثر داده های بزرگ ادامه می دهند. این اغلب مستلزم ترکیب داده ها از منابع مختلف برای ارائه عمیق ترین نمایش داده های مربوطه است که به عنوان یکپارچه سازی داده ها از آن یاد می شود.

در این مقاله از ایوسی، یکپارچه‌سازی داده‌ها، چرایی اهمیت آن، مزایای استفاده از آن، ابزارها و تکنیک‌های مرتبط با آن و تفاوت آن با داده‌ها و فرآیندهای یکپارچه‌سازی مرتبط را مورد بحث قرار می‌دهیم.

مطالب مرتبط: تجزیه و تحلیل داده های بزرگ چیست؟ (تعریف، مزایا و نکات)

یکپارچه سازی داده ها چیست؟

یکپارچه سازی داده ها جزء ضروری مدیریت داده ها است. این یک فرآیند فنی است که داده ها را از منابع مختلف ترکیب می کند. ادغام داده ها از منابع مختلف به شما این امکان را می دهد که داده ها را ادغام کنید تا یک نمای واحد و منفرد از داده ها را برای همه کاربران ارائه دهید. کسب و کارها را قادر می‌سازد تا داده‌ها را در مجموعه داده‌های ارزشمند سازمان‌دهی کنند، و در هنگام برخورد با مجموعه‌های عظیمی از داده‌ها اهمیت ویژه‌ای پیدا می‌کند.

یک فرآیند یکپارچه برای یکپارچه سازی داده ها وجود ندارد، اما اغلب شامل انتقال داده ها از یک سیستم به سیستم دیگر است. این شامل عناصری مانند سرور اصلی، شبکه ای از منابع داده و کلاینت هایی است که از یک دیدگاه واحد در سرور اصلی به داده ها دسترسی دارند. در اکثر سناریوها، یک کلاینت داده ها را از سرور اصلی درخواست می کند و سرور داده های درخواستی را از منابع خارجی و داخلی دریافت می کند. داده‌های استخراج‌شده را قبل از اینکه برای استفاده به مشتری تحویل دهد، در یک مجموعه داده منسجم و منفرد ادغام می‌کند.

مرتبط: مهارت های مدیریت داده ها: تعریف و مثال

چرا یکپارچه سازی داده ها مهم است؟

یکپارچه سازی داده ها برای صنایع مختلف مهم است. این به شرکت ها یا گروه ها اجازه می دهد تا مجموعه داده های بسیار بزرگ را سازماندهی، تجزیه و تحلیل و تفسیر کنند. این آنها را قادر می سازد تا بینش های مهمی به دست آورند و در صنایع خود رقابتی باقی بمانند. برخی از صنایعی که به طور خاص از استفاده از یکپارچه سازی داده ها سود می برند عبارتند از:

کسب و کار

یکپارچه سازی داده ها امکان مدیریت موفقیت آمیز داده های مهم تجاری و مشتری را فراهم می کند. این شامل تغذیه داده های یکپارچه به انبارهای داده یا سایر اشکال معماری یکپارچه سازی داده های مجازی برای ارائه پشتیبانی از تجزیه و تحلیل پیشرفته، هوش تجاری و گزارش سازمانی است. این فرآیند در نهایت به مدیران کسب و کار و تحلیلگران داده‌ها بینش‌هایی برای کمک به اتخاذ تصمیمات تجاری بهتر می‌دهد، مانند اطلاعاتی در مورد:

• فرآیندهای کسب و کار

• ریسک های مالی

• شاخص های کلیدی عملکرد (KPI)

• عملیات تولید و زنجیره تامین

• تلاش برای رعایت مقررات

مرتبط: راهنمای کامل شاخص‌های عملکرد کلیدی (KPI)

مراقبت های بهداشتی

یکپارچه سازی داده ها برای سازماندهی سوابق بیمار و اطلاعات کلینیک مفید است و مزایایی را برای انواع مختلف متخصصان پزشکی فراهم می کند. پزشکان ممکن است به پایگاه‌های داده‌ای دسترسی پیدا کنند که داده‌های بیماران و کلینیک‌های مختلف را جمع‌آوری و سازمان‌دهی می‌کنند تا به آن‌ها در تشخیص بهتر بیمارانشان بر اساس بینش‌هایشان کمک کنند. یکپارچه‌سازی داده‌ها می‌تواند با ایجاد سوابق دقیق از اطلاعات ضروری بیمار و بهبود فرآیند ادعاهای پزشکی، به نفع بیمه‌گران پزشکی باشد.

مزایای یکپارچه سازی داده ها

در اینجا برخی از مزایای یکپارچه سازی داده ها آورده شده است:

بهره وری عملیاتی را بهبود می بخشد

یکپارچه سازی صحیح داده ها مدت زمان جمع آوری، آماده سازی و تجزیه و تحلیل داده ها را کاهش می دهد. ایجاد نمای یکپارچه خودکار به طور کلی جمع‌آوری دستی داده‌ها را حذف می‌کند، به این معنی که کارمندان اطلاعات یا ابزارهای مورد نیاز خود را دارند که به راحتی در زمان نیاز به ساخت یک برنامه کاربردی یا تولید گزارش در دسترس هستند. انتخاب ابزارهای اتوماسیون مناسب نیز کارایی و تخصیص منابع را برای توسعه دهندگان بهبود می بخشد.

موفقیت کلی کسب و کار را بهبود می بخشد

یکپارچه سازی داده ها انواع مختلفی از داده ها را ترکیب می کند تا اطمینان حاصل شود که سازمان ها به تمام اطلاعات مورد نیاز خود دسترسی دارند. دسترسی به داده‌های یکپارچه، عملیات را ساده می‌کند و از ورود افراد به حساب‌های مختلف یا تجربه اختلافات احتمالی بین مجموعه داده‌های مختلف جلوگیری می‌کند. این به سازمان ها تجزیه و تحلیل دقیق تر و قابل اعتمادتری از عملکرد خود برای ارتقای تصمیم گیری بهتر ارائه می دهد.

خطاهای داده را به حداقل می رساند

یکپارچه سازی داده ها با به حداقل رساندن یا حذف جمع آوری و سازماندهی دستی داده ها، احتمال خطاها را کاهش می دهد. در عوض، ابزارها یا برنامه‌های نرم‌افزاری خودکار مجموعه‌های داده را بررسی و سازماندهی می‌کنند تا از دقت و همگام‌سازی آن‌ها اطمینان حاصل کنند. این برنامه ها اغلب شامل ویژگی های گزارش منظم برای شناسایی و تعمیر مشکلات به راحتی در زمان واقعی هستند.

مطالب مرتبط: انواع مختلف مدیریت پایگاه داده چیست؟

داده های ارزشمندتری را ارائه می دهد

ادغام موفقیت آمیز داده ها اغلب ارزش داده های یک سازمان را بهبود می بخشد. سیستم های متمرکز مورد استفاده برای یکپارچه سازی داده ها، توانایی شناسایی مسائل کیفی و اجرای بهبودها را بهبود می بخشد. بهبود منظم داده ها در سیستم داده های دقیق و ارزشمندتری ایجاد می کند. این امر همچنین کیفیت و دقت تحلیل های سازمانی را بهبود می بخشد.

تکنیک های یکپارچه سازی داده ها

معماران یکپارچه سازی داده ها پلتفرم های یکپارچه سازی داده ها و برنامه های نرم افزاری را توسعه می دهند که فرآیندهای یکپارچه سازی خودکار داده ها را تسهیل می کند. این به آنها اجازه می دهد تا داده ها را به طور موثر از سیستم های منبع به سیستم های هدف متصل و مسیریابی کنند. برای دستیابی به این هدف، معماران یکپارچه سازی داده ها ممکن است از تکنیک های مختلفی استفاده کنند، مانند:

• تغییر ثبت داده ها: تغییر داده ها شامل شناسایی تغییرات داده ها در پایگاه های داده در زمان واقعی قبل از اعمال آنها در انبارهای داده یا مخازن است.

• همانندسازی داده ها: تکثیر داده ها شامل تکثیر همه داده ها در یک داده در پایگاه های داده دیگر است، و اطمینان از اطلاعات هماهنگی که معماران ممکن است برای اهداف پشتیبان گیری و عملیاتی استفاده کنند، می شود.

• مجازی سازی داده ها: مجازی سازی داده ها به ترکیب داده ها از سیستم های مختلف برای دستیابی به یک نمای یکپارچه به جای بارگیری تمام داده ها در یک مخزن جدید اشاره دارد.

• استخراج، بارگذاری و تبدیل: استخراج، بارگذاری و تبدیل یا ELT، نیاز به بارگذاری داده‌ها همانطور که هست در یک سیستم کلان داده دارد تا در زمان بعدی برای استفاده‌های تحلیلی مختلف تبدیل شود.

• استخراج، تبدیل و بارگذاری: استخراج، تبدیل و بارگذاری یا ETL شامل جمع‌آوری نسخه‌هایی از مجموعه داده‌ها از منابع متفاوت برای هماهنگ کردن و بارگذاری آن‌ها در پایگاه داده یا انبار داده است.

• یکپارچه‌سازی داده‌های جریانی: یکپارچه‌سازی داده‌های جریانی روشی در زمان واقعی برای یکپارچه‌سازی داده‌ها است که به‌طور مداوم جریان‌های داده‌های مختلف را در انبارهای داده و سیستم‌های تحلیلی ادغام و تغذیه می‌کند.

یکپارچه سازی داده ها ممکن است نیاز به استفاده از انواع ابزارها یا تکنیک های دیگر داشته باشد. این سطوح مختلف سازمانی را شامل می شود و شامل گزینه های دستی و خودکار می شود. نمونه های دیگر از ابزارها و تکنیک های رایج یکپارچه سازی داده ها عبارتند از:

• یکپارچه سازی مبتنی بر برنامه: یکپارچه سازی مبتنی بر برنامه به هر برنامه نیاز دارد تا هر یک از تلاش های یکپارچه سازی را اجرا کند. اغلب در هنگام استفاده از تعداد کمی از برنامه ها قابل مدیریت است.

• ذخیره سازی داده های رایج: ذخیره سازی داده های رایج یا ذخیره سازی داده های فیزیکی شامل ایجاد یک سیستم جدید است که یک کپی از داده ها را از سیستم منبع به طور مستقل از سیستم اصلی ذخیره و مدیریت می کند.

• یکپارچه‌سازی دستی: یکپارچه‌سازی دستی یا رابط کاربری مشترک، شامل کاربرانی است که با تمام اطلاعات مرتبط به هر سیستم منبع دسترسی دارند، به جای ارائه یک نمای یکپارچه از داده‌ها.

• یکپارچه‌سازی داده‌های میان‌افزار: ادغام داده‌های میان‌افزار شامل انتقال منطق یکپارچه‌سازی به لایه میان‌افزار جدید از یک برنامه است.

• دسترسی یکنواخت به داده ها: دسترسی یکنواخت به داده ها داده ها را در سیستم منبع نگه می دارد اما با تعریف مجموعه ای جدید از نماها، نمای یکپارچه را برای کاربران فراهم می کند.

مطالب مرتبط: معماری داده چیست؟ (با کاربردها، اصول و انواع)

یکپارچه سازی داده ها در مقابل یکپارچه سازی برنامه ها

یکپارچه‌سازی داده‌ها و یکپارچه‌سازی برنامه‌ها هر دو تلاش می‌کنند تا به همه داده‌های لازم برای ارتقای موفقیت دسترسی پیدا کنند. با این حال، یکپارچه‌سازی داده‌ها مربوط به جابجایی داده‌ها بین پایگاه‌های داده مرتبط مختلف است، و در درجه اول بر روی داده‌هایی که در حالت استراحت هستند تمرکز دارد. برعکس، یکپارچه سازی برنامه به مدیریت یکپارچه سازی داده ها بین دو یا چند برنامه اشاره دارد و در درجه اول بر روی داده های زنده و عملیاتی تمرکز دارد. یکپارچه سازی داده ها یک ساختار و نمای یکپارچه از همه مجموعه داده ها ایجاد می کند، اما یکپارچه سازی برنامه کاربردی برنامه های مستقل را به یکدیگر پیوند می دهد تا دسترسی به تمام داده های مربوطه را تضمین کند.

یکپارچه سازی داده ها در مقابل مهاجرت داده ها

یکپارچه سازی داده ها و انتقال داده ها مشابه هستند زیرا هر دو به داده های متحرک مربوط می شوند. انتقال داده شامل انتقال داده ها بین انواع مختلف ذخیره سازی است. مشابه یکپارچه سازی داده ها، این ممکن است شامل انتقال داده ها از محیط های داخلی به ساختارهای ابری باشد. با این حال، یکپارچه‌سازی داده‌ها مرحله اضافی پردازش داده‌ها را برای آماده‌سازی آن‌ها برای تجزیه و تحلیل دارد، که بیشتر از انتقال آن از یک مکان به مکان دیگر تکمیل می‌شود.