Che cos’è la Data Integration?
Con il termine Data Integration si definisce il processo di unione di dati provenienti da più sorgenti differenti in una vista unificata: dall’assimilazione, alla pulizia, mappatura e trasformazione dei dati, fino all’elaborazione di intelligence più facilmente fruibile da parte di coloro che vi accedono.
Oggi le aziende implementano iniziative di Data Integration per poter analizzare e utilizzare le informazioni in modo più efficace, in particolare con la diffusione delle nuove tecnologie Cloud e di gestione dei Big Data. La Data Integration è un must per l’azienda moderna, indispensabile per migliorare i processi decisionali e aumentare il margine competitivo.
Non esiste una strategia universale di Data Integration. Tuttavia, tutte le soluzioni di integrazione, includono in genere alcuni elementi comuni, come una rete di sorgenti di dati, un master server e client che accedono ai dati da tale server.
In un tipico processo di Data Integration, il client invia al master server una richiesta di dati. Il master server assimila quindi i dati necessari da sorgenti interne ed esterne. I dati estratti dalle sorgenti, vengono successivamente combinati in forma logica, unificata e fruibile, e infine consegnati al client.
Perché la Data Integration è importante
Anche se un’azienda riceve tutti i dati di cui ha bisogno, questi spesso risiedono in diverse sorgenti distinte. Ad esempio, per ottenere una visione del cliente a 360 gradi, le informazioni da combinare possono includere dati provenienti dai sistemi CRM aziendali, dai registri del traffico Web, dal software di marketing, dalle applicazioni rivolte ai clienti, dai sistemi di supporto alle vendite e alla clientela e persino dai partner, solo per citare alcuni esempi. Le informazioni provenienti da tutte queste sorgenti devono essere unificate per esigenze di analisi o interventi operativi, un compito tutt’altro che semplice per gli sviluppatori e i tecnici dei dati incaricati di farlo. Analizziamo ora un tipico caso d’uso di analisi dei dati. Senza dati unificati, per elaborare un semplice report è necessario accedere a più account su diversi siti, accedere a dati all’interno di app native, copiarli, riformattarli e pulirli, il tutto prima di iniziare l’analisi.
Per poter eseguire tutte queste operazioni, nel modo più efficiente possibile, non si può fare a meno della Data Integration. Ecco i principali vantaggi di una strategia di Data Integration ben orchestrata:
1. La Data Integration migliora la collaborazione e l’unificazione dei sistemi
I dipendenti di ogni dipartimento – e talvolta anche fuori sede – hanno sempre più necessità di accedere ai dati aziendali per progetti condivisi e individuali. Il reparto IT ha bisogno di una soluzione sicura per distribuire i dati tramite accesso self-service a tutte le linee di business. Inoltre, il personale di quasi tutti i dipartimenti genera e ottimizza le informazioni di cui il resto dell’azienda ha bisogno. La Data Integration deve essere collaborativa e unificata per poter migliorare collaborazione e unificazione all’interno dell’organizzazione.
2. La Data Integration consente di risparmiare tempo
Se un’azienda interviene per integrare i dati in maniera corretta, il tempo per preparare e analizzare tali dati viene drasticamente ridotto. L’automazione di viste unificate elimina la necessità di acquisire i dati manualmente e il personale non è più costretto a creare connessioni da zero ogni volta che deve eseguire un report o sviluppare un’applicazione. Inoltre, utilizzando gli strumenti giusti, anziché codificare manualmente l’integrazione, è possibile fare risparmiare ancora più tempo (e risorse) al team di sviluppo.
Tutto il tempo risparmiato in queste attività può essere impiegato in modo più proficuo, dedicando un numero maggiore di ore all’analisi e all’esecuzione di processi finalizzati a migliorare produttività e competitività dell’organizzazione.
3. L’integrazione dei dati riduce gli errori (e le rilavorazioni)
Sono tante le cose a cui fare attenzione quando si ha a che fare con le risorse dati di un’azienda. Per acquisire manualmente set di dati completi e accurati, il personale deve conoscere ogni sito e account a cui è necessario accedere – e avere installato il software necessario prima di iniziare. Se un repository di dati viene aggiunto senza che il dipendente ne venga informato, le informazioni raccolte saranno necessariamente incomplete.
Inoltre, senza una soluzione di Data Integration in grado di sincronizzare le informazioni, i report devono essere periodicamente rielaborati per includere eventuali modifiche. Grazie agli aggiornamenti automatici, invece, i report possono essere eseguiti facilmente in tempo reale, ogni volta che è necessario.
4. La Data Integration consente di produrre dati più utili
Le attività di Data Integration migliorano effettivamente la qualità dei dati di un’azienda nel tempo. A mano a mano che i dati vengono integrati in un sistema centralizzato, i problemi di qualità vengono identificati e i necessari miglioramenti implementati, il che, in ultima analisi, porta alla disponibilità di dati più accurati – requisito fondamentale per un’analisi di qualità.
ETL e integrazione dei dati
Il processo di estrazione/trasformazione/caricamento (Extract/Transform/Load), comunemente conosciuto come ETL, è un processo di Data Integration in cui le informazioni vengono prelevate dal sistema sorgente e depositate in un Data Warehouse. Si tratta del processo permanente utilizzato nei Data Warehouse per trasformare più sorgenti di dati in informazioni coerenti e utili per finalità di analisi e business intelligence.
La SIINFO implementa soluzioni di Data Integration con i più moderni tool commerciali e Open Source come Talend, Knime, NiFi, Oracle Data Integrator ma anche framework come Spark.
