По данным Gartner 1, к 2024 году 50 % организаций будут использовать современные решения для обеспечения качества данных, чтобы лучше поддерживать свои инициативы в области цифрового бизнеса. Поскольку предприятия работают над модернизацией своей инфраструктуры управления данными, интеграция данных остается ключевым направлением. Процесс интеграции данных объединяет данные из нескольких систем, консолидирует их и доставляет в современное хранилище данных или озеро данных для различных аналитических целей. Хотя единого подхода к интеграции данных не существует, типичные шаги включают прием данных, подготовку и ETL (извлечение, преобразование, загрузку). В этом блоге описываются некоторые из наиболее распространенных ошибок при интеграции данных и обсуждаются стратегии их избежания.

#1 Неадекватные проверки качества данных

Ежедневно из баз данных, платформ CRM и приложений генерируются огромные объемы структурированных и неструктурированных данных, поэтому крайне важно правильно квалифицировать данные в рамках процесса интеграции. Многие исходные и устаревшие системы данных предоставляют «нечистые данные», содержащие поврежденные, неверные и нерелевантные записи. Эти записи должны быть идентифицированы, стандартизированы, изменены или удалены в зависимости от потребностей бизнеса. Группы обработки данных должны выполнять тщательные проверки качества на протяжении всего жизненного цикла ETL, согласовывать загрузку исходных и целевых данных и использовать методологию регистрации, которая точно выявляет ошибки и отслеживает проблемы с качеством. Без тщательной очистки и профилирования интеграция данных остается в рамках поговорки «мусор на входе — мусор на выходе».

№ 2 Стремление к краткосрочным целям

Интеграция данных позволяет нескольким пользователям и командам в масштабе предприятия получать доступ к информации, необходимой для принятия эффективных бизнес-решений, и понимать ее. Поэтому важно создать устойчивое, масштабируемое решение для интеграции данных, которое может легко справляться с изменяющимися скоростями и объемами данных. Мощное решение ETL не только учитывает текущие требования, но и позволяет легко добавлять новые форматы данных и макеты, которые могут появиться в будущем. Другим ключевым фактором, который следует учитывать, является долгосрочная экономическая эффективность. Предприятиям следует избегать разработки системы, обслуживание которой в долгосрочной перспективе становится дорогостоящим. Чтобы понять долгосрочные технологические и бизнес-цели, необходимо опросить всех основных заинтересованных лиц на предприятии, прежде чем вкладывать средства в инструмент интеграции данных/разрабатывать собственное решение. Кроме того, открытая, функционально совместимая архитектура решения может помочь компаниям адаптироваться к постоянно меняющимся технологиям и избежать сбоев в работе в будущем.

# 3 Отсутствие возможностей работы в реальном времени

В большинстве случаев корпоративного использования требуется сбор данных в реальном или близком к реальному времени. К сожалению, пакетная обработка данных на основе интеграции работает только тогда, когда пользователи могут дождаться получения и анализа данных. Для предприятий, занимающихся срочными операциями, важно инвестировать в инструменты с автоматизированными возможностями интеграции данных в режиме реального времени. Они используют новейшие парадигмы для преобразования и корреляции потоковых данных и делают их пригодными для использования в момент их записи на целевую платформу. Это помогает аналитикам сэкономить драгоценное время и усилия, поскольку они могут сразу же начать анализировать свои данные на платформе BI по своему выбору.

# 4 Недооценка меняющихся скоростей данных

В эпоху цифровых технологий интеграция данных никогда не бывает разовым процессом — она непрерывна. Следовательно, предприятия должны иметь инфраструктуру для эффективного сбора, преобразования и перемещения данных со все возрастающей скоростью. Ожидание загрузки данных в устаревшее средство создания отчетов больше не является вариантом. Надежное решение для интеграции данных должно поддерживать изменение скорости для пакетных и потоковых наборов данных всех размеров. Он также должен обрабатывать интеграцию на основе событий, а не по часам. Это помогает компаниям реагировать на события в режиме реального времени и улучшать качество обслуживания клиентов.

Интеграция данных — важный шаг к реализации всестороннего представления о клиенте и преобразованию этой информации в ценную информацию. Тем не менее, большинство проектов по интеграции данных чрезвычайно сложны для планирования и реализации. Мы рекомендуем выбрать современный облачный инструмент интеграции данных, который прост в использовании, предоставляет множество предварительно созданных соединителей и предлагает визуальный интерфейс без кода для создания конвейеров данных. Gathr, универсальная платформа конвейера данных, предлагает все эти функции и многое другое. Чтобы получить опыт из первых рук, начните бесплатную 14-дневную пробную версию сегодня.

1Источник: https://blogs.gartner.com/andrew_white/2021/01/12/our-top-data-and-analytics-predicts-for-2021/

Первоначально опубликовано на https://www.gathr.one.