Introduction à l'intégration de données
L'intégration des données est un système de fusion ou de combinaison des données provenant de ressources variées et de les convertir en informations précieuses. Le processus initial est l'ingestion qui implique le nettoyage, la cartographie des sources ETL et la transition des données. L'intégration des données permet aux outils de générer des actions et des informations commerciales efficaces. Les éléments d'intégration de données comprennent le client-serveur, le serveur maître et les sources de données établies au sein d'un réseau connecté. L'intégration des données a une opération de base, le client envoie une demande au serveur maître pour accéder aux données, puis les données maître sont récupérées à partir de ressources externes et internes et fournies au client comme un élément de données unique.
5 principaux types d'intégration de données
Il existe quelques types d'intégration de données qui consistent à créer des données complètes et utiles à partir de divers référentiels.
1. Consolidation des données
La consolidation des données rassemble de manière substantielle les données de plusieurs systèmes individuels établissant un magasin de données unique. La consolidation des données vise à réduire le nombre d'emplacements de stockage de données pris en charge par ETL, à savoir la technologie d'extraction, de transformation et de chargement. ETL récupère les données des référentiels et les transfère au format lisible, puis les transporte vers un autre entrepôt de données.
2. Propagation des données
Il utilise l'application pour dupliquer les données d'un emplacement à un autre. Cela peut être rendu possible de manière double entre la source et le client. La propagation des données est prise en charge par la réplication des données d'entreprise et l'intégration des applications d'entreprise. EAI gère les messages de partage du système d'application et est principalement exécuté dans un scénario en temps réel. EDR transmet une énorme quantité de données entre les bases de données qui sont utilisées pour récupérer et distribuer le partage de données entre la ressource et les serveurs.
3. Virtualisation des données
La virtualisation gère une interface pour offrir des données uniques actuelles provenant de sources distinctes avec des modèles de données variés. La virtualisation des données interprète et extrait les données de n'importe quel pool sans aucun point de contact unique.
4. Fédération des données
Il s'agit d'une forme théorique de virtualisation des données qui utilise des bases de données virtuelles et construit un modèle général de données pour les données hybrides de différents systèmes. Les données sont collectées à partir de diverses sources et accessibles en une seule vue. L'abstraction des données consiste à fournir une vue discrète des données d'une source hybride par Enterprise Information Integration. Les données peuvent être analysées de manière évolutive via de nombreuses applications. La consolidation des données est coûteuse en raison de ses fonctionnalités de sécurité avancées et de sa conformité.
5. Entreposage de données
L'entreposage est inclus comme dernière étape en raison de ses grands référentiels de données. L'entreposage de données met en œuvre le stockage, le reformatage et le nettoyage des données de la même manière que l'injection de données.
Pourquoi l'utilisons-nous?
L'intégration des données améliore l'expérience client en offrant des services instantanés. Il fournit un flux régulé d'opérations rationalisées en augmentant la productivité sans aucun délai de traitement. Il a la particularité d'une analyse future et génère le rapport en fonction des requêtes des clients pour ses idées de déploiement et d'amélioration de l'entreprise.
L'intégration des données est un outil rentable et rapide. Il fournit une automatisation et analyse le flux de données des applications et du serveur connecté et rend le processus plus productif et efficace. Il réduit les erreurs et retravaille. Parce que lors de l'extraction et du filtrage des données des différents pools, il existe des possibilités de perte ou de non-concordance des données. Mais tous ces effets sont restaurés par le système d'intégration de données car il permet un partage automatique des données entre le client et le serveur. Il peut être facilement mis à jour et synchronisé à tout moment en tant que processus instantané. L'intégration des données fonctionne sur des données fiables.
Il s'agit d'un système centralisé qui fournit de nombreuses branches de services de qualité à un domaine divers connecté au réseau principal. Par conséquent, l'exactitude et la fiabilité des données sont maintenues tout au long du réseau. Il permet d'exploiter les mégadonnées qui sont complexes et excédentaires en volume. Une organisation populaire comme Google, Facebook exploite des informations d'afflux transigées à des milliards de personnes dans tous les coins du monde en quelques millisecondes. L'échelle des informations générées est traitée comme des mégadonnées. Au fur et à mesure que de grandes entreprises de données se joignent, davantage de données deviennent accessibles aux entreprises, ce qui signifie que ce moyen facile d'établir l'intégration des données à de nombreuses organisations à des fins uniques.
Il est utilisé pour implémenter un entrepôt de données qui joint plusieurs sources de données dans des bases de données relationnelles. L'entrepôt de données permet au client d'exécuter des requêtes, de compiler le code, de générer le rapport et d'extraire les données du pool comme AWS et Azure pour créer une intelligence d'affaires à partir de leurs informations ou données. La livraison discrète de données à partir de plusieurs sources simplifie la vue de la Business Intelligence. Avec l'aide de l'intégration des données, l'entreprise peut facilement visualiser, comprendre les ensembles de données disponibles pour exécuter une requête fonctionnelle pour extraire l'état actuel d'une entreprise. Il peut également compiler plus de données avec une grande précision indépendamment du volume et de la taille des données.
Comment fonctionne l'intégration des données?
L'intégration des données unit les données de plusieurs entrées et permet au client d'extraire plus de données d'un pool. Cela agit comme un point central des mégadonnées. Même s'il collecte des données à partir de sources diverses, il reflète une vue unique de l'accès au système pour le client ou l'utilisateur. L'intégration des données est généralement préférée dans un environnement hybride pour accéder à une énorme quantité de données en interne et en externe. En cas de doublons ou d'erreurs, l'intégration des données entraîne le déploiement d'un entrepôt de données qui unit les propriétés de données de divers domaines afin que la propriété de données puisse être exploitée efficacement. En termes simples, les éléments d'intégration de données comprennent un client-serveur, un serveur maître et des sources de données établies au sein d'un réseau connecté.
L'intégration des données a une opération de base, un client envoie une demande au serveur maître pour accéder aux données, puis les données maître récupèrent des ressources externes et internes et fournissent au client comme un élément de données unique. Il s'agit d'une méthode de fusion des données du pool hybride, de conversion en données significatives et de fourniture à l'utilisateur ou au client selon les besoins de leur entreprise dans un but efficace. Il s'agit d'une méthode pour joindre les opérations techniques et commerciales pour extraire les données d'une source variée et les livrer au client en fonction des besoins de l'entreprise en analysant les données correctes avec fiabilité et précision.
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