Einführung in die Datenintegration
Datenintegration ist ein System zum Zusammenführen oder Kombinieren von Daten aus unterschiedlichen Ressourcen und zum Umwandeln dieser in wertvolle Informationen. Der erste Prozess ist die Aufnahme, bei der die Daten bereinigt, die ETL-Quellen zugeordnet und der Datenübergang durchgeführt wird. Die Datenintegration ermöglicht es Tools, effektive Geschäftsaktionen und Informationen zu generieren. Datenintegrationselemente umfassen den Client-Server, den Master-Server und Datenquellen, die in einem verbundenen Netzwerk eingerichtet sind. Datenintegration hat eine grundlegende Operation, der Client sendet eine Anfrage an den Master-Server, um auf die Daten zuzugreifen. Anschließend werden die Stammdaten von externen und internen Ressourcen abgerufen und dem Client als einzelnes Datenelement bereitgestellt.
Top 5 Arten der Datenintegration
Es gibt einige Arten der Datenintegration, um umfassende und nützliche Daten aus verschiedenen Repositorys zu erstellen.
1. Datenkonsolidierung
Durch die Datenkonsolidierung werden im Wesentlichen Daten aus mehreren Einzelsystemen zusammengeführt, die einen einzigen Datenspeicher bilden. Die Datenkonsolidierung zielt darauf ab, die Anzahl der Datenspeicherorte zu reduzieren, die von der ETL-Technologie Extract, Transforms and Load unterstützt werden. ETL ruft die Daten aus Repositorys ab, überträgt sie in das lesbare Format und transportiert sie dann in ein anderes Data Warehouse.
2. Weitergabe von Daten
Es verwendet die Anwendung, um die Daten von einem Ort zum anderen zu duplizieren. Es kann auf zweifache Weise zwischen Quelle und Client ermöglicht werden. Die Datenweitergabe wird durch Enterprise-Datenreplikation und Enterprise-Anwendungsintegration unterstützt. EAI verwaltet Nachrichten zur gemeinsamen Nutzung von Anwendungssystemen und wird meist in einem Echtzeitszenario ausgeführt. EDR überträgt eine große Datenmenge zwischen Datenbanken, die zum Abrufen und Verteilen des Datenaustauschs zwischen der Ressource und den Servern verwendet werden.
3. Datenvirtualisierung
Die Virtualisierung verwaltet eine Schnittstelle, um eindeutige Daten aus unterschiedlichen Quellen mit unterschiedlichen Datenmodellen bereitzustellen. Die Datenvirtualisierung interpretiert und extrahiert die Daten aus jedem Pool ohne einen einzigen Ansprechpartner.
4. Datenföderation
Es handelt sich um eine theoretische Form der Datenvirtualisierung, die virtuelle Datenbanken verwendet und ein allgemeines Datenmodell für Hybriddaten aus verschiedenen Systemen erstellt. Die Daten werden aus verschiedenen Quellen gesammelt und sind als einzelne Ansicht verfügbar. Bei der Datenabstraktion wird durch Enterprise Information Integration eine diskrete Sicht auf Daten aus einer Hybridquelle bereitgestellt. Die Daten können über viele Anwendungen in Trendform analysiert werden. Datenkonsolidierung ist aufgrund ihrer fortschrittlichen Sicherheitsfunktionen und Compliance teuer.
5. Data Warehousing
Die Lagerhaltung ist aufgrund der großen Datenbestände der letzte Schritt. Data Warehousing implementiert Datenspeicherung, Neuformatierung und Bereinigung ähnlich der Dateninjektion.
Warum benutzen wir es?
Die Datenintegration verbessert das Kundenerlebnis durch sofortige Services. Es sorgt für einen geregelten Ablauf von Rationalisierungsvorgängen, indem die Produktivität ohne Verarbeitungsverzögerung gesteigert wird. Es hat die Besonderheit der Zukunftsanalyse und generiert den Bericht gemäß den Kundenanfragen für seine Geschäftsbereitstellungs- und Verbesserungsideen.
Die Datenintegration ist ein kostengünstiges und zeitsparendes Tool. Es bietet Automatisierung und analysiert den Datenfluss der Anwendungen und des verbundenen Servers und macht den Prozess produktiver und effektiver. Es reduziert Fehler und Nacharbeiten. Denn beim Extrahieren und Filtern der Daten aus den verschiedenen Pools können Datenverluste oder Dateninkongruenzen auftreten. All diese Effekte werden jedoch vom Datenintegrationssystem wiederhergestellt, da es eine automatische Datenfreigabe zwischen dem Client und dem Server ermöglicht. Es kann jederzeit problemlos aktualisiert und synchronisiert werden. Die Datenintegration arbeitet mit zuverlässigen Daten.
Es ist ein zentrales System, das viele Zweige von Qualitätsdiensten an eine verschiedene Domäne liefert, die mit dem Hauptnetz verbunden ist. Somit bleiben Datengenauigkeit und Datenzuverlässigkeit im gesamten Netzwerk erhalten. Es hilft, Big Data zu nutzen, das komplex und volumenmäßig überflüssig ist. Facebook ist eine beliebte Organisation wie Google, die innerhalb von Millisekunden Zustrominformationen verarbeitet, die an Milliarden von Menschen in jeder Ecke der Welt übermittelt werden. Der Umfang der generierten Informationen wird als Big Data behandelt. Je mehr Big Data-Unternehmen zusammenarbeiten, desto mehr Daten können von Unternehmen genutzt werden. Dies bedeutet, dass die Datenintegration auf einfache Weise für viele Unternehmen zu bestimmten Zwecken eingerichtet werden kann.
Es wird verwendet, um ein Data Warehouse zu implementieren, das mehrere Datenquellen zu relationalen Datenbanken zusammenfügt. Mit Data Warehouse kann der Client Abfragen ausführen, den Code kompilieren, den Bericht erstellen und die Daten aus dem Pool wie AWS und Azure extrahieren, um aus ihren Informationen oder Daten Business Intelligence zu erstellen. Die diskrete Datenlieferung aus mehreren Quellen vereinfacht die Anzeige von Business Intelligence. Mithilfe der Datenintegration kann das Unternehmen auf einfache Weise die verfügbaren Datensätze anzeigen und nachvollziehen, um eine funktionierende Abfrage zum Extrahieren des aktuellen Status eines Unternehmens auszuführen. Es kann auch mehr Daten mit hoher Genauigkeit unabhängig von der Datenmenge und -größe kompilieren.
Wie funktioniert die Datenintegration?
Durch die Datenintegration werden die Daten mehrerer Eingaben zusammengeführt, und der Client kann mehr Daten aus einem Pool abrufen. Dies ist der Mittelpunkt von Big Data. Obwohl es Daten aus verschiedenen Quellen sammelt, spiegelt es eine einzige Sicht des Zugriffs auf das System für den Client oder Benutzer wider. In einer Hybridumgebung wird die Datenintegration im Allgemeinen bevorzugt, um intern und extern auf eine große Datenmenge zugreifen zu können. Im Falle von Duplikaten oder Fehlern führt die Datenintegration zur Bereitstellung eines Data Warehouse, das die Dateneigenschaften verschiedener Domänen vereint, sodass die Dateneigenschaften effektiv betrieben werden können. In einfachen Worten, Datenintegrationselemente bestehen aus Client-Server, Master-Server und Datenquellen, die in einem verbundenen Netzwerk eingerichtet sind.
Datenintegration hat eine grundlegende Operation, ein Client sendet eine Anfrage an den Master-Server, um auf die Daten zuzugreifen, dann werden die Stammdaten von externen und internen Ressourcen abgerufen und dem Client als einzelnes Datenelement bereitgestellt. Dies ist eine Methode zum Zusammenführen der Daten aus dem Hybridpool, zum Konvertieren in aussagekräftige Daten und zum Bereitstellen für den Benutzer oder Client gemäß den geschäftlichen Anforderungen für einen effizienten Zweck. Es ist eine Methode, bei der sowohl technische als auch geschäftliche Abläufe zusammengeführt werden, um die Daten aus der unterschiedlichen Quelle abzurufen und entsprechend den Geschäftsanforderungen an den Kunden zu liefern, indem die korrekten Daten mit Zuverlässigkeit und Genauigkeit analysiert werden.
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