Top 5 Datenintegrationsmuster und ihre Nuetzlichkeit
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Datenintegrationsmuster Im Allgemeinen wissen alle Geschaeftsleute, dass Daten ein wertvolles Gut fuer Geschaeftsprozesse und -ablaeufe sind. Viele Menschen haben auch Kenntnisse in Bezug auf Big Data oder andere haeufig verwendete Datenmanagement-Terminologien. Nicht alle Geschaeftsleute wissen jedoch, wie sie Unternehmensdaten tatsaechlich richtig nutzen koennen. Darueber hinaus verstehen viele Menschen weder die Datenintegration noch ihre Komplexitaet richtig.
Datenintegrationsmuster sind ein wichtiger Bestandteil der Datenintegration. Datenintergraationsmuster bieten eine standardisierte Methode zur Integration von Daten. 5 Datenintegrationsmuster, die jeder Geschaeftsmann kennen sollte, umfassen-
1. Migration Die
Datenmigration ist ein Datenintegrationsmuster, das einen bestimmten Datensatz dauerhaft von einem System in ein anderes verschiebt. Bevor eine Datenmigration stattfindet, sind Daten in einem Quellsystem enthalten. Der Prozess der Datenmigration umfasst das Auswaehlen, Vorbereiten, Extrahieren und Transformieren von Daten. Migrationen werden in Fallstudien zum Datenmanagement ausfuehrlich diskutiert, da Migrationen fuer alle Datensysteme notwendig sind. Die Datenmigration ermoeglicht es Unternehmen, Unternehmensdaten zu behalten, wenn sie Tools fuer Management-Informationssysteme wechseln. Migrationsfaehigkeiten sind entscheidend, da Unternehmen haeufig mehrere Systeme oder verschiedene Systeme fuer Datenverwaltungszwecke verwenden. Die
Belastung der Extrakttransformation ist haeufig mit dem Integrationsmuster der Migrations Extrakt-Transformationslast und Datenmigration sind nicht identisch, obwohl sie beide wichtige Datenmanagementkonzepte sind. Die Extrakt-Transformationslast ermoeglicht die Migration von Daten zwischen verschiedenen Quellen und Analysetools. Geschaeftsprozesse im Datenmanagement werden sowohl durch das Muster der Migrationsdatenintegration als auch durch die Extrakttransformationslast kritisch beeinflusst.
Die Migration ist eine nuetzliche Option fuer das Datenintegrationsmuster fuer mehrere Situationen. Die Migration wird am haeufigsten verwendet, wenn Unternehmen von einem System auf ein anderes System umsteigen. Das Sichern von Datensaetzen und das Ersetzen von Datenbank-Hardware sind auch Situationen, fuer die die Migration nuetzlich ist. Darueber hinaus ist die Migration hilfreich, wenn Sie Knoten zu Datenbank-Clustern hinzufuegen oder ein neues System starten, das die aktuelle Infrastruktur erweitert.
2. Bi Directional Sync
Das bidirektionale Synch-Datenintegrationsmuster kombiniert zwei Datensaetze in zwei verschiedenen Systemen. Durch bidirektionale Synchrationen koennen zwei verschiedene Datensaetze separat existieren und sich gleichzeitig wie ein Datensatz verhalten. Bidirektionale Synchronisierungsdatenmuster helfen Unternehmen, bei denen mehrere Systeme und Geschaeftsprozesse gleichzeitig auftreten.
Bidirektionale Synchronisierungsdatenmuster tragen dazu bei, die Belastung durch Unternehmen zu vermeiden, die verschiedene Dateninkonsistenzen manuell beheben muessen. Geschaeftsprozesse werden durch die hohe Datenqualitaet und die Zugaenglichkeit von Echtzeitdaten optimiert, die bidirektionale Synchronisierung unterstuetzt.
Ein Beispiel fuer eine bidirektionale Synchronisierung koennte ein Finanzdienstleistungsunternehmen sein, das ueber verschiedene Systeme fuer verschiedene Geschaeftsprozesse verfuegt. Eine bidirektionale Synchronisierung wuerde verschiedene Systeme mit denselben geteilten Echtzeitdaten aktualisieren. Mit der staendigen Zugaenglichkeit von Daten in Echtzeit koennte das Finanzdienstleistungsunternehmen weiterhin Systeme fuer alternative Geschaeftsprozesse halten.
3. Korrelation
Das Korrelations-Datenintegrationsmuster beinhaltet bidirektionale Synchronisation. Zunaechst identifiziert das Korrelations-Daten-Integrationsmuster, wo sich zwei Datensaetze ueberschneiden. Dann wird eine bidirektionale Synchronisation fuer das in beiden Systemen vorkommende Element durchgefuehrt.
Wichtig ist, dass die bidirektionale Synchronisierung nur dann erfolgt, wenn Elemente in beiden Systemen natuerlich vorhanden sind. Korrelation vermeidet die Notwendigkeit einer unnoetigen Datenspeicherung, da die bidirektionale Synchronisation nur auf die relevanten sich ueberschneidenden Daten angewendet wird.
Ein Beispiel fuer die Integration von Korrelationsdaten koennte zwischen zwei verschiedenen Finanzdienstleistungsstandorten sein. In dieser Situation ermoeglichen Korrelationsdaten-Integrationsmuster den einzelnen Standorten die gemeinsame Nutzung von Kundendaten. Wenn die verschiedenen Systeme die sich ueberschneidenden Daten erkennen, koennen sie eine bidirektionale Synchronisation verwenden. Infolgedessen wird beiden Finanzdienstleistungsstandorten Echtzeit-Datenzugriff bereitgestellt.
4. Aggregation
Das Aggregationsdaten-Integrationsmuster empfaengt oder entnimmt Daten aus mehreren Systemen und fuegt sie in ein System ein. Das Aggregationsdaten-Integrationsmuster erhaelt die Datenqualitaet aufrecht und ist eine Integrationsloesung fuer Formatprobleme. Die Faehigkeit, Daten aus mehreren Systemen in einer einheitlichen Anwendung zu verarbeiten, unterstuetzt die Zugaenglichkeit in Echtzeit. Darueber hinaus wird eine Datenreplikation vermieden, was fuer Unternehmen mit begrenzten Data-Warehouse-Kapazitaeten wichtig ist.
Datenmuster fuer Aggregationsintegration unterstuetzen die fuer Legacy-Systeme verwendete Anwendungsprogrammierschnittstelle. Datenmuster fuer die Aggregationsintegration sind besonders nuetzlich fuer die Anwendungsprogrammierungsschnittstelle, die Daten aus mehreren Systemen fuer eine Antwort verwendet. Eine weitere nuetzliche Anwendung fuer Datenmuster in der Aggregationsintegration ist fuer Unternehmensdaten, die mit Konformitaet zusammenhaengen.
Ein Beispiel fuer die Verwendung von Aggregationsdatenintegrationsmustern koennte auftreten, wenn eine Finanzdienstleistungsorganisation einen Bericht erstellen muss. Die Daten, die zur Generierung der Unterstuetzung benoetigt werden, existieren jedoch in mehreren verschiedenen Systemen. Aggregationsdatenintegrationsmuster helfen, den Bericht mit Daten aus mehreren Systemen zu generieren.
5. Broadcast
Das Broadcast-Daten-Integrationsmuster verschiebt Daten von einem einzigen Quellsystem in Echtzeit auf mehrere Zielsysteme. Das Integrationsmuster fuer Broadcast-Daten erfolgt ebenfalls fortlaufend. Der Echtzeit-Datenzugriff zwischen mehreren Systemen wird nur durch Rundfunk-, Korrelations- oder bidirektionale Synchronisationsdatenintergrationsmuster erreicht.
Was das Integrationsmuster fuer Broadcast-Daten einzigartig macht, ist, dass es Daten nur in eine Richtung verschiebt. Die einzige Richtung, in die sich Daten waehrend der Integration von Broadcast-Daten bewegen, ist von der Quelle bis zum Ziel. Daher ist das Integrationsmuster fuer Broadcast-Daten transaktionaler Natur.
Es gibt verschiedene Ueberlegungen, um festzustellen, ob das Integrationsmuster fuer Broadcast-Daten die beste Wahl fuer eine Situation ist. Ueberlegen Sie beispielsweise, ob der Bedarf an Echtzeit-Datenzugriff Prioritaet hat. Darueber hinaus eignet sich das Integrationsmuster fuer Rundfunkdaten hervorragend fuer Situationen, in denen eine begrenzte menschliche Beteiligung erforderlich ist.
Wichtige Erkenntnisse von Datenintegrationsmustern
- Datenintegrationsmuster sind ein wichtiges Thema fuer Gespraeche im Zusammenhang mit Business Intelligence.
- 5 Datenintegrationsmuster umfassen bidirektionale Synch-, Migrations-, Korrelations-, Aggregations- und Rundfunk.
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