Top 5 modelli di integrazione dei dati e la loro utilita
5 Data Integration Patterns
Universalmente tutti i professionisti del business sanno che i dati sono una risorsa preziosa per i processi e le operazioni aziendali. Molte persone hanno anche alcune conoscenze riguardanti i big data o altre terminologie di gestione dei dati comunemente usati. Tuttavia, non tutti i professionisti del business sanno come utilizzare effettivamente i dati aziendali correttamente. Inoltre, molte persone non comprendono correttamente l'integrazione dei dati ne le sue complessita. I
modelli di integrazione dei dati sono una componente importante dell'integrazione dei dati. I modelli di intergration dei dati forniscono un metodo standardizzato per l'integrazione dei dati. 5 modelli di integrazione dei dati che ogni professionista deve conoscere includono-
1. La migrazione
dei dati e un modello di integrazione dei dati che sposta in modo permanente un determinato insieme di dati da un sistema all'altro. Prima che si verifichi la migrazione dei dati, i dati sono contenuti in un sistema di origine. Il processo di migrazione dei dati include la scelta, la preparazione, l'estrazione e la trasformazione dei dati. Le migrazioni sono ampiamente discusse negli studi di casi di gestione dei dati, poiche le migrazioni sono necessarie per tutti i sistemi di dati. La migrazione dei dati consente alle aziende di conservare i dati aziendali quando si cambiano gli strumenti del sistema informativo di gestione Le funzionalita di migrazione sono fondamentali in quanto le aziende utilizzano spesso piu sistemi o sistemi diversi per scopi di gestione dei dati.
Il carico di trasformazione di estrazione e spesso associato al modello di integrazione dei dati di migrazione. Il carico di trasformazione dell'estrazione e la migrazione dei dati non sono gli stessi, sebbene siano entrambi concetti importanti per la gestione dei dati. Il carico di trasformazione di estrazione consente la migrazione dei dati tra diverse fonti e strumenti di analisi. I processi aziendali di gestione dei dati sono influenzati in modo critico dal modello di integrazione dei dati di migrazione e dal carico di trasformazione dell'estrazione.
La migrazione e un'opzione di pattern di integrazione dei dati utile per piu situazioni. La migrazione viene utilizzata piu comunemente quando le aziende si spostano da un sistema a un altro sistema. Il backup dei set di dati e la sostituzione dell'hardware del database sono anche situazioni di migrazione e utile per. Inoltre, la migrazione e utile quando si aggiungono nodi ai cluster di database o si avvia un nuovo sistema che estende l'infrastruttura corrente.
2. Sincronizzazione bidirezionale
Il modello di integrazione dei dati di sincronizzazione bidirezionale combina due set di dati in due sistemi diversi. La sincronizzazione bidirezionale consente due diversi set di dati di esistere separatamente, agendo anche come un set di dati. I modelli di dati di sincronizzazione bidirezionale aiutano le organizzazioni con piu sistemi e processi aziendali che si verificano simultaneamente.
I modelli di dati di sincronizzazione bidirezionale aiutano a eliminare il peso delle aziende che devono affrontare manualmente le diverse incongruenze dei dati. I processi aziendali sono ottimizzati dall'elevata qualita dei dati e dall'accessibilita dei dati in tempo reale supportati dalla sincronizzazione bidirezionale.
Un esempio di sincronizzazione bidirezionale potrebbe essere una societa di servizi finanziari che dispone di sistemi diversi per diversi processi aziendali. La sincronizzazione bidirezionale aggiornerebbe sistemi diversi con gli stessi dati in tempo reale condivisi. Grazie alla costante accessibilita dei dati in tempo reale, la societa di servizi finanziari potrebbe comunque mantenere sistemi specifici per processi aziendali alternativi.
3. Correlazione
Il modello di integrazione dei dati di correlazione incorpora la sincronizzazione bidirezionale. Innanzitutto, il modello di integrazione dei dati di correlazione identifichera dove si intersecano due set di dati. Quindi, la sincronizzazione bidirezionale viene eseguita per l'elemento che si verifica in entrambi i sistemi.
E importante sottolineare che la sincronizzazione bidirezionale si verifica solo se gli elementi esistono in entrambi i sistemi naturalmente. La correlazione evita la necessita di archiviazione dei dati non necessari poiche la sincronizzazione bidirezionale viene applicata solo ai dati intersecanti pertinenti.
Un esempio di integrazione dei dati di correlazione potrebbe essere tra due diverse sedi di servizi finanziari. In questo caso, i modelli di integrazione dei dati di correlazione consentono alle sedi separate di condividere i dati dei clienti. Quando i diversi sistemi riconoscono i dati intersecati, possono utilizzare la sincronizzazione bidirezionale. Di conseguenza, entrambe le sedi dei servizi finanziari hanno accesso ai dati in tempo reale.
4. Aggregazione
Il modello di integrazione dei dati di aggregazione riceve o prende i dati da piu sistemi e li inserisce in un unico sistema. Il modello di integrazione dei dati di aggregazione mantiene la qualita dei dati ed e una soluzione di integrazione per problemi di formato. La capacita di elaborare i dati derivati da piu sistemi in un'applicazione unita supporta l'accessibilita in tempo reale. Inoltre, viene evitata la replica dei dati, il che e importante per le organizzazioni con capacita di data warehouse limitate.
I modelli di dati di integrazione aggregazione supportano l'interfaccia di programmazione delle applicazioni utilizzata per i sistemi legacy. I modelli di dati di integrazione aggregazione sono particolarmente utili per l'interfaccia di programmazione delle applicazioni che utilizza i dati provenienti da piu sistemi per un'unica risposta. Un'altra applicazione utile per i modelli di dati di integrazione aggregazione e per i dati aziendali correlati alla conformita.
Un esempio di utilizzo dei modelli di integrazione dei dati di aggregazione puo verificarsi se un'organizzazione di servizi finanziari ha bisogno di generare un report. Tuttavia, i dati necessari per generare il supporto esistono in piu sistemi diversi. I modelli di integrazione dei dati di aggregazione aiutano a generare il report con dati provenienti da piu sistemi uniti.
5. Broadcast
Il modello di integrazione dei dati broadcast sposta i dati da un unico sistema sorgente in tempo reale a piu sistemi di destinazione. Il modello di integrazione dei dati di trasmissione avviene anche su base continuativa. L'accesso ai dati in tempo reale tra piu sistemi avviene solo attraverso schemi di intergrazione dati di trasmissione, correlazione o sincronizzazione bidirezionale.
Cio che rende unico il modello di integrazione dei dati broadcast e che sposta solo i dati in una direzione. L'unica direzione in cui i dati vengono spostati durante i modelli di integrazione dei dati broadcast e dall'origine alla destinazione. In quanto tale, il modello di integrazione dei dati broadcast e di natura transazionale.
Esistono varie considerazioni per determinare se il modello di integrazione dei dati broadcast e la scelta migliore per una situazione. Ad esempio, considerare se la necessita di accedere ai dati in tempo reale e una priorita. Inoltre, il modello di integrazione dei dati broadcast e ottimo per le situazioni che richiedono un coinvolgimento umano limitato richiesto.
I modelli
di integrazione dei dati
- sono un argomento importante per le conversazioni relative alla business intelligence.
- 5 modelli di integrazione dei dati includono sincronizzazione bidirezionale, migrazione, correlazione, aggregazione e trasmissione.
Integrita dei dati e qualita dei dati- definizioni e differenze
Integrazione dei dati aziendali- cos'e e perche e importante l'integrazione dei dati
