Che cos'è la Data Integration?

Perché la Data Integration è importante

Anche se un'azienda riceve tutti i dati di cui ha bisogno, questi spesso risiedono in diverse sorgenti distinte. Ad esempio, per ottenere una visione del cliente a 360 gradi, le informazioni da combinare possono includere dati provenienti dai sistemi CRM aziendali, dai registri del traffico Web, dal software di marketing, dalle applicazioni rivolte ai clienti, dai sistemi di supporto alle vendite e alla clientela e persino dai partner, solo per citare alcuni esempi. Le informazioni provenienti da tutte queste sorgenti devono essere unificate per esigenze di analisi o interventi operativi, un compito tutt'altro che semplice per gli sviluppatori e i tecnici dei dati incaricati di farlo.

Analizziamo ora un tipico caso d'uso di analisi dei dati. Senza dati unificati, per elaborare un semplice report è necessario accedere a più account su diversi siti, accedere a dati all'interno di app native, copiarli, riformattarli e pulirli, il tutto prima di iniziare l'analisi.

Per poter eseguire tutte queste operazioni, nel modo più efficiente possibile, non si può fare a meno della Data Integration. Ecco i principali vantaggi di una strategia di Data Integration ben orchestrata:

1. La Data Integration migliora la collaborazione e l'unificazione dei sistemi

I dipendenti di ogni dipartimento – e talvolta anche fuori sede – hanno sempre più necessità di accedere ai dati aziendali per progetti condivisi e individuali. Il reparto IT ha bisogno di una soluzione sicura per distribuire i dati tramite accesso self-service a tutte le linee di business.

Inoltre, il personale di quasi tutti i dipartimenti genera e ottimizza le informazioni di cui il resto dell'azienda ha bisogno. La Data Integration deve essere collaborativa e unificata per poter migliorare collaborazione e unificazione all'interno dell'organizzazione.

2. La Data Integration consente di risparmiare tempo

Se un'azienda interviene per integrare i dati in maniera corretta, il tempo per preparare e analizzare tali dati viene drasticamente ridotto. L'automazione di viste unificate elimina la necessità di acquisire i dati manualmente e il personale non è più costretto a creare connessioni da zero ogni volta che deve eseguire un report o sviluppare un'applicazione.

Inoltre, utilizzando gli strumenti giusti, anziché codificare manualmente l'integrazione, è possibile fare risparmiare ancora più tempo (e risorse) al team di sviluppo.

Tutto il tempo risparmiato in queste attività può essere impiegato in modo più proficuo, dedicando un numero maggiore di ore all'analisi e all'esecuzione di processi finalizzati a migliorare produttività e competitività dell'organizzazione.

3. L'integrazione dei dati riduce gli errori (e le rilavorazioni)

Sono tante le cose a cui fare attenzione quando si ha a che fare con le risorse dati di un'azienda. Per acquisire manualmente set di dati completi e accurati, il personale deve conoscere ogni sito e account a cui è necessario accedere – e avere installato il software necessario prima di iniziare. Se un repository di dati viene aggiunto senza che il dipendente ne venga informato, le informazioni raccolte saranno necessariamente incomplete.

Inoltre, senza una soluzione di Data Integration in grado di sincronizzare le informazioni, i report devono essere periodicamente rielaborati per includere eventuali modifiche. Grazie agli aggiornamenti automatici, invece, i report possono essere eseguiti facilmente in tempo reale, ogni volta che è necessario.

4. La Data Integration consente di produrre dati più utili

Le attività di Data Integration migliorano effettivamente la qualità dei dati di un'azienda nel tempo. A mano a mano che i dati vengono integrati in un sistema centralizzato, i problemi di qualità vengono identificati e i necessari miglioramenti implementati, il che, in ultima analisi, porta alla disponibilità di dati più accurati – requisito fondamentale per un'analisi di qualità.

La Data Integration per l'azienda moderna

Le soluzioni di Data Integration non sono uguali per tutti; la giusta formula varia in base alle specifiche esigenze aziendali. Ecco una serie di applicazioni d'uso comune degli strumenti di Data Integration:

Sfruttamento dei big data

I Data Lake possono essere estremamente complessi e contenere enormi volumi di dati. Aziende come Facebook e Google, ad esempio, elaborano un flusso in ingresso ininterrotto di dati provenienti da miliardi di utenti. Un tale livello di consumo delle informazioni viene comunemente definito "Big Data". Con il diffondersi di un numero sempre maggiore di aziende basate sui Big Data, saranno disponibili sempre più informazioni da sfruttare per il business. Per questo diventa fondamentale per molte organizzazioni implementare iniziative di integrazione dei dati sofisticate.

Creare un Data Warehouse

Le iniziative di Data Integration – in particolare nelle grandi aziende – vengono spesso utilizzate per creare Data Warehouse che combinano più sorgenti di dati in un database relazionale. I Data Warehouse consentono agli utenti di eseguire query, compilare report, generare analisi e recuperare informazioni in un formato omogeneo.

Business intelligence (BI) semplificata

Offrendo una visione unificata dei dati provenienti dalle sorgenti più disparate, la Data Integration semplifica i processi di analisi della business intelligence (BI). Le organizzazioni possono facilmente visualizzare e comprendere i set di dati disponibili per estrapolare informazioni fruibili sullo stato corrente del business. Con l'integrazione dei dati, gli analisti possono compilare una quantità maggiore di informazioni per valutazioni più accurate, senza essere sopraffatti da volumi massicci di dati.

A differenza della business analytics, la BI non impiega dati di analisi predittiva per elaborare proiezioni future; al contrario, si concentra nella descrizione del presente e del passato per favorire un processo decisionale più informato. Questo impiego dell'integrazione dei dati è particolarmente adatto al Data Warehousing, in cui informazioni riepilogative di alto livello in un formato facilmente accessibile si allineano perfettamente.

ETL e integrazione dei dati

Il processo di estrazione/trasformazione/caricamento (Extract/Transform/Load), comunemente conosciuto come ETL, è un processo di Data Integration in cui le informazioni vengono prelevate dal sistema sorgente e depositate in un Data Warehouse. Si tratta del processo permanente utilizzato nei Data Warehouse per trasformare più sorgenti di dati in informazioni coerenti e utili per finalità di analisi e business intelligence.

Problematiche legate alla Data Integration

Prendere diverse sorgenti di dati e trasformarle in un sistema unificato all'interno di un'unica struttura è una vera e propria sfida da un punto di vista tecnico. Ora che sempre più aziende implementano soluzioni di Data Integration, esse si trovano a dover creare processi preconfigurati per trasferire in modo coerente i dati alle rispettive destinazioni. Se da un lato ciò garantisce risparmi in termini di tempo e denaro nel breve termine, l'implementazione di questi processi può essere messa a rischio da una serie di ostacoli.

Ecco alcune delle problematiche più comuni che le organizzazioni si trovano ad affrontare nella creazione di sistemi di integrazione:

Come arrivare al traguardo – Le aziende in genere sanno cosa vogliono ottenere dall'integrazione dei dati, ovvero la soluzione a un problema specifico. Ciò che invece spesso non considerano è il percorso che devono fare per raggiungere tale obiettivo. Chiunque implementi soluzioni per la Data Integration deve comprendere quali sono i tipi di dati da raccogliere e analizzare, da dove provengono, quali sistemi li utilizzeranno, quali tipi di analisi verranno eseguite e con quale frequenza dati e report dovranno essere aggiornati.
Dati provenienti da sistemi legacy – Le iniziative di integrazione possono includere dati archiviati in sistemi legacy. Tali dati, tuttavia, non contengono marcatori come data e ora per le attività, che i sistemi più moderni generalmente prevedono.
Dati provenienti da nuove esigenze di business – I nuovi sistemi generano oggi diversi tipi di dati (ad esempio non strutturati o in tempo reale) provenienti da sorgenti di qualunque tipo, come video, dispositivi IoT, sensori, e cloud. Capire come adattare rapidamente la propria infrastruttura di Data Integration alle esigenze di integrazione dettate da questi tipi di dati diventa fondamentale per le aziende, anche se estremamente difficile da realizzare, dal momento che volume, velocità e formato di questi dati creano a loro volta nuove problematiche.
Dati esterni – I dati assimilati da sorgenti esterne potrebbero non contenere lo stesso livello di dettagli dei dati provenienti da sorgenti interne, rendendone difficile un'analisi rigorosa. Inoltre, i contratti esistenti con fornitori esterni complicano la condivisione dei dati all'interno dell'organizzazione.
Aggiornamenti – Configurare e rendere operativo un sistema di integrazione non è sufficiente. Sul team IT incombe la necessità di mantenere le iniziative di Data Integration al passo con le più recenti linee guida, così come con le richieste di aziende e organismi regolatori.

La maggior parte di queste problematiche, tuttavia, si riduce con la scelta della giusta piattaforma di Data Integration. Sul mercato sono disponibili soluzioni per la Data Integration, open-source perfette per le aziende alle prime armi con questo tipo di iniziative.

Come integrare i dati aziendali

Le modalità di Data Integration da utilizzare dipendono dalle dimensioni dell'azienda, dalle esigenze da soddisfare e dalle risorse disponibili.

•Integrazione manuale dei dati – Si tratta semplicemente del processo tramite il quale un singolo utente raccoglie manualmente i dati necessari dalle varie sorgenti, accedendo direttamente alle relative interfacce, quindi li ripulisce e li combina in un unico Data Warehouse. Si tratta di un metodo del tutto inefficiente e incoerente, non adatto alla maggior parte delle organizzazioni, se non a quelle più piccole con risorse di dati minime.
Integrazione dei dati tramite middleware – In questo metodo di integrazione viene utilizzata un'applicazione middleware che funge da mediatore, favorendo la normalizzazione dei dati e la loro consegna al pool di dati master. (Si pensi agli adattatori per vecchi elettrodomestici con spine obsolete.) Le applicazioni legacy spesso non si integrano perfettamente con quelle più recenti. Il middleware entra in gioco quando un sistema di integrazione dei dati non è in grado di accedere autonomamente ai dati di una di queste applicazioni.
Integrazione basata sulle applicazioni – Metodo di integrazione in cui le applicazioni software individuano, recuperano e integrano i dati. Durante l'integrazione, il software deve rendere i dati provenienti dai vari sistemi compatibili tra loro, in modo che possano essere trasferiti da una sorgente a un'altra.
Integrazione con accesso uniforme – Metodo di Data Integration incentrato sulla creazione di un front-end che fa assumere ai dati un aspetto coerente quando gli utenti vi accedono dalle varie sorgenti. I dati, tuttavia, restano nella sorgente originale. Con questo metodo, è possibile utilizzare sistemi di gestione di database strutturati in base all'oggetto per uniformare l'aspetto di database differenti.
Integrazione in un sistema di storage comune – Si tratta del metodo di integrazione dei dati più utilizzato. Una copia dei dati acquisiti dalla sorgente originale viene conservata nel sistema integrato ed elaborata per una visione unificata. Questo metodo si contrappone a quello dell'accesso uniforme, che lascia i dati nella sorgente originale. L'integrazione in un sistema di storage comune è il principio dalla base delle tradizionali soluzioni di data warehousing.

Che cosa cercare in uno strumento di Data Integration

Gli strumenti di Data Integration possono semplificare enormemente questa procedura. Le caratteristiche da ricercare in un buon strumento per la Data Integration sono:

Una grande quantità di connettori. Il mondo è pieno di sistemi e applicazioni diverse; maggiore è il numero connettori integrati nello strumento di integrazione, più tempo riuscirà a risparmiare il team IT.
Open-source. Le architetture open-source in genere garantiscono maggiore flessibilità, evitando all'azienda di doversi legare a un singolo fornitore.
Portabilità. È importante, ora che le aziende si stanno sempre più orientando verso modelli cloud ibridi, essere in grado di creare una sola volta le integrazioni per poi eseguirle ovunque in base alle necessità.
Semplicità d'uso. Gli strumenti di Data Integration dovrebbero essere facili da imparare e da usare e presentare un'interfaccia utente grafica che semplifica la visualizzazione delle pipeline di dati.
Modello di prezzi trasparente. Il provider di strumenti per la Data Integration non dovrebbe addebitare costi in caso di aumento del numero di connettori o dei volumi di dati.
Compatibilità Cloud. Lo strumento per la Data Integration dovrebbe funzionare in modo nativo in ambienti single-cloud, multi-cloud o ibridi.

Introduzione alla Data Integration

Si sta facendo sempre più pressante per le aziende la necessità di stare al passo con le esigenze del business moderno e con l'invasione dei dati che esso comporta. Comprendere come la Data Integration consente di soddisfare tali esigenze, i metodi utilizzati per farlo e gli ostacoli che ne rallentano l'implementazione dovrebbe essere di aiuto nella ricerca della soluzione ottimale per una specifica azienda o organizzazione.

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