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Che cos'è l'integrazione dei dati?

Big data, Internet of Things (IoT), Software as a Service (SaaS), attività cloud e altre tecnologie stanno generando un aumento vertiginoso del numero di origini dati e del volume di dati esistenti nel mondo. La maggior parte di questi dati, tuttavia, è stata raccolta e archiviata in silos autonomi o in datastore separati. L'integrazione dei dati è il processo che riunisce queste raccolte dati separate al fine di generare maggior valore e insight sui dati. 

L'integrazione dei dati assume particolare importanza se la tua azienda persegue strategie di trasformazione digitale, poiché la capacità di migliorare le operazioni, aumentare la soddisfazione del cliente e competere in un mondo sempre più digitale richiede insight su tutti i tuoi dati.

La soluzione di integrazione dei dati di Google Cloud è Cloud Data Fusion, un servizio di integrazione dei dati completamente gestito e cloud-native che aiuta gli utenti a creare e gestire in modo efficiente le pipeline di dati ETL/ELT.

Definizione di integrazione dei dati

L'integrazione dei dati è il processo di unione dei dati provenienti da origini diverse per ottenere una visione unificata e di maggior valore, in modo che la tua azienda possa prendere decisioni migliori in tempi più rapidi.  

L'integrazione dei dati può consolidare tutti i tipi di dati strutturati, non strutturati, in modalità batch e flusso, per consentire un'ampia gamma di operazioni, dall'esecuzione di query di base dei database di inventario alle complesse analisi predittive.

Quali sono le sfide dell'integrazione dei dati?

Difficoltà di utilizzo delle piattaforme di integrazione dati

I professionisti dei dati esperti sono difficili e costosi da trovare, ma in genere sono necessari per eseguire il deployment della maggior parte delle piattaforme di integrazione dei dati. I business analyst che hanno bisogno di accedere ai dati per prendere decisioni aziendali dipendono spesso da questi esperti, causando un rallentamento del time-to-value dell'analisi dei dati.

Spese di capitale e spese operative elevate dell'infrastruttura di integrazione dei dati

Al momento di acquisire, eseguire il deployment, mantenere e gestire l'infrastruttura necessaria per un'iniziativa di integrazione dei dati di livello enterprise, ecco che si accumulano le spese in conto capitale e quelle operative. L'integrazione dei dati basata su cloud come servizio gestito affronta direttamente questo problema di costi.

Dati strettamente collegati alle applicazioni

In passato, i dati erano talmente legati a specifiche applicazioni e dipendenti da esse che non era possibile recuperarli e riutilizzarli per altri scopi nella propria azienda. Oggi assistiamo a una separazione tra il livello delle applicazioni e quello dei dati, per garantire un utilizzo più flessibile dei dati.

Problemi di semantica dei dati

Più versioni di dati con lo stesso significato possono essere organizzate o formattate in modo diverso. Le date, ad esempio, possono essere archiviate numericamente come gg/mm/aa o come mese, giorno, anno. L'elemento "trasformazione" dell'ETL e gli strumenti di gestione dei dati master fanno fronte a questa sfida.

Quali sono gli strumenti di integrazione dei dati?

Le piattaforme di integrazione dei dati comprendono generalmente molti dei seguenti strumenti:

  • Strumenti per l'importazione dati: questi strumenti consentono di ottenere e importare dati, di utilizzarli immediatamente o di archiviarli per un uso successivo
  • Strumenti ETL: ETL sta per estrazione, trasformazione e caricamento, ovvero il metodo di integrazione dati più comune 
  • Cataloghi di dati: aiutano le aziende a trovare e inserire nell'inventario gli asset di dati sparsi in più silos di dati
  • Strumenti di governance dei dati: garantiscono la disponibilità, la sicurezza, l'usabilità e l'integrità dei dati
  • Strumenti di pulizia dei dati: strumenti che puliscono i dati "sporchi" sostituendoli, modificandoli o eliminandoli
  • Strumenti di migrazione dei dati: questi strumenti trasferiscono i dati tra computer, sistemi di archiviazione o formati di applicazione
  • Strumenti di gestione dei dati master: aiutano le aziende ad aderire alle definizioni comuni dei dati e a ottenere un'unica fonte attendibile  
  • Connettori di dati: questi strumenti trasferiscono i dati da un database all'altro e possono anche effettuare trasformazioni

A quale scopo vengono integrati i dati?

L'integrazione dei dati viene comunemente utilizzata per i seguenti scopi:

Sviluppo dei data lake

L'integrazione dei dati trasferisce i dati dalle piattaforme on-premise a compartimenti stagni in data lake per aumentare il valore dei dati.

Data warehousing

L'integrazione dei dati combina dati provenienti da origini diverse in un data warehouse per analizzarli a scopi aziendali. 

Marketing

L'integrazione dei dati trasferisce tutti i tuoi dati di marketing, ad esempio i dati demografici dei clienti, dei social network e dell'analisi dei dati web, in un'unica posizione per sottoporli ad analisi e intraprendere le azioni appropriate.

IoT

L'integrazione dei dati aiuta a raccogliere i dati da più origini IoT in un'unica posizione, in modo da poterne ricavare valore.

Replica dei database

L'integrazione dei dati è una parte centrale della replica dei dati da un database di origine come Oracle, MongoDB o MySQL in un data warehouse su cloud.

Google ha rimosso uno dei maggiori ostacoli all'integrazione dei dati: in passato, infatti, gli strumenti di integrazione dei dati richiedevano l'intervento di team tecnici esperti in data mining, unione, pulizia e analisi dei dati per la produzione di prodotti di dati importanti come un data lake o un data warehouse.

Lo sviluppo senza codice delle pipeline di dati ETL/ELT è disponibile con Cloud Data Fusion, un servizio di integrazione e importazione dati gestito e cloud-native che può portare le capacità di un data engineer esperto a qualsiasi team, indipendentemente dal livello di conoscenza del codice.