Che cos'è l'integrazione dei dati?

Big data, Internet of Things (IoT) e applicazioni SaaS hanno generato un aumento vertiginoso del volume di dati. L'integrazione dei dati è il processo di rilevamento, spostamento e combinazione di questi dati in una visualizzazione unificata per ottenere insight e alimentare la prossima generazione di analisi basate sull'AI.

Le soluzioni di integrazione dei dati di Google Cloud si concentrano su architetture serverless e piattaforme autonome per accelerare il tuo percorso dai dati non elaborati all'azione basata sull'AI.

  • BigQuery: la piattaforma serverless e autonoma data-to-AI di Google che automatizza l'intero ciclo di vita, dall'importazione alle informazioni strategiche.
  • Spark serverless: sviluppa applicazioni Apache Spark nei tuoi strumenti preferiti senza gestire i cluster.
  • BigLake: una soluzione di lakehouse aperta che utilizza Apache Iceberg per fornire interoperabilità tra BigQuery e motori open source come Spark.
  • Dataplex Universal Catalog: un hub centrale per scoprire e governare dati e artefatti di AI, fornendo una semantica critica per gli agenti di AI.
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I vantaggi economici di Cloud Data Fusion rispetto alle soluzioni di integrazione dei dati alternative
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Come vengono integrati i dati?

L'integrazione dei dati prevede diverse tecniche per gestire dati strutturati, non strutturati, in batch e in flussi:

  • ETL ed ELT: spostamento e trasformazione dei dati per garantirne la coerenza in un data warehouse o in un data lake
  • Virtualizzazione dei dati: accesso ai dati da più origini senza spostarli
  • Change Data Capture (CDC): acquisizione e replica delle modifiche di origine in tempo reale
  • Pipeline serverless: utilizzo di architetture serverless per eliminare l'overhead della gestione dei cluster e scalare automaticamente con i carichi di lavoro aziendali

Esempi di integrazione dei dati

Combinare i dati dei clienti in tempo reale con le knowledge base aziendali per fornire risposte contestualmente accurate e fondate per gli agenti AI.

Creazione di set di dati curati e di alto valore che possono essere condivisi all'interno dell'organizzazione come "prodotti" sia per l'analisi interna che per il consumo esterno.

Integrare i dati di flussi dai sistemi di transazione con i pattern storici per identificare e mitigare i rischi nel momento in cui si verificano.

Unificare data lake e data warehouse in un'unica lakehouse utilizzando Apache Iceberg per supportare sia la BI che i carichi di lavoro di data science avanzata.

Vantaggi dell'integrazione dei dati

L'integrazione moderna dei dati offre molto più di semplici viste unificate: fornisce le basi per piattaforme di dati autonome e azioni basate sull'AI. Questi sono alcuni dei principali vantaggi:

Fondamenta dei dati pronte per l'AI

 Fornendo dati unificati di alta qualità, l'integrazione funge da base fondamentale per i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e l'AI agentica.

Efficienza operativa grazie alla scalabilità serverless

 L'utilizzo di architetture serverless elimina l'overhead manuale della gestione dei cluster, consentendo alla tua infrastruttura di scalare automaticamente con i carichi di lavoro aziendali.

Accelerazione del time-to-insight

I cicli di vita dei dati automatizzati, dall'importazione agli insight basati sull'AI, consentono alle organizzazioni di passare dai dati all'azione più rapidamente rispetto agli approcci tradizionali in silos.

Interoperabilità aperta e fluida

L'integrazione moderna che utilizza standard aperti come Apache Iceberg garantisce che i tuoi dati siano accessibili su più motori di analisi senza vincoli al fornitore.

Quali sono gli strumenti di integrazione dei dati?

Le moderne piattaforme di integrazione dei dati si sono evolute oltre il semplice ETL per includere:

  • Piattaforme di dati autonome: sistemi serverless come BigQuery che automatizzano l'intero ciclo di vita, dall'importazione dei dati al machine learning e alle informazioni strategiche basate sull'AI
  • Cataloghi AI universali: hub centrali come Dataplex Universal Catalog che consentono ai team di scoprire, governare e fornire semantica per gli agenti AI in silo di dati distribuiti
  • Motori di elaborazione serverless: strumenti come Serverless Spark che consentono ai data engineer di eseguire job di elaborazione complessi senza gestire i cluster sottostanti
  • Tabelle lakehouse aperte: tecnologie come BigLake che forniscono tabelle Apache Iceberg completamente gestite, consentendo l'interoperabilità tra diversi motori open source
  • Servizi di flussi di dati e CDC: strumenti serverless di Change Data Capture (CDC) come Datastream per la replica e la sincronizzazione dei dati quasi in tempo reale

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A quale scopo vengono integrati i dati?

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

Intelligenza artificiale (IA) e machine learning (ML)

L'integrazione dei dati è la base per l'AI generativa, in quanto fornisce i dati unificati di alta qualità necessari per basare gli LLM e potenziare l'AI agentica e gli agenti autonomi.

Sviluppo di prodotti di dati

L'integrazione moderna consente la creazione di prodotti di dati riutilizzabili, permettendo alle organizzazioni di trattare i dati come un asset di alto valore per il consumo interno ed esterno.

Intelligence in tempo reale

Sfruttare l'elaborazione dei dati in tempo reale per attivare casi d'uso come suggerimenti istantanei, rilevamento di frodi e analisi predittiva.

Sfide dell'integrazione dei dati

Scalabilità dell'infrastruttura

Le piattaforme tradizionali hanno difficoltà con la scalabilità di livello enterprise. L'integrazione cloud-native moderna risolve questo problema attraverso un'infrastruttura serverless completamente gestita.

Governance dei dati su vasta scala

È difficile identificare dati di alta qualità tra i silo. Strumenti come Dataplex Universal Catalog forniscono la governance centrale necessaria per i dati pronti per l'AI.

Complessità dei talenti tecnici

Trovare professionisti esperti è costoso. I suggerimenti basati sull'AI e i flussi di lavoro visivi basati su SQL (come le pipeline BigQuery) aiutano a colmare questo divario.

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