DATA INTEGRATION: FAR LAVORARE INSIEME I DATI


01/04/2021

DATA INTEGRATION: FAR LAVORARE INSIEME I DATI

Se ti occupi di IT management, avrai certamente sentito parlare di Data Integration. Ma di cosa si tratta? E perché sta diventando sempre più importante? 
Con il termine Data Integration si intende il processo di integrazione dei dati provenienti da varie sorgentinormalmente al fine di analizzarli nel modo più efficace possibile e di conseguenza migliorare i processi decisionali e il margine competitivo. 
Questo processo comprende diversi passaggi, come l’assimilazione, la pulizia, la mappatura e la trasformazione dei dati, fino all’elaborazione da parte dell’intelligence per renderli più fruibili. 

 

 

Di soluzioni di Data Integration ne esistono varie, ma tutte includono due elementi comuni fondamentali: una rete di sorgenti di dati e un master server, tramite il quale i client hanno accesso alle informazioni.  

Un classico processo di Data Integration inizia con il client che invia al master server una richiesta di dati, che quest’ultimo assimila da sorgenti interne ed esterne. Questi dati vengono poi combinati in forma logica, unificata e fruibile e consegnati al cliente. 

 

Perché la Data Integration è sempre più importante 

dati di una qualsiasi azienda sono contenuti all’interno di essa, ma spesso risiedono in sistemi distinti. Ad esempio, una parte può trovarsi nel CRM, un’altra nel registro del traffico webun’altra ancora nei sistemi di supporto vendite e così via. Per analizzare tutti questi dati e ricavarne informazioni utili è indispensabile unirle e lavorarle insieme: a questo serve la Data Integration. 

Inoltre, mettendoli in comunicazione, diventa più semplice collaborare e condividere informazioni tra dipendenti e dipartimentipermettendo a tutti di risparmiare tempo e risorse grazie ad insights sempre pronti all’uso e aggiornati in tempo reale. 

 

Soluzioni di Data Integration per la trasformazione 

Le soluzioni di Data Integration non sono tutte uguali sono composte da diversi strumenti messi a lavorare insieme. Vediamo quali sono le applicazioni d’uso comune dei vari strumenti: 

  • Big data e Data Lake: i Data Lake sono utili per le grandi aziende che elaborano flussi ininterrotti di dati provenienti da una moltitudine di fonti/utenti e che necessitano di iniziative di integrazione sofisticate. 
  • Data Warehouse: le iniziative di Data Integration nelle grandi aziende vengono spesso utilizzate per creare Data Warehouse, in grado di combinare più sorgenti in un database relazionale. Queste vengono poi utilizzate per eseguire query, compilare report, generare analisi e recuperare informazioni omogenee.  
  • Business intelligence (BI) semplificata: grazie a una visione unificata dei dati, viene semplificato il lavoro di business intelligence. È così possibile visualizzare e comprendere più facilmente le informazioni di cui si ha bisogno, facendo valutazioni più accurate senza essere sopraffatti dai dati. A differenza della Business Analytics, la BI non impiega dati di analisi predittiva, ma si concentra sulla descrizione del presente e del passato per favorire un processo decisionale più informato.  
  • ETL e integrazione dei dati: con il processo di estrazione/trasformazione/caricamento (ETL) le informazioni vengono prelevate dal sistema sorgente e depositate in un Data Warehouse, nel quale i dati vengono trasformati in informazioni coerenti e utili per finalità di business intelligence e analisi. 

 

Integrazione dei dati aziendali 

Anche le modalità di integrazione dei dati sono varie e dipendono principalmente dalle dimensioni dell’azienda, dalle esigenze da soddisfare e dalle risorse disponibili. Si può scegliere principalmente tra cinque diverse tipologie di Data Integration: 

  • L’integrazione di sistema di storage comune è il metodo di integrazione dati più utilizzato. Una copia dei dati acquisiti dalla sorgente originale viene conservata nel sistema integrato ed elaborata per una versione unificata. Questo tipo di integrazione è il principio base delle tradizionali soluzioni di Data Warehousing.  
  • L’integrazione con accesso uniforme è incentrata sulla creazione di un front-end che fa assumere ai dati un aspetto coerente quando gli utenti vi accedono dalle varie sorgenti, pur restando nella sorgente originale. Grazie a questa modalità è possibile utilizzare sistemi di gestione database strutturati in base all’oggetto e uniformare database differenti.  
  • Le integrazioni basate su applicazioni software individuano, recuperano e integrano dati, rendendo i dati provenienti dai vari sistemi compatibili tra loro, così che possano essere trasferiti da una sorgente all’altra.  
  • L’integrazione dei dati tramite Middleware comporta l’uso di un’applicazione, detta middleware appunto, che favorisce la normalizzazione dei dati e la consegna al pool dei dati master. Si tratta di una sorta di adattatore, che entra in gioco quando il sistema di integrazione dei dati non è in grado di accedere autonomamente ai dati delle applicazioni, poiché le applicazioni legacy spesso non si integrano con quelle più recenti.  
  • L’integrazione manuale è un processo nel quale il singolo utente raccoglie tutti i vari dati dalle varie sorgenti, quindi li pulisce e li combina in un unico Data Warehouse. Questo è però un metodo del tutto inefficiente e incoerente, adatto solo alle aziende davvero piccole e con dati molto limitati. 

 

Possibili problematiche 

Estrapolare dati da diverse sorgenti e trasformarli in un sistema unificato non è un lavoro poi così semplice: esistono infatti varie problematiche comuni che spesso le organizzazioni si trovano a dover affrontare nella creazione di sistemi di integrazione. 

Ad esempio, parte dei dati può provenire da sistemi legacy, sprovvisti di data e ora, oppure da sorgenti esterne contenenti dati insufficienti. Inoltre, il sistema di Data Integration deve essere costantemente al passo con le linee guida in materia di sicurezza. 

Per fortuna, la maggior parte dei problemi è facilmente risolvibile scegliendo la giusta piattaforma. 

 

 

Cosa rende una piattaforma di Data Integration una buona piattaforma? 

Ma come fare a scegliere la piattaforma di Data Integration migliore? Quali sono le caratteristiche da ricercare? Le abbiamo riassunte in semplici punti: 

  • Semplicità d’uso  
  • Compatibilità con il cloud, che sia ibrido, multi-cloud o single-cloud  
  • Architettura open source per maggior flessibilità 
  • Una grande quantità di connettori per risparmiare più tempo possibile  
  • Portabilità, per eseguire le integrazioni ovunque si voglia 
  • Costi trasparenti, che non cambino all’aumentare di connettori o volumi di dati 

 

La tua azienda si affida al giusto sistema di Data Integration o i tuoi dati potrebbero essere utilizzati in modo più efficace e produttivo? Contattaci per scoprirlo.