Data Integration (Tích hợp dữ liệu) là một tập hợp các thực hành, công cụ và quy trình kiến trúc cho phép các công ty sử dụng, kết hợp và tận dụng tất cả các loại dữ liệu. Cùng với việc hợp nhất dữ liệu từ các hệ thống khác nhau, quy trình đảm bảo dữ liệu được làm sạch và không có lỗi để tối ưu hóa tính hữu ích của dữ liệu đối với doanh nghiệp.
Dữ liệu tích hợp đặc biệt hữu ích cho các tổ chức có bối cảnh đa dạng và phân tán, với nhiều nguồn dữ liệu và nội dung tạo ra thông tin. Trong những trường hợp này, dữ liệu thường bị mất kết nối với dữ liệu kinh doanh khác, khiến tổ chức không có cái nhìn thống nhất về hoạt động kinh doanh của mình.
Tích hợp dữ liệu cho phép doanh nghiệp đạt được tiềm năng thực sự của nó. Các quyết định quan trọng dựa trên thông tin chính xác và công nghệ mới dựa trên dữ liệu sạch có thể được thực hiện và tối ưu hóa, giúp công ty đổi mới và thịnh vượng.
1. Lịch sử tích hợp dữ liệu
Việc kết hợp các nguồn dữ liệu khác nhau đã là một vấn đề kể từ khi các hệ thống kinh doanh bắt đầu thu thập dữ liệu. Mãi đến đầu những năm 1980, các nhà khoa học máy tính mới bắt đầu thiết kế các hệ thống hỗ trợ khả năng tương tác của các cơ sở dữ liệu không đồng nhất hoặc khác nhau.
Một trong những hệ thống tích hợp dữ liệu đầu tiên được đưa ra bởi Đại học Minnesota vào năm 1991 – mục tiêu của nó là làm cho hàng nghìn cơ sở dữ liệu dân số có thể tương tác với nhau. Hệ thống đã sử dụng phương pháp tiếp cận kho dữ liệu để trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu từ các nguồn khác nhau vào một lược đồ chế độ xem để làm cho dữ liệu tương thích.
Trong những năm qua, những thách thức khác nhau đã nảy sinh, bao gồm các vấn đề về chất lượng dữ liệu, quản trị dữ liệu, mô hình hóa dữ liệu và quan trọng là lưu trữ dữ liệu.
Dữ liệu tích hợp đã trở thành mệnh lệnh kinh doanh vào đầu những năm 2010 với sự ra đời của Internet vạn vật (IoT). Big Data cũng đã trở thành một vấn đề và các doanh nghiệp cần tìm cách khai thác sức mạnh của tất cả thông tin.
Ngày nay, các công ty thuộc mọi quy mô và ngành công nghiệp sử dụng tích hợp dữ liệu để trích xuất giá trị từ dữ liệu được lưu trữ trên các ứng dụng và nền tảng trong doanh nghiệp.
2. Các trường hợp sử dụng tích hợp dữ liệu
Nếu một công ty tạo ra dữ liệu, dữ liệu đó có thể được tích hợp và sử dụng để xây dựng thông tin chi tiết theo thời gian thực, mang lại lợi ích cho doanh nghiệp. Một tổ chức trải dài các khu vực địa lý đa dạng có thể hợp nhất các quan điểm trong toàn bộ hoạt động của mình để hiểu những gì đang hoạt động và những gì không. Một cái nhìn riêng về doanh nghiệp giúp dễ hiểu hơn về nguyên nhân và kết quả, cho phép các tổ chức sửa sai trong thời gian thực và giảm thiểu rủi ro.
Tích hợp dữ liệu cho phép các công ty:
- Tối ưu hóa phân tích: Truy cập, xếp hàng hoặc trích xuất dữ liệu từ các hệ thống vận hành – thường được gọi là kho dữ liệu – sau đó chuyển đổi và cung cấp cho doanh nghiệp dưới dạng phân tích đáng tin cậy .
- Thúc đẩy tính nhất quán giữa các ứng dụng đang hoạt động: Đảm bảo tính nhất quán ở cấp độ cơ sở dữ liệu giữa các ứng dụng (trong và ngoài doanh nghiệp), trên cơ sở hai chiều và một chiều.
- Chia sẻ dữ liệu bên ngoài tổ chức: Cung cấp dữ liệu đáng tin cậy cho các bên bên ngoài như khách hàng, nhà cung cấp và đối tác.
- Điều phối các dịch vụ dữ liệu : Triển khai tất cả chức năng tích hợp dữ liệu thời gian chạy như các dịch vụ dữ liệu để đảm bảo tốc độ và độ chính xác.
- Hỗ trợ di chuyển và hợp nhất dữ liệu: Giải quyết nhu cầu di chuyển và chuyển đổi dữ liệu liên quan đến việc di chuyển và hợp nhất dữ liệu, chẳng hạn như khi thay thế các ứng dụng cũ hoặc di chuyển sang môi trường mới.
3. Lợi ích của dữ liệu tích hợp
Tích hợp dữ liệu là một yếu tố quan trọng đối với chiến lược quản lý dữ liệu tổng thể của bất kỳ tổ chức nào. Tích hợp dữ liệu giúp cung cấp thông tin phù hợp và gắn kết tổ chức lại với nhau – điều phối tất cả các hoạt động và quyết định nhằm hỗ trợ mục đích của doanh nghiệp, đó là cung cấp các sản phẩm và dịch vụ có chất lượng cho khách hàng một cách hiệu quả.
Sau khi dữ liệu được thu thập từ toàn bộ doanh nghiệp, dữ liệu sẽ được làm sạch và xác thực để đảm bảo không có lỗi trước khi được tích hợp vào một tập dữ liệu duy nhất hoặc được sắp xếp trên nhiều tập dữ liệu – thường được gọi là data fabric methodology.
Nguồn dữ liệu tích hợp toàn diện, chính xác giúp doanh nghiệp hỗ trợ các quy trình và công nghệ đổi mới mà doanh nghiệp cần để thành công. Ví dụ, trí tuệ nhân tạo, Machine Learning và các sáng kiến Công nghiệp 4.0 sẽ không bền vững nếu không có quyền truy cập vào các kho dữ liệu tích hợp lớn.
Nếu không có tích hợp dữ liệu, dữ liệu vẫn bị ẩn trong các ứng dụng và nền tảng khác nhau. Điều này cản trở khả năng hoạt động và chiến lược của tổ chức. Ví dụ: các quyết định kinh doanh quan trọng sẽ dựa trên các phân tích không chính xác do bộ dữ liệu hạn chế.
Xem các tổ chức này đang gặt hái những lợi ích như thế nào khi tích hợp dữ liệu:
- Asociacion dellaborativas Argentinas: Làm việc với các đồng nghiệp nông dân ở Argentina, Asociación de HTXrativas tích hợp và phân tích dữ liệu từ hình ảnh vệ tinh và máy bay không người lái, hệ thống thời tiết và trang trại. Những thông tin chi tiết về dữ liệu thời gian thực này hỗ trợ cây trồng khỏe mạnh hơn, thu hoạch lớn hơn, chi phí thấp hơn và cải thiện quản lý môi trường.
- Costain Group: Là đối tác của các cơ quan chính phủ ở Vương quốc Anh, Costain Group hợp nhất và truy cập dữ liệu đã được xử lý để thực hiện các dự án giao thông vận tải hiệu quả hơn đồng thời giảm lượng khí thải và tiết kiệm công quỹ. Nhóm dựa vào tích hợp dữ liệu để truy cập nhiều dữ liệu hơn, đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu nhanh hơn để tối đa hóa kết quả.
4. Tích hợp dữ liệu hoạt động như thế nào?
Các mô hình tích hợp dữ liệu được sử dụng phổ biến nhất dựa trên quy trình trích xuất, biến đổi, tải ( extract, transform, load – ETL).
- Trích xuất: Dữ liệu được chuyển từ hệ thống nguồn sang kho lưu trữ dữ liệu tạm thời, nơi nó được làm sạch và đảm bảo chất lượng.
- Chuyển đổi: Dữ liệu được cấu trúc và chuyển đổi để phù hợp với nguồn đích.
- Tải: Dữ liệu có cấu trúc được tải vào kho dữ liệu hoặc một số thực thể lưu trữ khác.
Sau khi thông tin được tích hợp, phân tích dữ liệu được thực hiện, cung cấp cho người dùng doanh nghiệp thông tin họ cần để đưa ra quyết định sáng suốt.
Một cái nhìn về quá trình tích hợp dữ liệu – từ các nguồn dữ liệu vào ETL đến các phân tích giúp thúc đẩy các quyết định kinh doanh.
5. Các loại tích hợp dữ liệu
Có nhiều kiểu tích hợp dữ liệu khác nhau, thường tùy thuộc vào nguồn và loại dữ liệu.
- Di chuyển dữ liệu hàng loạt: Đây là kiểu phổ biến nhất, liên quan đến việc trích xuất dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu và tải dữ liệu.
- Sao chép dữ liệu: Dữ liệu được sao chép từ cơ sở dữ liệu này sang cơ sở dữ liệu khác, chỉ sử dụng dữ liệu đã thay đổi, được sao chép vào cơ sở dữ liệu thứ cấp.
- Ảo hóa dữ liệu: Đây là một chế độ xem duy nhất của tất cả dữ liệu trong cơ sở dữ liệu bằng cách sử dụng lớp trừu tượng ảo, cung cấp khả năng truy cập dữ liệu theo thời gian thực bất kể vị trí, hệ thống nguồn hoặc loại.
- Tích hợp dữ liệu luồng: Điều này được sử dụng cho dữ liệu được tạo trong luồng hoặc luồng không đổi, nơi quá trình chuyển đổi phải diễn ra nhanh chóng.
- Di chuyển dữ liệu hướng thông điệp: Các đoạn dữ liệu được nhóm lại thành các thông báo được các ứng dụng đọc, với việc trao đổi dữ liệu diễn ra trong thời gian thực.
Thách thức là lựa chọn phong cách tích hợp dữ liệu phù hợp về nhu cầu kinh doanh của bạn. Hầu hết các tổ chức cần nhiều hơn một. Hiểu cách kết hợp các công cụ tích hợp dữ liệu này với nhau thành một tổng thể thống nhất là rất quan trọng.
Reference:
What Is Data Integration? Retrieved from https://insights.sap.com/what-is-data-integration/