Tích hợp dữ liệu là gì?
Tích hợp dữ liệu là quá trình đạt được quyền truy cập và phân phối nhất quán cho tất cả các loại dữ liệu trong doanh nghiệp. Tất cả các phòng ban trong một tổ chức thu thập khối lượng dữ liệu lớn với các cấu trúc, định dạng và chức năng khác nhau. Tích hợp dữ liệu liên quan đến các kỹ thuật, công cụ và phương thức về kiến trúc nhằm hợp nhất các nguồn dữ liệu khác nhau này cho hoạt động phân tích. Do đó, các tổ chức có thể xem đầy đủ dữ liệu của họ để biết thông tin chuyên sâu và nghiệp vụ thông minh có giá trị cao.
Tại sao tích hợp dữ liệu lại quan trọng?
Các tổ chức hiện đại thường có nhiều công cụ, công nghệ và dịch vụ thu thập và lưu trữ dữ liệu. Dữ liệu bị phân mảnh dẫn đến các trở ngại và thách thức khi truy cập.
Ví dụ: một ứng dụng kinh doanh thông minh cần dữ liệu tiếp thị và tài chính để cải thiện các chiến lược quảng cáo. Tuy nhiên, cả hai tập dữ liệu lại ở các định dạng khác nhau. Do đó, một hệ thống bên ngoài phải làm sạch, lọc và định dạng lại cả hai tập dữ liệu trước khi phân tích. Ngoài ra, các kỹ sư dữ liệu có thể thực hiện các tác vụ tiền xử lý cụ thể theo cách thủ công, khiến quy trình càng thêm chậm trễ. Bất chấp nỗ lực này, ứng dụng có thể bỏ lỡ một tập dữ liệu quan trọng vì nhóm phân tích không biết về sự tồn tại của nó.
Tích hợp dữ liệu đặt mục tiêu giải quyết những thách thức này thông qua các phương pháp truy cập nhất quán khác nhau. Ví dụ: tất cả các nhà phân tích dữ liệu và ứng dụng nghiệp vụ thông minh đều sử dụng một nền tảng thống nhất để truy cập dữ liệu riêng lẻ từ các quy trình kinh doanh khác nhau. Dưới đây là một số lợi ích của tích hợp dữ liệu:
- Cải thiện hiệu quả quản lý và sử dụng dữ liệu
- Dữ liệu có chất lượng và tính toàn vẹn tốt hơn
- Thông tin chuyên sâu nhanh hơn, quan trọng từ dữ liệu chính xác và phù hợp
Các trường hợp sử dụng tích hợp dữ liệu là gì?
Các công ty sử dụng giải pháp tích hợp dữ liệu cho một số trường hợp sử dụng chính. Chúng ta sẽ đi vào chi tiết hơn bên dưới.
Máy học
Máy học liên quan đến việc đào tạo phần mềm trí tuệ nhân tạo (AI) với lượng lớn dữ liệu chính xác. Tích hợp dữ liệu gộp dữ liệu vào một vị trí tập trung và chuẩn bị dữ liệu ở các định dạng hỗ trợ máy học. Ví dụ: Mortar Data cung cấp cho các công ty công nghệ dữ liệu hiện đại để đào tạo các mô hình máy học bằng cách hợp nhất dữ liệu trên Amazon RedShift.
Phân tích dự đoán
Phân tích dự đoán là một phương pháp dự báo một xu hướng cụ thể bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử mới nhất. Ví dụ: các công ty sử dụng phân tích dự đoán để lên lịch bảo trì thiết bị trước khi xảy ra sự cố. Họ phân tích dữ liệu hoạt động từ trước đến nay để phát hiện các xu hướng bất thường và thực hiện các hành động giảm thiểu.
Di chuyển lên đám mây
Các công ty sử dụng công nghệ tích hợp dữ liệu để đảm bảo chuyển đổi liền mạch sang điện toán đám mây. Việc di chuyển tất cả các cơ sở dữ liệu cũ sang đám mây rất phức tạp và có thể làm gián đoạn hoạt động kinh doanh. Thay vào đó, các công ty sử dụng các chiến lược tích hợp dữ liệu như tích hợp phần mềm trung gian để chuyển dần dữ liệu sang kho dữ liệu trên đám mây trong khi vẫn đảm bảo doanh nghiệp hoạt động.
Tích hợp dữ liệu hoạt động như thế nào?
Tích hợp dữ liệu là một lĩnh vực phức tạp với các công cụ và giải pháp khác nhau có các cách tiếp cận đa dạng để xử lý vấn đề. Trước đây, các giải pháp tập trung vào lưu trữ dữ liệu vật lý. Dữ liệu được chuyển đổi theo cách vật lý và chuyển đến kho lưu trữ trung tâm ở định dạng thống nhất. Theo thời gian, các giải pháp ảo đã được phát triển. Một hệ thống trung tâm được tích hợp và trình bày một dạng xem thống nhất về tất cả dữ liệu mà không làm thay đổi dữ liệu cơ bản dạng vật lý. Gần đây, trọng tâm đã chuyển sang các giải pháp liên kết như lưới dữ liệu. Mỗi đơn vị kinh doanh quản lý dữ liệu của mình một cách độc lập nhưng trình bày dữ liệu đó cho các đơn vị khác theo định dạng được xác định tập trung.
Các giải pháp tích hợp dữ liệu trên thị trường cũng sử dụng nhiều phương pháp khác nhau. Bạn vẫn sẽ tìm thấy một số công cụ sử dụng các công nghệ hiện đại để làm cho các kỹ thuật truyền thống trở nên hiệu quả hơn. Tiếc rằng trình trạng phân mảnh hiện tại của các giải pháp trên thị trường đã dẫn đến phương pháp phân mảnh trong các doanh nghiệp lớn. Các nhóm khác nhau sử dụng các công cụ khác nhau để đáp ứng các yêu cầu cụ thể của họ. Các tổ chức lớn thường có các hệ thống tích hợp dữ liệu cũ và hiện đại cùng tồn tại với tình trạng chồng chéo và dư thừa.
Có những phương pháp tích hợp dữ liệu nào?
Kiến trúc sư dữ liệu sử dụng các phương pháp này trong nỗ lực tích hợp dữ liệu của họ.
Hợp nhất dữ liệu
Hợp nhất dữ liệu sử dụng các công cụ để trích xuất, làm sạch và lưu trữ dữ liệu vật lý ở vị trí lưu trữ cuối cùng. Phương pháp này loại bỏ các lô cốt dữ liệu và giảm chi phí cơ sở hạ tầng dữ liệu. Có hai loại công cụ chính được sử dụng trong hợp nhất dữ liệu.
ETL
ETL là viết tắt của trích xuất, chuyển đổi và tải. Trước tiên, công cụ ETL trích xuất dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Tiếp theo, công cụ này thay đổi dữ liệu theo các quy tắc, định dạng và quy ước kinh doanh cụ thể. Ví dụ: công cụ ETL có thể chuyển đổi tất cả các giá trị giao dịch sang đô la Mỹ, ngay cả khi doanh số bán hàng được tính bằng các loại tiền tệ khác. Cuối cùng, công cụ tải dữ liệu đã chuyển đổi vào hệ thống đích, chẳng hạn như kho dữ liệu.
ELT
ELT là viết tắt của trích xuất, tải và chuyển đổi. Công cụ này tương tự như ETL, ngoại trừ việc ELT hoán đổi hai quy trình dữ liệu cuối cùng trên trình tự. Tất cả dữ liệu được tải trong một hệ thống dữ liệu phi cấu trúc, giống như hồ dữ liệu và chỉ được chuyển đổi khi cần thiết. ELT tận dụng sức mạnh xử lý và khả năng điều chỉnh quy mô của điện toán đám mây để cung cấp khả năng tích hợp dữ liệu theo thời gian thực.
Sao chép dữ liệu
Sao chép dữ liệu, hoặc truyền dữ liệu, tạo ra các bản sao dữ liệu trùng lặp thay vì di chuyển dữ liệu thực từ hệ thống này sang hệ thống khác. Kỹ thuật này phù hợp với các doanh nghiệp vừa và nhỏ với ít nguồn dữ liệu. Ví dụ: doanh nghiệp bán lẻ phần cứng có thể sử dụng tính năng sao chép dữ liệu doanh nghiệp để sao chép các bảng cụ thể từ kho hàng sang cơ sở dữ liệu bán hàng.
Ảo hóa dữ liệu
Ảo hóa dữ liệu không di chuyển dữ liệu giữa các hệ thống mà tạo ra một dạng xem ảo hợp nhất tích hợp tất cả các nguồn dữ liệu. Các hệ thống lưu trữ không chuyển dữ liệu giữa các cơ sở dữ liệu trong quá trình ảo hóa dữ liệu. Thay vào đó, kỹ thuật này sẽ điền dữ liệu từ nhiều nguồn vào bảng điều khiển sau khi nhận được truy vấn.
Liên kết dữ liệu
Liên kết dữ liệu bao gồm việc tạo một cơ sở dữ liệu ảo trên nhiều nguồn dữ liệu. Kỹ thuật này hoạt động tương tự như ảo hóa dữ liệu, ngoại trừ việc liên kết dữ liệu không tích hợp các nguồn dữ liệu. Thay vào đó, khi nhận được truy vấn, hệ thống sẽ tìm nạp dữ liệu từ các nguồn tương ứng và sắp xếp dữ liệu theo mô hình dữ liệu tiêu chuẩn trong thời gian thực.
Sự khác biệt giữa tích hợp dữ liệu và tích hợp ứng dụng là gì?
Tích hợp ứng dụng là một quy trình cho phép hai hoặc nhiều ứng dụng phần mềm giao tiếp với nhau. Quy trình này bao gồm việc tạo một khung giao tiếp chung hoặc API cho phép một ứng dụng truy cập chức năng của ứng dụng khác. API là một phần mềm trung gian cho phép các chương trình phần mềm giao tiếp với nhau.
Tích hợp ứng dụng mở rộng các tính năng của chương trình phần mềm hiện có bằng cách tích hợp chương trình với một chương trình khác. Ví dụ: bạn có thể tích hợp trình trả lời email tự động với ứng dụng quản lý quan hệ khách hàng (CRM). Trong khi đó, tính năng tích hợp dữ liệu trích xuất, kết hợp và tải tất cả dữ liệu khách hàng từ nhiều hệ thống nguồn vào kho chứa dữ liệu đám mây.
AWS hỗ trợ tích hợp dữ liệu như thế nào?
Số liệu phân tích trên AWS cung cấp toàn bộ cơ sở hạ tầng bạn cần cho giải pháp tích hợp dữ liệu phức tạp. Chúng tôi cung cấp nhiều lựa chọn dịch vụ phân tích nhất để xây dựng các ứng dụng tích hợp dữ liệu tùy chỉnh của bạn với hiệu suất giá, khả năng điều chỉnh quy mô tốt nhất và chi phí thấp nhất.
Đối với giải pháp dùng ngay, AWS Glue là một công cụ tích hợp dữ liệu cho phép các công ty trích xuất, làm sạch và hợp nhất dữ liệu trên quy mô lớn. Dịch vụ này cho phép các kiến trúc sư dữ liệu tích hợp dữ liệu bằng các phương pháp khác nhau, chẳng hạn như trích xuất, chuyển đổi và tải (ETL); trích xuất, tải và chuyển đổi (ELT); phân nhóm và tạo luồng.
- Danh mục dữ liệu AWS Glue cho phép các nhà khoa học dữ liệu truy vấn dữ liệu một cách hiệu quả và quan sát cách dữ liệu thay đổi theo thời gian
- AWS Glue DataBrew cung cấp một giao diện trực quan cho phép các nhà phân tích dữ liệu chuyển đổi dữ liệu mà không cần viết mã
- Tính năng Phát hiện dữ liệu nhạy cảm của AWS Glue tự động xác định, xử lý và che giấu dữ liệu nhạy cảm
- AWS Glue DevOps cho phép nhà phát triển theo dõi, kiểm thử và triển khai các công việc tích hợp dữ liệu một cách nhất quán hơn
Bắt đầu tích hợp dữ liệu trên AWS bằng cách đăng ký tài khoản AWS ngay hôm nay.
