La Data integration è un processo fondamentale per la gestione dei dati in un'azienda, esempio l'industria manifatturiera. Si tratta di combinare i dati provenienti da diverse fonti in un unico sistema, al fine di creare una fonte di informazioni completa e precisa.
Il processo di integrazione dei dati può essere utilizzato per una vasta gamma di scopi, tra cui la creazione di report aziendali, l'analisi dei dati, la gestione dei dati master e la creazione di sistemi di gestione dei dati.
La data integration può essere utilizzata per eliminare la duplicazione di dati, migliorare l'accuratezza delle informazioni e aumentare l'efficienza nell'analisi e nell'utilizzo dei dati.
Ci sono diverse tecniche, o linee guida, utilizzate per l'integrazione dei dati tra cui:
- l'utilizzo di un Data Warehouse;
- la creazione di un Data Mart;
- la creazione di un sistema di gestione dei dati;
- la creazione di un sistema di integrazione dei dati.
Inoltre, i sistemi di integrazione dei dati possono essere utilizzati per creare una visione globale dei dati aziendali durante il loro ciclo di vita, il che può aiutare a prendere decisioni aziendali informate.
In generale, l'integrazione dei dati dovrebbero essere un processo essenziale per la gestione dei dati in un'azienda e può aiutare a migliorare l'accuratezza delle informazioni, aumentare l'efficienza nell'analisi dei dati e prendere decisioni aziendali informate. Con l'aumento della quantità e della complessità dei dati, l'integrazione dei dati diventa sempre più importante per le aziende di oggi.
Approcci: data lake e data warehouse
I due principali approcci per la gestione dei dati sono il data lake e il data warehouse. In passato, era comune creare silos di dati separati per ogni funzione aziendale, ma con l'aumento dei big data, questo approccio tradizionale è diventato obsoleto per il data management.
Il data lake è un sistema di archiviazione dei dati non strutturati che raccoglie e conserva tutti i dati generati dall'azienda, sia interni che esterni, in modo non strutturato. Questo consente di conservare i dati in modo efficiente e di utilizzarli per scopi diversi, come l'analisi dei dati e la creazione di report.
Il data warehouse, d'altra parte, è un archivio informatico che raccoglie i dati dai sistemi operativi interni all'azienda e li integra con i dati provenienti da fonti esterne. I dati devono essere strutturati, ovvero rappresentati da relazioni descrivibili con tabelle e schemi rigidi.
In generale, entrambi i metodi hanno i loro vantaggi e svantaggi, e la scelta dipende dalle esigenze specifiche dell'azienda e dagli strumenti di integrazione.
L'integrazione dei dati è un processo cruciale per le aziende innovative che vogliono migliorare i processi decisionali e incrementare la competitività. In pratica, l'integrazione dei dati consiste nel raccogliere dati da diverse fonti, pulirli, mapparli e trasformarli in modo da offrire una visione unificata agli utenti.
Esistono diverse tipologie di dati, tra cui:
- dati machine-to-machine (M2M);
- dati generati dall'interazione tra persone e dispositivi;
- dati provenienti dalle interazioni tra persone sui social media;
- dati pubblici amministrativi;
- dati aziendali.
Per gestire questi dati, vengono utilizzati approcci come il data lake e il data warehouse. Il data warehouse è un archivio informatico che raccoglie i dati dai sistemi operativi interni all'azienda e li integra con i dati provenienti dalle sorgenti esterne.
Il data lake è un sistema di archiviazione dei dati non strutturati che permette di memorizzare i dati in un formato nativo, senza la necessità di una struttura predefinita.
Processo ETL
L'integrazione dei dati consente di estrarre informazioni dalle fonti originali e depositarle in un data warehouse, attraverso il processo ETL (estrazione, trasformazione e caricamento). Ciò permette di rendere coerenti diverse fonti di dati e trasformarle in informazioni utili per l'analisi e l'intelligence aziendale. Senza l'integrazione dei dati, sarebbe difficile generare report poiché sarebbe necessario accedere a diversi account e sorgenti, eseguire la pulizia dei dati e la riformattazione, prima di poter analizzare i dati in grandi volumi.
Cosa significa integrazione dei dati
Le aziende adottano la data integration per migliorare la loro capacità di analizzare e sfruttare le informazioni, soprattutto in ambito cloud e big data. Questo processo consente loro di migliorare i processi decisionali e aumentare la competitività.
Il processo di data integration consiste generalmente in un master server che raccoglie i dati da diverse fonti interne ed esterne, li combina in un formato logico e unificato, e li invia al client. Questo consente di creare data lake e data warehouse, che integrano più fonti di dati in un database relazionale, rendendo possibile l'elaborazione di query, report, analisi e ricerca di informazioni in un formato omogeneo. L'integrazione dei dati consente inoltre al data warehouse di rendere accessibili informazioni riepilogative di livello elevato, in modo che l'allineamento combaci perfettamente.