数据集成战略对您企业的影响
介绍
在当今时代，信息是几乎任何行业的公司业务成功的核心要素。数据是做出正确及时决策，制定制胜战略的关键，数据会影响从收入增长到客户满意度的所有方面。
麦肯锡认为，高度依赖数据并做出明智决策的公司有：
增加利润93％；
使销售增长82％；和
使销售增长速度提高了112％。
为了获得必要的信息，有两个主要的挑战需要解决。首先是步伐–必须尽快提供信息，最好是实时提供。第二个是可信赖的信息，您可以对它采取行动，而不会质疑它。这是一个大问题，因为几乎一半的数据记录包含可能使流程混乱的错误。
因此，围绕人工智能，机器学习，云计算和物联网等技术进行了大量宣传，但要从中受益，公司应充分利用数字化转型。目前，公司中将近60％的数据不可用于决策。分析师花费大部分时间来提取和处理数据。糟糕的数据质量对企业造成的实际损失平均每年为1500万美元。
解决所有这些问题和挑战的方法，以及释放技术创新价值的关键，是一种数据集成策略。这是企业获得领导者将能够采取行动的准确而详细的信息的唯一方法。
数据集成不仅是技术流程的列表，而且是一个整体策略，它将使企业每个分支机构中的任何人都可以访问和理解必要的信息。在本文中，我们将讨论什么是数据集成，如何实现数据集成，可以使用哪些工具以及如何最大程度地利用您的时间和预算投资。
“目标是将数据转化为信息，并将信息转化为洞察力。” – 惠普前高管，总裁兼董事长 Carly Fiorina。
什么是数据集成？
数据集成的定义非常简单–该过程旨在将来自多个源的数据组合到一个统一的视图中，从而使其可访问且可操作。您可以通过快速，准确和大规模地获取信息来衡量此过程的积极结果，这将帮助您实现业务目标并最大程度地利用组织中的最新技术。
没有统一的方法或方法来进行数据集成，但是所有解决方案都有某些共同点，例如数据源网络，主服务器以及需要从该服务器访问数据的用户。
举个例子，通常：
用户向主服务器发送数据请求；
服务器从内部和外部源收集所需的数据；和
提取后，数据以内聚形式统一并呈现给用户。
在大多数情况下，需要先从多种来源统一信息，然后才能将其实际用于任何类型的分析。如果没有数据统一，创建报告可能涉及使用多个网站上不同帐户的信息，从应用程序中提取数据，复制，重新格式化，排序，清理和处理。完成所有这些操作之后，就可以开始分析了。这就是数据集成发挥作用的地方。
为什么数据集成如此重要？
首先，它节省了分析数据和从中提取价值的时间。您的员工将可以访问整个系统，而无需在不同子系统之间建立连接。如果您添加用于集成的自动化工具而不是手动编码，则可以使组织的生产率提高一倍-使用这些工具的公司中有86％做到了。
尽管他们所在的位置或正在进行的项目，不同部门之间的协作和数据共享将立即得到改善。此外，数据集成将减少可能发生的错误数量-定期同步更新的自动化解决方案可防止许多可能的错误，从而提高整体生产率。但是，对于企业而言，肯定还有更多好处。让我们仔细看看它们。
制定数据集成策略的主要理由
您的信息可以最大程度地提高业务效率，并使所有部门作为一个部门工作。为此，您需要连接计划中的所有点。精确的计划和出色的执行将需要时间，但这是值得的。原因如下：
跟上数据革命
毫无疑问，您在市场上的领先竞争对手很可能是数据驱动的，并期待在其组织中引入创新。金融，零售，制造业，医疗保健或食品和饮料等行业都可以基于涉及处理信息的解决方案进行转换和改进。获胜者将竭尽所能，以获取宝贵的，可付诸实践的见解，从而增加生产，物流，客户体验，品牌形象，营销和公司的未来。传感器，网络和云存储比以前便宜，从而产生了大量可用信息。人工智能和机器学习技术可以解决所有这些问题，其能力远远超出了人类的能力。所有要做的就是统一所有来源的数据，
使数据可访问
可用数据是您业务的优势；就这么简单！想象一下，您公司中的任何人，甚至您的业务伙伴，都可以访问集中信息。对于您的人员而言，进行报告并使所有过程保持最新状态将更加容易和令人鼓舞。高山郡议会 制定了一种解决方案，将多种格式甚至数字高程模型的各种复杂信息统一在一起。计算集成信息可产生空间和非空间结果，您可以使用iPad应用程序立即访问它。
消除安全问题
可以访问定期更新和同步的所有可能类型的信息，可以更轻松地提供更高级别的安全性并防止欺诈。您可以实施人工智能和机器学习解决方案来分析任何可疑活动，并有机会对其进行处理，或者甚至可以设置自动算法来为您做。
提高数据清晰度
从任何类型的软件浏览成千上万的界面对于任何企业而言都不是容易或有效的。通过数据集成计划，您可以优化所有这些并处理复杂性，同时获得最大的结果和最佳的信息传递。该解决方案可能需要易于连接的可访问数据集线器。回到图形，加拿大壳牌公司正在从2D，3D，矢量和栅格信息中轻松访问3D PDF数据集。
使数据更有价值
数据集成为数据增值；这是首先采用数据集成策略的主要原因之一。数据质量技术在DI解决方案中变得越来越普遍。这些技术可以检测出需要解决的问题并改善数据特征，以使数据更整洁，更一致，更完整。生成的数据集比原始数据有价值得多，因为它们是经过汇总和计算的。就像在制造业中一样，数据集成将原材料（数据）转变为实际产品（新数据集）。
简化数据协作
集成且可访问的信息为公司内外的协作打开了一个全新的世界。基本上，任何依赖您信息的人都会以正确格式的可用数据对流程产生更有效的影响。与您共享此数据的人员可以包括内部团队，整个公司甚至您的合作伙伴-通过快速访问来自不同来源的信息，您的组织将对当前情况有准确的了解。在美利坚合众国，印第安纳州统一了将近一百个县的信息。参数包括边界，地块，点，街道和地址。结果，所有这些数据点都被合并到一个在线GIS门户中，
保持数据最新
集成的数据策略使尽快更新信息成为可能。如果您将云技术包含在您的策略中（我们将在后面讨论），它甚至可以实时更新。有一个术语“数据孤岛”，它表示稳定而独立的信息存储库。由于存在这种隔离，因此信息有过时和无法访问的风险。数据集成技术将把这些孤岛连接到您业务的各个领域，并为您提供最大的潜在价值。
推动更明智的业务决策
具有各种集成数据集的组织存储库将使您和您的同事在整个组织中获得令人印象深刻的透明性和了解。前所未有的细微差别和有关数据的事实现在掌握在您手中，可帮助您及时做出正确的举动。
可以使用数据集成的业务计划
在讨论了获取集成数据系统的原因之后，让我们讨论如何在特定情况下使用它。
ETL和ELT管理
ETL代表“提取，转换和加载”-这是任何数据集成策略中的关键过程之一。这意味着从特定来源提取数据，将信息转换为某种业务目标所需的某种统一格式，然后将新格式的数据加载到数据仓库中。随着提取，加载和转换（ELT）方法越来越受欢迎，这种传统的实现方式正在发生变化。
提取加载和转换（ETL）解释
受益于数据仓库
大型企业通常选择使用数据集成来创建本地或云中的数据仓库。通过这样做，他们将不同的数据源组合到一个关系数据库中。这些数据仓库使用户可以生成报告，运行分析并有机会以单一格式检索其数据。
简化商业智能
对所有可用信息的统一理解正在将商业智能最大化，从而提供所有可用资源和当前状况的整体视图。这将改善分析人员的工作，从而可以提取有价值的见解，以更准确，及时地做出决策，并形成未来战略的愿景。
利用数据湖
结构化和非结构化数据的主要存储区可能非常复杂和庞大，由于那里的数据量和类型，导致了另一个问题。由于所有信息都来自新的数据点和传感器，因此湖泊只会变得更大。作为企业的巨大优势，数据湖只有在妥善处理的情况下才能发挥其潜力，这就是大数据集成可以节省一天的时间。
企业数据集成方法
目前，我们将重点介绍贵公司的五种集成方式。根据组织的规模，需要实现的目标以及可用于实施此创新的资金，每种方法都适用于不同的方案。
手册
经理或分析师负责集成的每个阶段，并手动完成所有操作。价格低廉，因为这种方法所需的支持最少，仅涉及几个数据源，您将对整个过程拥有完全的控制权。但是人会犯错误，这里有很多错误的余地。另外，缩放不是一种选择，因为更大的缩放比例会占用更多的人工和时间。对于快速修复和一次性集成而言，这是一个不错的选择-但是，如果您有长远的策略，这可能不适合您。
中间件
这是一种软件，基本上可以充当旧系统和现代系统之间的解释器；它连接这些应用程序，以便它们可以交换信息。这种方法提高了数据流的速度，使系统可以轻松地相互连接。另一方面，中间件始终需要技术专家的监督，并且只能与特定类型的系统一起使用。如果您的集成目标只是将旧系统与新系统连接，那么这是一个不错的选择。但是，它只是一种交流工具，您将在数据分析领域陷入困境。
基于应用
如果选择此选项，则该软件将处理所有内容，包括查找，提取，清理和集成来自各个不同来源的信息。以前被分隔并且具有不同格式的信息将有机会从一个点转移到另一点。分析师和管理人员可以专注于其他事情，因为自动化的应用程序可以处理所有内容，从而实现数据的无缝传输。不幸的是，您仍然需要让合格的专家不时监视程序的动作。此外，标准化存在问题-每个服务提供商都提供自己的方式来实现。但是，这种方法的最大挑战是实际创建应用程序，该应用程序将与整个组织中的每个部门紧密协作，这需要许多精通技术的专家的时间和精力。它可能适合拥有足够资源来做正确的大企业以及长期整合战略的企业。
统一访问
这种方法允许在一个统一的视图中访问来自不同位置和集合的信息，而数据仍停留在其初始位置。无需在多个位置存储信息，存储需求将保持较低水平，并且您将能够连接多个系统。但是，由于要使用大量源，因此在数据完整性方面存在一些风险。信息量可能很大，因此并非所有数据主机都可以在不进行升级的情况下进行处理。如果您的公司需要统一访问单独的系统，并且您拥有足够强大的数据主机，那么它将非常适合您的情况；您无需大型现代化流程即可获得所需的一切。
通用储存
这与以前的方法类似，但是公共存储不仅意味着提供统一的视图，而且还意味着将所有信息复制到数据仓库。这种方法用途广泛，被认为是最广泛的集成方法之一。主机系统不再装有信息。因此，您可以选择管理数据版本。而且，分析人员和管理人员可以使用存储的副本来运行复杂的操作，而不会使数据完整性受到威胁。但另一方面，它也有一些缺点–例如存储信息和聘请合适的技术专家来执行此集成以及维护它的额外成本。无疑，这是五种方法中最复杂，最昂贵的方法。但是，它可以使专家处理最复杂的查询，
要选择正确的方法，必须清楚地了解集成的规模和公司的需求。总结上述五种方法，以下是组织使用每种方法的场景：
情境最好的方法
结合信息以从少量来源进行简单分析。手册
提供传统系统与现代系统之间的连接和转换。中间件
用自动化软件连接系统并提供更复杂的分析。基于应用
连接数据后，以统一格式显示数据以进行复杂的分析。统一访问
存储统一信息的副本，以进行最详细的分析。通用储存
为了帮助您更好地了解流程，让我们切换到云集成的机制及其相对于传统方法的优势。
云数据集成的好处
很难预测未来，但是我们已经可以就移动和云计算技术的作用日益增强这一事实达成共识，这使管理人员，技术人员，分析人员和老板摆脱了实际的工作场所。位置不再是问题了；专家可以在云技术的帮助下随时与系统进行交互。数据集成工具应准备好在所有类型的设备，软件和网络上正常运行。更重要的是，今天的公司需要与其他合作伙伴公司实时共享信息。这就是为什么数据架构师被迫提供更复杂和有效的解决方案的原因。基于云的解决方案是正确的解决方案，可以以前所未有的规模和速度共享信息。
定义和目的
云集成是一个安全的软件，工具和技术系统，可实时连接各种IT环境，包括系统，数据仓库，存储库和应用程序，以在它们之间交换信息。信息被组合并传输到云服务，以便可以通过专用网络中的设备或通过Internet轻松访问。云集成支持从物联网设备处理大数据和信息。
将数据集成迁移到云的目的是使开发人员有机会创建一个统一的解决方案，该解决方案可以在本地完美运行，并具有获得最佳性能的所有关键优势。由于组织通常有多个基于云的解决方案，因此集成必须支持本机接口，SaaS应用程序模型，云数据仓库平台和云存储。
基于云的集成对您的业务的价值比以往更高；原因如下：
提高安全性
每个员工都将拥有自己的个人密码和用户名以访问云。得益于一组安全协议，未经允许不得修改或更改任何内容。
节省数据管理成本
在云中管理和存储信息要便宜得多，从而降低了企业的运营成本。此外，还有其他一些可以节省预算的领域，例如网络安全支出，这些领域的成本也会更低。
获取最新信息
系统中任何应用程序的更改几乎都会立即反映出来，因为所有内容都将被同步，从而为用户提供当前可能的最新信息。
利用现代技术
所有现代应用程序都旨在与云一起使用，包括用于业务实践（例如分析）的应用程序。而且，云现在对于数据管理学科（例如数据质量，数据仓库，报告和主数据管理）至关重要。
使用多个云
2020年，公司将使用具有混合云到云连接的环境。示例包括Google Cloud Platform，AWS和Azure –公司可能同时使用其中一个甚至全部使用。现在的环境更加复杂，使用不同的SaaS应用程序很正常。云集成可以比任何经典方法更好地处理它。
可扩展性和敏捷性
随着业务流程的步伐不断加快，最好尽快获取所有数据驱动的产品。构建在云上的集成平台可以缩短开发周期并快速添加新的信息源和用户！
集中和访问
借助基于云的数据集成解决方案，用户可以自行访问所有数据集并自行进行探索，数据准备和可视化，而无需专家的额外帮助。云基本上为所有获得许可的用户创建了数据共享和协作的中心位置。
云数据集成的最常见应用
云集成可能导致大量惊人的大数据组合在一起，这些最新技术和工具将可用于深入分析。利用高级分析来充分利用您的公司和可用于处理的信息。
有些公司选择将其仓库部分迁移到云，而有些则完全这样做。在两种情况下，云集成都是必经之路。您需要一个云集成解决方案，以便在日常运营中从混合来源为您的仓库供料；没有它，您的报告将不完整。
云集成可以帮助实现的另一件好事是云环境的多云同步。您可以通过在Azure，AWS和Google Cloud Platform之间同步信息并获得统一的视图来充分利用它们。
如何选择最合适的数据集成策略
选择正确的数据集成方法只是将您的企业转变为真正的数据驱动型公司的一个要素。这不仅仅是选择合适的软件或单一解决方案；数据集成策略是您大难题的一部分，它是创新和增长的愿景。回答以下问题将帮助您更好地了解战略方向：
成功完成数据集成项目后，您需要清楚地看到计划的内容。什么是大局？
您是否可以看到您的公司正在使用最新技术，还是想适应旧系统？如果选择第一个选项，则应考虑更加关注云平台和基础架构，因为它们可以提供最大的灵活性。
您对整合策略有何具体期望？本文介绍了数据集成的多种好处，但是您能看到它如何对您和您的行业起作用吗？
您在公司中拥有哪些专家和技术资源？您是否有机会与专门的团队合作开发定制解决方案？
SPD Group的数据集成经验
SPD Group在数据集成，平台集成和统一，数据合并，产品开发以及商业智能解决方案开发方面拥有公认的专业知识。与合作伙伴合作十多年，我们已经成功构建了大规模的企业级整合企业平台，该平台最大程度地利用了云计算技术-同时运行多达80个连接的服务。
我们创建了一组数据迁移和协调工具，以确保安全性和完整性从旧平台迁移到现代平台，以移动任何复杂程度的信息。如果您有构想建立可靠和整合的系统架构，从而可以优化成本并释放关键业务资源，我们可以为您提供帮助！
摘要
为什么数据集成很重要？
您将对公司中的信息有完整的了解，并将拥有从中获得见解的工具。
它如何帮助我所在行业的企业？
它可以帮助任何行业，任何规模的企业从可用信息中提取价值。数据集成可以成为技术创新的基础，例如金融中的机器学习。
实施数据集成的原因是什么？
跟上技术革命的步伐，摆脱旧有的基础架构，提高数据可访问性，提高安全性，更好地理解每条信息的价值，还有更多！
云数据集成如何处理？
云集成可以帮助您统一组织中的所有资源，将其存储在云中，并有机会提取有价值的见解。
有哪些方法和策略可以做到这一点？
有多种方法，每种方法比另一种更适合于特定的业务案例。最常见的是手动，中间件，基于应用程序的统一访问和通用存储。
结论
关于您的自定义数据集成策略，最重要的事情是将其用作更大愿景的一部分。这不仅是一次性交易，而且是您数字化未来的一步。请随时与SPD Group联系我们以咨询有关您的业务数据集成策略的信息。我们将帮助您摆脱传统基础架构的影响，并充分利用现代技术和方法。

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