Nell’era dei big data, quando la gestione dei dati diventa essenziale per qualsiasi impresa nel mondo, la capacità di organizzare e proteggere i dati risulta estremamente indispensabile.
Per poter gestire enormi quantità di dati, eterogenei e provenienti da diverse fonti, è importante scegliere soluzioni in grado di abbattere i costi ma anche di evitare il fenomeno della dispersione delle informazioni.
Anche per questo sono tantissime le aziende nel mondo a scegliere le soluzioni di data integration. Tale approccio, infatti, permette di superare le criticità legate alla gestione dei dati, raccogliendoli in un unico luogo. Cos’è la data integration e perché sceglierla per la propria strategia di data management? Scopriamo tutto quel che c’è da sapere.
Indice dei contenuti
Cos’è la data integration?
La diffusione delle nuove tecnologie cloud e l’importanza assunta dai big data hanno spinto, negli ultimi anni, le aziende a cercare una soluzione in grado di organizzare al meglio grandi quantità di dati. Grazie alla data integration le imprese possono raccogliere dati provenienti da fonti diverse, convogliandoli all’interno di un unico contenitore dalla vista unificata.
L’approccio di data integration permette all’azienda di analizzare i dati e di utilizzare le informazioni al fine di aumentare la competitività aziendale, predisponendo strategie più coerenti.
La strategia di data integration viene modellata sulla base delle esigenze dell’azienda, non essendoci un’unica soluzione universale. In genere, le aziende utilizzano una rete sorgente dei dati abbinata a master server e client in grado di accedere ai dati mediante il server. Generalmente, il client invia al master server una richiesta di dati. Quest’ultimo estrae i dati da varie sorgenti (sia interne che esterne) e si occupa di combinarli logicamente ed efficientemente, prima di consegnarli al client.
Gli integration framework sono strumenti indispensabili alla gestione dei movimenti e delle comunicazioni tra una o più applicazioni software e i dati. Gli integration framework, infatti, offrono un modello univoco e performante per la movimentazione dei dati tra applicazioni di diversa natura.
Una strategia di data integration completa consente, altresì, di rispettare la governance in merito all’utilizzo e alla gestione dei dati (anche in caso di big data).
Concludendo, la data integration architettura è tesa a risolvere l’eterogeneità delle fonti dei singoli dati, delle interfacce disponibili per la loro gestione e dei luoghi all’interno dei quali le informazioni vengono contenute (e organizzate).
5 fasi per la data integration
Il processo di integrazione dei dati è teso a raggruppare e unificare diversi dati, provenienti da fonti anche molto differenti, affinché si possa poi utilizzare l’informazione logicamente organizzata. Questo processo di integrazione presuppone almeno 5 fasi:
- assimilazione;
- pulizia;
- mappatura;
- trasformazione;
- elaborazione.
Vediamo le fasi della data integration step by step e le alternative costituite dai processi ELT, ETL e di data virtualization.
Data ingestion: assimilazione
In primissima battuta, il processo di data integration prevede l’assimilazione dei dati. Il server si connette alle sorgenti ed estrae i dati interessanti, con l’obiettivo di esplorarli, elaborarli e successivamente analizzarli. I dati vengono inseriti all’interno di una piattaforma unica e facilmente consultabile.
Data cleaning: pulizia
In questa fase, il server valuta l’origine e la qualità del dato, occupandosi quindi della sua pulizia finalizzata a rendere le informazioni conformi al modello strategico.
Data mapping: mappatura
I dati vengono riorganizzati in modo che possano essere semplici da gestire, da prelevare e da analizzare. Durante la mappatura, vengono create le connessioni e le interazioni tra i diversi dati.
Data transformation: trasformazione
Durante questa fase della data integration, il dato viene modificato in base al formato richiesto dal sistema. Questo step è indispensabile poiché permette al server di mantenere un set di dati del medesimo formato. In questo modo i dati vengono resi disponibili e si presentano nella loro versione estesa.
Elaborazione di intelligence
In questa fase del processo di integrazione il dato viene elaborato per l’interpretazione. Tramite algoritmi di apprendimento, variabili a seconda della sorgente e della finalità del dato, vengono creati collettori di dati dall’alta accessibilità.
ETL: Extract, transform, load
Oltre alle fasi standard, il processo di data integration può essere svolto seguendo una successione specifica di step che prendono il nome di ETL: extract, transform, and load. Questo approccio si suddivide in tre fasi principali:
- estrazione dei dati, prelevati da diverse origini e spostati all’interno di un’area di gestione temporanea;
- trasformazione, riorganizzazione e uniformazione del dato;
- caricamento dei dati trasformati all’interno dello scompartimento analitico.
ELT: extract, load, transformation
Una seconda alternativa al classico processo di data integration è l’estrazione, caricamento e trasformazione (ELT) dei dati. Questa strategia operativa prevede, come primo step, il data mining, ovvero l’estrazione del dato. Successivamente i dati vengono caricati all’interno del database e infine trasformati laddove (e quando) si ritiene necessario. Questa strategia è stata progettata con il fine di elaborare i dati e migliorarne le prestazioni.
Data virtualization
Questo approccio di data management permette di implementare dati provenienti da diverse fonti, rendendoli immediatamente disponibili in tempo reale. La virtualizzazione dei dati crea una rappresentazione unica dei dati, senza l’esigenza di copiarli, spostarli o modificarli nel formato. La data virtualization presuppone un’aggregazione dei dati non strutturati o strutturati. Essi vengono gestiti da un software che raccoglie i dati in un’unica dashboard, mettendo a disposizione dell’utente funzioni specifiche.
Vantaggi data integration
La data integration rappresenta un vettore indispensabile per i processi di analytics, soprattutto quando le attività vengono svolte con l’obiettivo di costruire soluzioni di business intelligence o per l’implementazione di modelli prescrittivi e predittivi. I vantaggi della data integration sono numerosi: vediamoli nello specifico.
Riduzione delle ridondanze
Il processo di data integration elimina le ridondanze e gli errori associati a queste ultime.
Riduzione delle complessità
Grazie alla data integration è possibile risolvere ogni eventuale complessità, riducendo gli errori e ottimizzando la capacità di collaborazione dei dati.
Semplicità di fruizione
I dati possono essere recuperati, gestiti e interpretati in modo molto semplice ed efficace, abbattendo le tempistiche e i passaggi indispensabili al recupero del dato.
Riduzione numero di supporti
Predisponendo un unico contenitore in cui tutti i dati convoglieranno, sarà possibile ridurre il numero di supporti virtuali e dispositivi fisici utili all’archiviazione dei dati. Un vantaggio molto importante per le aziende che desiderano contenere i costi relativi al set di dispositivi per lo storage.
Dati migliori
I dati, una volta subito il processo di data integration, risultano più coerenti, integri e performanti: si ottengono, infatti, dati di maggiore qualità. I dati risulteranno più utili e accurati: un fattore determinante per ottenere analisi di maggiore qualità e accuratezza.
Connessione veloce
È possibile accedere rapidamente ai dati: il processo di integrazione dei dati crea una connessione veloce e flessibile. Ciò si trasforma in una riduzione degli errori, in una maggiore efficienza e ROI.
Miglioramento dell’esperienza
La capacità di organizzare e gestire i dati permette all’azienda di rispondere al meglio alle esigenze e richieste di clienti e partner.
Visualizzazione completa
Un sistema di data integration permette di accedere a una panoramica globale dei processi, delle prestazioni e delle informazioni. Ciò contribuisce a creare un’immagine completa dell’attività aziendale.
Unificazione dei sistemi
Tutti i dipendenti dell’azienda possono usufruire del set di dati, in qualsiasi momento e luogo. Grazie alla data integration, è possibile migliorare la collaborazione e l’unificazione dei sistemi utilizzati dall’intera organizzazione. In questo modo si incentiva un utilizzo coerente delle informazioni a disposizione, nel rispetto della governance aziendale.
Risparmio di tempo
Il processo di data integration, se svolto correttamente, abbatte sensibilmente le tempistiche necessarie alla gestione dei dati. Essi non dovranno più essere acquisiti manualmente e, per eseguire report o sviluppare applicazioni, non vi sarà la necessità di generare connessioni da zero. Il team di sviluppo potrà risparmiare molto tempo, trasformando le risorse temporali acquisite in attività e processi finalizzati alla creazione di risultati produttivi e competitivi.
Casi d’uso ed esempi per l’integrazione dei dati
Le applicazioni di data integration sono in grado di soddisfare svariate esigenze, relative ad attività impegnate in settori anche molto diversi tra loro. Per comprendere pienamente le potenzialità e i vantaggi della data integration, valutiamo alcuni esempi d’utilizzo in diversi contesti:
- sanità. Ospedali e cliniche raccolgono quotidianamente centinaia di migliaia di dati relativi ai pazienti. Questi dati, rimanendo sparpagliati in diversi sistemi, rendono più complessa la gestione delle informazioni e del paziente stesso. La data integration funge da connettore grazie al quale è possibile convogliare tutti i dati del paziente in un unico registro. Ciò permette di migliorare la qualità del servizio offerto, contenendo i costi di gestione delle informazioni;
- vendita al dettaglio. I negozi, sia online che fisici, hanno a che fare ogni giorno con una grande mole di dati. Poter disporre di tutti i dati in un unico luogo consente di monitorare le prestazioni dell’attività, gestendo l’inventario, le vendite e valutando altre metriche utili al business, a prescindere dalla sua grandezza;
- marketing. In questo settore è fondamentale gestire coerentemente le informazioni, poiché i dati sui consumatori rappresentano un elemento essenziale per la pianificazione di strategie vincenti. Raccogliere e mantenere ben organizzati i dati permette di usufruire di un set di informazioni costantemente aggiornate e accurate;
- finanza. In questo caso, la data integration rappresenta un importante alleato nella lotta contro le frodi. I dati integrati, infatti, permettono di analizzare e ricercare i valori anomali, ancora prima che le conseguenze di una frode possano ripercuotersi sul cliente. La rapidità di intervento contro una frode non sarebbe possibile in caso i dati risultassero ancora isolati o frammentati;
- telecomunicazioni. Per garantire un eccellente servizio clienti, occorre mettere in campo le migliori tecnologie. Un grande sforzo che mette a dura prova le società impegnate in questo ambito. La data integration, in questo caso, offre una visione completa delle interazioni tra cliente e azienda. In questo modo è possibile identificare gli eventuali problemi che provocano un aumento di richieste di assistenza, risolvendo tempestivamente tali problematiche e garantendo un servizio di assistenza a 360 gradi.
Pur esistendo differenti soluzioni di data integration, nessuna di esse risulterà migliore delle altre in modo assoluto. Infatti, la data integration è un processo che varia a seconda delle esigenze delle aziende. Vediamo, quindi, quali sono le applicazioni d’uso più comuni e diffuse.
Creazione di un data warehouse
Grazie alla data integration molte aziende, soprattutto di grandi dimensioni, possono creare data warehouse ben organizzati ed efficienti. La data integration permette di creare data lake oppure data warehouse ben combinati, implementando più sorgenti di dati in un unico database relazionale. I vantaggi del data warehouse sono molteplici: eseguire rapidamente le query, generare analisi, recuperare informazioni nello stesso formato, creare e compilare report.
Utilizzo dei big data
Le imprese impegnate nella gestione ed elaborazione di flussi di dati immensi, hanno bisogno di una strategia di data management curata sin nei minimi particolari. Gli alti livelli di consumo delle informazioni afferiscono al concetto di big data. Sempre più aziende basano le loro strategie e attività sui big data, i quali alimentano i processi di analytics e strategici con il fine di ottimizzare i profitti e le performance del business. Per poter gestire al meglio i big data, molte imprese implementano iniziative di data integration dall’alto grado di sofisticatezza.
Semplificazione BI
La data integration semplifica il processo di analisi della business intelligence (BI), proponendo una visione globale e unificata dei dati (i quali provengono da numerose tipologie di fonti). Le aziende possono comprendere meglio i set di dati, estrapolando informazioni interessanti: gli analisti avranno accesso a informazioni di qualità, razionalizzate e mai superflue, utili per l’analisi degli scenari. La business intelligence utilizza i dati di analisi predittiva per l’elaborazione degli scenari presenti e passati. Uno sforzo teso a migliorare i processi decisionali. La data integration fornisce un supporto molto importante per il data warehousing in quanto le informazioni riepilogative di qualità si allineano a formati di semplice accesso.
