Tích hợp dữ liệu (Data integration) là gì? Vai trò của tích hợp dự liệu
Trong thời đại hiện nay, việc sử dụng data integration trở nên phổ biến hơn bao giờ hết. Điều này xuất phát từ sự gia tăng về khối lượng dữ liệu và nhu cầu chia sẻ thông tin dữ liệu. Để áp dụng vào công việc của mình một cách hiệu quả, hãy cùng Bizfly Cloud tìm hiểu về khái niệm data integration và các kỹ thuật tích hợp dữ liệu tiên tiến nhất.
Tích hợp dữ liệu là gì?
Tích hợp dữ liệu là quá trình hợp nhất dữ liệu khác nhau từ nhiều nguồn thành một bộ sưu tập dữ liệu thống nhất. Điều này cho phép người dùng truy vấn dữ liệu từ nhiều nguồn một cách nhanh chóng và dễ dàng.
Tích hợp dữ liệu là gì
Quá trình tích hợp dữ liệu là một thành phần thiết yếu của quản lý dữ liệu tổng thể. Chúng hỗ trợ các tổ chức tận dụng tối đa dữ liệu của mình bằng cách tăng cường phân tích dữ liệu, hiệu quả hoạt động và bảo mật.
Tầm quan trọng của việc tích hợp dữ liệu
Tích hợp dữ liệu là một giải pháp quan trọng vì chúng sẽ hỗ trợ các công ty sử dụng dữ liệu lớn một cách hợp lý. Tích hợp dữ liệu tạo điều kiện thuận lợi cho các truy vấn trong các tập dữ liệu lớn, mang lại một số lợi ích cho doanh nghiệp, bao gồm thông tin kinh doanh, phân tích dữ liệu khách hàng, mở rộng Kho dữ liệu và trình bày thông tin dựa trên các mốc thời gian thực.
Tích hợp dữ liệu có thể ứng dụng trong Quản lý dữ liệu khách hàng và doanh nghiệp. Tích hợp dữ liệu giúp việc phân phối dữ liệu tích hợp vào kho dữ liệu hoặc kiến trúc tích hợp dữ liệu ảo để cung cấp báo cáo, thông tin kinh doanh và phân tích tinh vi của công ty. Việc tích hợp dữ liệu khách hàng mang lại cho tổ chức cái nhìn toàn diện về đối tượng người dùng của họ, bao gồm các số liệu hiệu suất chính, rủi ro tài chính, nhu cầu của khách hàng, quy trình sản xuất, chuỗi cung ứng cũng như tuân thủ quy định và các hoạt động khác của công ty.
Những trường hợp có ứng dụng tích hợp dữ liệu
Máy học
Máy học có liên quan đến quá trình đào tạo trí tuệ nhân tạo (AI) bằng cách sử dụng một lượng lớn dữ liệu chính xác. Tích hợp dữ liệu rất quan trọng trong quá trình này vì nó tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn và chuẩn bị dữ liệu theo cách phù hợp cho máy học.
Phân tích dự đoán
Phân tích dự đoán, thường được gọi là Phân tích dự đoán, là một kỹ thuật dự đoán các mẫu nhất định bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử gần đây nhất. Các công ty sử dụng phân tích dự đoán để dự đoán và phản ứng với các sự kiện trước khi chúng xảy ra. Họ đánh giá dữ liệu hoạt động trong quá khứ để xác định những bất thường và thực hiện các biện pháp thích hợp để giảm thiểu rủi ro.
Trường hợp có ứng dụng tích hợp dữ liệu
Chuyển sang điện toán đám mây
Các công ty sử dụng công nghệ Tích hợp dữ liệu để mang lại sự chuyển đổi sang điện toán đám mây. Việc di chuyển tất cả cơ sở dữ liệu từ hệ thống thường sang đám mây có thể là thách thức và gây gián đoạn cho tổ chức. Các doanh nghiệp sử dụng phương pháp Tích hợp dữ liệu, đòi hỏi phải sử dụng phần mềm trung gian để vận chuyển dữ liệu lên bộ lưu trữ đám mây trong khi vẫn duy trì tính liên tục trong kinh doanh.
Các phương pháp tích hợp dữ liệu
Gộp dữ liệu
Chiến lược này sử dụng các công nghệ để trích xuất, làm sạch và lưu trữ dữ liệu vật lý ở một vị trí duy nhất, do đó loại bỏ các kho chứa dữ liệu và giảm chi phí cơ sở hạ tầng dữ liệu. Có hai loại công cụ chính được sử dụng trong tích hợp dữ liệu: ETL và ELT.
- ETL (Trích xuất, chuyển đổi và tải): Công cụ ETL lấy dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chuyển đổi dữ liệu theo các quy tắc và định dạng cụ thể, đồng thời tải dữ liệu đã chuyển đổi vào hệ thống đích, chẳng hạn như kho dữ liệu.
- ELT (Trích xuất, tải và chuyển đổi): ELT tương tự như ETL, ngoại trừ dữ liệu được tải vào hệ thống dữ liệu trước, sau đó là chuyển đổi nếu cần. Điều này cho phép tích hợp dữ liệu trong thời gian thực.
Các phương pháp tích hợp dữ liệu
Sao chép dữ liệu
Thay vì truyền dữ liệu gốc từ hệ thống này sang hệ thống khác, phương pháp này tạo ra nhiều bản sao của dữ liệu đó. Chiến lược này lý tưởng cho các tổ chức vừa và nhỏ có nguồn dữ liệu hạn chế.
Ảo hóa dữ liệu
Ảo hóa dữ liệu không truyền dữ liệu giữa các hệ thống; đúng hơn, nó tạo ra một chế độ xem ảo kết hợp dữ liệu từ tất cả các nguồn. Khi nhận được truy vấn, dữ liệu sẽ tự động được điền trên bảng thông tin; không có dữ liệu nào được truyền ban đầu.
Liên kết dữ liệu
Công nghệ này, giống như ảo hóa dữ liệu, tạo ra cơ sở dữ liệu ảo từ nhiều nguồn dữ liệu. Khi một truy vấn được gửi đi, nó sẽ tìm và sắp xếp dữ liệu từ các nguồn liên quan thay vì tích hợp chúng.
So sánh tích hợp dữ liệu và tích hợp ứng dụng
Tích hợp dữ liệu là việc kết hợp, kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để nguồn thông tin được đồng nhất Điều này giúp cho doanh nghiệp có thể truy cập và sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn một cách dễ dàng và hiệu quả hơn. Việc tích hợp dữ liệu giúp tạo ra một cơ sở dữ liệu thống nhất, giảm thiểu sự trùng lặp và mâu thuẫn trong thông tin, từ đó tăng cường tính chính xác và đáng tin cậy của dữ liệu.
Tích hợp ứng dụng, ngược lại, là quá trình kết nối hai hoặc nhiều ứng dụng phần mềm để chúng giao tiếp và chia sẻ dữ liệu qua lại. Mục tiêu cuối cùng của tích hợp ứng dụng là tạo ra sự tương tác linh hoạt giữa các ứng dụng, giúp cho chúng hoạt động độc lập nhưng vẫn có khả năng truy cập và chia sẻ dữ liệu với nhau một cách hiệu quả. Điều này giúp tối ưu hóa quá trình làm việc của doanh nghiệp, cung cấp cho người dùng trải nghiệm tốt hơn và nâng cao hiệu suất làm việc.
Để triển khai tích hợp dữ liệu và tích hợp ứng dụng hiệu quả, doanh nghiệp cần có kế hoạch chi tiết và sự đầu tư vào công nghệ thông tin. Việc áp dụng các công nghệ tiên tiến như hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu, giao diện lập trình ứng dụng (APIs) và các công cụ tích hợp dữ liệu sẽ giúp cho quá trình tích hợp trở nên dễ dàng và linh hoạt hơn.
Trên đây là những thông tin xoay quanh tích hợp dữ liệu và những phương pháp để tích hợp dữ liệu phổ biến nhất. Tích hợp dữ liệu sẽ hỗ trợ các doanh nghiệp trong việc quản lý dữ liệu hiệu quả và đưa ra những quyết định chính xác nhất.
