Penyepaduan data dan strategi penyegerakan dalam produk data

Pelbagai pendekatan berbeza untuk memindahkan dan menggabungkan data yang menyokong proses perniagaan dan membuat keputusan telah dibuat selama ini. Setiap satu dengan keupayaan dan faedah unik mayanya. Memahami keupayaan ini dan cara ia berkait dengan hasil yang diinginkan bagi strategi data anda adalah penting untuk mereka bentuk sistem yang optimum.

Pelbagai pembolehubah dan keperluan mesti dipertimbangkan semasa membina strategi untuk memastikan semua data anda dioptimumkan, boleh diakses dan bersepadu, termasuk:

• Seberapa cepat anda memerlukan data baharu?
• Apakah kekangan lebar jalur dan storan anda?
• Apakah jenis sumber teknikal yang tersedia?
• Berapa banyak salinan data yang sama yang anda perlukan untuk mengekalkan?
• Seberapa besar set data anda?

Pemprosesan Kelompok

Pemprosesan kelompok memindahkan data pada selang masa yang tetap atau dalam kelompok. Corak ini termasuk Extract Transform Load (ETL), Extract Load Transform (ELT), Reverse ETL, Mirroring atau Replication dan alat Tulis balik.

ETL & ELT

ETL ialah pendekatan tradisional untuk memindahkan data. Data diekstrak daripada sumber data, diubah berdasarkan peraturan perniagaan dan dimuatkan ke dalam pangkalan data sasaran. Pendekatan ini boleh menjadi sangat selamat tetapi juga tidak fleksibel. Ketegaran ini memerlukan set data menjadi sangat berstruktur dan didokumenkan, yang menjadikan transformasi yang kompleks lebih mudah. Dengan pangkalan data sistem warisan yang biasanya sangat berstruktur dan tegar, ETL adalah sesuai untuk sistem ini. Untuk membina proses ini, pembangun mesti mempunyai pengetahuan mendalam tentang struktur data dan bahasa pengaturcaraan.

ELT adalah serupa dengan ETL, tetapi transformasi berlaku selepas memuatkannya ke dalam pangkalan data sasaran. Pendekatan yang lebih kontemporari ini membolehkan lebih fleksibiliti kerana data mentah kekal pada pangkalan data sasaran selepas ia diubah. Akibatnya, transformasi boleh dijalankan secara berulang atau retroaktif tanpa menarik data daripada sumber data asal, mengurangkan sumber yang diperlukan untuk mengekstrak set data baharu. ELT lebih sesuai untuk set data yang lebih luas dan kurang berstruktur di mana perbalahan dan transformasi data boleh dijalankan lebih dekat kepada pengguna akhir.

ETL terbalik

ETL terbalik ialah satu lagi proses kumpulan, tetapi data mengalir ke arah yang bertentangan dengan saluran paip ETL. Data diekstrak daripada aplikasi pihak ketiga yang beroperasi dan dimuatkan ke dalam pangkalan data pusat. Pendekatan ini membolehkan organisasi menyatukan satu versi set data dalam gudang pusat dan membolehkan aplikasi operasi menggunakan data yang sama yang mungkin digunakan oleh aplikasi atau analisis lain. Reverse ETL menyokong "sumber tunggal kebenaran" untuk organisasi.

Cabarannya ialah Reverse ETL beroperasi dalam kelompok. Dalam organisasi dinamik di mana data sentiasa berubah, kumpulan yang berbeza mungkin menggunakan versi berbeza bagi data yang sama disebabkan oleh jadual kemas kini yang berbeza. Strategi penyegerakan ETL songsang juga boleh mengatasi sistem operasi, kerana sejumlah besar data dimuatkan ke dalam sistem operasi daripada pelbagai sumber. Ini boleh menyebabkan konflik dan versi data bagi data yang sama.

Pencerminan dan Replikasi

Pencerminan dan replikasi menyimpan data ke pangkalan data yang berasingan tanpa sebarang transformasi dan sering dilaksanakan untuk menyandarkan set data sekiranya berlaku kehilangan data. Mereka juga boleh menjadi berharga dalam mengoptimumkan pengurusan data dan mencipta set data yang berterusan apabila data sedang bergerak. Pencerminan mereplikasi bukan sahaja data tetapi juga keseluruhan struktur pangkalan data dan sistem pengurusan.

Replikasi sedikit berbeza daripada pencerminan kerana ia tidak menyalin sistem pengurusan pangkalan data, hanya data. Mengakses data daripada pelbagai sistem adalah lebih mudah dengan replikasi, kerana sistem pengurusan pangkalan data tidak mentakrifkannya.

Pencerminan adalah pilihan yang lebih baik untuk mengimbangi beban. Sumber dan pangkalan data yang disalin adalah sama, jadi data boleh diakses dari mana-mana sumber dengan mudah. Pemulihan bencana dan mengoptimumkan penggunaan sumber adalah kes penggunaan biasa untuk pencerminan. Ia juga sesuai untuk menangkap syot kilat data dalam gerakan. Sebagai contoh, data maya yang digunakan secara kerap boleh dicerminkan ke stor data yang berterusan.

Masa nyata

Mengintegrasikan dan mengurus data dalam masa nyata mewujudkan banyak kerumitan, terutamanya apabila menggabungkan set data yang pelbagai. Dengan set data yang berbeza sentiasa berubah, percanggahan antara sumber dan data yang digabungkan akan sentiasa wujud. Data masa nyata lebih terpakai dalam penderia penjejakan sistem operasi atau data kewangan.

Tukar Tangkapan Data (CDC)

CDC ialah corak berasaskan peristiwa di mana perubahan dalam satu pangkalan data secara automatik ditunjukkan dalam yang lain apabila peristiwa yang ditentukan berlaku. Corak ini menyokong aliran data dua hala supaya pangkalan data sumber dan sasaran boleh bertukar-tukar data untuk memastikan penyegerakan. CDC ialah cara yang lebih cekap untuk memindahkan data daripada ETL, kerana hanya data yang berubah dipindahkan ke pangkalan data sasaran, bukan keseluruhan set data.

CDC berfungsi dengan baik dengan pangkalan data atau aplikasi yang tidak boleh disepadukan. Proses CDC boleh mementaskan data dalam pangkalan data yang berasingan, dan perubahan kemudiannya boleh dikongsi daripada data berperingkat untuk menyasarkan pangkalan data. Kaedah ini memerlukan mengekalkan sumber data dinamik yang berasingan, mewujudkan kerumitan yang berlebihan dan membawa kepada potensi ralat yang lebih besar.

Penstriman Data

Data penstriman melibatkan pengingesan, pemprosesan dan pergerakan data yang berterusan ke destinasinya. Biasanya, ini bermakna data penderia data perkhidmatan kewangan. Dalam banyak kes, penstriman diubah dalam perjalanan ke pangkalan data sasarannya.

Walaupun penstriman data adalah pantas, terdapat beberapa kelemahan. Data penstriman sentiasa bergerak dan mengambil laluan yang berbeza merentasi internet, jadi memastikan bahawa data diproses dalam susunan yang betul tidak dijamin. Sesetengah data mungkin tiba untuk diproses selepas data yang lebih terkini, mewujudkan kekeliruan tentang data yang paling tepat. Orkestrasi yang betul perlu dilaksanakan untuk memastikan data diproses dalam susunan yang sesuai.

Data penstriman juga mendedahkan model data sumber data kepada pengguna hiliran. Apabila aplikasi hiliran disambungkan terus ke model data sumber, perubahan pada model ini menyebabkan malapetaka di hiliran.

Jika data penstriman dibungkus dalam produk data, model data sumber dalaman boleh dipetakan kepada model data produk data. Struktur ini memudahkan data dikongsi dengan kumpulan luaran.

Keupayaan Tulis Balik

Keupayaan tulis balik alat BI bahagian hadapan ialah kaedah lain untuk membuat perubahan pada pangkalan data sumber. Corak yang muncul ini membolehkan penganalisis bekerja dengan alat BI untuk memasukkan perubahan kepada pangkalan data sumber terus daripada alat BI. Perubahan ini serta-merta ditunjukkan dalam sumber data dan kerja penganalisis. Ini membolehkan penganalisis yang mempunyai pemahaman terbaik tentang data untuk melaraskan atau membetulkan sumber data asal.

Keupayaan tulis balik juga mengurangkan pergantungan penganalisis data pada hamparan Excel, kerana mereka kini mempunyai kuasa untuk mengemas kini pangkalan data secepat mungkin dengan Excel.

Integrasi Aplikasi

Aplikasi SaaS biasanya berkongsi data melalui API REST. Ini adalah proses mudah untuk menarik data daripada pangkalan data aplikasi. Dengan sendirinya, API tidak boleh mengubah data, tetapi jika dijalankan melalui platform iPaaS, proses transformasi automatik boleh dilakukan pada data sebelum menghantarnya ke aplikasi sasaran.

API REST berfungsi dengan baik untuk pertukaran data mudah antara satu atau dua aplikasi, tetapi pendekatan jenis ini tidak berskala dengan baik. Jika apl menukar APInya, aplikasi hiliran boleh rosak.

Virtualisasi Data

Maya data ialah amalan menjalankan kod yang mencipta set data maya baharu data yang ditarik daripada pangkalan data yang disambungkan. Set data baharu ini dibuat setiap kali kod dijalankan, tetapi data hanya disimpan selama yang diperlukan. Ini ialah corak yang digunakan oleh platform Avrio untuk menjana set data untuk analisis. Terdapat beberapa faedah menggunakan teknologi ini untuk penyepaduan data:

Pertama, virtualisasi data memisahkan pangkalan data dan struktur asas daripada data itu sendiri. Ini menjadikan virtualisasi data lebih berskala dan fleksibel.

Kedua, virtualisasi data tidak mencipta salinan pangkalan data yang berterusan. Memandangkan set data baharu dibuat setiap kali, kod dijalankan dan data terbaharu ditarik daripada pangkalan data sumber. Pendekatan ini mengelakkan konflik antara berbilang versi data yang sama. Kos penyimpanan juga boleh diminimumkan.

Ketiga, penyambung canggih, enjin pertanyaan bersekutu dan virtualisasi boleh membuat pertanyaan, mengubah dan menggabungkan data daripada berbilang pangkalan data sekaligus. Dengan stor metadata yang disatukan dan model data bersatu berlapis di atas, pendekatan ini membolehkan penganalisis data menarik data daripada pelbagai stor data seolah-olah ia adalah satu pangkalan data.

Akhir sekali, virtualisasi data membolehkan lebih banyak kawalan ke atas data anda. Memandangkan data sedang bergerak melalui lapisan virtualisasi ini, semakan kualiti data boleh dijalankan dan kawalan akses berbutir boleh dilaksanakan.

Avrio dan Corak Integrasi Data

Setiap pendekatan penyepaduan dan penyegerakan mempunyai faedah dan kelemahannya. Tidak kira pendekatan anda, perhatian terhadap tadbir urus, keselamatan dan kualiti data adalah penting untuk seni bina data yang sihat. Menggunakan pendekatan yang sesuai bersama-sama dalam platform yang disatukan boleh menghasilkan penyelesaian yang berkuasa dan fleksibel.

Teras kepada keupayaan Avrio ialah virtualisasi data, yang, digunakan untuk menyepadukan data untuk analisis bagi mencipta set data baharu setiap kali kod tersebut dilaksanakan. Apabila data berterusan diperlukan, tetapi terdapat perubahan tetap, Avrio juga menampilkan keupayaan CDC yang hanya akan mencerminkan perubahan dalam pangkalan data sumber kepada persekitaran yang dicerminkan.

Selain itu, Avrio mempunyai keupayaan pencerminan untuk mencipta set data berterusan daripada set data maya. Apabila data tidak kerap berubah tetapi digunakan dengan kerap, pencerminan boleh mengurangkan penggunaan sumber lebar jalur

Platform Avrio membolehkan akses pihak ketiga kepada produk data melalui API. Lapisan bahagian hadapan Avrio ini juga menampilkan keupayaan tulis balik untuk menggabungkan perubahan yang dibuat dalam alat BI dengan pangkalan data bahagian belakang yang disambungkan ke platform Avrio.

Menggabungkan pelbagai corak integrasi dan penyegerakan untuk mencapai hasil perniagaan adalah masuk akal strategik. Setiap situasi adalah berbeza dan memerlukan keupayaan yang unik. Platform Avrio menggabungkan teknologi dan corak yang betul untuk menjadikan data boleh diakses merentas berbilang silo data dengan produk data layan diri yang mempunyai tadbir urus dan keselamatan terbina dalam—yang direka untuk zaman AI, analisis pantas dan membuat keputusan yang lebih baik.

Avrio juga sesuai dengan alat dan infrastruktur penyepaduan sedia ada anda. Jika anda menstrim data ke tasik data, Avrio boleh mencipta produk data untuk menangkap gambar penstriman data untuk analisis. Jika anda telah membina saluran paip ETL yang mantap dan tidak banyak berubah, Avrio boleh memasukkan data ini ke dalam produk data yang boleh menjadikannya lebih mudah diakses dan menyepadukan set data daripada sistem lain.