یکپارچه سازی داده ها یعنی فرآیند ادغام داده ها از سیستم های چند منبعی، به منظور ایجاد مجموعه های واحد اطلاعات برای کاربردهای عملیاتی و تحلیلی است . یکپارچه سازی می تواند یکی از عناصر اصلی فرآیند کلی مدیریت داده باشد و هدف اصلی آن تولید مجموعه داده های خالص و یکپارچه تلفیقی و پاسخگویی به نیازهای اطلاعاتی کاربران مختلف در یک سازمان است.

داده های یکپارچه، برای راه اندازی اپلیکیشن های تجاری به سیستم های پردازش تراکنش و برای پشتیبانی از هوش تجاری (BI)، گزارش سازمانی و تجزیه و تحلیل پیشرفته، به انبارهای داده و دریاچه های داده وارد می شوند. متد‌های متفاوت یکپارچه‌سازی داده‌ها برای کاربردهای مختلف توسعه داده شده اند. این کاربردها عبارت اند از عملیات یکپارچه‌سازی دسته‌ای که در فواصل زمانی برنامه‌ریزی‌شده انجام می شود و یکپارچه‌سازی بی وقفه که به صورت مداوم انجام می شود.

در یکی از ضمینه هایی که یکپارچه سازی داده ها کمک می کند داده کاوی است. برای آشنایی با مفهوم داده کاوی به این مطلب مراجعه کنید.

اهمیت یکپارچه سازی داده ها

بیشتر سازمان ها دارای مجموعه ای از منابع داده هستند که معمولاً منابع خارجی را نیز شامل می شوند. در بیشتر موارد، اپلیکیشن های تجاری و کارکنان عملیاتی برای تکمیل تراکنش ها و دیگر وظایف خود باید به منابع مختلف داده ها دسترسی داشته باشند. برای مثال، یک سیستم ثبت سفارش آنلاین برای پردازش سفارش ها، به اطلاعات مشتری، صورت کالا و پایگاه لجستیک داده نیاز دارد. مسئولین مرکز تماس نیز برای حل مشکلات مشتریان باید به مجموعه مشابهی از داده ها دسترسی داشته باشند.

مسئولین وام باید قبل از اینکه وام را تایید کنند، ارزش دارایی، سوابق حساب، سوابق اعتبار و داده های دیگر را مورد بررسی قرار دهند. بررسی جریان های ورودی داده های بازار از سیستم های داخلی و منابع خارجی نیز باید توسط معامله گران انجام شود. اپراتورهای کانال های ارتباطی و مدیران کارخانه برای نظارت بر تجهیزات به داده های جمع آوری شده توسط سنسورهای مختلف وابسته هستند. اپلیکیشن های یکپارچه‌سازی داده‌ها، داده های مورد نیاز را به‌طور خودکار برای کاربران جمع‌آوری می‌کنند تا دیگر نیازی به ترکیب کردن دستی داده ها نباشد.

در هوش مالی و سیستم‌های تحلیلی نیز شرایط همین گونه است. یکپارچه‌سازی داده‌ها تصویر کاملی از مشتریان،  شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs)، عملیات‌ زنجیره تولید و عرضه، فعالیت های منطبق با مقررات، ریسک‌های مالی و سایر جنبه‌های کسب‌وکار را برای تحلیل گران داده و مدیران شرکت ها و کسب و کارها فراهم می کند. در نتیجه، آنها داده های تحلیلی بهتری برای بررسی عملکرد کسب و کار، مدیریت فعالیت ها و برنامه ریزی کمپین های تبلیغاتی و بازاریابی در اختیار دارند.

نحوه اجرای یکپارچه سازی داده ها

یکپارچه سازی داده ها در سطح پایه، با اتصال سیستم های منبع و هدف، داده ها را از سیستم منبع به سیستم هدف هدایت می کند. در بعضی موارد، مانند ادغام بی وقفه جریان داده های مختلف، داده های واقعی به یک سیستم هدف منتقل می شوند. در موارد دیگر، برای مثال، زمانی که داده‌های تراکنش در یک انبار داده برای تجزیه و تحلیل ادغام می‌شوند، کپی‌هایی از مجموعه داده‌ها، از سیستم‌های منبع به سیستم های هدف وارد می‌شوند.

از نظر فنی، معماران و توسعه دهندگان یکپارچه سازی داده ها برای مدیریت خودکار فرآیند یکپارچه سازی مجموعه داده ها، نرم افزارهایی را طراحی می کنند. بعضی از موارد یکپارچه سازی داده ها تقریباً ساده هستند. نمونه ای از این موارد، کپی کردن داده ها از یک سیستم به سیستم دیگر است. بنابراین، طرحواره های مختلف پایگاه داده باید به عنوان بخشی از پروژه های یکپارچه سازی، در سیستم های منبع جداگانه، در نظر گرفته شوند.

یک روش متداول برای انجام این کار، به وجود آوردن یک طرحواره واسطه‌ برای ادغام طرحواره‌های منبع محلی در یک طرح کلی است. سپس، می توان از نگاشت داده برای ارتباط بین داده ها و تطبیق عناصر داده با طرحواره واسطه، استفاده کرد. این کار را می توان در یک سیستم هدف، مانند انبار داده، یا در یک معماری مجازی انجام داد. زیرا می توان بدون بارگذاری فیزیکی داده ها در یک انبار جدید، نمای یکپارچه ای از داده های سیستم های مختلف، ایجاد کرد.

انواع مختلف یکپارچه سازی داده ها کدام است؟

متداول ترین روش یکپارچه سازی داده ها، استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) است که اغلب در انبار داده ها بکار می رود. در روش  ETL، فرآیند داده کاوی یا استخراج از سیستم‌های منبع انجام می شود و از طریق فرآیند تبدیل داده برای کاربردهای تحلیلی گردآوری و فیلتر می شوند. سپس مجموعه داده های بدست آمده در یک انبار داده بارگذاری می شوندELT.  یک فرآیند دسته‌ای است که معمولاً دربردارنده­ی مقادیر انبوهی از داده‌ها است. همچنین می‌تواند برای تبدیل مجموعه‌های مختلفی از داده‌های بزرگ به خوشه‌های هادوپ Hadoop clusters  و سایر پلتفرم‌های دریاچه داده استفاده شود.

علاوه براین، اغلب، در سیستم های داده های بزرگ، از روش استخراج، بارگذاری و تبدیل (ELT) استفاده می شود. در این روش مراحل دوم و سوم فرآیند ETL به صورت معکوس انجام می شوند. داده‌های خام در یک سیستم هدف بارگذاری می‌شوند و سپس در صورت نیاز، آنها را برای کاربردهای تحلیلی، فیلتر و تبدیل می‌کند. این یک روش پر طرفدار برای متخصصان داده است. که معمولاً خودشان کار آماده سازی داده را انجام می دهند و می خواهند برای مدل سازی، یادگیری برنامه های کاربردی و سایر انواع تجزیه و تحلیل پیشرفته، به مجموعه کامل داده ها دسترسی داشته باشند.

رویکرد های مختلف در یکپارچه سازی داده ها

یکپارچه‌سازی داده‌های لحظه ای شامل ثبت داده ها هنگام تغییر (CDC)  است که به‌روزرسانی‌های داده‌ها را در سیستم‌های منبع تا انبارهای داده و سایر منابع، انجام می دهد. همچنین، یکپارچه‌سازی جریان داده‌ها، ادغام جریان‌ داده های لحظه ای را فراهم می کند و انتقال مجموعه داده‌های ترکیبی به پایگاه داده را برای کاربردهای عملیاتی و تحلیلی تقویت می کند.

یکی دیگر از روش‌های یکپارچه‌سازی داده‌ها که می تواند هم در لحظه هم در حالت دسته‌ای انجام شود، تکثیر داده‌ها است. این روش، داده‌ها را از یک منبع داده در سیستم دیگر کپی می‌کند تا آنها را برای اهداف عملیاتی، پشتیبانی و بازیابی در هنگام خراب شدن سیستم (DR) همگام‌سازی کند.

همچنین، روش‌های یکپارچه‌سازی داده‌ها، مجازی‌سازی داده‌ها را نیز شامل می شود که روش تکامل یافته از رویکرد قبلی به نام داده واحد است. این روش، برای ادغام داده ها، از یک لایه داده مجازی استفاده می کند. این روش، دید یکپارچه ای از مجموعه داده های مختلف را بدون نیاز به تیم فناوری اطلاعات، پایگاه داده عملیاتی یا سیستم هدف دیگر، برای کاربران تجاری و تحلیلگران داده فراهم می کند. مجازی‌سازی داده‌ها می‌تواند موجب تقویت ساختار تحلیلی موجود در اپلیکیشن های خاص شود. یا به عنوان بخشی از انبار داده منطقی یا محیط دریاچه داده با ترکیبی از پلتفرم‌های مختلف، استفاده شود.

یکپارچه سازی داده ها با ابزار ها و تکنیک های مختلف

توسعه دهندگان می توانند به صورت دستی، عملیات یکپارچه سازی داده ها را کدنویسی کنند. این کار معمولاً به شکل اسکریپت های نوشته شده به زبان پرس و جو و جستجوی استاندارد  (SQL)و زبان برنامه نویسی استانداردِ مورد استفاده در پایگاه داده های مرتبط، انجام می شود. این پرکاربرد ترین رویکرد برای ادغام داده ها در طول سال های متمادی بوده است. به هر حال، پکیج ابزارهای یکپارچه سازی داده ها که فرآیند توسعه را اتوماتیک، ساده و مستند می کنند، توسط شرکت های مختلف فناوری اطلاعات عرضه می شوند. این شرکت ها شامل Dell’s Boomi، Hitachi Vantara، IBM، Informatica، Information Builders، Microsoft، Oracle، SAP، SAS Institute و Talend و شرکت های دیگر می شوند.

اولین پکیج های نرم افزاری یکپارچه سازی داده ها، نرم افزارهای ETL بودند که نقش کلیدی روش ETL در سیستم های انبار داده که در اواسط دهه ۱۹۹۰ توسط نظریه پردازان ارائه شدند، را نشان می دادند. امروزه، بسیاری از شرکت ها، پلتفرم‌های یکپارچه‌سازی داده‌های گسترده‌تری را عرضه می‌کنند که از ELT، CDC، تکثیر داده‌ها، ادغام داده‌های بزرگ و دیگر روش های یکپارچه‌سازی نیز پشتیبانی می‌کنند. علاوه بر این، کیفیت داده های وابسته، فهرست داده و نرم افزار نظارت بر داده، معمولاً در بخشی از پلتفرم ها جای داده می شوند.

برخی از شرکت های ارائه دهنده پلت فرم یکپارچه سازی، نرم افزارهای مجازی سازی داده ها را نیز ارائه می دهند. همچنین، این پلتفرم ها توسط متخصصان مجازی سازی داده ها و سایر عرضه کنندگان مدیریت داده، از جمله Actifio، Astera Software، AtScale، Data Virtuality، Denodo Technologies، IBM’s Red Hat unit ، Stone Bond Technologies  و Tibco Software ارائه می شوند.

رشد رایانش ابری موجب به وجود آمدن نیازهای جدید سازمان ها برای ادغام داده ها در اپلیکیشن های ابری مختلف و بین سیستم های ابری و سیستم های درون سازمانی شده است. این امر موجب توسعه پلت فرم یکپارچه سازی در قالب یک سرویس (iPaaS) شد. این سرویس محصولی است که ابزارهای یکپارچه سازی مبتنی بر ابر را ارائه می دهد. امروزه، بیشتر شرکت های اصلی سازنده پلتفرم یکپارچه سازی داده، فناوری iPaaS را نیز ارائه می دهند. دیگر شرکت‌های ارائه دهنده فناوری iPaaS عبارتند از Jitterbit، MuleSoft، SnapLogic، Tibco  و  Workato.

کاربرد ها و مزایای استفاده از یکپارچه سازی داده ها

یکی از مهمترین موارد استفاده از یکپارچه سازی داده ها، یکپارچه سازی داده های مربوط به مشتری است. که شامل ادغام داده‌های مشتریان از تمامی منابع موجود، از جمله سوابق حساب، جزئیات تماس، مقادیر ارزش طول عمر مشتری (CLV). و اطلاعات بدست آمده از طریق تماس‌های خدمات مشتری، بازدید از وب‌سایت، نظرسنجی‌ها، برنامه‌های بازاریابی مستقیم، پست‌های شبکه های اجتماعی و تعاملات دیگر است.

اگر کار یکپارچه سازی داده ها به درستی انجام شود، می تواند فراهم کردن دید کاملی از مشتریان را برای بخش های مختلف یک کسب و کار تضمین کند. این داده ها می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا در بازاریابی بهتر عمل کنند و فرصت‌ها برای پیش فروش و فروش مکمل محصولات که منجر به افزایش فروش می شوند را شناسایی کنند. داده های یکپارچه مشتری نیز می‌توانند با در اختیار قرار دادن اطلاعات مورد نیاز برای کارکنان مرکز تماس و تکنسین‌های خدماتی، خدمات مشتری را بهبود بخشند.

ابتکارهای یکپارچه سازی داده ها معمولاً ادغام داده های مرتبط با درآمدها، هزینه ها، سود، بهره وری و سایر معیارهای عملکرد مختلف واحدهای تجاری و عملیات منطقه ای را دربر دارد. این داده ها معمولاً در گزارش ها یا داشبوردهای BI در اختیار مدیران شرکت ها و کسب و کارها قرار می گیرند. همچنین، این داده ها می توانند به بهتر شدن عملیات مدیریت و برنامه ریزی استراتژیک کمک کنند. یکپارچه‌سازی داده‌های کارکنان یک سازمان نیز به طور متشابهی، می‌تواند به مدیریت منابع انسانی و پشتیبانی از برنامه های تحلیلی مربوط به بهینه‌سازی فرآیندهای منابع انسانی کمک کند.

سازمان ها به طور فزاینده ای، به ادغام داده های گردآوری شده به وسیله­‌ی سنسورهای نصب شده بر روی تجهیزات صنعتی.، از جمله ماشین آلات تولیدی، وسایل نقلیه، آسانسورها، خطوط لوله، شبکه های برق، سکوهای نفتی و سایر دستگاه های متصل به اینترنت (IoT) روی می آورند. مجموعه‌های یکپارچه داده‌های دورکاوی را می‌توان برای نظارت بر عملیات و اجرای مدل‌های پیش بینی کننده تعمیر و نگهداری استفاده کرد. هدف این عملیات تشخیص خرابی‌های احتمالی دستگاه ها قبل از وقوع است، که می‌تواند به کاهش زمان خرابی تجهیزات تا تعمیر کامل آنها کمک کند.

در صنعت درمان و مراقبت های پزشکی، یکپارچه سازی داده های سیستم های بالینی مختلف و سوابق بیمار به پزشکان در تشخیص بیماری ها و سایر شرایط بالینی کمک می کند. برای بیمه‌کنندگان درمانی، یکپارچه‌سازی موثر داده‌ها هم در داخل سیستم و هم با ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی و کارفرمایان می تواند موجب افزایش دقت رسیدگی به ادعاها شود و کامل و صحیح بودن اطلاعات اعضا در سیستم را تضمین کند.

چالش های یکپارچه سازی داده ها

بیشترین چالش‌هایی که متخصصان فناوری اطلاعات و مدیریت داده‌ در یکپارچه‌سازی داده‌ها در پیش رو دارند عبارتند از هماهنگ شدن با حجم در حال رشد داده. یکپارچه سازی سیلوهای داده متناقض؛ سروکار داشتن با طیف وسیعی از پایگاه های داده و دیگر پلتفرم های داده در زیرساخت های فناوری اطلاعات. یکپارچه سازی داده های ابری و درون سازمانی؛ و افزایش کیفیت داده ها. در سازمان های بزرگ با عملکردهای وسیع، تعداد و ماهیت سیستم هایی که باید یکپارچه شوند، بر پیچیدگی عمل یکپارچه سازی می افزایند.

مقدار داده‌هایی که به وسیله­‌ی سازمان‌ها تولید و گرد‌آوری می‌شوند، چالش‌های بزرگی در یکپارچه‌سازی به وجود می آورد. حجم داده ها به سرعت افزایش می یابد و نرخ این رشد با توسعه اپلیکیشن های کلان داده، افزایش استفاده از خدمات  object storage ابری کم هزینه و توسعه بیشتر اینترنت، افزایش می یابد. یکپارچه سازی داده ها برای درک پتانسیل کامل ارزش تجاری همه آن داده ها ضروری است. اما برنامه ریزی و مدیریت موفقیت آمیز عمل یکپارچه سازی، یک فرآیند پیچیده است.

در ابتدای کار، مدیران و توسعه دهندگان یکپارچه سازی داده ها به مستندات کاملی از سیستم های منبع و هدف در معماری داده یک سازمان نیاز دارند تا بتوانند ارتباط بین آنها را شرح دهند. علاوه بر این، آنها باید دانش جامعی از منابع داده داخلی و خارجی، قوانین تجاری موجود در داده ها و تعداد دفعات به‌روزرسانی و تغییر داده‌ها داشته باشند.

بنابراین، همکاری تنگاتنگ با کاربران تجاری الزامی است. اقدامات یکپارچه‌سازی داده‌ها نیز باید با برنامه‌های نظارت بر داده، و همچنین کیفیت داده‌های وابسته و ابتکارات مدیریت داده‌های اصلی (MDM) هماهنگ باشند. تا از خالص و یکپارچه بودن داده ها اطمینان حاصل شود و اسناد سلسله داده‌ها برای کمک به توسعه‌دهندگان یکپارچه‌سازی برای درک بهتر اطلاعات موجود در مجموعه های داده، در دسترس باشند.

در این مطلب سعی کردی هر آنچه باید درباره یکپارچه‌سازی داده ها بدانید توضیح دهیم. قطعا افزایش داده ها در همه بخش ها این نیاز را برای هر سازمان یا بخشی بیدار می کند. شما می توانید برای کار بهتر با داده ها از خدمات داده کاوی آمار پیشرو آشنا شوید تا آن را به افراد متخصصی بسپارید که سال ها در این زمینه تجربه دارند. خیلی راحت می توانید ثبت سفارش کنید و دائما همه بخش ها را بررسی کنید.