Un’azienda media possiede dati in più di 1.000 applicazioni, ma solo il 29% di esse è collegato. Se i dati scollegati rallentano anche te, sei in buona compagnia: 9 leader IT su 10 affermano che la gestione dei dati in silos crea sfide aziendali che impattano sulla customer experience.
Man mano che le aziende generano quantità sempre maggiori di dati, questi spesso rimangono in luoghi disparati. Inoltre, non sempre sono disponibili per tutti all'interno dell'azienda, né sono sempre archiviati in formati significativi o utili.
I dipendenti di ogni dipartimento di ogni organizzazione globale generano dati. Per migliorare l'efficienza a livello aziendale, questi dati devono essere prontamente disponibili per il resto dell'organizzazione, ma spesso non lo sono. Un piano di integrazione dei dati è la chiave per risolvere queste sfide.
Comprendere l'importanza dell'integrazione dei dati è il primo passo per mettere la tua organizzazione sulla strada per ottenere dati accurati, completi e coerenti che siano facilmente accessibili e utilizzabili per una migliore business intelligence.
Cos'è l'Integrazione dei Dati?
L'integrazione dei dati è il processo di aggregazione dei dati da più fonti e di combinazione in una vista unica. I dati non solo sono unificati e coesi, ma vengono anche controllati per identificare errori ed incoerenze che vengono risolti prima di essere integrati in un unico set di dati o data warehouse.
Unificando i flussi di dati da database, applicazioni e piattaforme disparate, le organizzazioni ottengono una visione completa delle loro operazioni e dei loro clienti. Questa visione unica e unificata rivela schemi e insight che altrimenti potrebbero non essere evidenti, permettendo decisioni più informate e migliori customer experience.
Perché è Importante l'Integrazione dei Dati?
L'integrazione dei dati è essenziale perché permette alle aziende di sfruttare al meglio i propri dati in tutti i dipartimenti. Consolidando i dati da una vasta gamma di fonti, gli utenti possono avere una visione coerente e in tempo reale delle prestazioni aziendali. È un primo passo per trasformare i dati in informazioni utili e significative. Permette una maggiore efficienza e decisioni più accurate basate sui dati.
Quando i dati non sono integrati, raccogliere informazioni significative per esigenze analitiche o operative richiede molti più passaggi dispendiosi in termini di tempo. Potrebbe essere necessario accedere a più account su più siti, accedere ai dati all'interno di varie app native, copiare i dati, riformattarli e pulirli – tutto questo prima ancora di iniziare a considerare l'analisi.
Vantaggi dell'Integrazione dei Dati
L'integrazione dei dati elimina la necessità di raccoglierli manualmente per eseguire un report o sviluppare un'applicazione. Utilizzare gli strumenti giusti per integrare i dati, invece di farlo manualmente, consente di risparmiare tempo che può essere meglio impiegato altrove, come nell'analisi e nell'esecuzione che rende un'organizzazione più competitiva.
I vantaggi dell'integrazione dei dati includono:
- Connessioni facili e rapide tra vari archivi di dati;
- integrazione e accessibilità dei dati più semplici per una visione più completa della tua azienda;
- migliore capacità di identificare tendenze, schemi e problematiche;
- approfondimenti e insight in tempo reale;
- riduzione dei costi in quanto non è necessario mantenere più silos di dati.
Come Funziona l'Integrazione dei Dati?
L'integrazione dei dati comporta il trasferimento degli stessi da fonti diverse a un sistema di destinazione e la loro trasformazione. Ci sono tre approcci principali per integrare i dati, ognuno con vantaggi e svantaggi. Scegliere un approccio significa considerare le specificità della propria integrazione dei dati, come qualità dei dati, complessità, scalabilità e costi.
- Estrazione, Trasformazione e Caricamento (Exctract, Trasform, Load - ETL): L'ETL è l'approccio tradizionale all'integrazione dei dati e consiste nell'estrarre i dati dalle loro fonti, trasformarli nel formato e nella struttura standard desiderati (ad esempio, assicurandosi che tutte le date siano scritte nello stesso modo) e caricarli nella destinazione finale, come un data warehouse o un data lake.
- Estrazione, Caricamento e Trasformazione (Exctract, Load, Transform): Questo approccio più recente all'integrazione dei dati prevede l'estrazione, il caricamento nella destinazione finale e poi l'esecuzione della trasformazione su richiesta.
- Virtualizzazione dei dati: La virtualizzazione dei dati crea un livello virtuale che integra i dati da una fonte senza spostarli o copiarli. Fornisce una vista unificata agli utenti.
Esempi di Casi d'Uso dell'Integrazione dei Dati
Diversi casi d'uso comuni dell'integrazione dei dati possono essere applicati a vari tipi di organizzazioni:
- Consolidamento dei dati - Una singola fonte di verità (Single Source of Truth) in tutti i tuoi sistemi all'interno di un data lake o data warehouse;
- visualizzazione dei dati - Dashboard che segmentano i dati dalla singola fonte di verità per esigenze specifiche;
- insight azionabili - Una visione a 360 gradi dei clienti che evidenzia informazioni rilevanti.
Best Practices per l'Integrazione dei Dati
L'integrazione è essenziale per offrire le esperienze connesse che i clienti si aspettano oggi. Tuttavia, l'88% delle aziende affronta sfide legate all'integrazione che ostacolano questo processo. Poiché il numero di progetti IT continua a crescere di anno in anno, le barriere all'integrazione continueranno a bloccare la trasformazione digitale.
Nel determinare l'ambito e la forma del tuo progetto di integrazione dei dati, considera alcune best practices:
- Pulisci i tuoi dati - Gli insight derivati dai tuoi dati sono validi quanto i dati utilizzati per crearli. Crea un piano per ripulire i tuoi dati e aggiornarli periodicamente;
- nomina un responsabile dei dati per garantire che i dati siano mantenuti puliti, seguendo regole di base sui dati che raccogli e dove vengono archiviati;
- progetta sistemi a prova di futuro - Il tuo sistema di integrazione dei dati dovrebbe essere adattabile ai futuri cambiamenti aziendali. Meno codice personalizzato porta a meno problemi in seguito;
- stabilisci una governance coerente tra API e connettori - Questo garantirà la qualità e la sicurezza dei dati;
- testa processi e risultati regolarmente;
- pianifica di rivedere e aggiornare i tuoi processi di integrazione dei dati regolarmente.
Sfide nella Costruzione di un Sistema di Integrazione dei Dati
Sebbene sia abbastanza semplice determinare i risultati desiderati da un processo di integrazione dei dati, capire come realizzarli può essere complicato. Integrare con successo i dati da varie fonti significa sapere quali dati è necessario raccogliere e dove risiedono.
Alcune domande da porsi includono:
Alcuni dei tuoi dati sono archiviati in sistemi legacy e quindi mancano di informazioni, come orari e date delle attività, che i sistemi più recenti generalmente possiedono?
Stai integrando dati da video, dispositivi IoT, sensori e il cloud?
I tuoi dati risiedono in fonti esterne oltre che interne?
Come manterrai la tua integrazione dei dati dopo che il sistema sarà attivo e funzionante?
Strumenti per l'Integrazione dei Dati
Sebbene l'idea di raccogliere tutti i tuoi dati in un unico ambiente possa sembrare semplice, è un processo che può essere complesso se non utilizzi gli strumenti giusti.
Ci sono vari strumenti e tecnologie per eseguire l'integrazione dei dati. Questi includono database, piattaforme di dati, pipeline di dati, servizi cloud e software di integrazione dei dati.
Trova gli strumenti e le tecnologie che funzionano per la tua azienda per eseguire la validazione dei dati, la pulizia dei dati, la mappatura dei dati, la trasformazione dei dati, la governance dei dati, l'orchestrazione dei dati e la sicurezza dei dati.
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