Au moment où vous aurez fini de lire cet article, 27,3 millions de téraoctets de données auront été générés par les internautes et sur leurs appareils. Cela seul présente clairement aux entreprises des quantités de données incontrôlables et des défis si elles n’adoptent pas des technologies d’intégration avancées. La menace posée par les silos de données nécessite une discussion distincte. Cet article met en évidence divers défis liés aux solutions intégrées actuelles.
La croissance des volumes de données est préoccupante. I.D.G.des entreprises qui ont répondu à l’enquête20%extrait des données de plus de 1 000 sources et les alimente dans ses systèmes d’analyse. Les organisations qui hésitent à faire le premier pas sont susceptibles d’être confrontées à des défis tels que : L’intégration des données doit être revue. Cela ne peut être réalisé qu’en tenant compte des lacunes suivantes. Jetons un coup d’oeil rapide.
Sources de données hétérogènes
Les données provenant de différentes sources se présentent sous plusieurs formats tels qu’Excel, JSON, CSV et des bases de données telles qu’Oracle, MongoDB et MySQL. Par exemple, deux sources de données peuvent avoir des types de données différents pour le même champ ou des définitions différentes des mêmes données partenaire.
Les sources hétérogènes produisent des données dans différents formats et structures.Divers schémas sontPortée de l’intégration des donnéescomplexité et nécessite une cartographie considérable pour intégrer les ensembles de données.
Les professionnels des données peuvent mapper manuellement les données d’une source à une autre, convertir tous les ensembles de données dans un seul format, ou extraire et transformer les données pour les rendre compatibles avec d’autres formats. Tout cela rend difficile une intégration significative et transparente.
Gestion du streaming de données
Les données en streaming sont continues et sans fin. Il s’agit d’une séquence ininterrompue d’événements enregistrés. Les techniques traditionnelles de traitement par lots sont conçues pour les bases de données statiques avec des débuts et des fins bien définis et ne conviennent pas au streaming continu de données. Cela complique la synchronisation et l’évolutivité, la détection des anomalies, l’obtention d’informations précieuses et l’amélioration de la prise de décision.
Pour résoudre ce problème, les entreprises ont besoin de systèmes permettant l’analyse, l’agrégation et la transformation en temps réel des données entrantes. En réduisant l’écart entre les architectures traditionnelles et les flux de données dynamiques, les entreprises peuvent exploiter la puissance du flux d’informations continu.
Problèmes avec les formats de données non structurés
Le problème est aggravé par le fait que les données croissantes incluent de grandes quantités de données non structurées. Dans le Web 2.0, les données générées par les utilisateurs sur les plateformes sociales circulaient sous forme d’audio, de vidéo et d’images.
Les données non structurées sont difficiles à utiliser car elles n’ont pas de format défini, de schéma cohérent ou d’attributs consultables. Il ne possède pas d’attributs consultables comme les ensembles de données structurés stockés dans une base de données. Cela complique la classification, l’indexation et l’extraction des informations pertinentes.
Divers types de données imprévisibles contiennent souvent du contenu et du bruit superflus.Ceux-ci inclus:Générer des données synthétiques, le traitement du langage naturel, la reconnaissance d’images et les techniques de ML seront nécessaires. Ce n’est pas la seule chose qui est compliquée. Il est difficile de faire évoluer le stockage et de gérer l’infrastructure pour gérer la croissance massive des volumes de données.
Cependant, il existe une variété d’outils formidables pour extraire des informations précieuses de ce chaos. MonkeyLearn, par exemple, déploie ML pour trouver des modèles. K2view adopte une approche brevetée de génération de données synthétiques basée sur les entités. Cogito utilise également le traitement du langage naturel pour fournir des informations précieuses.
L’avenir de l’intégration des données
L’intégration des données estTraditionnelETL(Passez rapidement de Extract-Transform-Load à l’ELT automatisé, aux intégrations basées sur le cloud et à d’autres intégrations qui incluent le ML.
ELT déplace la phase de transformation jusqu’à la fin du pipeline et stocke les ensembles de données brutes directement dans des entrepôts, des lacs et des cabanes au bord du lac. Cela permet au système de vérifier les données avant de les convertir ou de les modifier. Cette approche est efficace lors du traitement de grandes quantités de données en analytique et BI.
Une solution d’intégration de données basée sur le cloud appelée Skyvia gagne en popularité. Intégrez des données provenant de plusieurs sources et alimentez-les dans un entrepôt de données basé sur le cloud. Il prend non seulement en charge le traitement des données en temps réel, mais améliore également considérablement l’efficacité de l’entreprise.
Les solutions d’intégration par lots peuvent être adoptées pour les systèmes existants et nouveaux et s’adapter facilement à de grandes quantités de données. Il convient parfaitement à l’intégration de données telles que l’entreposage, l’exportation/importation CSV et la migration de cloud à cloud.
Avec 90 % des opérations de données manuelles susceptibles d’adopter des intégrations basées sur le cloud, de nombreux produits de données populaires sont déjà bien positionnés.
De plus, les entreprisesPropre intégration de donnéesVous pouvez compter sur nos solutions pour gérer tous les types de données sans compromettre l’efficacité opérationnelle. Cela signifie que dans un avenir proche, les solutions de données prendront en charge le traitement hautement élastique d’un grand nombre de téraoctets de données simultanément.
L’intégration de données sans serveur gagnera également en popularité à mesure que les data scientists chercheront à réduire les efforts nécessaires à la maintenance des instances cloud.
Un tremplin vers un avenir axé sur les données
Dans cet article, nous avons exploré les défis associés aux sources de données disparates, aux données en streaming pilotées par partition et aux formats non structurés. Les entreprises doivent agir dès maintenant et recourir à une planification minutieuse, à des outils avancés et aux meilleures pratiques pour parvenir à une intégration transparente.
Je voudrais également ajouter que si les entreprises relèvent ces défis dans les délais, ces défis peuvent également devenir des opportunités de croissance et d’innovation futures. En s’attaquant de front à ces défis, les entreprises peuvent non seulement tirer le meilleur parti de leurs flux de données, mais également éclairer leur prise de décision.
janvier 23, 2024
Cinq défis modernes associés à l’intégration des données et comment les DSI peuvent les relever
Au moment où vous aurez fini de lire cet article, 27,3 millions de téraoctets de données auront été générés par les internautes et sur leurs appareils. Cela seul présente clairement aux entreprises des quantités de données incontrôlables et des défis si elles n’adoptent pas des technologies d’intégration avancées. La menace posée par les silos de données nécessite une discussion distincte. Cet article met en évidence divers défis liés aux solutions intégrées actuelles.
La croissance des volumes de données est préoccupante. I.D.G.des entreprises qui ont répondu à l’enquête20%extrait des données de plus de 1 000 sources et les alimente dans ses systèmes d’analyse. Les organisations qui hésitent à faire le premier pas sont susceptibles d’être confrontées à des défis tels que : L’intégration des données doit être revue. Cela ne peut être réalisé qu’en tenant compte des lacunes suivantes. Jetons un coup d’oeil rapide.
Sources de données hétérogènes
Les données provenant de différentes sources se présentent sous plusieurs formats tels qu’Excel, JSON, CSV et des bases de données telles qu’Oracle, MongoDB et MySQL. Par exemple, deux sources de données peuvent avoir des types de données différents pour le même champ ou des définitions différentes des mêmes données partenaire.
Les sources hétérogènes produisent des données dans différents formats et structures.Divers schémas sontPortée de l’intégration des donnéescomplexité et nécessite une cartographie considérable pour intégrer les ensembles de données.
Les professionnels des données peuvent mapper manuellement les données d’une source à une autre, convertir tous les ensembles de données dans un seul format, ou extraire et transformer les données pour les rendre compatibles avec d’autres formats. Tout cela rend difficile une intégration significative et transparente.
Gestion du streaming de données
Les données en streaming sont continues et sans fin. Il s’agit d’une séquence ininterrompue d’événements enregistrés. Les techniques traditionnelles de traitement par lots sont conçues pour les bases de données statiques avec des débuts et des fins bien définis et ne conviennent pas au streaming continu de données. Cela complique la synchronisation et l’évolutivité, la détection des anomalies, l’obtention d’informations précieuses et l’amélioration de la prise de décision.
Pour résoudre ce problème, les entreprises ont besoin de systèmes permettant l’analyse, l’agrégation et la transformation en temps réel des données entrantes. En réduisant l’écart entre les architectures traditionnelles et les flux de données dynamiques, les entreprises peuvent exploiter la puissance du flux d’informations continu.
Problèmes avec les formats de données non structurés
Le problème est aggravé par le fait que les données croissantes incluent de grandes quantités de données non structurées. Dans le Web 2.0, les données générées par les utilisateurs sur les plateformes sociales circulaient sous forme d’audio, de vidéo et d’images.
Les données non structurées sont difficiles à utiliser car elles n’ont pas de format défini, de schéma cohérent ou d’attributs consultables. Il ne possède pas d’attributs consultables comme les ensembles de données structurés stockés dans une base de données. Cela complique la classification, l’indexation et l’extraction des informations pertinentes.
Divers types de données imprévisibles contiennent souvent du contenu et du bruit superflus.Ceux-ci inclus:Générer des données synthétiques, le traitement du langage naturel, la reconnaissance d’images et les techniques de ML seront nécessaires. Ce n’est pas la seule chose qui est compliquée. Il est difficile de faire évoluer le stockage et de gérer l’infrastructure pour gérer la croissance massive des volumes de données.
Cependant, il existe une variété d’outils formidables pour extraire des informations précieuses de ce chaos. MonkeyLearn, par exemple, déploie ML pour trouver des modèles. K2view adopte une approche brevetée de génération de données synthétiques basée sur les entités. Cogito utilise également le traitement du langage naturel pour fournir des informations précieuses.
L’avenir de l’intégration des données
L’intégration des données estTraditionnelETL(Passez rapidement de Extract-Transform-Load à l’ELT automatisé, aux intégrations basées sur le cloud et à d’autres intégrations qui incluent le ML.
ELT déplace la phase de transformation jusqu’à la fin du pipeline et stocke les ensembles de données brutes directement dans des entrepôts, des lacs et des cabanes au bord du lac. Cela permet au système de vérifier les données avant de les convertir ou de les modifier. Cette approche est efficace lors du traitement de grandes quantités de données en analytique et BI.
Une solution d’intégration de données basée sur le cloud appelée Skyvia gagne en popularité. Intégrez des données provenant de plusieurs sources et alimentez-les dans un entrepôt de données basé sur le cloud. Il prend non seulement en charge le traitement des données en temps réel, mais améliore également considérablement l’efficacité de l’entreprise.
Les solutions d’intégration par lots peuvent être adoptées pour les systèmes existants et nouveaux et s’adapter facilement à de grandes quantités de données. Il convient parfaitement à l’intégration de données telles que l’entreposage, l’exportation/importation CSV et la migration de cloud à cloud.
Avec 90 % des opérations de données manuelles susceptibles d’adopter des intégrations basées sur le cloud, de nombreux produits de données populaires sont déjà bien positionnés.
De plus, les entreprisesPropre intégration de donnéesVous pouvez compter sur nos solutions pour gérer tous les types de données sans compromettre l’efficacité opérationnelle. Cela signifie que dans un avenir proche, les solutions de données prendront en charge le traitement hautement élastique d’un grand nombre de téraoctets de données simultanément.
L’intégration de données sans serveur gagnera également en popularité à mesure que les data scientists chercheront à réduire les efforts nécessaires à la maintenance des instances cloud.
Un tremplin vers un avenir axé sur les données
Dans cet article, nous avons exploré les défis associés aux sources de données disparates, aux données en streaming pilotées par partition et aux formats non structurés. Les entreprises doivent agir dès maintenant et recourir à une planification minutieuse, à des outils avancés et aux meilleures pratiques pour parvenir à une intégration transparente.
Je voudrais également ajouter que si les entreprises relèvent ces défis dans les délais, ces défis peuvent également devenir des opportunités de croissance et d’innovation futures. En s’attaquant de front à ces défis, les entreprises peuvent non seulement tirer le meilleur parti de leurs flux de données, mais également éclairer leur prise de décision.
Intégration de données, stratégie informatique
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