Le aziende di oggi competono sulla base della velocità e della capacità di ricavare insight significativi dai loro set di dati per generare prodotti, servizi e, in ultima analisi, esperienze migliori. Quanto più velocemente si riesce ad accedere agli insight dai propri dati, tanto più velocemente si riesce ad entrare e a guidare il proprio mercato.
Ma come si fa a ricavare queste intuizioni quando si ha a che fare con enormi volumi di big data, fonti di dati diverse, sistemi e applicazioni differenti?
Facile - integrazione dei dati aziendali.
Beh, forse non "facile". Ma non preoccupatevi. Ecco perché abbiamo messo insieme "Cos'è l'integrazione dei dati? La guida definitiva".
Che cos'è l'integrazione dei dati?
L'integrazione dei dati è il processo di unione di diverse fonti di dati per renderli più utili. I brand possono creare una visione a 360 gradi dei loro clienti integrando i dati provenienti dagli stack tecnologici di marketing, vendite, assistenza, prodotti e finanza. Questa visione di alto livello consente di prendere decisioni informate su prodotti, prezzi e posizionamento.
Supponiamo che il vostro team di marketing raccolga i dati sulle attività dei siti web dei clienti sulle landing page, mentre il vostro reparto di assistenza tenga traccia delle attività dei clienti sulla pagina web della knowledge base del vostro marchio. Un membro del team di prodotto potrebbe integrare questi dati e scoprire che i clienti raggiungono spesso le pagine di risorse della knowledge base dalle landing page dei prodotti, inducendoli a includere più pagine di risorse sui prodotti nelle loro landing page per aiutare a educare i clienti.
L'integrazione dei dati è la stessa cosa dell'ETL?
L'ETL (estrazione, trasformazione e caricamento dei dati) è un tipo di integrazione dei dati che prevede lo spostamento dei dati dai sistemi transazionali o operativi a un data warehouse o a un data lake per l'analisi e il reporting.
Sebbene l'ETL sia un tipo di integrazione dei dati, non tutta l'integrazione dei dati comporta l'ETL. Ad esempio, l'integrazione dei dati in tempo reale e la federazione dei dati non richiedono il processo ETL.
Perché dovreste preoccuparvi delle vostre integrazioni di dati
A qualsiasi punto del vostro percorso di trasformazione digitale, l'integrazione dei dati è la chiave per andare avanti.
L'integrazione dei dati favorisce una collaborazione profonda e aumenta l'efficienza rendendo possibile l'automazione del flusso di lavoro. Il risultato? I membri del team possono dedicare più tempo all'analisi dei dati per prendere decisioni informate, invece di cercare informazioni e gestire semplici attività amministrative.
Se non credete nella creazione di integrazioni di dati di alta qualità, guardate i vostri concorrenti.
Molti marchi stanno riconoscendo il vantaggio competitivo di collegare le proprie fonti di dati per migliorare i flussi di lavoro. Secondo il Magic Quadrant for Data Integration Tools di Gartner, fino al 2024 le attività di integrazione manuale dei dati saranno ridotte fino al 50% grazie all'adozione di modelli di progettazione di data fabric che supportano l'integrazione aumentata dei dati. L'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale favoriranno l'ulteriore crescita del settore dell'integrazione negli anni a venire.
McKinsey prevede inoltre che i dipendenti di tutti i settori utilizzeranno i dati nei loro processi, creando la necessità di soluzioni di integrazione avanzate. La società di consulenza prevede addirittura che le aziende tratteranno gli asset di dati come prodotti, con team dedicati responsabili delle integrazioni.
Siete convinti? Continuate a leggere per conoscere i tipi e i metodi di integrazione dei dati, in modo da poter iniziare a formulare intuizioni ricche sulla base delle informazioni connesse della vostra organizzazione.
Quali sono i diversi tipi di integrazione dei dati?
L'integrazione dei dati può essere suddivisa in diversi tipi in base a come e perché i dati vengono spostati, archiviati e utilizzati.
1. Migrazione dei dati
La migrazione dei dati è il processo di spostamento delle risorse di dati da una piattaforma a un'altra, una forma di integrazione. Questo termine si usa quando i dati vengono spostati da un database on-premises a uno basato su cloud o viceversa. La migrazione si applica anche allo spostamento di risorse di dati da un'applicazione a un'altra.
2. Gestione dei dati master (MDM)
La gestione dei dati master (MDM) è il processo di creazione di un unico set di dati da utilizzare per l'intera organizzazione. Il set di dati serve come unica fonte di verità per l'organizzazione e viene chiamato master data. Contiene informazioni sulle entità principali di un'azienda, come clienti, prodotti, servizi, ubicazione e prezzi. Per l'MDM è necessario un solido modello di integrazione. Questo perché i dati provenienti da fonti interne ed esterne devono essere riconciliati, arricchiti e de-duplicati prima di essere inseriti nel set di dati master.
3. Integrazione delle applicazioni aziendali (EAI)
Come suggerisce il nome, l'EAI si riferisce all'integrazione tra applicazioni e database diversi. È necessario che i dati all'interno del vostro stack tecnologico fluiscano da un'applicazione all'altra, come ad esempio i dati dei clienti che passano da HubSpot a Salesforce o i dati dei dipendenti che passano dal vostro LMS al vostro HRIS. Per ottenere questo risultato, si integrano tra loro le app utilizzando integrazioni integrate, personalizzate o di terze parti. Tutte queste integrazioni rientrano nella categoria EAI. L'EAI è fondamentale perché aiuta a creare esperienze omnichannel per i clienti.
4. Aggregazione dei dati
L'aggregazione dei dati è il processo di raccolta e compilazione dei dati da archiviare in forma grezza o da preparare per l'analisi. Pensate a una campagna di marketing che utilizza e-mail, social media e pubblicità pay-per-click per promuovere un evento online. I dati relativi a ciascun canale di marketing vivono originariamente in strumenti separati, quindi dovranno essere aggregati in un unico report o dashboard prima di poter analizzare le prestazioni complessive della campagna.
5. Federazione dei dati
La federazione dei dati è il processo di creazione di un database virtuale che mostra una visione integrata dei dati. Il database virtuale non memorizza i dati, ma solo le informazioni sulla loro posizione.
6. Lago dati
Un data lake memorizza enormi quantità di dati grezzi a cui non è stato dato uno scopo o che non sono stati preparati per l'uso. È il risultato dell'integrazione tra più fonti di dati esterne e interne. Questi dati possono essere utilizzati o meno, ma vengono archiviati e conservati per il loro valore potenziale. È un archivio di dati strutturati e non strutturati.
7. Magazzino dati
I magazzini di dati memorizzano dati strutturati provenienti da più fonti. Questi dati passano prima attraverso il processo ETL. Vengono poi caricati nel data warehouse, dove vengono utilizzati per la reportistica, l'analisi, la business intelligence e la virtualizzazione dei dati. Esempi di data warehouse popolari sono AWS Redshift, Microsoft Azure SQL Data Warehouse, Snowflake e SAP Data Warehouse Cloud.
Quali sono i diversi metodi di integrazione dei dati?
Come si integrano i dati? Esistono diversi approcci, che vanno dall'integrazione manuale alle piattaforme di integrazione dei dati. A volte questi metodi vengono utilizzati in combinazione per costruire architetture di integrazione personalizzate.
Integrazione manuale
L'integrazione manuale può essere ottenuta utilizzando l'integrazione point-to-point. In questo modello, gli sviluppatori integrano diverse applicazioni e database utilizzando codice personalizzato e interfacce di programmazione delle applicazioni (API).
Accesso uniforme
Nell'integrazione ad accesso uniforme, gli sviluppatori creano dashboard e report personalizzati che raccolgono i dati da più fonti e li presentano all'analista dei dati in una vista unificata. Ciò può avvenire tramite software personalizzato o soluzioni SaaS. I dati originali rimangono alla fonte e vengono replicati solo al momento dell'analisi.
Questo tipo di integrazione non richiede molto storage ed è altamente scalabile. Tuttavia, con questo tipo di integrazione gli analisti devono effettuare richieste di accesso ai dati, il che mette a dura prova i server.
Deposito comune
L'integrazione dei dati di storage comune utilizza gli stessi metodi dell'integrazione ad accesso uniforme, con l'aggiunta di un data warehouse. I dati provenienti da più fonti vengono prelevati, trasformati e archiviati in un magazzino. I dati possono poi essere utilizzati per l'analisi.
Non è necessario effettuare più richieste di accesso ai dati con uno storage comune, riducendo il carico sui server. Ma è necessario investire nell'archiviazione dei dati on-premise o basata su cloud.
Integrazione del middleware
Qualsiasi sistema software che funge da ponte per il passaggio dei dati da un'applicazione o da un database all'altro è chiamato middleware. Con il middleware giusto, potete integrare tutte le applicazioni del vostro stack tecnologico.
iPaaS
L'integrazione tramite piattaforma di integrazione come servizio (iPaaS) è un tipo di integrazione middleware. iPaaS è dotato di funzionalità avanzate per fungere da hub di integrazione per tutti i dati dell'organizzazione. Altri tipi di middleware possono servire solo come ponte tra due applicazioni. Le piattaforme di integrazione come SnapLogic aiutano a creare flussi di lavoro, a rispettare gli standard di qualità dei dati e ad avere il controllo completo dell'architettura di integrazione.
Cosa cercare in una soluzione di integrazione dei dati?
Lo strumento di integrazione dei dati deve rendere il processo più veloce, più accurato e più semplice, utilizzando l'intelligenza artificiale e il ML per preparare ed elaborare i dati.
Al di là di questo requisito di alto livello, ecco alcune domande da porsi quando si esaminano le piattaforme di integrazione dei dati:
- È scalabile? Potrebbe essere necessario aumentare o diminuire la scala in base alla crescita dei dati o all'introduzione di applicazioni e database di terze parti.
- È in grado di gestire ambienti da pubblici a privati e on-premise? È possibile che dobbiate integrare set di dati provenienti da qualsiasi combinazione di questi tre ambiti.
- Offre clic, non codice, per un'integrazione più semplice? Le soluzioni no-code consentono al vostro team di creare e modificare facilmente flussi di lavoro e integrazioni.
- È abbastanza robusta per gli sviluppatori ma abbastanza facile da usare per i team aziendali? Per gestire l'architettura di integrazione sono necessarie persone sia tecniche che non tecniche.
Rafforzare e semplificare le integrazioni di dati con SnapLogic
La piattaforma di integrazione SnapLogic è qui per rendere il vostro processo di integrazione dei dati più efficiente e più semplice come soluzione no-code. Offre centinaia di integrazioni preconfigurate ed è possibile utilizzare le opzioni drag-and-drop per crearne altre. La nostra Iris AI, un assistente di integrazione dotato di intelligenza artificiale, fornisce inoltre raccomandazioni e indicazioni comprovate per un'integrazione più intelligente.
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