Uitdagingen op het gebied van data-integratie

Hoewel de voordelen en het belang van data-integratie onmiskenbaar zijn, is het essentieel om de uitdagingen te erkennen waarmee organisaties te maken kunnen krijgen:

‍

‍

‍Datasilo's

‍Dit zijn geïsoleerde gegevensopslagplaatsen die niet verbonden zijn met andere gegevensbronnen. Om ze te overwinnen zijn samenwerking en de juiste integratietechnologieën nodig.

‍

Uitdaging: Datasilo's ontstaan wanneer informatie wordt bewaard, beheerd en geopend door een enkele afdeling of eenheid binnen een organisatie, waardoor deze ontoegankelijk wordt voor anderen. Deze silo's belemmeren de informatiestroom, waardoor gegevensintegratie in de hele onderneming een hele klus wordt.

‍

Voorbeeld: Een multinational heeft aparte afdelingen voor verkoop, marketing en klantenservice. Elke afdeling gebruikt zijn systeem om gegevens op te slaan zonder enige onderlinge verbondenheid. Wanneer het bedrijf de volledige klantreis wil analyseren, maken de geïsoleerde gegevens in deze silo's de taak omslachtig.

‍

‍

Gegevensbeveiliging en naleving van de regelgeving

‍Aangezien gegevens uit verschillende bronnen worden gecombineerd, wordt het waarborgen van de beveiliging van het grootste belang. Integratieoplossingen moeten robuuste beveiligingsfuncties bieden om gevoelige informatie te beschermen.

‍

Uitdaging: Naarmate integraties steeds gebruikelijker worden, doen datatakken dat ook. Daarom is het waarborgen van de beveiliging van geïntegreerde gegevens van het grootste belang. Bovendien zorgt het naleven van gegevensbeschermingsvoorschriften (zoals de GDPR) voor nog een extra laag complexiteit.

‍

Voorbeeld: Een fintech-bedrijf integreert financiële gegevens van klanten uit verschillende bronnen. Als deze gegevens, waaronder gevoelige informatie zoals rekeningnummers, niet voldoende worden versleuteld en beveiligd, riskeren ze zware wettelijke boetes en verlies van vertrouwen van klanten.

‍

‍

Kwaliteit van de gegevens

‍Een slechte datakwaliteit van één bron kan de integriteit van de volledige geïntegreerde dataset in gevaar brengen. Normalisatie en validatie van gegevens zijn dus essentieel tijdens de integratie.

‍

Uitdaging: Inconsistente gegevens van slechte kwaliteit kunnen integratie-inspanningen zinloos maken. Problemen zoals ontbrekende waarden, duplicaten of foutieve invoer kunnen de betrouwbaarheid van de geïntegreerde dataset in gevaar brengen.

‍

Voorbeeld: Een gezondheidszorgsysteem heeft tot doel patiëntendossiers van verschillende klinieken te integreren. Als de ene kliniek het gewicht van de patiënt registreert in kilogram en een andere in ponden zonder duidelijke differentiatie, wordt de resulterende dataset inconsistent en mogelijk misleidend.

‍

‍

Complexiteit

‍De enorme hoeveelheid gegevens en de verscheidenheid aan bronnen kunnen integratie tot een complexe taak maken, waardoor er gespecialiseerde tools en expertise nodig zijn.

‍

Uitdaging: De enorme hoeveelheid data die vandaag wordt gegenereerd, in combinatie met de snelheid waarmee ze worden aangemaakt en verzameld, vormt een uitdaging voor tijdige en efficiënte integratie.

‍

Voorbeeld: Een populaire online streamingdienst wil het gedrag van gebruikers analyseren. Gezien de miljoenen gebruikers en de continue gegevens over hun kijkgedrag, voorkeuren, pauzes en meer, wordt het integreren van deze gegevens in realtime een enorme taak.

‍

‍

Dataformaten

‍De verscheidenheid aan gegevensformaten kan een uitdaging vormen tijdens de integratie. Of het nu gaat om gestructureerde gegevens uit relationele databases of ongestructureerde gegevens van sociale media, ze hebben allemaal een unieke behandeling nodig.

‍

Uitdaging: Gegevens zijn er in een overvloed aan formaten - van gestructureerde datasets in SQL-databases tot ongestructureerde gegevens in e-mails of sociale media. De integratie van deze verschillende gegevenstypen vergt aanzienlijke inspanningen.

‍

Voorbeeld: Een e-commerceplatform wil zijn klantgegevens (opgeslagen in een relationele database) samenvoegen met sentimentanalyses uit klantrecensies (als ongestructureerde tekst uit sociale media gehaald). Deze samensmelting brengt uitdagingen met zich mee vanwege de grote verschillen in datastructuren.

‍

‍

Real-time integratiebehoeften

‍In sommige scenario's hebben bedrijven realtime gegevensintegratie nodig, wat technisch uitdagend en arbeidsintensief kan zijn.

‍

Uitdaging: Hoewel batchverwerking nog steeds gebruikelijk is, vereisen veel scenario's nu realtime gegevensintegratie. Het is een uitdaging om dit te bereiken zonder systeemvertragingen of downtime te veroorzaken.

‍

Voorbeeld: Een voorraadbeheersysteem voor een grote detailhandelaar moet verkoopgegevens in realtime integreren om ervoor te zorgen dat de voorraadniveaus onmiddellijk worden bijgewerkt. Elke vertraging kan leiden tot overbevoorrading of voorraadtekorten.