Utmaningar inom dataintegration

Även om fördelarna och vikten av dataintegration är obestridliga, är det viktigt att erkänna de utmaningar som organisationer kan möta:

‍

‍

‍Datasilos

‍Dessa är isolerade datalager som inte är kopplade till andra datakällor. Att övervinna dem kräver samarbete och rätt integrationsteknik.

‍

Utmaning: Datasilos uppstår när information hålls, hanteras och nås av en enda avdelning eller enhet inom en organisation, vilket gör den otillgänglig för andra. Dessa silor hindrar informationsflödet, vilket gör företagsomfattande dataintegration till en skrämmande uppgift.

‍

Exempel: Ett multinationellt företag har separata avdelningar för försäljning, marknadsföring och kundservice. Varje avdelning använder sitt system för att lagra data utan någon sammankoppling. När företaget vill analysera hela kundresan gör de isolerade uppgifterna i dessa silor uppgiften besvärlig.

‍

‍

Datasäkerhet och efterlevnad

‍Eftersom data kombineras från olika källor blir det viktigt att säkerställa dess säkerhet. Integrationslösningar måste tillhandahålla robusta säkerhetsfunktioner för att skydda känslig information.

‍

Utmaning: När integrationer blir vanligare, gör datagränar också. Som sådan är det viktigt att säkerställa säkerheten för integrerade data. Att följa dataskyddsbestämmelser (som GDPR) lägger dessutom till ytterligare ett lager av komplexitet.

‍

Exempel: Ett fintech-företag integrerar kundernas ekonomiska data från olika källor. Om dessa uppgifter, som inkluderar känslig information som kontonummer, inte krypteras och skyddas på ett adekvat sätt riskerar det allvarliga rättsliga påföljder och förlust av kundernas förtroende.

‍

‍

Datakvalitet

‍Dålig datakvalitet från en källa kan äventyra integriteten hos hela den integrerade datamängden. Således är datanormalisering och validering avgörande under integrationen.

‍

Utmaning: Inkonsekventa data av dålig kvalitet kan göra alla integrationsinsatser meningslösa. Problem som saknade värden, dubbletter eller felaktiga poster kan äventyra tillförlitligheten hos den integrerade datamängden.

‍

Exempel: Ett hälso- och sjukvårdssystem syftar till att integrera patientjournaler från olika kliniker. Om en klinik registrerar patientvikt i kilogram och en annan i pund utan tydlig differentiering blir den resulterande datamängden inkonsekvent och potentiellt vilseledande.

‍

‍

Komplexitet

‍Den stora datamängden och mångfalden av källor kan göra integration till en komplex uppgift, vilket kräver behov av specialiserade verktyg och expertis.

‍

Utmaning: Den stora mängden data som genereras idag, i kombination med den hastighet med vilken den skapas och samlas in, utgör en utmaning för snabb och effektiv integration.

‍

Exempel: En populär online-streamingtjänst vill analysera användarbeteende. Med tanke på miljontals användare och den kontinuerliga informationen om deras visningsvanor, preferenser, pauser och mer, blir integrering av dessa data i realtid en enorm uppgift.

‍

‍

Dataformat

‍Mångfalden av dataformat kan utgöra en utmaning under integrationen. Oavsett om det är strukturerad data från relationsdatabaser eller ostrukturerad data från sociala medier, behöver var och en unik hantering.

‍

Utmaning: Data finns i en uppsjö av format - från strukturerade datamängder i SQL-databaser till ostrukturerad data i e-post eller sociala medier. Att integrera dessa olika datatyper kräver betydande ansträngningar.

‍

Exempel: En e-handelsplattform vill slå samman sina kunddata (lagrade i en relationsdatabas) med sentimentanalys från kundrecensioner (extraherade från sociala medier som ostrukturerad text). Denna sammanslagning innebär utmaningar på grund av de stora skillnaderna i datastrukturer.

‍

‍

Integrationsbehov i realtid

‍I vissa scenarier behöver företag dataintegration i realtid, vilket kan vara tekniskt utmanande och resurskrävande.

‍

Utmaning: Medan batchbearbetning fortfarande är vanligt, kräver många scenarier nu dataintegration i realtid. Att uppnå detta utan att orsaka systemfördröjningar eller driftstopp är utmanande.

‍

Exempel: Ett lagerhanteringssystem för en stor återförsäljare måste integrera försäljningsdata i realtid för att säkerställa att lagernivåerna uppdateras direkt. Eventuella förseningar kan leda till överlager eller slut på lager.