2000-talet kallas ofta informationsåldern, där data är allestädes närvarande och har blivit den vägledande kraften bakom affärsbeslut och mål. Som sådan har efterfrågan på dataintegration aldrig varit högre. Nya dataintegrationsstrategier utvecklas dagligen, och de samexisterar alla. Den här bloggen kommer att ta itu med två framstående dataintegrationslösningar, ETL (Extract, Transform and Load) verktyg och iPaaS (integrationsplattform som en tjänst). Även om de båda är favoriter bland användare, det är viktigt att förstå hur de skiljer sig från varandra och vilket syfte de tjänar. Låt oss dyka in i nitty-gritty!
Vad är en iPaaS?
En iPaaS är en molnbaserad integrationsplattform som gör det möjligt för företag att ansluta två eller flera system, SaaS-lösningar, molnapplikationer eller datakällor från ett centralt nav. Som sådan tillhandahåller den en rad verktyg och tjänster för att ansluta, kartlägga och omvandla data mellan olika applikationer och system. Det möjliggör datasynkronisering och arbetsflödesautomatisering. De bästa iPaas-plattformarna kan ansluta det bästa av två världar - lokala appar/äldre system och molnappar inom ett enda företag eller mellan olika företag.
Vill du veta mer om hur Alumio iPaaS fungerar? Klick här för att få en heltäckande översikt över vår lösning!
Vad är ETL?
ETL står för Extract, Transform, Load och är en process som ofta används i dataintegrations- och datahanteringsuppgifter. Det hänvisar till processen att extrahera data från olika källor, omvandla den till ett önskat format och ladda den till en måldestination som en databas eller datalager.
Hur fungerar ETL?
Här är en uppdelning av varje steg:
- Extrahera: Data extraheras från flera källor, som kan inkludera databaser, kalkylblad, API: er, loggfiler eller andra strukturerade eller ostrukturerade datakällor.
- Transformera: När data har extraherats genomgår den omvandlingsoperationer som rengöring och filtrering av data, borttagning av dubbletter, aggregering eller delning av data och tillämpning av nödvändig datamanipulation eller beräkningar. De transformerade data är förberedda för att uppfylla kraven för måldestinationen.
- Belastning: När data har omvandlats laddas de till måldestinationen, till exempel en databas eller ett datalager. Uppgifterna organiseras och lagras på ett strukturerat sätt, redo för analys eller vidare bearbetning.
Vad är syftet med ETL?
ETL spelar en avgörande roll för att integrera data från olika källor, harmonisera den och göra den lättillgänglig för analys, rapportering och beslutsfattande ändamål.
Förr i tiden byggdes traditionella affärsförfaranden på begreppet oberoende dataprocesser som liknade statiska stationer på en monteringslinje. Data som genereras på ett ställe skulle gradvis strömma till nästa station längs linjen. Ursprungligen utformades IT-system för att efterlikna denna värdekedjeprocess. Men införandet av ETL revolutionerade detta scenario. ETL möjliggjorde dataintegration över olika system genom att replikera operativa data till datalager för arkivering och analys. Detta genombrott underlättade sömlöst dataflöde och förbättrade integrationen mellan system.
Vilka är utmaningarna med ETL?
Med snabba tekniska framsteg stod ETL-bearbetning och företag/organisationer inför två betydande utmaningar som inte längre kunde ignoreras.
Den första utmaningen var den exponentiella tillväxten av data och de tillhörande kostnaderna för att lagra den. Om du till exempel har 10 dataposter i källsystemet och använder ETL-processer för att replikera och distribuera det till tio nedströmssystem, hamnar du med 10 gånger datavolymen för lagring och underhåll. Detta dubbelarbete skulle kunna undvikas om systemen i senare led kunde få direkt tillgång till uppgifterna från källan.
Det andra problemet som uppstod var svårigheten att hålla dessa replikerade data uppdaterade. Många ETL-operationer förlitar sig på batchbehandling, där ett parti transaktioner ackumuleras och periodiskt skjuts nedströms. I enklare termer är det som en bunt brev i en utkorg som hämtas och distribueras av posttjänsten en gång om dagen eller veckan. Medan batchbearbetning fungerade bra för manuella affärsprocesser, blev den föråldrad med realtidskraven från modern affärsverksamhet.
Vilka är skillnaderna mellan iPaaS och ETL?
Den första anmärkningsvärda skillnaden mellan de två är deras omfattning och funktionalitet. Till att börja med är en iPaaS en omfattande integrationsplattform som går utöver den traditionella ETL-processen eftersom den erbjuder ett bredare utbud av integrationsfunktioner, inklusive realtidsdataintegration, applikationsintegration, API-hantering, arbetsflödesautomatisering och mer. ETL, å andra sidan, fokuserar specifikt på extraktion, transformation och laddning av data från källsystem till en måldestination.
Den andra skillnaden är deras distributionsmodell. Medan en iPaaS vanligtvis är molnbaserad och tillhandahåller en plattform som hostas och hanteras av en tjänsteleverantör, kan ETL-verktyg distribueras på olika sätt, inklusive lokalt eller i molnet, och kan erbjuda både fristående lösningar eller vara en del av en större dataintegrationssvit.
En annan viktig skillnad är deras flexibilitet och skalbarhet. iPaaS-plattformar är utformade för att vara mycket flexibla och skalbara, vilket gör det möjligt för organisationer att anpassa och integrera med olika system och applikationer, både inom sin organisation och med externa partners. ETL-verktyg, å andra sidan, har ofta ett smalare fokus på specifika dataintegrationsuppgifter och kan kräva ytterligare anpassning eller utveckling för att hantera komplexa integrationsscenarier.
En fjärde skillnad är användarvänlighet. Medan en iPaaS tillhandahåller användarvänliga gränssnitt, förbyggda kontakter och visuella verktyg för enkel integration som är tillgängliga för icke-tekniska användare, kan ETL-verktyg ha en brantare inlärningskurva och kräva mer teknisk expertis.
En annan skillnad som är värd att nämna är skillnaden i integrationstider. Medan iPaaS utmärker sig i realtidsintegration och möjliggör datautbyte mellan system och applikationer direkt, fokuserar ETL främst på batchbehandling, med schemalagda intervall för datautvinning, omvandling och laddning.
Slutligen, de utvidgbarhet av deras ekosystem är anmärkningsvärt. En iPaaS erbjuder traditionellt marknadsplatser eller ekosystem med ett brett utbud av kopplingar, API:er och integrationsverktyg för att utöka funktionaliteten. Å andra sidan kan ETL ha ett mer begränsat ekosystem och förlitar sig på anpassad utveckling för att utöka integrationsfunktionerna.
Varför väljer företag ofta en iPaaS framför ETL?
Enkelt uttryckt kan en iPaaS göra allt som ett ETL-verktyg kan, och mycket mer.
En iPaaS tillhandahåller en omfattande integrationsplattform med bredare möjligheter för att integrera olika system och datakällor, inklusive realtidsintegration som säkerställer uppdaterade och synkroniserade data. Dessutom förenklar en iPaaS integrationsuppgifter med användarvänliga gränssnitt, förbyggda anslutningar och API:er för utökad funktionalitet samt större marknadsplatser och ekosystem. ETL, å andra sidan, koncentrerar sig specifikt på datautvinning, transformation och laddning, vilket ofta kräver anpassning för komplexa integrationsbehov.
Med tanke på detta är det inte konstigt att företag migrerar från ETL-verktyg till en iPaaS. Var inte den sista att hoppa på vagnen! Kontakta någon av våra specialister idag och planera din integrationsstrategi för morgondagen!
Andra bloggar du kanske är intresserad av!
