Платформы интеграции данных (ПИД) с функцией Очистка данных

Платформы интеграции данных (ПИД, англ. Data Integration, DI) — это программные решения для объединения информации из разнородных источников в единую структурированную систему. Они обеспечивают извлечение, преобразование и загрузку данных, а также их синхронизацию и контроль качества для последующего анализа и принятия бизнес‑решений.

Процесс интеграции данных - это объединение данных из разных источников в одну централизованную систему для их анализа и управления. Главной целью этого процесса является создание единой точки доступа ко всем данным, используемым в организации, и обеспечение их качества и актуальности.

Процесс интеграции данных включает в себя несколько шагов, таких как:

• Выбор источников данных - определение всех источников, которые необходимо интегрировать.
• Извлечение данных - сбор данных из источников и их перенос в централизованную систему.
• Очистка и преобразование данных - подготовка данных к использованию в централизованной системе, как правило, путем удаления дубликатов, исправления ошибок, преобразования форматов и т.д.
• Интеграция данных - соединение данных из разных источников в единую систему.
• Проверка правильности данных - убеждение в том, что данные интегрированы правильно и соответствуют требованиям.
• Обновление и синхронизация данных - поддержание актуальности данных в интегрированной системе.

Процесс интеграции данных необходим для управления большим объёмом данных в реальном времени и помогает организациям повышать качество данных, повышать эффективность управления и принимать лучшие решения на основе объективной информации.

Платформы интеграции данных предназначены для объединения данных из разных источников в единый набор данных, который может быть использован для анализа и принятия решений. Платформы автоматизируют процесс извлечения данных из разных источников, их преобразование и загрузку в целевую систему хранения данных. DI-платформы облегчают автоматизацию процесса интеграции данных, ускоряют время настройки приложений и повышают точность данных. Они также предоставляют средства мониторинга и контроля качества данных для обеспечения надежности и целостности данных.

Платформы интеграции данных в основном используют следующие группы пользователей:

• крупные и средние предприятия с разветвлённой структурой и множеством внутренних информационных систем, которым необходимо обеспечить единый доступ к данным;
• компании, работающие с данными из различных внешних источников (например, партнёры, поставщики, клиенты), требующие консолидации информации для анализа и принятия решений;
• организации, реализующие проекты по цифровизации бизнес-процессов и созданию единого информационного пространства;
• предприятия, которым необходимо интегрировать данные для построения аналитических систем и систем бизнес-интеллекта;
• компании, занимающиеся разработкой и внедрением корпоративных информационных систем и нуждающиеся в инструментах для объединения разнородных данных.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе платформы интеграции данных (ПИД) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность продукта для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для малого и среднего бизнеса могут подойти более простые и гибкие решения с ограниченным набором функций, в то время как крупным корпорациям потребуются масштабируемые и высокопроизводительные системы с расширенными возможностями интеграции и управления большими объёмами данных. Также важно учитывать отраслевые требования и стандарты — например, в финансовом секторе или здравоохранении действуют строгие правила обработки и хранения данных, которые должны поддерживаться выбранной ПИД. Не менее значимы технические ограничения, включая существующую ИТ-инфраструктуру, совместимость с используемыми системами и базами данных, а также требования к безопасности и защите данных.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с текущими источниками данных (например, реляционные и нереляционные базы данных, облачные хранилища, ERP- и CRM-системы);
• поддержка необходимых форматов данных (XML, JSON, CSV и др.);
• возможности по трансформации и очистке данных (ETL-процессы);
• наличие механизмов обеспечения целостности и консистентности данных;
• масштабируемость и производительность (возможность обработки растущего объёма данных и увеличения нагрузки);
• уровень защиты данных и соответствие требованиям информационной безопасности (шифрование, аутентификация, аудит доступа);
• наличие инструментов для мониторинга и управления системой;
• поддержка отраслевых стандартов и нормативов (например, GDPR в сфере защиты персональных данных, стандарты ISO и другие);
• простота интеграции с существующими бизнес-процессами и системами;
• наличие документации, обучающих материалов и поддержки со стороны разработчика.

Кроме того, стоит обратить внимание на гибкость настройки и кастомизации платформы, поскольку требования к обработке и интеграции данных могут меняться по мере развития бизнеса. Также важно оценить уровень технической поддержки и обновлений, которые предоставляет разработчик, — это обеспечит долгосрочную работоспособность и актуальность системы. Не менее значим и фактор стоимости владения, который включает не только цену лицензии, но и затраты на внедрение, обучение персонала, техническую поддержку и возможные доработки.

Применение Платформ интеграции данных может привести к ряду полезных эффектов, включая:

• Увеличение эффективности и производительности бизнес-процессов за счет автоматизации выполнения задач и ускорения передачи данных.
• Снижение затрат на интеграцию систем и приложений благодаря использованию единого решения для объединения данных из различных источников.
• Улучшение качества данных за счет автоматической проверки и очистки информации, что может привести к улучшению точности аналитики и принятия решений.
• Увеличение гибкости и адаптивности систем за счет возможности быстрой интеграции и изменения данных в режиме реального времени.
• Снижение рисков и повышение безопасности за счет улучшения контроля над доступом к данным и автоматической защиты информации от несанкционированного доступа и взлома.

В целом, применение Платформ интеграции данных может значительно улучшить эффективность и производительность бизнес-процессов, повысить качество данных и улучшить управление и безопасность информации, что может оказаться важным для успеха любого бизнеса.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для включения в категорию Платформ интеграции данных, программный продукт должен обладать следующими функциональными возможностями:

• Сбор и хранение данных из различных источников: Платформа должна позволять собирать и хранить данные из различных источников, включая базы данных, файловые системы, сетевые и веб-сервисы, приложения и т.д.
• Преобразование данных: Платформа должна обладать возможностью преобразовывать данные из источников в различные форматы данных, включая структурированные и неструктурированные данные.
• Интеграция данных: Платформа должна обеспечивать интеграцию данных из различных источников в единую базу данных.
• Обработка данных: Платформа должна обеспечивать возможность обработки данных перед интеграцией, включая фильтрацию, преобразование, агрегацию и т.д.
• Мониторинг и управление данными: Платформа должна обеспечивать мониторинг и управление данными, включая мониторинг ошибок и оповещения, автоматическое восстановление после сбоев, контроль доступа и т.д.
• Программный интерфейс (API): Платформа должна предоставлять API для программистов и разработчиков, чтобы они могли интегрировать данные в свои приложения и системы.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году платформы интеграции данных продолжат активно развиваться, внедряя инновационные технологии для улучшения процессов сбора, обработки и анализа данных из различных источников. Это позволит организациям эффективнее использовать данные для принятия стратегических решений и оптимизации бизнес-процессов.

• Искусственный интеллект и машинное обучение. Применение алгоритмов для автоматизации процессов интеграции данных, выявления закономерностей и прогнозирования тенденций, что повысит точность и скорость обработки информации.
• Интеграция с большими данными (Big Data). Углубление взаимодействия с платформами для работы с большими объёмами данных, что позволит анализировать более широкий спектр информации и получать более точные инсайты.
• API и микросервисная архитектура. Развитие API и микросервисной архитектуры для обеспечения гибкого и масштабируемого обмена данными между различными системами и приложениями.
• Облачные решения. Переход на облачные платформы для обеспечения гибкого доступа к данным, снижения затрат на инфраструктуру и повышения масштабируемости решений.
• Визуализация данных. Развитие инструментов для визуализации интегрированных данных, что упростит интерпретацию результатов анализа и сделает их более доступными для широкого круга пользователей.
• Безопасность и конфиденциальность данных. Усиление мер по защите данных, включая шифрование, аутентификацию и контроль доступа, для обеспечения соответствия нормативным требованиям и защиты конфиденциальной информации.