Jak zadbać o integrację danych?   

,

Sztuczna inteligencja otwiera przed firmami ogromne możliwości, ale niesie ze sobą również nowe wyzwania. Do prawidłowego funkcjonowania AI potrzebuje dostępu do informacji, które często są niespójne lub pochodzą z różnych źródeł. Dlatego niezbędna może okazać się integracja danych.   


Spis treści   

Pomyśl o danych w Twojej firmie jak o puzzlach. Informacje z każdego działu czy systemu to osobne zestawy elementów. Sztuczna inteligencja potrzebuje ich wszystkich, aby ułożyć pełny obraz. Problem w tym, że puzzle często do siebie nie pasują, są w różnych formatach, a czasem brakuje elementów. Dlatego potrzebny jest proces, który zbierze te rozproszone elementy i sprawi, że będą do siebie pasowały. Ten proces to integracja danych.    


Czym jest integracja danych?  


Integracja danych to proces, który polega na sprowadzeniu ich do jednej domeny i udostępnieniu przez jeden wspólny interfejs. Informacje z różnych źródeł – baz danych, narzędzi analitycznych, systemów CRM, arkuszy kalkulacyjnych – muszą ze sobą „rozmawiać”.    

Dzięki integralności danych AI może analizować informacje, odkrywać zależności i wyciągać wnioski. Bez integracji sztuczna inteligencja widzi tylko fragmenty układanki. Dlatego integracja to fundament pracy z danymi – pozwala AI dostarczać cenne wskazówki i wspierać Cię w podejmowaniu trafnych decyzji w Twojej firmie.  

Zarządzanie danymi odgrywa kluczową rolę w zarządzaniu dostępnością, użytecznością, bezpieczeństwem i zgodnością danych. Integracja danych to nie wszystko. Jak zadbać o kluczowe dane w erze AI przeczytasz w artykule: Jak przygotować dane na erę AI?. 


Jakie są najczęstsze techniki integracji danych?  


Integracja danych to złożony proces, który wymaga zastosowania odpowiednich technik w zależności od specyfiki danych i potrzeb organizacji. Oto najczęściej stosowane metody:  

Integracja oparta na publicznie dostępnych danych  

W sytuacji, gdy dane są publicznie dostępne i nie mamy kontroli nad ich zmianami, integracja polega na ich pobieraniu i przetwarzaniu. W takim przypadku kluczowe jest wdrożenie systemu wczesnego ostrzegania o ewentualnych zmianach, aby uniknąć błędów, zapewnić poprawną analizę danych i ciągłość pracy.  

ETL   

ETL (Extract, Transform, Load) – tradycyjna i szeroko stosowana technika.   

Polega na trzech krokach:   

1) wyodrębnienie danych z różnych źródeł,   

2) transformacja danych do jednolitego formatu,  

3) załadowanie danych do docelowej bazy danych lub hurtowni danych.   

ETL jest szczególnie przydatny przy integracji dużych ilości danych i budowaniu hurtowni danych.  

ETL is particularly useful for integrating large volumes of data and building data warehouses.


ELT  

W bardziej nowoczesnej technice ELT (Extract, Load, Transform) dane są natychmiast ładowane, a następnie przekształcane w systemie docelowym, zazwyczaj w hurtowni danych. Podejście to jest bardziej odpowiednie, gdy zbiory danych są duże i ważna jest terminowość, ponieważ ładowanie jest często szybsze.  
 

API  

API (Application Programming Interface) umożliwiają systemom wzajemną komunikację i wymianę danych w czasie rzeczywistym. Aplikacje dzięki API mogą „rozmawiać” ze sobą i pobierać lub wysyłać dane bez konieczności bezpośredniego dostępu do baz danych. API są szczególnie popularne w integracji aplikacji webowych i mobilnych.  

Wirtualizacja danych  

Technika ta polega na tworzeniu wirtualnej warstwy dostępu do danych, która łączy różne źródła danych w jeden logiczny widok. Dane pozostają w swoich oryginalnych lokalizacjach, a użytkownicy mogą uzyskiwać do nich dostęp za pośrednictwem wirtualnej warstwy. Wirtualizacja danych jest przydatna, gdy nie chcemy fizycznie przenosić danych, ale potrzebujemy ujednoliconego dostępu do nich.  

Czym jest integracja systemów?   


Czym innym jest integracja danych, a czym innym integracja systemów. Dane integruje się, aby kilka źródeł danych wykorzystać do stworzenia komplementarnego zestawu danych, który opisuje jakąś dziedzinę. Systemy – aby zautomatyzować procesy, często rozproszone pomiędzy kilka różnych systemów. Jeśli w procesie część zadań wykonana jest w jednym systemie, a inna w innym i chcielibyśmy, żeby akcja w jednym automatycznie uruchamiała kontynuację w drugim, to systemy muszą się umieć komunikować. Ta zdolność komunikacji pomiędzy dwoma systemami to właśnie integracja systemów.  

Jedną z prostszych metod integracji systemów jest integracja poprzez pliki. Polega ona na gromadzeniu danych, eksportowaniu ich z jednego systemu do pliku (np. CSV, XML) i importowaniu tego pliku do innego systemu. Ta technika jest często stosowana w przypadku mniejszych firm lub gdy integracja w czasie rzeczywistym nie jest wymagana.  

Przykłady integracji

Posiadanie jednej, spójnej wersji danych, dostępnej dla całej organizacji, jest niezbędne, by poprawnie z nich korzystać i efektywnie zarządzać. Jak to wygląda w naszej praktyce?  

Integracja danych

Repozytorium ogłoszeń o pracę  

Projektujemy właśnie rozwiązanie dla portalu z ogłoszeniami o pracę. Nie trzeba ręcznie przeglądać setek stron internetowych, nasz system przeszukuje sieć i zbiera ogłoszenia do centralnego repozytorium. Następnie udostępniamy API (interfejs programistyczny), dzięki któremu nasi klienci mogą pobierać wybrane ogłoszenia w ujednoliconym formacie. To przykład automatycznej integracji, gdzie systemy „rozmawiają” ze sobą bez udziału człowieka i wymieniają dane w czasie rzeczywistym.  

Integracja systemów  

Płatności w klubie sportowym  

Efektywne zarządzanie płatnościami członków jest kluczowe w klubach sportowych. Z systemu bankowości elektronicznej generujemy plik zawierający informacje o wpłatach członków. Ten plik jest następnie importowany do systemu zarządzania płatnościami. Dzięki temu administracja klubu ma ciągły wgląd w to, kto dokonał opłaty, a kto jeszcze nie. To klasyczny przykład integracji danych za pomocą wymiany plików, który umożliwia systemom wzajemną komunikację.  

Wymiana danych między zespołami   

W jednym z naszych projektów napotkaliśmy na wyzwanie związane ze współpracą dwóch zespołów: planowania budżetowo-kosztowego i konstrukcyjnego. Te dwa zespoły pracowały w różnych systemach, co utrudniało przepływ danych i koordynację działań. Aby usprawnić ich współpracę, zdecydowaliśmy się na zaawansowaną integrację danych. Integracja rozproszonych systemów zawsze wiąże się z większymi wymaganiami. Ustalenie wspólnego „języka”, czyli kontraktu na wymianę danych, jest trudniejsze.  


Wyzwania w integracji danych  

Integracja danych to nie zawsze prosta droga. Firmy często zmagają się z wieloma wyzwaniami, które utrudniają ten proces.   

Jednym z głównych problemów jest różnorodność systemów i oprogramowania używanych w organizacji. Często systemy te są niekompatybilne lub mają niekompletne interfejsy, co uniemożliwia sprawną wymianę danych. W rezultacie dane są przetwarzane w etapach pośrednich, często ręcznie, na przykład w arkuszach Excela. Takie działania są czasochłonne i podatne na błędy.  

Kolejnym wyzwaniem jest stworzenie scentralizowanego rozwiązania, które ograniczy ręczną pracę związaną z zarządzaniem, wizualizacją danych i raportowaniem, a jednocześnie będzie elastyczne i dostosuje się do zmieniających się potrzeb biznesowych. Jak to osiągnąć?  

  • Po pierwsze: Zaprojektowanie i wdrożenie wysokiej jakości rozwiązania do zarządzania danymi wymaga wizji, doświadczenia i specjalistycznej wiedzy. Integracja danych to nie tylko kwestia techniczna, ale także strategiczna, która wymaga zrozumienia potrzeb biznesowych.  
  • Po drugie: Technologia musi być wystarczająco elastyczna, aby dostosować się do procesów firmy, nie powodując nadmiernego obciążenia. Należy unikać rozwiązań, które są zbyt skomplikowane lub wymagają drastycznych zmian w istniejących systemach.  
  • Po trzecie: Rozwiązanie powinno być łatwe w użyciu dla użytkowników końcowych. Intuicyjny interfejs i proste procesy integracji danych minimalizują niepotrzebną aktywność użytkownika, zwiększają efektywność pracy i zmniejszają ryzyko błędów.  


Podsumowanie  


Integracja danych jest niezbędna dla efektywnego działania sztucznej inteligencji w firmie. Eliminuje silosy danych i łączy rozproszone informacje w spójną całość. To połączenie umożliwiają różne techniki, od wymiany plików po API – a wybór odpowiedniej metody zależy od specyfiki danych, procesów biznesowych i potrzeb organizacji. Firmy muszą jednak mierzyć się z wyzwaniami, takimi jak niekompatybilność systemów. Warto pamiętać, że integracja danych to proces – wymaga starannego zaplanowania, wyboru odpowiednich technologii i uwzględnienia specyfiki organizacji.  


Chcesz zadbać o integrację, jakość lub bezpieczeństwo danych w swojej organizacji? Umów spotkanie z Jackiem! 




/Autor