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Advanced Analytics

La Data Integration: definizione e benefici

26 Maggio 2021

Dati e analisi sono ormai riconosciuti come essenziali nel governo di un’impresa, ma in assenza di strategie di Data Management riuscire ad estrarre e concretizzare il valore di tale patrimonio è decisamente complesso. È solo guardando ai dati come insieme e non singola fonte che diventa possibile identificare informazioni strategiche e rendere i dati azionabili. Per accompagnare questo cambiamento nell’approccio interpretativo alle analisi, è importante però disporre di strumenti capaci di riunire in un unico ambiente data sources multiple e disomogenee che, ormai con sempre maggior frequenza, modulano le organizzazioni. Ed è in questo frangente che entra in gioco la Data Integration.

Data Integration: definizione e significati

Gartner definisce la Data Integration come “l’insieme di pratiche, tecniche architettoniche e  strumenti che permettono di ottenere l’accesso e la consegna dei dati attraverso lo spettro delle infrastrutture presenti in azienda, con l’obiettivo di soddisfare i requisiti di consumo dei dati di tutte le applicazioni e processi aziendali”.

Il termine Data Integration, dunque, descrive specifiche attività che hanno come finalità quella di unificare dati provenienti da sorgenti diverse, per consentire agli utenti di ottenere una visione unica e completa sugli stessi. Introdurre un sistema efficiente di gestione del dato è oggi sempre più una necessità per le organizzazioni che si trovano ad agire in un contesto iper-competitivo. La Data Integration, in questo senso, rappresenta una soluzione efficiente per consolidare i dati in forme coerenti, fisiche o virtuali, necessarie poi a soddisfare i diversi requisiti di utilizzo che possono manifestarsi in azienda.

I processi di integrazione rendono infatti disponibili per le soluzioni di Business Intelligence set di dati, da cui è possibile derivare informazioni strategiche per il business. A seconda, poi, delle specifiche esigenze di Data Analytics, è necessario identificare le modalità più adatte al singolo contesto.

I benefici della Data Integration per la Business Intelligence

Il crescente numero di applicazioni presenti all’interno delle aziende si accompagna ad un aumento esponenziale dei dati da gestire. Attraverso lo sviluppo di un’efficiente architettura dati è però possibile riuscire a coprire lo spettro di esigenze manifestate dai sistemi informativi: dalla raccolta e preparazione del dato alla Data Quality sino alla distribuzione delle informazioni in azienda.

Una corretta strategia di integrazione dati è, dunque, fondamentale per:

  • Gestire, elaborare, confrontare e mettere in relazione diverse tipologie di dati da cui estrarre informazioni strategiche tramite i processi di analisi.
  • Diminuire i tempi richiesti dall’implementazione di nuove applicazioni sui sistemi informativi già presenti in azienda.
  • Aumentare l’agilità e velocità delle aziende nella definizione delle strategie di Business Management.
  • Migliorare la collaborazione ed unificazione dei sistemi, riducendo la complessità nella gestione delle molteplici soluzioni in uso.
  • Incrementare il livello di qualità dei dati tramite l’implementazione di sistemi di controllo e validazione dei dati che vengono imputati nell’infrastruttura sviluppata.

Integrare dati e avere informazioni disponibili agilmente consente di mettere le aziende a riparo da possibili errori che possono portare a perdite di tempo ed aumento dei costi.

Nell’ambito delle soluzioni di Business Intelligence, poi, simili funzionalità si traducono in una semplificazione dei processi di analisi. Grazie all’unificazione dei dati provenienti da sorgenti disomogenee e multiple, infatti, le organizzazioni possono visualizzare velocemente set di dati disponibili ed estrapolare così informazioni utili al business. Con la Data Integration gli utenti possono gestire volumi massicci di dati senza esserne sopraffatti ma, al contrario, massimizzandone il potenziale attraverso lo sviluppo di cruscotti di analisi e soluzioni per un approccio strategico al dato.

Scegliere Qlik® per costruire la strategia di Data Integration

Negli ultimi anni, l’offerta di Qlik è stata ampliata per includere, oltre al già noto Qlik Sense dedicato all’analisi e visualizzazione dati, anche piattaforme per l’integrazione di data sources e informazioni. QDI (Qlik Data Integration) permette alle aziende di avere pieno governo sulla propria data strategy e agli utenti di accedere ad un’unica piattaforma in cui navigare, modificare ed arricchire, a seconda dei protocolli di Data Governance, i data models che integrano le diverse Data Sources a disposizione delle aziende. Per farlo la piattaforma utilizza specifici approcci e processi tra cui:

  • Change Data Capture Streaming: Qlik permette di acquisire e replicare in tempo reale e senza interruzioni i dati aziendali, quando e dove occorre. Infatti, è possibile spostare in real-time i dati dalla fonte alla destinazione grazie all’uso di un’interfaccia che automatizza la replica end-to-end. In questo modo i dati vengono estesi in flussi che abilitano analytics e microservizi moderni.
  • Data Warehouse Automation: Qlik consente di progettare, creare, distribuire e gestire rapidamente dei Data Warehouse senza necessità di una codifica manuale. Grazie a tale sistema le aziende ottengono risposta alla domanda di dati già pronti per l’Analytics, usufruendo di una Data Ingestion rapida e un aggiornamento continuo dei dati.
  • Data Lake Creation: Qlik standardizza e combina i flussi di modifiche in un unico archivio di dati pronto per la trasformazione nel lake. Crea una struttura flessibile per unificare automaticamente i dati su più tabelle e sorgenti, garantendo agli utenti l’accesso a dati affidabili e coerenti alle proprie esigenze.

Grazie alla piattaforma Qlik per la Data Integration è, quindi, possibile accelerare la scoperta e disponibilità di dati in tempo reale e pronti per l’analytics, attraverso un insieme di processi e strumenti che agevolano l’accesso a fonti ed informazioni.

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