Платформы интеграции данных (DI)

Платформы интеграции данных (ПИД, англ. Data Integration, DI) позволяют предприятиям собирать данные из нескольких источников и форматов, размещая их в единой структурированной системе хранения данных

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.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Визуализация данных

Функции Визуализации данных позволяют создавать визуальные представления на основе извлечённых данных.

Загрузка данных

Функции Загрузки данных позволяют загружать (экспортировать) переформатированные данные в целевую базу данных, хранилище данных или другое место хранения.

Извлечение данных

Функции Извлечения данных позволяют извлекать данные из выбранных источников, таких как реляционные базы данных, файлы JSON и XML-файлы.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Конструктор API

Функции Конструктора API позволяют предоставляет веб-интерфейс для разработки, документирования и тестирования программных интерфейсов приложений (API).

Конструктор потоков данных

Функции Конструктора потоков данных позволяют позволяют разрабатывать интеграцию посредством визуальной разработки логических потоков интеграции с помощью пользовательского интерфейса перетаскивания (Drag and Drop).

Маршрутизация и Оркестровка

Функции Маршрутизации и Оркестровки позволяют выполнять маршрутизацию данных на основе конфигурации и управление сложными рабочими процессами с помощью механизма координации приложений.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Обработка данных по расписанию

Функции Обработки данных по расписанию позволяют организовать процессы обработки данных так, чтобы они выполнялись автоматически по необходимому графику (например, ежедневно, еженедельно, ежемесячно) или при исполнении заданных условий.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

Очистка данных

Функции Очистки данных позволяют очисщать извлечённые данные, удаляя дубликаты, очищая лишние символы, группируя по характеристикам и выполняя иные операции приведения данных к целевой форме содержимого.

Парсинг веб-сайтов

Функции Парсинга веб-сайтов позволяют систематически анализировать программный код и содержимое веб-сайтов с целью извлечения и обработки полезных данных, например, цен, текстовых описаний и изображений.

Структурирование данных

Функции Структурирования данных позволяют структурировать (консолидировать) и накапливать (аккумулировать) ранее извлечённые данные в более легкоусвояемую структуру.

Трансформация данных

Функции Трансформации данных позволяют переформатировать извлеченные данные в необходимый целевой формат.

Интеграция РВ

Интеграция РВ позволяет реализовывать интеграцию данных приложений на основе событий или транзакций, которые реагируют на изменения в режиме реального времени.

Масштабируемость

Масштабируемость позволяет линейно увеличивать или уменьшать объёмы производимых операций путём расширения вычислительной мощности вверх или вниз.

Подключение к Нереляционным СУБД

Подключение к Нереляционным СУБД позволяет создавать подключения к классическим нереляционным (NoSQL) системам управления базами данных для загрузки и выгрузки данных: Apache Ignite, Cassandra, Couchbase, Redis и прочим.

Подключение к Реляционным СУБД

Подключение к Реляционным СУБД позволяет создавать подключения к классическим реляционным системам управления базами данных для загрузки и выгрузки данных: PostgreSQL, Oracle Database, MS SQL Server, MySQL, Red Data, Firebird и прочим.

Подключение к Электронной почте

Подключение к Электронной почте позволяет извлекать данные из писем в почтовых ящиках.

Работа по Протоколам структурированного обмена

Работа по Протоколам структурированного обмена позволяет производить обмен данными на основе соответствующих протоколов: SOAP, REST API и аналогичных.

Работа со Структурированными файлами

Работа со Структурированными файлами обеспечивает импорт и экспорт данных в виде файлов основных форматов передачи данных: XLSX, CSV, XML, PDF, DOC и прочих.

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.

Корпоративные сервисные шины данных

Программные системы класса Корпоративных сервисных шин данных (КСШ; англ. Enterprise Service Buses, ESB) обеспечивают единую среду для стандартизированного эффективного и надёжного информационного обмена различных прикладных приложений предприятия.

Платформы извлечения, преобразования, загрузки данных

Платформы извлечения, преобразования, загрузки данных (ИПЗ, англ. Extract, Transform, Load, ETL) предоставляют функциональные возможности для облегчения процесса автоматизированного эффективного извлечения, преобразования, загрузки данных, и преодоления смежных проблем управления данными

Парсеры и семантические анализаторы

Парсеры и семантические анализаторы (ПСА, англ. Parsers and Semantic Analyzers, DEA) – это программные инструменты, предназначенные для анализа и обработки текстовых данных, кода или других форматов информации. Они позволяют извлекать структурированные данные, выявлять смысловые связи между элементами текста, определять синтаксическую и семантическую структуру, что необходимо для дальнейшего использования данных в различных приложениях и системах.

Системы извлечения веб-данных

Системы извлечения веб-данных (СИВД, англ. Data Extraction Systems, WDE) – это программные решения, предназначенные для автоматического сбора и извлечения структурированных данных из веб-ресурсов. Они используют различные методы, такие как парсинг HTML-кода, применение API и другие техники, чтобы извлекать нужную информацию, которая может быть использована для анализа, визуализации или загрузки в базы данных.

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.

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.

Россия

Visary ETL, Дельта BI, Сакура PRO, N3.Аналитика, F5 Platform, Almaz ETL, Планета. Интеграция, Platform V Synapse App Mesh, Nexign Data Integrator, Nexign ReQuest, FastReport.Net, ContentCapture, Юнидата Трансформация Данных, PINKIT, Factor-ESB, RS-DataHouse, 3i Crawler, RT.Streaming, Dataguru, СДИ Базис

США

import.io, Diffbot, Octoparse, Apache NiFi

Канада

ParseHub