Data integration là gì? Khám phá các công cụ và kỹ thuật tích hợp dữ liệu hiệu quả nhất

Để đảm bảo việc trao đổi thông tin dữ liệu trong hệ thống được dễ dàng, nhanh chóng và hiệu quả, các công cụ data integration ra đời. Với sự tiến bộ của khoa học kỹ thuật và số lượng thông tin khổng lồ ở thời điểm hiện tại, khái niệm data integration trở nên phổ biến hơn. Nội dung bài viết hôm nay sẽ bao gồm khái niệm data integration, các công cụ và kỹ thuật tích hợp dữ liệu,... Cùng theo dõi nhé!

Tìm hiểu về data integration 

Khái niệm data integration

Data integration hay còn gọi là quá trình tích hợp dữ liệu. Đây là quá trình bao gồm việc kết hợp những dữ liệu không đồng nhất trong nhiều nguồn khác nhau vào trong cùng một lược đồ duy nhất, cho phép người dùng thực hiện những tác vụ truy vấn, cung cấp cho họ một cái nhìn chi tiết, rõ ràng và thống nhất về chúng.

Quá trình tích hợp dữ liệu là một trong số những thành phần cực kỳ quan trọng trong quy trình quản lý dữ liệu tổng thể, được ứng dùng với tần suất tăng cao hằng ngày khi mà việc tích hợp những dữ liệu lớn và nhu cầu chia sẻ dữ liệu hiện nay cũng có dấu hiện tiếp tục gia tăng.

Các kiến trúc sư tích hợp dữ liệu nghiên cứu, phát triển những chương trình phần mềm tích hợp dữ liệu và những nền tảng có tính năng tích hợp dữ liệu với mục tiêu hỗ trợ hiệu quả hơn cho quá trình tích hợp dữ liệu tự động, từ đó có thể kết nối và định tuyến dữ liệu từ các hệ thống nguồn đến hệ thống đích. Điều này có thể đạt được thông qua những kỹ thuật tích hợp dữ liệu như sau:

• Trích xuất, chuyển đổi và tải: Những bản sao của bộ dữ liệu được lấy từ nhiều nguồn khác nhau sẽ được tập hợp lại cùng nhau, kết nối một cách hài hoà và tải vào trong hệ thống cơ sở dữ liệu hoặc kho dữ liệu.
• Trích xuất, tải và chuyển đổi: Dữ liệu sẽ được tải nguyên trạng vào một hệ thống dữ liệu lớn, sau đó được chuyển đổi để phục vụ cho những mục đích sử dụng, nghiên cứu và phân tích cụ thể.
• Ghi lại các thông tin dữ liệu thay đổi: Xác định chính xác những thay đổi của dữ liệu trong cơ sở dữ liệu theo mốc thời gian thực, sau đó áp dụng chúng cho những kho dữ liệu riêng biệt hoặc những kho lưu trữ thông tin khác.
• Sao chép các thông tin dữ liệu: Dữ liệu trong một cơ sở dữ liệu được sao chép sang các loại cơ sở dữ liệu khác để có thể giữ cho thông tin dữ liệu được đồng bộ hoá, mục đích là để sao lưu và sử dụng trong nhiều hoạt động khác nhau.
• Ảo hoá dữ liệu: Dữ liệu được lấy từ nhiều hệ thống khác nhau hầu như đều được kết hợp chặt chẽ với nhau, từ đó tạo nên một chế độ xem thống nhất thay vì cần phải tải dữ liệu vào trong kho lưu trữ dữ liệu mới.
• Tích hợp dữ liệu trực tuyến: Đây là một phương pháp tích hợp dữ liệu thời gian thực, trong đó các luồng dữ liệu khác nhau sẽ được tích hợp một cách liên tục và được đưa vào trong hệ thống phân tích cũng như các kho lưu trữ dữ liệu.

Các công cụ và kỹ thuật tích hợp dữ liệu

Các kỹ thuật tích hợp dữ liệu hiện nay có sẵn ở nhiều cấp độ tổ chức khác nhau, từ các phương pháp hoàn toàn tự động cho đến các phương pháp thủ công. Các công cụ và kỹ thuật tích hợp thông tin dữ liệu điển hình bao gồm:

• Tích hợp thủ công hay giao diện dành cho người dùng chung: Không có chế độ xem thống nhất về các thông tin dữ liệu. Người dùng hoạt động với tất cả các thông tin liên quan đến việc truy cập vào mọi hệ thống nguồn.
• Tích hợp dựa trên những ứng dụng điện tử: Yêu cầu mỗi ứng dụng đều thực hiện được tất cả các nỗ lực tích hợp, có thể quản lý nghiêm ngặt với một lượng nhỏ các sản phẩm phần mềm ứng dụng khác nhau.
• Tích hợp dữ liệu phần mềm trung gian: Chuyển logic tích hợp từ các ứng dụng đến các lớp phần mềm trung gian mới.
• Truy cập dữ liệu thống nhất: Để lại các dữ liệu trong hệ thống nguồn và xác định một loạt những tập hợp chế độ xem khác nhau, từ đó cung cấp một chế độ xem thống nhất dành cho người dùng trong quy mô toàn doanh nghiệp.
• Lưu trữ thông tin dữ liệu chung hoặc tích hợp các dữ liệu vật lý: Tạo ra một hệ thống mới, trong đó có một bản sao dữ liệu từ hệ thống nguồn được lưu trữ, quản lý một cách độc lập và riêng biệt với hệ thống gốc.

Các nhà phát triển có thể ứng dụng SQL (ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc) để viết mã hệ thống tích hợp thông tin dữ liệu bằng tay. Bên cạnh đó còn có những bộ công cụ tích hợp dữ liệu có sẵn từ những nhà cung cấp công nghệ thông tin khác nhau giúp tự động hoá, hợp lý hoá và ghi lại quá trình phát triển dữ liệu một cách hiệu quả.

Vì sao tích hợp dữ liệu lại quan trọng?

Các đơn vị doanh nghiệp, tổ chức muốn duy trì được tính cạnh tranh trên thị trường thì cần phải nắm bắt được những dữ liệu lớn và tất cả các lợi ích cũng như thách thức của chúng. Tích hợp dữ liệu hỗ trợ các truy vấn trong những bộ dữ liệu khổng lồ này, mang lại nhiều lợi ích cho mọi thứ, từ các thông tin kinh doanh thông minh và phân tích thông tin dữ liệu của khách hàng cho đến việc làm giàu cho kho dữ liệu và cung cấp những thông tin cụ thể theo mốc thời gian thực.

Một trong số những trường hợp sử dụng quan trọng nhất đối với các loại hình dịch vụ và các giải pháp tích hợp dữ liệu là việc quản lý dữ liệu của doanh nghiệp và khách hàng. Tích hợp dữ liệu của doanh nghiệp sẽ cung cấp dữ liệu tích hợp vào kho dữ liệu hoặc tích hợp trong kiến trúc tích hợp dữ liệu ảo để hỗ trợ báo cáo cho những đơn vị doanh nghiệp, phân tích dữ liệu doanh nghiệp nâng cao và nghiệp vụ thông minh (tích hợp dữ liệu BI).

Tích hợp dữ liệu khách hàng sẽ mang đến cho các nhà quản lý doanh nghiệp và các nhà phân tích dữ liệu một bức tranh tổng thể về các chỉ số hiệu suất chính (hay còn gọi là KPI), các vấn đề về nhu cầu của khách hàng, các rủi ro về vấn đề tài chính, các hoạt động sản xuất và chuỗi cung ứng, các nỗ lực về việc tuân thủ những quy định và các khía cạnh khác của quy trình vận hành hoạt động kinh doanh.

Data integration còn đóng một vai trò rất quan trọng trong lĩnh vực chăm sóc sức khoẻ. Cụ thể là dữ liệu tích hợp từ hồ sơ của các bệnh nhân và phòng khám khác nhau sẽ giúp cho bác sĩ có thể chẩn đoán được tình trạng bệnh một cách chính xác và tình trạng y tế bằng việc thiết lập, tổ chức dữ liệu từ nhiều hệ thống khác nhau thành một dạng xem thống nhất về các thông tin hữu ích, từ đó họ có thể đưa ra những kết luận đúng đắn.

Việc thu thập và tích hợp dữ liệu một cách hiệu quả cũng sẽ giúp cải thiện được tối đa độ chính xác trong quy trình xử lý những yêu cầu về việc bồi thường cho công ty bảo hiểm và giúp đảm bảo thông tin hồ sơ có tính chính xác và nhất quán về tên tuổi, thông tin liên hệ của bệnh nhân. Việc trao đổi thông tin giữa các hệ thống khác nhau như vậy thường được gọi là các khả năng tương tác.

Khái niệm tích hợp dữ liệu lớn

Tích hợp dữ liệu lớn là một khái niệm đề cập đến các quy trình tích hợp dữ liệu nâng cao được nghiên cứu và phát triển để quản lý một khối lượng dữ liệu vô cùng lớn, sự đa dạng và tốc độ của dữ liệu lớn cũng như kết hợp những thông tin dữ liệu này từ các nguồn thông tin như thông tin dữ liệu web, dữ liệu do thiết bị máy tạo ra, các phương tiện truyền thông xã hội và các dữ liệu từ Internet of Things (IoT), vào trong cùng một khuôn khổ chung duy nhất.

Các nền tảng phân tích thông tin dữ liệu lớn thường yêu cầu khả năng mở rộng và hiệu suất cao, nhấn mạnh nhu cầu về một nền tảng tích hợp dữ liệu chung giúp lập hồ sơ và đảm bảo chất lượng của dữ liệu, đồng thời thúc đẩy hiểu biết sâu sắc bằng việc cung cấp cho người dùng cái nhìn đầy đủ và nhanh chóng nhất về doanh nghiệp của họ.

Các dịch vụ tích hợp dữ liệu lớn sử dụng những kỹ thuật tích hợp thời gian thực, bổ sung cho những công nghệ ETL truyền thống và thêm vào các cảnh động để truyền thông tin dữ liệu liên tục.

Một số phương pháp hay nhất để tích hợp thông tin dữ liệu trong thời gian thực: Cần phải kích thích và thử nghiệm các dữ liệu nhiều hơn trước, các hệ thống và ứng dụng thời gian nên được áp dụng trong nhiều trường hợp, người dùng nên triển khai các công cụ nhập song song và phối hợp, thiết lập khả năng phục hồi dữ liệu trong các giai đoạn khác nhau của đường ống để có thể dự đoán được việc lỗi thành phần và chuẩn hoá được các nguồn dữ liệu bằng API, từ đó có được các thông tin chi tiết tốt hơn.

Tích hợp dữ liệu và tích hợp ứng dụng khác nhau ra sao?

Các công nghệ tích hợp dữ liệu đã và đang được giới thiệu rộng rãi như là một phương pháp có hiệu quả nhất đối với việc áp dụng cơ sở dữ liệu quan hệ và nhu cầu ứng dụng công nghệ này cũng đang ngày càng tăng cao để chuyển đổi thông tin dữ liệu nhanh chóng, hiệu quả, thường liên quan đến việc quản trị dữ liệu trong trạng thái nghỉ. Ngược lại, tích hợp ứng dụng quản lý việc tích hợp dữ liệu hoạt động trực tiếp trong thời gian thực giữa 2 hay nhiều ứng dụng.

Mục tiêu cuối cùng của tích hợp ứng dụng là cho phép các ứng dụng được xác định thiết kế độc lập hoạt động cùng nhau. Điều này yêu cầu tính nhất quán của các thông tin dữ liệu giữa nhiều bản sao dữ liệu thông tin riêng biệt, quản lý những luồng tích hợp của nhiều tác vụ được thực thi bởi các phần mềm ứng dụng khác nhau và tương tự như yêu cầu tích hợp dữ liệu, một người dùng giao diện hoặc các dịch vụ để truy cập được vào trong kho dữ liệu và sử dụng chức năng từ những ứng dụng đã được thiết kế độc lập.

Một công cụ phổ biến để đạt được tích hợp ứng dụng đó là tích hợp dữ liệu đám mây, đề cập đến một hệ thống những công cụ và công nghệ kết nối nhiều ứng dụng khác nhau, từ đó trao đổi dữ liệu và quy trình theo thời gian thực và cung cấp quyền truy cập của nhiều loại thiết bị thông qua mạng Internet.

Tạm kết

Hy vọng bạn đã hiểu rõ hơn về khái niệm data integration và các thông tin liên quan thông qua nội dung chúng tôi vừa chia sẻ. Chúc bạn và doanh nghiệp của mình khai thác tối đa lợi ích của quá trình tích hợp dữ liệu, từ đó đạt được hiệu quả cao trong công việc!

Tham khảo ngay PC chính hãng, hiệu năng đỉnh và có mức giá hợp lý được bán tại FPT Shop - hệ thống bán lẻ uy tín top đầu Việt Nam hiện nay!

PC chính hãng

Xem thêm:

• Data Visualization là gì? Tổng quan về trực quan hóa dữ liệu, từ lịch sử hình thành đến ứng dụng thực tiễn
• Data platform là gì? Ứng dụng của nền tảng lưu trữ và xử lý dữ liệu toàn diện