データ統合ツールは、外部 (および内部) ソースからデータを収集し、収集したデータを再フォーマット、クレンジング、整理するために使用されます。データ統合ツールの最終的な目標は、さまざまなソースからのデータを結合し、単一の標準化されたデータ フローをユーザーに提供することです。これらのツールを使用すると、短期プロジェクトと長期プロジェクトの両方に役立つ実用的なビジネス インテリジェンスを生成できます。 

統合とは、コンポーネントを統合して単一のシステムを形成し、コンポーネントがスムーズに連携するプロセスです。 

データ統合ツールは通常、ソフトウェア プラットフォーム内に含まれており、あらゆる種類のデータの統合に大きく役立ちます。これらのデータ統合プラットフォームのツールは複雑に調整されており、データの統合を容易にするユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供します。ドラッグ アンド ドロップ機能は、経験の浅いユーザーがコードを記述することなく、完全に自動化されたデータ パイプラインを構築するのに役立ちます。

データ統合ツールはデータ管理プロセスを合理化し、さまざまな目的に使用されます。

• ビジネス・インテリジェンス： データ統合ツールは分析と開発のためにデータを準備します ビジネス・インテリジェンス. 
• クラウドデータの統合: これらのツール ビジネスのオンプレミス データ コンピューティング システムへのアクセスを提供しながら、クラウドの使用をサポートします。組織がクラウドベースのソリューションの使用にますます移行するにつれて、データ統合ツールは、オンプレミス システムのデータとクラウド アプリケーションまたはデータベースに存在するデータを統合するのに役立ちます。
• データ移行： 新しいシステムにアップグレードする場合、データ統合ツールは次の点で役立ちます。 データの転送 レガシーシステムから最新システムへ。
• データ ウェアハウジング: データウェアハウス 傾向分析、予測、戦略計画のための貴重なリソースです。データ統合ツールを使用すると、これらのプロセスがはるかに効率化されます。データ マイニングと高度な分析をサポートし、実用的な洞察を提供します。
• リアルタイムのデータ同期: 多くのデータ統合ツールは、 リアルタイムのデータ同期。これにより、企業はさまざまなシステム間でデータの同期を継続的に維持できるようになり、リアルタイムの意思決定がサポートされます。
• データガバナンスとコンプライアンス: データ統合ツールには通常、次のような機能が組み込まれています。 データガバナンスポリシー。これにより、データが適切に処理および管理され、規制要件と社内ポリシーが満たされることが保証されます。

データ統合ツールとデータ パイプラインの比較

データ パイプラインは、さまざまなソースからデータを抽出し、それをデータ ウェアハウスにダウンロードするツールとプロセスの組み合わせとして説明できます。現在、データ パイプラインは 2 つの基本的なタスクを実行するように設計されています。1 つは、データを収集する内容、場所、方法を定義することです。データの抽出、変換、結合、検証、データベースまたはデータ ウェアハウスへのロードのプロセスを自動化します。

さまざまなデータ統合ツールがあります。データ パイプラインは、最もよく知られているバージョンの 1 つです。これらにより、ユーザーは 1 つのインターフェイスからすべてのデータをクエリ、制御、操作できるようになり、分析、視覚化、統計がサポートされます。その他の一般的に使用されるデータ統合ツールを以下に示します。

• データ クレンジング ツール: ツール 置換、変更、または削除プロセスを使用して、不正確なデータを検出および修正できます。
• データ取り込みツール: ボーマン 豊富なツール群 データを収集してすぐに使用したり、後で使用するために保存したりできます。
• データカタログ: これらは、データベース、データ レイク、データ ウェアハウスなどのプライマリ データ ストレージ システムと統合されます。の データカタログ メタデータとプロファイル データを収集し、データの系統を記録し、データ ランドスケープのビューを提供します。
• データ移行ツール: データ量が多い場合に使用 動かされる ある保管場所から別の保管場所へ。 (通常は、古いシステムから最新のシステムに移行します。)
• データコネクタ: これらのツール あるデータベースから別のデータベースにデータを移動し、変換を処理します。
• マスターデータ管理: 正確な情報を単一ソースで提供することで、 マスターデータ管理 特定の受信データ (住所、電話番号など) が正確であることを確認するのに役立ちます。

データ統合ツールの仕組み

プラットフォーム内に含まれるさまざまなデータ統合ツールは、さまざまなタスクを実行します。これらは、さまざまなソースからデータを収集し、それらを組み合わせて単一の統一されたビューを提供するソフトウェア アプリケーションです。これらのツールは、データの一貫性、正確さ、アクセス性を確保する上で重要な役割を果たします。データ統合ツールがデータの収集と処理に使用するさまざまな手順を以下に示します。

• データ抽出： データ コネクタ (アダプター) は、データベース、ファイル、Web サイトなどのデータ ソースへの接続を提供し、ユーザーがクエリやコーディングを行わずに必要なデータを抽出できるようにします。

• データ変換： データが抽出された後、組み込みのデータ変換により、データ スチュワードはデータを操作して、その精度と効率を向上させることができます。 ETL (抽出、変換、読み込み) パイプラインは、システム間でデータを移動および変換します。これらのツールを使用すると、データ カタログでデータの系統を追跡し、データ変換を理解し、最新のメタデータを提供できます。

• データマッピング： データのマッピングを容易にするために、グラフィカル ユーザー インターフェイスが使用されます。これにより、ユーザーはさまざまなソースからのデータ要素をターゲット データ モデル内の対応するフィールドにマッピングできるようになります。データ マッピングにより、さまざまなソースから取得したデータをシステムに統合できます。

• データのロードと統合: データが適切に変換およびマッピングされた後、データはターゲットの宛先にロードされます。大部分のデータ統合ツールは、リアルタイム データ ストリーミングやバッチ処理など、いくつかのタイプのデータ ロードを提供します。

• データ検証： 多くのデータ統合ツールは、 データの精度 そして完成度。

便利なデータ統合プラットフォーム

以下に挙げるのは、確固たる評判を築いているデータ統合ツールの一部です。これらのデータ統合ツールを使用すると、組織はニーズに合わせてデータ統合プロセスをカスタマイズし、既存のソフトウェアおよびハードウェアと調整することができます。

• ‍ファイブトラン: ローコード データ統合ツールとして説明されています。 ファイブトラン ELT プロセスを自動化し、よく知られたデータ ソースと互換性のある多数の事前構築済みコネクタを提供します。ユーザーは、必要に応じて特殊なコネクタをリクエストしたり、コネクタを構築したりすることもできます。 Fivetran のライブラリには新しいコネクタが常に追加されています。幅広い選択肢により、ユーザーはデータ パイプライン全体を簡単に設計および自動化できます。 

• Oracle Data Integrator: 大量のデータ向けに設計されたオンプレミスのソフトウェア プラットフォーム。 それは提供する ビジネス インテリジェンスの開発におけるデータ統合プロセスの管理を支援するグラフ環境。事前構築されたコネクタは、データベースやその他のデータ リソースとの接続に必要な統合タスクを自動化し、データ統合プロセスを簡素化するのに役立ちます。クラウド版は「Oracle Data Integration Platform Cloud」と呼ばれます。

• ‍ジッタービット: このプラットフォームは人工知能を使用しており、AIをあらゆるビジネスプロセスに即座に統合できると主張しています。組織は、SaaS、オンプレミス、クラウド アプリを Jitterbit API 統合プラットフォームに迅速かつ効率的にリンクできます。大量のデータも簡単に転送できる ジッタビット、その並列処理メソッドを使用します。 

• SnapLogic インテリジェント統合プラットフォーム: ローコード/ノーコード プラットフォームとして説明されています。 スナップロジック データレイクへのデータの転送、データパイプラインの構築をサポートします。あらゆるソースからのデータをあらゆる形式で収集し、簡単に統合できます。 

• マティリオン ETL: このETL は、何百もの事前に構築されたコネクタを含むライブラリをサポートしており、ほぼすべてのデータ ソースからデータを取得できます。使いやすいインターフェイスを提供し、パイプライン設計が合理化されているため、パイプラインの構築が簡単になります。

• スカイビア: 「フリーミアム」クラウド データ統合プラットフォームを使用すると、ユーザーはコーディングを必要とせずに、さまざまなソースやアプリケーションからのデータを統合できます。 ELT、ETL、およびリバース ETL をサポートし、すべての主要なクラウド アプリ、データ ウェアハウス、データベース用のコネクタのライブラリを提供します。 スカイビア は使用と構成が簡単で、データ統合が容易になります。

データ統合ツールの未来

データ統合の方法を変える多くのトレンドが出現しています。重要なのは、アジャイル統合への重点が高まっていることです。 アジャイルな統合 これは、新しいツールと組織の既存のソフトウェアおよびテクノロジーとの簡単な統合をサポートするアプローチです。迅速かつ正確な統合ツールを使用して迅速に適応できる能力は、ビジネスに利点をもたらします。いくつかの追加の傾向を以下に示します。

• モノのインターネット： データ統合の概念は、企業にとってますます重要になっています。 モノのインターネット (IoT)。明らかに、多数のデバイスの統合は重大な懸念事項です。データの価値を最大化するには、既存のシステムとの統合が必要であり、アジャイル統合によりプロセスがより高速かつ効率的に行われます。

• 人工知能と機械学習: 機械学習 & 人工知能 は、さまざまな複雑なプロセスを自動化し、データ分析を進化させることによって、ツールとデータの統合を変えています。データを統合する場合、AI 主導の分析を使用してパターンを解読し、傾向を予測し、意思決定プロセスを改善できます。 

• ローコードおよびノー​​コードの統合プラットフォーム: これらのプラットフォームを使用すると、技術者でなくてもアプリケーションを作成できるため、統合プロセスが大幅に簡素化されます。 コーディングの知識が最小限またはまったくない。これらのプラットフォームは、直感的でユーザーフレンドリーなインターフェイスとして説明されています。

• SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
• PlatoData.Network 垂直生成 Ai。 自分自身に力を与えましょう。 こちらからアクセスしてください。
• プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
• プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
• プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
• 情報源： https://www.dataversity.net/data-integration-tools/