데이터 통합 ​​도구는 외부(및 내부) 소스에서 데이터를 수집하고 수집된 데이터를 다시 형식화하고 정리하고 구성하는 데 사용됩니다. 데이터 통합 ​​도구의 궁극적인 목표는 다양한 소스의 데이터를 결합하고 사용자에게 표준화된 단일 데이터 흐름을 제공하는 것입니다. 이러한 도구를 사용하면 단기 및 장기 프로젝트 모두에 유용하고 실행 가능한 비즈니스 인텔리전스를 생성하는 데 도움이 됩니다. 

통합은 구성 요소가 함께 원활하게 작동하는 단일 시스템을 형성하기 위해 구성 요소를 모으는 프로세스입니다. 

데이터 통합 ​​도구는 일반적으로 소프트웨어 플랫폼에 포함되어 있으며 모든 유형의 데이터를 통합하는 데 크게 도움이 됩니다. 이러한 데이터 통합 ​​플랫폼의 도구는 복잡하게 조정되어 있으며 데이터 통합을 쉽게 만드는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. 드래그 앤 드롭 기능은 경험이 없는 사용자가 코드를 작성할 필요 없이 완전히 자동화된 데이터 파이프라인을 구축하는 데 도움이 됩니다.

데이터 통합 ​​도구는 데이터 관리 프로세스를 간소화하고 다양한 목적으로 사용됩니다.

• 비즈니스 인텔리전스: 데이터 통합 ​​도구는 분석 및 개발을 위해 데이터를 준비합니다. 비즈니스 인텔리전스. 
• 클라우드 데이터 통합: 이 도구들 기업의 온프레미스 데이터 컴퓨팅 시스템에 대한 액세스를 계속 제공하면서 클라우드 사용을 지원합니다. 조직이 점점 더 클라우드 기반 솔루션을 사용하게 되면서 데이터 통합 ​​도구는 온프레미스 시스템의 데이터를 클라우드 애플리케이션이나 데이터베이스에 있는 데이터와 통합하는 데 도움이 됩니다.
• 데이터 마이그레이션: 새로운 시스템으로 업그레이드할 때 데이터 통합 ​​도구가 도움이 될 수 있습니다. 데이터 전송 레거시 시스템에서 최신 시스템으로.
• 데이터 웨어하우징: 데이터웨어 하우스 추세 분석, 예측 및 전략 계획을 위한 귀중한 리소스입니다. 데이터 통합 ​​도구는 이러한 프로세스를 훨씬 더 효율적으로 만듭니다. 실행 가능한 통찰력을 제공하기 위해 데이터 마이닝 및 고급 분석을 지원합니다.
• 실시간 데이터 동기화: 많은 데이터 통합 ​​도구는 다음을 지원하도록 설계되었습니다. 실시간 데이터 동기화. 이를 통해 기업은 다양한 시스템에서 데이터를 지속적으로 동기화하고 실시간 의사 결정을 지원할 수 있습니다.
• 데이터 거버넌스 및 규정 준수: 데이터 통합 ​​도구에는 일반적으로 다음과 같은 기능이 내장되어 있습니다. 데이터 거버넌스 정책. 이를 통해 데이터가 적절하게 처리 및 관리되어 규제 요구 사항 및 내부 정책을 충족할 수 있습니다.

데이터 통합 ​​도구와 데이터 파이프라인 비교

데이터 파이프라인은 다양한 소스에서 데이터를 추출한 다음 이를 데이터 웨어하우스에 다운로드하는 도구와 프로세스의 조합으로 설명할 수 있습니다. 현재 데이터 파이프라인은 두 가지 기본 작업을 수행하도록 설계되었습니다. 즉, 데이터가 무엇을, 어디서, 어떻게 수집되는지 정의하는 것입니다. 데이터를 추출, 변환, 결합, 검증하고 데이터베이스나 데이터 웨어하우스에 로드하는 프로세스를 자동화합니다.

다양한 데이터 통합 ​​도구가 있습니다. 데이터 파이프라인은 가장 잘 알려진 버전 중 하나입니다. 이를 통해 사람은 분석, 시각화 및 통계를 지원하여 하나의 인터페이스에서 모든 데이터를 쿼리, 제어 및 조작할 수 있습니다. 일반적으로 사용되는 기타 데이터 통합 ​​도구는 다음과 같습니다.

• 데이터 정리 도구: 도구 교체, 수정 또는 삭제 프로세스를 사용하여 부정확한 데이터를 감지하고 수정할 수 있습니다.
• 데이터 수집 도구: Bowman의 검색을 데이터를 수집하여 즉시 사용하거나 나중에 저장할 수 있습니다.
• 데이터 카탈로그: 이는 데이터베이스, 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 등 기본 데이터 스토리지 시스템과 통합됩니다. 그만큼 데이터 카탈로그 메타데이터 및 프로필 데이터를 수집하고, 데이터 계보를 기록하고, 데이터 환경에 대한 보기를 제공합니다.
• 데이터 마이그레이션 도구: 데이터 양이 많을 때 사용 이동 한 저장 위치에서 다른 저장 위치로. (일반적으로 오래된 시스템에서 최신 시스템으로 전환됩니다.)
• 데이터 커넥터: 이 도구들 한 데이터베이스에서 다른 데이터베이스로 데이터를 이동하고 변환을 처리합니다.
• 마스터 데이터 관리: 정확한 정보를 단일 소스로 제공함으로써, 마스터 데이터 관리 특정 수신 데이터(주소, 전화번호 등)가 정확한지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 통합 ​​도구의 작동 방식

플랫폼 내에 포함된 다양한 데이터 통합 ​​도구는 다양한 작업을 수행합니다. 이는 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 이를 결합하여 단일 통합 보기를 제공하는 소프트웨어 애플리케이션입니다. 이러한 도구는 데이터의 일관성, 정확성, 접근성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터 통합 ​​도구가 데이터를 수집하고 처리하는 데 사용하는 다양한 단계는 다음과 같습니다.

• 데이터 추출: 데이터 커넥터 또는 어댑터는 데이터베이스, 파일, 웹 사이트 등 데이터 소스에 대한 연결을 제공하고 사용자가 쿼리나 코딩 없이 필요한 데이터를 추출할 수 있도록 해줍니다.

• 데이터 변환: 데이터가 추출된 후 내장된 데이터 변환을 통해 데이터 관리자는 데이터 작업을 수행하고 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다. ETL(추출, 변환, 로드) 파이프라인은 시스템 간에 데이터를 이동하고 변환합니다. 이러한 도구를 사용하면 데이터 카탈로그가 데이터 계보를 추적하고, 데이터 변환을 이해하고, 최신 메타데이터를 제공할 수 있습니다.

• 데이터 매핑: 데이터 매핑을 용이하게 하기 위해 그래픽 사용자 인터페이스가 사용됩니다. 이를 통해 사용자는 다양한 소스의 데이터 요소를 대상 데이터 모델 내의 해당 필드에 매핑할 수 있습니다. 데이터 매핑을 통해 다양한 소스에서 가져온 데이터를 시스템에 통합할 수 있습니다.

• 데이터 로딩 및 통합: 데이터가 적절하게 변환되고 매핑되면 데이터가 대상 대상에 로드됩니다. 대부분의 데이터 통합 ​​도구는 실시간 데이터 스트리밍 및 일괄 처리를 포함하여 여러 유형의 데이터 로딩을 제공합니다.

• 데이터 유효성 검사: 많은 데이터 통합 ​​도구는 데이터 유효성 검사 프로세스를 확인하는 방법으로 지원합니다. 데이터의 정확도 그리고 완전성.

유용한 데이터 통합 ​​플랫폼

아래에는 확고한 평판을 얻은 일부 데이터 통합 ​​도구가 나열되어 있습니다. 이러한 데이터 통합 ​​도구를 사용하면 조직은 필요에 맞게 데이터 통합 ​​프로세스를 사용자 정의하고 기존 소프트웨어 및 하드웨어와 조정할 수 있습니다.

• ‍파이브트란: 로우코드 데이터 통합 ​​도구로 설명되며, 파이브 트란 ELT 프로세스를 자동화하고 잘 알려진 데이터 소스와 호환되는 사전 구축된 수많은 커넥터를 제공합니다. 사용자는 특수 커넥터를 요청하거나 필요한 경우 커넥터를 구축할 수도 있습니다. Fivetran의 라이브러리에는 항상 새로운 커넥터가 추가되고 있습니다. 선택의 폭이 넓기 때문에 사용자는 전체 데이터 파이프라인을 쉽게 설계하고 자동화할 수 있습니다. 

• Oracle 데이터 통합자: 대용량 데이터용으로 설계된 온프레미스 소프트웨어 플랫폼입니다. 그것은 제공한다 비즈니스 인텔리전스 개발 시 데이터 통합 ​​프로세스 관리를 지원하는 그래프 환경입니다. 사전 구축된 커넥터는 데이터베이스 및 기타 데이터 리소스와 연결하는 데 필요한 통합 작업을 자동화하여 데이터 통합 ​​프로세스를 단순화하는 데 도움이 됩니다. 클라우드 버전을 Oracle Data Integration Platform Cloud라고 합니다.

• ‍지터비트: 이 플랫폼은 인공 지능을 사용하며 AI를 모든 비즈니스 프로세스에 즉시 통합할 수 있다고 주장합니다. 조직은 SaaS, 온프레미스 및 클라우드 앱을 Jitterbit API 통합 플랫폼과 빠르고 효율적으로 연결할 수 있습니다. 대용량 데이터를 쉽게 전송할 수 있습니다. 지터 비트, 병렬 처리 방법을 사용합니다. 

• SnapLogic 지능형 통합 플랫폼: 로우코드/노코드 플랫폼으로 설명되며, 스냅로직 데이터 레이크로의 데이터 전송, 데이터 파이프라인 구축을 지원합니다. 모든 소스의 데이터를 어떤 형식으로든 수집하고 쉽게 통합할 수 있습니다. 

• Matillion ETL: 이 ETL 수백 개의 사전 구축된 커넥터가 포함된 라이브러리를 지원하므로 거의 모든 데이터 소스에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하며 파이프라인 설계가 간소화되어 파이프라인 구축이 간단해집니다.

• 스카이비아: "로 설명된다.freemium” 클라우드 데이터 통합 ​​플랫폼을 통해 사용자는 코딩 없이 다양한 소스와 애플리케이션의 데이터를 통합할 수 있습니다. ELT, ETL 및 Reverse ETL을 지원하며 모든 주요 클라우드 앱, 데이터 웨어하우스 및 데이터베이스에 대한 커넥터 라이브러리를 제공합니다. 스카이 비아 사용 및 구성이 쉽고 데이터 통합이 용이합니다.

데이터 통합 ​​도구의 미래

데이터 통합이 수행되는 방식을 변화시키는 다양한 추세가 나타나고 있습니다. 중요한 것은 민첩한 통합에 대한 강조가 점점 더 커지고 있다는 것입니다. 민첩한 통합 조직의 기존 소프트웨어 및 기술과 새로운 도구를 쉽게 통합할 수 있도록 지원하는 접근 방식입니다. 신속하고 정확한 통합 도구를 사용하여 신속하게 적응할 수 있는 능력은 비즈니스에 이점을 제공합니다. 몇 가지 추가 추세가 아래에 나열되어 있습니다.

• 사물 인터넷: 데이터 통합의 개념이 점점 더 중요해지고 있습니다. 사물의 인터넷 (사물인터넷). 분명히, 수많은 장치의 통합은 중요한 관심사입니다. 데이터의 가치를 극대화하기 위해서는 기존 시스템과의 통합이 필요하며, Agile 통합을 통해 프로세스가 더욱 빠르고 효율적으로 이루어집니다.

• 인공 지능 및 기계 학습: 기계 학습 과 인공 지능 다양한 복잡한 프로세스를 자동화하고 데이터 분석을 고도화하여 도구와 데이터의 통합을 변화시키고 있습니다. 데이터를 통합할 때 AI 기반 분석을 사용하여 패턴을 해독하고 추세를 예측하며 의사 결정 프로세스를 개선할 수 있습니다. 

• 로우코드 및 노코드 통합 플랫폼: 이러한 플랫폼은 기술자가 아닌 사람도 애플리케이션을 만들 수 있도록 함으로써 통합 프로세스를 대폭 단순화합니다. 코딩 지식이 거의 없거나 전혀 없음. 이러한 플랫폼은 직관적이고 사용자 친화적인 인터페이스로 설명됩니다.

• SEO 기반 콘텐츠 및 PR 배포. 오늘 증폭하십시오.
• PlatoData.Network 수직 생성 Ai. 자신에게 권한을 부여하십시오. 여기에서 액세스하십시오.
• PlatoAiStream. 웹3 인텔리전스. 지식 증폭. 여기에서 액세스하십시오.
• 플라톤ESG. 탄소, 클린테크, 에너지, 환경, 태양광, 폐기물 관리. 여기에서 액세스하십시오.
• PlatoHealth. 생명 공학 및 임상 시험 인텔리전스. 여기에서 액세스하십시오.
• 출처: https://www.dataversity.net/data-integration-tools/