Tools voor gegevensintegratie worden gebruikt om gegevens uit externe (en interne) bronnen te verzamelen en om de verzamelde gegevens opnieuw te formatteren, op te schonen en te organiseren. Het uiteindelijke doel van data-integratietools is om gegevens uit verschillende bronnen te combineren en hun gebruikers te voorzien van één enkele, gestandaardiseerde gegevensstroom. Het gebruik van deze tools helpt bij het produceren van bruikbare, bruikbare business intelligence voor zowel korte- als langetermijnprojecten. 

Integratie is het proces waarbij componenten worden samengebracht om één systeem te vormen, waarbij de componenten soepel samenwerken. 

Tools voor gegevensintegratie zijn doorgaans opgenomen in softwareplatforms en helpen aanzienlijk bij het consolideren van alle soorten gegevens. De tools in deze data-integratieplatforms zijn nauw op elkaar afgestemd en bieden gebruiksvriendelijke interfaces die de integratie van gegevens eenvoudig maken. Dankzij de drag-and-drop-functies kunnen onervaren gebruikers gegevenspijplijnen bouwen die volledig geautomatiseerd zijn, zonder dat ze code hoeven te schrijven.

Tools voor gegevensintegratie stroomlijnen gegevensbeheerprocessen en worden voor verschillende doeleinden gebruikt:

• Bedrijfsinformatie: Tools voor gegevensintegratie bereiden gegevens voor op analyse en ontwikkeling business intelligence. 
• Integratie van cloudgegevens: Deze tools ondersteunen het gebruik van de cloud en bieden tegelijkertijd toegang tot het lokale datacomputersysteem van het bedrijf. Naarmate organisaties steeds meer in de richting gaan van het gebruik van cloudgebaseerde oplossingen, helpen data-integratietools hen gegevens van on-premise systemen te integreren met gegevens die zich in de cloudapplicaties of databases bevinden.
• Data migratie: Bij het upgraden naar een nieuw systeem kunnen tools voor gegevensintegratie helpen overdracht van gegevens van een verouderd systeem naar een modern systeem.
• Data opslagplaats: Datawarehouses zijn een waardevolle hulpbron voor trendanalyse, prognoses en strategische planning. Data-integratietools maken deze processen veel efficiënter. Ze ondersteunen datamining en geavanceerde analyses om bruikbare inzichten te bieden.
• Realtime gegevenssynchronisatie: Veel data-integratietools zijn ontworpen om dit te ondersteunen realtime gegevenssynchronisatie. Hierdoor kunnen bedrijven hun gegevens continu gesynchroniseerd houden tussen de verschillende systemen en wordt realtime besluitvorming ondersteund.
• Gegevensbeheer en compliance: Tools voor gegevensintegratie worden normaal gesproken geleverd met ingebouwde functies die dit afdwingen Beleid inzake gegevensbeheer. Dit zorgt ervoor dat de gegevens op de juiste manier worden verwerkt en beheerd, zodat wordt voldaan aan de wettelijke vereisten en het interne beleid.

Data-integratietools versus datapijplijnen

Een datapijplijn kan worden omschreven als een combinatie van tools en processen die gegevens uit verschillende bronnen extraheren en die vervolgens downloaden naar een datawarehouse. Momenteel zijn datapijplijnen ontworpen om twee basistaken te vervullen: definiëren wat, waar en hoe de gegevens worden verzameld; en het automatiseren van de processen voor het extraheren, transformeren, combineren, valideren en laden van gegevens in een database of een datawarehouse.

Er zijn verschillende tools voor data-integratie. Datapipelines zijn een van de bekendere varianten. Ze stellen een persoon in staat alle gegevens vanuit één interface op te vragen, te controleren en te manipuleren, ter ondersteuning van analyses, visualisaties en statistieken. Andere veelgebruikte tools voor data-integratie vindt u hieronder:

• Hulpmiddelen voor het opschonen van gegevens: Tools die onnauwkeurige gegevens kunnen detecteren en corrigeren met behulp van vervangings-, wijzigings- of verwijderingsprocessen.
• Hulpmiddelen voor gegevensopname: Deze tools zorgen ervoor dat gegevens onmiddellijk kunnen worden verzameld en gebruikt of voor later kunnen worden opgeslagen.
• Gegevenscatalogi: Deze kunnen worden geïntegreerd met primaire gegevensopslagsystemen: databases, datameren en datawarehouses. De data catalogus verzamelt metadata en profielgegevens, legt de herkomst van de gegevens vast en biedt inzicht in het datalandschap.
• Hulpmiddelen voor gegevensmigratie: Gebruikt bij grote hoeveelheden gegevens zijn verplaatst van de ene opslaglocatie naar de andere. (Meestal van een verouderd systeem naar een modern systeem.)
• Dataconnectoren: Deze tools gegevens van de ene database naar de andere verplaatsen en transformaties verwerken.
• Beheer van stamgegevens: Door één enkele bron van nauwkeurige informatie te bieden, master data management kan ervoor zorgen dat bepaalde binnenkomende gegevens (adressen, telefoonnummers, enz.) accuraat zijn.

Hoe tools voor gegevensintegratie werken

Verschillende data-integratietools binnen een platform voeren verschillende taken uit. Het zijn softwaretoepassingen die gegevens uit verschillende bronnen verzamelen en deze combineren om één uniform beeld te bieden. Deze tools spelen een belangrijke rol bij het garanderen dat gegevens consistent, nauwkeurig en toegankelijk zijn. Hieronder vindt u de verschillende stappen die data-integratietools gebruiken om gegevens te verzamelen en te verwerken:

• Data-extractie: Dataconnectoren, of adapters, bieden connectiviteit met gegevensbronnen (databases, bestanden, websites) en stellen gebruikers in staat de vereiste gegevens te extraheren zonder vragen of codering.

• Gegevenstransformatie: Nadat de gegevens zijn geëxtraheerd, zorgen ingebouwde gegevenstransformaties ervoor dat datastewards met de gegevens kunnen werken en de nauwkeurigheid en efficiëntie ervan kunnen verbeteren. ETL-pijplijnen (Extract, Transform, Load) verplaatsen en transformeren de gegevens tussen systemen. Met deze tools kan de datacatalogus de herkomst van de data volgen, de datatransformaties begrijpen en up-to-date metadata leveren.

• Gegevenstoewijzing: Een grafische gebruikersinterface wordt gebruikt om het in kaart brengen van de gegevens te vergemakkelijken. Het stelt gebruikers in staat gegevenselementen uit verschillende bronnen in kaart te brengen in de overeenkomstige velden binnen het doelgegevensmodel. Data mapping zorgt ervoor dat de gegevens uit verschillende bronnen in het systeem kunnen worden geïntegreerd.

• Gegevens laden en integratie: Nadat de gegevens zijn getransformeerd en op de juiste manier in kaart zijn gebracht, worden de gegevens in de doelbestemming geladen. De meeste tools voor data-integratie bieden verschillende soorten gegevensladen, waaronder realtime gegevensstreaming en batchverwerking.

• Gegevensvalidatie: Veel tools voor gegevensintegratie ondersteunen gegevensvalidatieprocessen als een manier om de gegevens te controleren nauwkeurigheid van gegevens en volledigheid.

Handige data-integratieplatforms

Hieronder vindt u enkele tools voor data-integratie die een solide reputatie hebben opgebouwd. Met deze data-integratietools kunnen organisaties het data-integratieproces aanpassen aan hun behoeften en afstemmen op de bestaande software en hardware.

• ‍Fivetran: Beschreven als een low-code data-integratietool, vijftran automatiseert ELT-processen en biedt een groot aantal vooraf gebouwde connectoren die compatibel zijn met bekende gegevensbronnen. Gebruikers kunnen ook een gespecialiseerde connector aanvragen, of er indien nodig een bouwen. Er worden voortdurend nieuwe connectoren toegevoegd aan de bibliotheek van Fivetran. Dankzij de grote selectie kunnen gebruikers eenvoudig een volledige datapijplijn ontwerpen en automatiseren. 

• De Oracle Data Integrator: Een lokaal softwareplatform dat is ontworpen voor grote hoeveelheden gegevens. Het zorgt voor een grafische omgeving om te helpen bij het beheren van data-integratieprocessen bij het ontwikkelen van business intelligence. Vooraf gebouwde connectoren helpen het gegevensintegratieproces te vereenvoudigen door de integratietaken te automatiseren die nodig zijn om verbinding te maken met databases en andere gegevensbronnen. De cloudversie heet Oracle Data Integration Platform Cloud.

• ‍Jitterbit: Dit platform maakt gebruik van kunstmatige intelligentie en beweert dat ze AI onmiddellijk in elk bedrijfsproces kunnen integreren. Organisaties kunnen SaaS-, on-premise- en cloud-apps snel en efficiënt koppelen met het Jitterbit API-integratieplatform. Hiermee kunnen grote hoeveelheden gegevens eenvoudig worden overgedragen Jitterbit, met behulp van de parallelle verwerkingsmethoden. 

• Het SnapLogic intelligente integratieplatform: Beschreven als een low-code/no-code platform, Snaplogica ondersteunt de overdracht van gegevens naar datameren, de aanleg van datapijplijnen. Gegevens uit elke bron kunnen in elk formaat worden verzameld en eenvoudig worden geïntegreerd. 

• De Matillion ETL: Deze ETL ondersteunt een bibliotheek die honderden vooraf gebouwde connectoren bevat, waardoor gegevens uit vrijwel elke gegevensbron kunnen worden gehaald. Het biedt een eenvoudig te gebruiken interface en het pijplijnontwerp is gestroomlijnd, waardoor het bouwen van een pijplijn eenvoudig is.

• Skyvia: beschreven als een "freemium“Cloud data-integratieplatform, waarmee de gebruiker gegevens uit verschillende bronnen en applicaties kan integreren zonder dat daarvoor enige codering nodig is. Het ondersteunt ELT, ETL en Reverse ETL en biedt een bibliotheek met connectoren voor alle grote cloud-apps, datawarehouses en databases. Skyvia is eenvoudig te gebruiken en te configureren en vergemakkelijkt de gegevensintegratie.

De toekomst van tools voor gegevensintegratie

Er zijn een aantal trends zichtbaar die de manier waarop data-integratie plaatsvindt veranderen. Een belangrijke is de groeiende nadruk op agile integratie. Flexibele integratie is een aanpak die de eenvoudige integratie van nieuwe tools met de bestaande software en technologie van de organisatie ondersteunt. Het vermogen om zich snel aan te passen met snelle en nauwkeurige integratietools geeft het bedrijf een voordeel. Hieronder vindt u enkele aanvullende trends.

• Het internet der dingen: Het concept van data-integratie is steeds belangrijker geworden voor de internet van dingen (IoT). Het is duidelijk dat de integratie van talloze apparaten een groot probleem is. Om de waarde van de data te maximaliseren is integratie met het bestaande systeem noodzakelijk, en agile integratie maakt het proces sneller en efficiënter.

• Kunstmatige intelligentie en machine learning: machine learning en kunstmatige intelligentie veranderen de integratie van tools en data door verschillende complexe processen te automatiseren en data-analyse te bevorderen. Bij het integreren van gegevens kunnen AI-gestuurde analyses worden gebruikt om patronen te decoderen, trends te voorspellen en besluitvormingsprocessen te verbeteren. 

• Low-code en no-code integratieplatforms: Deze platforms vereenvoudigen het integratieproces dramatisch doordat niet-technici applicaties kunnen maken minimale of geen codeerkennis. Deze platforms worden beschreven als intuïtieve, gebruiksvriendelijke interfaces.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.dataversity.net/data-integration-tools/