云越來越多地支持更快、更全面的集成方法,包括自動化數據管道、實時數據流和集成云數據倉庫和數據湖的數據湖庫。
人們對數字驅動企業的能力非常樂觀。然而,即使是最精通數字技術的企業也可能發現,這種樂觀情緒受到了決策過程中必不可少的數據集成挑戰的影響。
即使隨著云能力和工具集的興起,企業仍在努力尋找與數據集成之間的平衡。TDWI的一項研究顯示,過時的工具和技術使企業用戶難以獲得及時的信息。TDWI研究主管兼該研究的作者DavidStodder表示:“如果沒有良好的數據集成,企業很難做出明智的決策,實現更智能的客戶參與,以及享受敏捷高效的運營。數據集成技術對于企業對客戶和市場需求的反應速度至關重要,但調查顯示,許多企業還沒有做到這一點。”
傳統的ETL仍然是最常用的數據集成方法,有73%的人引用了這種方法。另外35%轉向了實時復制和或更改數據捕獲。只有不到五分之一(18%)的人在使用數據虛擬化或數據聯合。仍然有太多的電子表格被用來試圖拼湊信息。因此,57%的企業表示,其數據集成工作速度太慢,無法跟上業務優先級。
調查補充稱,在向基于云的基礎設施轉移的過程中,人們看到了對數據集成的重視程度。大多數受訪者(79%)計劃擴大目前在云平臺上用于商業智能和分析的數據管理。只有1%的人計劃減少這種使用。Stodder指出:“許多企業正在將數據集成的重點轉移到,將數據從新數據源和舊系統快速交付到云平臺。”云越來越多地支持更快、更全面的集成方法,包括自動化數據管道、實時數據流和集成云數據倉庫和數據湖的數據湖庫。
這項調查的結果指出了一些與向云遷移相關的總體趨勢:
對中心化數據集成架構有著強烈的需求。擁有單一的數據體系結構是72%的人支持的目標,他們同意中心化集成平臺提供了“為管理日益多樣化的數據結構、終端用戶類型和業務用例提供更多選擇”的機會。只有11%的人認為中心化的環境會產生更多的問題,“因為最終架構的復雜性,以及構建數據湖和或現代化數據倉庫所需的工作。”
基于云的數據集成不僅僅意味著分析。Stodder指出:“對于一些企業來說,將業務應用和運營數字化轉型的一部分遷移到云端,至少與分析一樣重要。數字化轉型通常會增加和增強數據的作用;用戶和自動化功能都需要持續和及時的數據來驅動更明智的決策。數據集成必須是敏捷的,以滿足日常運營數據需求,以及數據科學和分析需求。”
一些組織仍然更喜歡在本地進行分析。當涉及到關鍵數據資產時,安全性和可用性仍然是首要考慮的問題。因此,Stodder表示,許多高管擔心云提供商平臺遭到黑客攻擊、未經授權的訪問和潛在的服務中斷,盡管這些平臺顯示出越來越可靠的安全性和可用性。如果這些相關組織使用云,他們通常更喜歡私有云的安排。
很多組織都對云技術做出了重大承諾,以為分析是最重要的推動力。在這些受訪者中,五分之四(80%)擁有云數據倉庫,65%擁有云數據湖。近五分之三(59%)預計,其基于云的數據管理將在未來12個月內顯著增長。
原標題:云時代后端數據集成的挑戰
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