Dataintegratieprocessen

Dataintegratieprocessen omvatten de methoden, technieken en activiteiten die nodig zijn om data uit verschillende bronnen op zodanige wijze samen te brengen dat het als één consistente bron beschikbaar is voor analyse, rapportage en operationele toepassingen.

Belangrijke activiteiten zijn het verzamelen van data uit databases, applicaties, bestanden en API's; het transformeren en opschonen van data (data cleansing, normalisatie, deduplicatie); en het combineren van datasets zodat er een coherent geheel ontstaat. Typische benaderingen zijn ETL (extract, transform, load) en ELT (extract, load, transform), met zowel batch- als real-time verwerking.

Architecturen voor dataintegratie omvatten datawarehouses, data lakes en data lakehouses, evenals federatieve of datafederatie-benaderingen en data-virtualisatie. Veelvoorkomende patronen zijn data consolidatie (centrale opslag), data federatie (virtuele samenstelling uit meerdere bronnen) en data-synchronisatie tussen systemen.

Kwaliteit, metadata en governance zijn cruciaal. Data quality maatregelen, data-lijnvoering (lineage), metadatamanagement en master data management bevorderen semantische consistentie over systemen. Daarnaast spelen privacy en regelgeving (zoals AVG/GDPR) en beveiliging een centrale rol bij dataintegratieprojecten.

Bronnen variëren van gestructureerde databases tot semi-gestructureerde bestanden en ongestructureerde data, vaak afkomstig uit bedrijfsapplicaties, web-API's en streaming-kanalen. Dataintegratie ondersteunt verschillende doelstellingen zoals business intelligence, analytics, operationele besluitvorming en data science. Succesvolle projecten kenmerken zich door duidelijke eigenaarschap, gestandaardiseerde gegevensdefinities en passende governance.