Dataintegrering

Dataintegrering er prosessen med å samle inn data fra ulike kilder, rense og standardisere dem, og deretter kombinere dem slik at de kan brukes av analyse-, overvåknings- eller operasjonelle systemer. Hensikten er å skape en helhetlig og konsistent datamodell som støtter beslutningstaking, rapportering og automatiserte forretningsprosesser.

Verdibasert sett inkluderer dataintegrering arkitektur og mekanismer for å håndtere variasjon i formater, semantikk og kvalitet. Vanlige tilnærminger er ETL (extract–transform–load), ELT (extract–load–transform) og sanntidsstrømmer. Prosessene omfatter datamapping, schema matching, normalisering og harmonisering av masterdata, samt etablering av dataflyt mellom operasjonelle systemer, datavarehus og datasjøer.

Kvalitet, eierskap og styring er sentrale elementer. Data governance, metadataforvaltning og datakvalitetskontroller bidrar til pålitelighet og sporbarhet, mens begrepsstandardisering og opprinnelsesregistrering gjør data sammenlignbare på tvers av kilder. Masterdatahåndtering (MDM) støtter konsistente forretningsbegreper og enhetlige nøkkelfigurer i hele organisasjonen.

Arkitekturvalg varierer mellom sentraliserte og federerte modeller. En sentralisert løsning inkluderer ofte et datavarehus eller datasjø, mens en federert eller hub-basert modell muliggjør sanntidskoblinger mellom systemer uten å flytte alle data til ett depot. Skybaserte løsninger og API-baserte integrasjoner er også vanlige.

Utfordringer inkluderer datakvalitetsproblemer, semantisk misforståelse, latens og sikkerhet. Personvern og overholdelse av regler som GDPR er vesentlige hensyn ved all dataintegrering. Bruksområder spenner fra finans og helse til retail og produksjon, der integrerte data driver analyse, rapportering og digitalisering.