Data integration là gì? Những công cụ và kỹ thuật để tích hợp dữ liệu phổ biến nhất

Bùi Bích Hạnh
Data integration được sử dụng ngày càng phổ biến khi mà khối lượng và nhu cầu cần chia sẻ thông tin dữ liệu hiện nay là vô cùng lớn. Để đảm bảo việc trao đổi các thông tin dữ liệu ở trong hệ thống được nhanh chóng, dễ dàng, hiệu quả hoặc xử lý những bước công việc tiếp theo theo của những luồng công việc đã được định trước như: phân tích, so sánh, làm thống kê, thực hiện báo cáo,…

Khái niệm Data Integration là gì?

Data Integration hay quá trình tích hợp dữ liệu bao gồm việc kết hợp các dữ liệu không đồng nhất trong những nguồn khác nhau vào trong cùng một lược đồ duy nhất và có thể thực hiện tác vụ truy vấn, cung cấp cho người dùng một cái nhìn rõ ràng, chi tiết và thống nhất về chúng.

Quy trình tích hợp dữ liệu là một trong những thành phần rất quan trọng trong quy trình quản lý dữ liệu tổng thể, được ứng dụng với tần suất ngày càng tăng cao khi mà việc tích hợp các dữ liệu lớn và nhu cầu chia sẻ về dữ liệu hiện cũng đang có dấu hiệu tiếp tục tăng cao.

Kiến trúc sư tích hợp dữ liệu phát triển, nghiên cứu những chương trình phần mềm tích hợp dữ liệu và các nền tảng có tính năng tích hợp dữ liệu nhằm hỗ trợ hiệu quả hơn cho quá trình tích hợp dữ liệu tự động để từ đó có thể kết nối và định tuyến dữ liệu từ những hệ thống nguồn đến hệ thống đích. Điều này có thể đạt được thông qua một số những kỹ thuật tích hợp dữ liệu, bao gồm:

  • Trích xuất, chuyển đổi và tải: các bản sao của bộ dữ liệu được lấy từ các nguồn khác nhau sẽ được tập hợp lại cùng với nhau, kết nối hài hòa và tải vào trong kho dữ liệu hoặc hệ thống cơ sở dữ liệu.
  • Trích xuất, tải và chuyển đổi: dữ liệu sẽ được tải nguyên trạng vào trong một hệ thống dữ liệu lớn và sau đó được chuyển đổi để phục vụ cho các mục đích sử dụng, nghiên cứu và phân tích cụ thể.
  • Ghi lại những thông tin dữ liệu thay đổi: xác định chính xác các thay đổi của dữ liệu ở trong cơ sở dữ liệu theo mốc thời gian thực và áp dụng chúng cho những kho dữ liệu riêng biệt hoặc cho những kho lưu trữ thông tin khác.
  • Sao chép những thông tin dữ liệu: dữ liệu trong một cơ sở dữ liệu được sao chép sang những loại cơ sở dữ liệu khác để có thể giữ cho thông tin dữ liệu được đồng bộ hóa với mục đích là sử dụng trong các hoạt động khác nhau và để sao lưu.
  • Ảo hóa dữ liệu: dữ liệu được lấy từ các hệ thống khác nhau hầu như đều sẽ được kết hợp chặt chẽ với nhau để từ đó tạo nên một chế độ xem thống nhất thay vì phải tải dữ liệu vào trong một kho lưu trữ dữ liệu mới.
  • Tích hợp dữ liệu trực tuyến: đây là phương pháp tích hợp dữ liệu thời gian thực trong đó có các luồng dữ liệu khác nhau sẽ được tích hợp liên tục và đưa vào trong hệ thống phân tích và các kho lưu trữ dữ liệu.
benefits-of-data-integration-in-therapy-lasers-1669006038.jpg
Data Integration hay quá trình tích hợp dữ liệu bao gồm việc kết hợp các dữ liệu trong những nguồn khác nhau

Công cụ và các kỹ thuật tích hợp dữ liệu

Các kỹ thuật tích hợp dữ liệu hiện có sẵn ở nhiều cấp độ tổ chức khác nhau, từ những phương pháp hoàn toàn tự động đến các phương pháp thủ công. Các công cụ và kỹ thuật điển hình để từ đó có tích hợp các thông tin dữ liệu bao gồm:

  • Tích hợp thủ công hoặc Giao diện dành người dùng chung: Không có chế độ xem thống nhất về thông tin dữ liệu. Người dùng hoạt động với tất cả những thông tin liên quan đến việc truy cập vào tất cả những hệ thống nguồn.
  • Tích hợp dựa trên các ứng dụng điện tử: yêu cầu mỗi ứng dụng đều thực hiện được tất cả những nỗ lực tích hợp; có thể quản lý nghiêm ngặt với một số lượng nhỏ những sản phẩm phần mềm ứng dụng khác nhau.
  • Tích hợp dữ liệu phần mềm trung gian: chuyển logic tích hợp từ các ứng dụng sang các lớp phần mềm trung gian mới.
  • Truy cập dữ liệu thống nhất: để lại các dữ liệu ở trong hệ thống nguồn và xác định một loạt các tập hợp chế độ xem khác nhau để từ đó cung cấp một chế độ xem thống nhất dành cho những người dùng ở trong quy mô toàn doanh nghiệp.
  • Lưu trữ thông tin dữ liệu chung hoặc là tích hợp những dữ liệu vật lý: tạo ra một hệ thống mới trong đó có một bản sao dữ liệu từ hệ thống nguồn được lưu trữ và quản lý một cách riêng biệt, độc lập với hệ thống gốc.

Các nhà phát triển có thể ứng dụng Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL) để viết nên mã hệ thống tích hợp thông tin dữ liệu bằng tay. Ngoài ra còn có những bộ công cụ tích hợp dữ liệu có sẵn từ các nhà cung cấp công nghệ thông tin khác nhau giúp hợp lý hóa, tự động hóa và ghi lại quá trình phát triển của dữ liệu một cách hiệu quả.

Tại sao việc tích hợp dữ liệu lại quan trọng?

Các tổ chức, đơn vị doanh nghiệp muốn duy trì được tính cạnh tranh trên thị trường cần phải nắm bắt được các dữ liệu lớn và tất cả những lợi ích cũng như thách thức của chúng. Tích hợp dữ liệu hỗ trợ những truy vấn trong những bộ dữ liệu khổng lồ này, đem lại nhiều lợi ích cho mọi thứ từ những thông tin kinh doanh thông minh và phân tích thông tin dữ liệu khách hàng đến việc làm giàu thêm cho kho dữ liệu và cung cấp các thông tin cụ thể theo mốc thời gian thực.

Một trong những trường hợp sử dụng quan trọng nhất đối với các loại hình dịch vụ và giải pháp tích hợp dữ liệu đó là việc quản lý dữ liệu của khách hàng và doanh nghiệp. Tích hợp dữ liệu của doanh nghiệp sẽ cung cấp dữ liệu tích hợp vào trong kho dữ liệu hoặc là tích hợp trong kiến ​​trúc tích hợp dữ liệu ảo để hỗ trợ báo cáo cho các đơn vị doanh nghiệp, nghiệp vụ thông minh (tích hợp dữ liệu BI) và phân tích dữ liệu doanh nghiệp nâng cao.

Tích hợp dữ liệu khách hàng sẽ cung cấp cho các nhà quản lý doanh nghiệp và nhà phân tích dữ liệu một bức tranh toàn cảnh về những chỉ số hiệu suất chính (KPI), rủi ro về vấn đề tài chính, các vấn đề nhu cầu của khách hàng, các hoạt động sản xuất và những chuỗi cung ứng, nỗ lực việc tuân thủ những quy định và những khía cạnh khác của quy trình vận hành kinh doanh.

what-is-data-integration-01-1669006073.png
Tích hợp dữ liệu là điều hết sức quan trọng trong việc lưu trữ thông tin dữ liệu

Data integration cũng đóng một vai trò cực kỳ quan trọng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Dữ liệu tích hợp từ những hồ sơ của các bệnh nhân và những phòng khám khác nhau giúp cho các bác sĩ có thể chẩn đoán được chính xác tình trạng bệnh và tình trạng y tế bằng cách thiết lập, tổ chức dữ liệu từ những hệ thống khác nhau thành một dạng xem thống nhất về những thông tin hữu ích, từ đó có thể đưa ra những kiến thức và hiểu biết hữu ích.

Việc thu thập và tích hợp các dữ liệu một cách hiệu quả cũng sẽ cải thiện được tối đa độ chính xác trong quá trình xử lý những yêu cầu về việc bồi thường cho các công ty bảo hiểm và đảm bảo được thông tin hồ sơ có tính nhất quán và chính xác về tên bệnh nhân và thông tin để liên hệ với bệnh nhân. Việc trao đổi thông tin này giữa những hệ thống khác nhau thường sẽ được gọi là những khả năng tương tác.

Tích hợp dữ liệu lớn là gì?

Tích hợp dữ liệu lớn đề cập đến những quy trình tích hợp dữ liệu nâng cao được nghiên cứu phát triển để quản lý một khối lượng dữ liệu khổng lồ, sự đa dạng và tốc độ của các dữ liệu lớn và kết hợp các thông tin dữ liệu này từ những nguồn như thông tin dữ liệu web, các phương tiện truyền thông xã hội, các dữ liệu do thiết bị máy tạo ra và các dữ liệu đến từ Internet của Vạn vật (IoT), vào trong một khuôn khổ chung duy nhất.

Các nền tảng phân tích thông tin dữ liệu lớn yêu cầu khả năng mở rộng và hiệu suất cao, nhấn mạnh nhu cầu về một nền tảng tích hợp dữ liệu chung hỗ trợ lập hồ sơ và chất lượng dữ liệu, đồng thời thúc đẩy hiểu biết sâu sắc bằng cách cung cấp cho người dùng cái nhìn đầy đủ và cập nhật nhất về doanh nghiệp của họ.

Các dịch vụ tích hợp dữ liệu lớn sử dụng các kỹ thuật tích hợp thời gian thực, bổ sung cho các công nghệ ETL truyền thống và thêm ngữ vào đó những cảnh động để truyền thông tin dữ liệu liên tục.

Các phương pháp hay nhất để tích hợp thông tin dữ liệu trong thời gian thực giải quyết bản chất của chúng: cần phải kích thích và thử nghiệm dữ liệu nhiều hơn trước, những hệ thống và ứng dụng thời gian thực nên được áp dụng trong nhiều trường hợp khác nhau, người dùng nên thực hiện việc triển khai các công cụ nhập song song và phối hợp, thiết lập khả năng phục hồi dữ liệu trong từng giai đoạn khác nhau của đường ống để từ đó dự đoán được việc lỗi thành phần và chuẩn hóa được những nguồn dữ liệu bằng API, để từ đó có được những thông tin chi tiết tốt hơn.

quolutions-12mayo-dataintegration2b-1669006116.jpg
Có nhiều kỹ thuật tích hợp dữ liệu khác nhau

Tích hợp ứng dụng vs Tích hợp dữ liệu có sự khác nhau như thế nào?

Các công nghệ tích hợp dữ liệu đã và đang được giới thiệu rộng rãi như một phương pháp có hiệu quả nhất đối với việc áp dụng cơ sở dữ liệu quan hệ và nhu cầu sử dụng công nghệ này cũng ngày càng tăng cao để chuyển đổi thông tin dữ liệu một cách nhanh chóng hiệu quả, thường liên quan đến việc quản trị dữ liệu ở trạng thái nghỉ. Ngược lại, việc tích hợp những ứng dụng quản lý việc tích hợp dữ liệu hoạt động một cách trực tiếp trong khoảng thời gian thực giữa hai hoặc là nhiều ứng dụng.

Trong khi đó, ‍mục tiêu cuối cùng của việc tích hợp ứng dụng là cho phép những ứng dụng được xác định thiết kế độc lập hoạt động cùng với nhau, điều này đòi hỏi về tính nhất quán của các thông tin dữ liệu giữa những bản sao dữ liệu thông tin riêng biệt, quản lý các luồng tích hợp của nhiều tác vụ được thực thi bởi những phần mềm ứng dụng khác nhau và tương tự như là yêu cầu tích hợp dữ liệu, một người dùng giao diện hoặc các dịch vụ để có thể truy cập vào trong kho dữ liệu và sử dụng các chức năng từ các ứng dụng đã được thiết kế độc lập.

data-integration-graphic-1669006193.png
Tích hợp dữ liệu được sử dụng khá phổ biến hiện nay

‍Một công cụ phổ biến để đạt được tích hợp ứng dụng là tích hợp dữ liệu đám mây, đề cập đến một hệ thống các công cụ và công nghệ kết nối các ứng dụng khác nhau để từ đó trao đổi dữ liệu và quy trình theo thời gian thực và cung cấp quyền truy cập của nhiều thiết bị qua mạng internet.

Trên đây là nội dung Data integration là gì và những phương pháp để tích hợp dữ liệu phổ biến nhất. Tích hợp dữ liệu cho phép các doanh nghiệp có thể quản lý dữ liệu hiệu quả và đưa ra những quyết định chính xác nhất.