گذشته از این، در هر یک از بخش‌های یک سازمان افراد داده‌هایی را تولید می‌کنند که در بقیه قسمت‌های سازمان مورد استفاده قرار می‌گیرند. برای ایجاد یکپارچگی داده، همه باید مشارکت کنند و با اتحاد خود اهداف سازمان را پیش ببرند.

افزایش کارایی و صرفه‌جویی در وقت

سازمان‌ها با ایجاد سیستم ارزیابی یکپارچگی مناسب داده‌ها، زمان لازم برای آماده‌سازی و تجزیه و تحلیل آن‌ها را کوتاه‌تر می‌کنند. با خودکار شدن این فرآیند دیگر نیازی نیست کارمندان شخصاً داده‌ها را جمع‌آوری و برای آن‌ها گزارش تهیه کنند.

همچنین اگر از روشی مناسب- بجز کدنویسی دستی- برای ایجاد یکپارچگی داده‌ها استفاده کنید، زمان کمتری را از دست می‌دهید. همین زمان را می‌توان به انجام کارهای مهم‌تر اختصاص داد.

کاهش خطاها و دوباره کاری

کار کردن با منابع داده‌های سازمانی بسیار سخت است. برای جمع‌آوری داده‌ها به‌صورت دستی کارمندان باید محل همه داده‌ها را بدانند و همه نرم‌افزارهای مورد نیاز را از قبل داشته باشند. تنها در این صورت داده‌ها کامل و دقیق خواهند بود. اگر انبار داده‌ای اضافه شود که کارمندان از آن بی‌اطلاع هستند، مجموعه داده‌ها ناقص می‌شود.

علاوه بر موارد گفته شده، بدون وجود سیستم یکپارچه‌سازی برای همگام‌سازی داده‌ها، هر زمان که باید تغییری در گزارشات اعمال شود نیاز به دوباره کاری است. اما با وجود به‌روز رسانی‌های خودکار گزارش‌ها در اسرع وقت تهیه خواهند شد.

ارائه داده‌های باارزش‌تر

یکپارچگی داده در طولانی مدت کیفیت و ارزش داده‌ها را افزایش می‌دهد. به محض اینکه داده‌ها در یک سیستم مشخص یکپارچه شوند، مواردی که به باکیفیت‌تر شدن آن‌ها کمک می‌کنند شناسایی خواهند شد و اقدامات لازم برای بهینه‌سازی داده‌ها صورت می‌گیرند؛ در نهایت داده‌هایی دقیق‌تر خواهید داشت.

نحوه ایجاد یکپارچگی داده

از یکپارچگی داده و نحوه ایجاد آن به‌دلیل فوایدی که برای سازمان‌ها دارد، استفاده‌های زیادی می‌شود. روش‌های مختلفی برای یکپارچه کردن داده‌ها وجود دارد که هر یک در جای متفاوتی کاربرد دارند.

برای اینکه تشخیص دهید چه روشی در سازمان شما بهتر نتیجه می‌دهد، باید ابتدا با هر کدام آشنا شوید. ۷ مورد از پرکاربردترین روش‌ها را در ادامه خواهید دید.

روش کدنویسی دستی

یکی از ساده‌ترین روش‌های ایجاد یکپارچگی داده، کدنویسی دستی یا یکپارچگی داده دستی است. این روش فقط برای یکپارچه کردن داده‌ها از منابع کم و محدود کاربرد دارد. اگر سازمان شما دارای منابع محدودی است، با استفاده از کدنویسی دستی می‌توان داده‌ها را جمع‌آوری، در صورت لزوم تبدیل و در آخر یکی کرد.

مزیت کدنویسی دستی این است که نیاز به استفاده از نرم‌افزار خاصی ندارد، اما در عوض فرآیند بسیار وقت‌گیری است. عیب دیگر این روش این است که اندازه‌گیری یکپارچگی داده برای منابع بیشتر کار سختی است.

استفاده از انبار داده

یکپارچگی داده با استفاده از انبار داده همان طور که از اسمش پیداست شامل محلی مشخص برای ذخیره کردن داده‌ها می‌شود. از این محل ذخیره سازی داده یا همان انبار داده برای پاک‌سازی، ساختاربندی و ذخیره داده‌ها استفاده خواهد شد.

از این روش به‌عنوان یکپارچگی ذخایر مشترک هم یاد می‌شود. شیوه انجام این روش به این گونه است که داده‌ها از برنامه‌های مختلف سازمان در انبار داده کپی می‌شوند و در آن‌جا توسط تحلیلگران داده مورد بررسی قرار می‌گیرند.

مزیت بررسی داده‌ها در انبار داده نسبت به بررسی آن‌ها در برنامه منابع این است که تحلیلگران دیگر لازم نیست نگران تاثیر عملکرد برنامه‌ها باشند. علاوه بر این با استفاده از انبار داده‌ها تحلیلگران می‌توانند همه داده‌های سازمان را یک‌جا داشته باشند. یک‌جا جمع شدن داده‌ها به تحلیلگران کمک می‌کند داده‌ها را از نظر کامل، دقیق و منسجم بودن بررسی کنند.

همان‌طور که این روش مزایای بسیاری دارد، بی‌عیب هم نیست. یکی از مشکلات رایج استفاده از انبار داده هزینه‌های ذخیره‌سازی داده در محل‌های مختلف است. همچنین ساخت و نگهداری انبارها هم نیاز به صرف هزینه دارند، به همین دلیل ذخیره‌سازی داده‌ها در فضای ابری روشی بسیار ساده‌تر و به‌صرفه‌تر است.

روش یکپارچگی داده با میان‌افزارها

در این روش، یکپارچگی داده و نحوه ایجاد آن به وجود یک رابط بستگی دارد، اما این امر به چه معنی است؟ روش یکپارچگی داده میان‌افزارها نوعی سیستم یکپارچه‌سازی است که شامل استفاده از یک برنامه میان‌افزار واسطه می‌شود. وظیفه این میان‌افزار انتقال داده‌ها بین منابع و انبار اصلی داده است.

وجود واسطه‌ای به اسم میان‌افزار به قالب‌بندی و اعتبارسنجی داده‌ها قبل از فرستادن آن‌ها به انبار، کمک می‌کند. انبار نهایی در این روش می‌تواند پایگاه داده‌ها یا انبار داده‌های ابری باشد.

از این روش بیشتر از همه در یکپارچه کردن سیستم‌های قدیمی با سیستم‌های جدید استفاده می‌شود. شاید بپرسید چرا؟ به‌دلیل اینکه میان‌افزار کمک می‌کند داده‌های قدیمی‌تر به شکلی در بیایند که برای سیستم‌های جدید قابل استفاده است.

مشکل اصلی یکپارچه‌سازی داده‌ها با استفاده از میان‌افزارها، نگهداری از آن‌ها است. میان‌افزارها باید توسط توسعه‌دهندگان ماهر مستقر و نگهداری شوند. عیب دیگر این شیوه محدود بودن عملکرد میان‌افزارها است. متاسفانه بسیاری از برنامه‌های میان‌افزار سازگاری محدودی با برنامه‌های منابع دارند.

تجمیع داده‌ها

به فرآیند ادغام داده‌ها از سیستم‌های مختلف برای به وجود آوردن یک منبع داده متمرکز، تجمیع داده می‌گویند. بعداً می‌توان از این سیستم برای گزارش دادن، تجزیه و تحلیل استفاده کرد.

معمولاً برای تجمیع داده‌ها از فرآیند ETL استفاده می‌کنند. این نرم‌افزارها داده‌ها را از چند منبع استخراج می‌کند، آن‌ها را به شکل لازم در می‌آورند و سپس به محل نهایی ذخیره‌سازی داده انتقال می‌دهد.

ممکن است تجمیع داده‌ها با تاخیر همراه باشد؛ زیرا بازیابی داده‌ها از یک منبع مشخص و انتقال آن‌ها به منبع مرکزی داده‌، فرآیند زمان‌بری است. با انتقال مکرر داده‌ها می‌توان زمان این تاخیر را تا حدودی کوتاه کرد.

یکی از مزایای تجمیع داده این است که داده‌ها در منبع مرکزی داده، منسجم هستند؛ به این علت که آن‌ها قبل از تجمیع منتقل می‌شوند. این مزیت به مسئولان داده کمک می‌کند که داده‌های باکیفیت‌تر و یکپارچه‌تری جمع‌آوری کنند.

مجازی سازی داده‌ها

یکی از جالب‌ترین شیوه‌های یکپارچگی داده، مجازی‌سازی آن است. با این روش در عین حال که داده‌ها در سیستم‌های مختلفی می‌مانند، کاربران همچنان می‌توانند آن‌ها را به شکلی یکپارچه مشاهده کنند.

مجازی‌سازی داده‌ها لایه‌ای منطقی در فرآیند یکپارچگی داده است. با این روش داده‌های جمع‌آوری شده از منابع یکپارچه شده و بی‌درنگ به کاربران تحویل داده می‌شوند.

خوبی این روش این است که لازم نیست شما واقعاً داده‌های خود را جابه‌جا کنید. داده‌ها داخل سیستم‌های منبع باقی می‌مانند؛ به همین دلیل لازم نیست نگران هزینه‌های ناشی از نگهداری نسخه‌های مختلف داده‌های خود باشید.

انتشار داده‌ها

روش انتشار داده‌ها مستلزم به کار گرفتن برنامه‌هایی برای کپی کردن رویداد محور داده‌ها از یک جا‌به‌جایی دیگر است.

برای انتشار داده‌ها می‌توان از برنامه‌های یکپارچگی سازمانی (EAI) و فناوری‌های تکثیر داده‌های سازمانی (EDR) استفاده کرد. EAI برای اهدافی مثل پردازش تراکنش‌های تجاری بین ۲ سیستم، پل ارتباطی به وجود می‌آورد.      EDR بیشتر برای انتقال داده‌ها بین ۲ پایگاه داده کاربرد دارد. این روش برخلاف EAI شامل تبدیل داده نمی‌شود؛ بلکه داده‌ها به‌سادگی از یک پایگاه داده خارج می‌شوند و به پایگاه دیگری منتقل خواهند شد.

بهترین روش برای یکپارچگی داده و نحوه ایجاد آن

یکپارچگی داده به سازمان‌ها کمک می‌کند داده‌ها را به شکل یکپارچه ذخیره، تجزیه، تحلیل، منتقل و مشاهده کنند. برای انتخاب بهترین شیوه ایجاد یکپارچگی داده باید ابتدا هدف کسب و کار خود و روند آن را بدانید. علاوه بر این باید درک کاملی از برنامه‌های سازمانی خود و دلیل استفاده از آن‌ها داشته باشید.

ممکن است نیازهای یک سازمان ساده باشد و با استفاده از ابزاری ساده به نتیجه برسد یا اینکه نیاز به روش‌های پیچیده‌تری برای یکپارچگی داده پیدا کند. وجود داده‌های متنوع از منابع مختلف همیشه کار را سخت می‌کند. سعی کنید روش انتخابی خود را تا حد ممکن ساده کنید و مطمئن شوید که هر برنامه دارای داده‌های باکیفیت است.

ایجاد یکپارچگی داده کار راحتی نست، اما نیازی هم نیست که آن را از چیزی که هست پیچیده‌تر کنید. به یاد داشته باشید طراحی قالب مناسب برای ذخیره داده‌ها، مخصوصاً در عصر ظهور کلان داده، هوش تجاری و هوش مصنوعی اهمیت زیادی دارد. حجم داده‌های جمع‌آوری شده در سازمان‌ها ممکن است خیلی زیاد باشد، پس برای مدیریت و یکپارچه کردن آن‌ها بهترین روش را انتخاب کنید.

یکپارچگی داده؛ راهی به‌سوی مدیریت بهتر داده‌ها

با مطالعه این مقاله همه چیز را درباره یکپارچگی داده و نحوه ایجاد آن یاد می‌گیرید. با انتخاب بهترین روش ایجاد یکپارچگی داده، دقیق‌ترین داده‌ها را از منابع موجود جمع‌آوری کنید و بهترین تصمیمات سازمانی را بگیرید.