Data er kjernekomponenten i effektiv beslutningstaking innen organisasjoner. I dag genererer selskaper mer data – over 145 zettabytes i 2024 – gjennom kilder som sosiale medier, Internet of Things (IoT)-kilder og punkt av salg (POS)-systemer.
Utfordringen? Å samle data fra disse forskjellige systemene til ett samlet sted.
Her kommer dataintegrasjon inn!
Dataintegrasjon er prosessen med å kombinere informasjon fra flere kilder for å skape et konsolidert datasett. Selv om det er essensielt, er det ofte tidkrevende, ressurskrevende og utsatt for feil når det gjøres manuelt.
Data integreringsverktøy kan forenkle denne prosessen, slik at bedrifter kan strømlinjeforme arbeidsflyter og få mer handlingsrettede innsikter raskere.
Fordeler med Dataintegreringsverktøy
Dataintegreringsverktøy er designet for å samle ulik data inn i et sentralisert system, noe som gjør det enklere for bedrifter å analysere og bruke for prognoser, markedsføring og driftsbeslutninger.
Dette er viktig fordi 3 av 4 organisasjoner lider av datasiloer, noe som fører til ineffektiv beslutningstaking på grunn av ufullstendig informasjon. Dataintegreringsverktøy konsoliderer denne dataen, bryter ned siloer.
Data kommer ofte i forskjellige formater avhengig av kilden. Disse verktøyene hjelper til med å standardisere denne dataen, sikrer konsistens. I tillegg kan dataintegreringsverktøy hjelpe selskaper med å spare $520,000 årlig ved å automatisere manuell data pipeline-konstruksjon.
Videre oppretter dataintegreringsverktøy en samlet, enkel kilde til sannhet for organisasjonens data, noe som fører til mer nøyaktig rapportering, bedre deling av data og forbedret beslutningstaking.
Typer av Dataintegreringsverktøy
Dataintegreringsverktøy finnes i ulike former, tilpasset forskjellige organisatoriske behov:
- On-Premise Verktøy: Disse programmene installeres på og drives fra kundens egne lokale servere. De tilbyr større kontroll over datasikkerhet, men kan være ressurskrevende.
- Cloud-Baserte Verktøy: Disse verktøyene er vert i skyen eller online og tilbyr mer fleksibilitet og skalerbarhet enn on-premise verktøy.
- Open-Source Verktøy: Disse verktøyene er tilgjengelige gratis og krever vanligvis kodingsekspertise.
- All-In-One Løsninger: Disse plattformene tilbyr funksjoner utover dataintegrasjon. De kan gi datatransformasjon, validering, ekstraksjon og styringsfunksjoner sammen med integrasjon.
Topp 10 Dataintegreringsverktøy i 2024
De beste dataintegreringsverktøyene er ikke bare teknisk robuste – de tilbyr også mange ikke-teknologiske fordeler. Her er de beste alternativene å vurdere i 2024:
1. Fivetran
Fivetran er en etablert programvare i dataintegrasjonskategorien. Det tilbyr fullstendig automatisert databevegelse, slik at bedrifter kan sentralisere dataene sine i et lager. Fivetran gir også robust datasikkerhet og styring. Det kan distribueres on-premise, i skyen eller i en hybrid løsning.
Nøkkelfunksjoner: Automatiserte datapipelines med sanntidsoppdateringer, forhåndsbygde koblinger og vedlikehold uten behov for inngrep.
Fordeler: Robust sikkerhetssertifisering, automatiserte oppdateringer, sanntids dataduplisering.
Ulemper: Begrensede tilpasningsmuligheter, utydelig prising, svake datatransformasjonsfunksjoner.
2. Talend
Talend gir robuste dataintegrasjon-, transformasjons- og datastyringsfunksjoner. Det tilbyr både open-source og bedrifts-/betalversjoner og muliggjør big data-håndtering.
Nøkkelfunksjoner: Sømløs integrasjon med sky- og on-premise miljøer, omfattende datakvalitets- og styringsverktøy.
Fordeler: Skalerbart, sterke datastyringsfunksjoner, støtte for big data.
Ulemper: Kan være ressurskrevende og krever tekniske ferdigheter for oppsett og administrasjon.
3. Informatica
Informatica er en bedriftsniveau data management plattform som dekker dataintegrasjon, styring og kvalitet. Det er kjent for sine kraftige data prosesserings- og transformasjonsfunksjoner.
Nøkkelfunksjoner: Arbeidsflytautomatisering, sky-native arkitektur og ende-til-ende datastyring.
Fordeler: Robust funksjonalitet, svært skalerbart, stort brukercommunity.
Ulemper: Kostbart for små- og mellomstore bedrifter, bratt læringskurve.
4. Pentaho Data Integration
Et produkt under Pentaho-merket av Hitachi Vantara, Pentaho Data Integration er en no-code dataintegrasjonsplattform. Den gir en dra-og-slipp grafisk brukergrensesnitt for å bygge datapipelines og kan distribueres on-premise og i skyen.
Nøkkelfunksjoner: Omfattende ekstraksjon, transformasjon og lasting (ETL) funksjoner, dataintegrasjon og datatilrettelegging – alt i én plattform.
Fordeler: Gjenbrukbare transformasjonsmaler, stort bibliotek av forhåndsbygde koblinger, sanntids datavalidering.
Ulemper: Høy læringskurve for nye brukere, begrenset kundestøtte.
5. Jitterbit
Jitterbit spesialiserer seg på API-integrasjon, slik at bedrifter kan koble til software-as-a-service (SaaS), on-premise og skyapplikasjoner. Det er ideelt for organisasjoner som ønsker å bygge integrasjoner raskt.
Nøkkelfunksjoner: Forhåndsbygde koblinger, API-integrasjon, og automatiseringsverktøy for hybrid cloud og on-premise systemer.
Fordeler: Rask API-integrasjoner, flott for tilkobling til forskjellige skybaserte systemer.
Ulemper: Begrenset on-premise støtte og datakartleggingsfunksjoner.
6. Hevo Data
Hevo Data er en sanntids dataintegrasjonsplattform designet for enkelhet og hastighet. Den gir tilkobling til over 150+ kilder og destinasjoner. Dessuten fokuserer den på duplisering og streaming av data i sanntid og er betrodd av over 2500+ selskaper.
Nøkkelfunksjoner: Sanntids duplisering og integrasjon med større datalagre.
Fordeler: Sanntids oppdateringer, brukervennlig UI, sømløs prøveopplevelse.
Ulemper: Forvirrende transformasjoner, mangel på pipeline kategorisering, synkroniseringsproblemer med visning.
7. Boomi
Boomi, tidligere et selskap under Dell, er en integration-as-a-service (IaaS) og API-styringsplattform. Den tilbyr også EDI-styringsfunksjoner sammen med datastyring. De er kjent for sin ekspertise i fusjoner og oppkjøp/deling av data flytting.
Nøkkelfunksjoner: Sky-native plattform med kraftige datamigrasjonsmuligheter.
Fordeler: Utmerket gjenbrukbarhet av komponenter, omfattende koblinger, rask feilretting.
Ulemper: Relativt svak dokumentasjon, mangel på robust revisjon, lavkode natur krever noe koding kunnskap.
8. Airbyte
Airbyte er en open-source databevegelsesplattform med betalte nivåer. Den er designet for bedrifter som ønsker å dra nytte av generative AI (GenAI). Airbyte har et bibliotek på 300+ koblinger og funksjonaliteten til å lage tilpassede koblinger. Den gir også både lavkode og ingen kode utvikling.
Nøkkelfunksjoner: Tilpassbare koblinger, automatisert datasynkronisering, open-source.
Fordeler: Tilgjengelig som et bibliotek i Python, en av de største brukergruppene, fleksibel synkroniseringsfrekvens.
Ulemper: Feilsøking av mislykkede synkroniseringer er vanskelig, API-dokumentasjon er uklar, og jobbutførelsesfunksjoner kan utvikles mer.
9. SAP Data Services
SAP Data Services er en del av SAP Business Technology Platform. Det er en dataintegrasjonsløsning på bedriftsnivå som tilbyr verktøy for datakvalitet og rensing.
Nøkkelfunksjoner: Dataintegrasjon, rensing, transformasjon, og styringsverktøy integrert med andre SAP-applikasjoner.
Fordeler: Apache integrasjon, støtte for big data, sanntids databehandling.
Ulemper: Feilbeskrivelser er for vage, mangel på skytjeneste koblinger, og vanskelig feilsøking.
10. Astera
Astera er en AI-drevet no-code databehandlingsplattform som lar bedrifter enkelt utføre en-til-en databehandling. Den tilbyr dataekstraksjon, integrering, lagring, API-styring og elektronisk datautveksling (EDI) styringsfunksjoner.
Nøkkelfunksjoner: No-code brukergrensesnitt (UI) med dra-og-slipp arkitektur, tilpassede forhåndsbygde koblinger, og AI-automatisering.
Fordeler: Lett å bruke for ikke-tekniske brukere, støtter flere datakilder, høy datakartleggingsfunksjonalitet, og høyt rangert kundeservice.
Ulemper: Kompleks dokumentasjon, og mangel på optisk tegngjenkjenning (OCR) funksjoner.
Faktorer å Vurdere ved Valg av Dataintegrering Verktøy
Det ideelle verktøyet avhenger av de unike behovene og stadiet til hver virksomhet, som er karakterisert av følgende faktorer:
- Kompatibilitet: Sørg for at verktøyet integreres sømløst med dine eksisterende datakilder og systemer.
- Brukervennlighet: No-code eller lavkode verktøy med dra-og-slipp-funksjonalitet er enkle å bruke og bra for team fra ulike bakgrunner.
- Skalerbarhet: Et godt dataintegreringsverktøy bør være skalerbart. On-premise løsninger er begrenset i skalerbarhet, noe som gjør dem til et suboptimalt valg for store og voksende selskaper.
- Kostnad: Vurder total eierkostnad, inkludert lisensiering, vedlikehold og støtte, samt forventet avkastning (ROI).
- Funksjonalitet: Vurder rekkevidden av funksjoner, inkludert automatisering, transformasjon og styring.
- Sikkerhet: Se etter robuste sikkerhetstiltak for å beskytte sensitive data, spesielt i skybaserte miljøer med sertifiseringer som SOC 1 og 2, ISO 27001, osv.
Fremtidige Trender
AI blir stadig mer vanlig på tvers av bransjer – og dataintegrasjonsapplikasjoner vil også bli mer AI-fokuserte, f.eks. datakartlegging og ETL. Når skytjenester utvikler seg, vil serverløse dataintegrasjon også bli et populært alternativ.
Videre, med den økende bruken av skyløsninger, vil dataintegrasjon-som-en-tjeneste (DIaaS) plattformer oppnå trekkraft, og tilby bedrifter høyere dataskalerbarhet.
Utforsk Unite.ai for flere ressurser om dataintegrasjon og håndtering.
Artikkelen Top 10 Data Integration Tools in 2024 ble først publisert på Unite.AI.