6 big datan integraatiotyökalua, joihin luotan todellisten tulosten saavuttamisessa

Massadataohjelmisto integroituu tietovarastojen, ETL-putkien ja liiketoimintatiedon hallinta-alustojen kanssa siirtääkseen, käsitelläkseen ja tuodakseen esiin suuria tietomääriä koko teknologiapinossasi.

Integraation toteuttaminen oikein on vaikeampaa kuin useimmat toimittajat antavat ymmärtää. Olen nähnyt tiimien valitsevan työkaluja, jotka vaikuttivat toimivilta konseptitodistuksessa, mutta jotka törmäsivät todellisiin ongelmiin datamäärien kasvaessa tai putkien monimutkaistuessa.

Tässä oppaassa käsitellään kuutta järjestelmätyyppiä, jotka integroidaan yleisesti massadataohjelmistojen kanssa. Mukana on rehellinen arvio siitä, mihin kukin niistä sopii, mihin ei, sekä siitä, miten oikea vaihtoehto sovitetaan ympäristöösi.

Mitä massadatan integraatio on?

Massadatan integraatio on prosessi, jossa useista lähteistä peräisin oleva data tuodaan yhdistettyyn ympäristöön, jossa se voidaan puhdistaa, muuntaa, käsitellä ja hyödyntää yhdenmukaisesti analytiikassa, raportoinnissa ja muissa sovelluksissa.

Lähteitä voivat olla tietokannat, API:t, pilvitallennus, yritysjärjestelmät, tapahtumavirrat sekä rakenteinen ja rakenteeton data.

Käytännössä data siirtyy yleensä lähteestään käsittely- tai tallennuskerrokseen, kuten tietovarastoon tai datajärveen, kulkevan putken läpi.

ETL- tai ELT-prosessit valmistelevat ja yhdistävät datan, jotta seuraavan vaiheen työkalut – kuten liiketoimintatiedon hallinta-alustat, analytiikkajärjestelmät ja tekoälysovellukset – voivat hyödyntää ajantasaista ja yhdenmukaista tietoa.

Käyttötapauksesta riippuen data voi siirtyä ajastettuina eräajoina tai jatkuvasti reaaliaikaisten datan käsittelyputkien kautta. Tavoite on sama: vähentää datasiiloja ja tehdä eri järjestelmistä peräisin olevasta tiedosta yhdessä hyödynnettävää.

Miksi massadataohjelmisto kannattaa integroida?

Massadataohjelmisto kannattaa integroida, koska siiloutunut data on suuressa mittakaavassa käytännössä hyödytöntä – olen nähnyt tiimien suorittavan kyselyjä vanhentuneita vientejä vastaan, vaikka lähdejärjestelmä oli jo muuttunut kahdesti. Kun työkalut yhdistetään, analyytikkojen, insinöörien ja sovellusten käyttämä data on todella ajantasaista ja luotettavaa.

Tässä ovat tärkeimmät syyt, joiden vuoksi tiimit yhdistävät massadataohjelmiston muuhun teknologiapinoonsa:

• Yhtenäinen pääsy dataan: Useista lähteistä – CRM-järjestelmistä, tapahtumavirroista, tietokannoista ja API-rajapinnoista – peräisin olevan datan keskittäminen yhteen kyselytettävään kerrokseen poistaa manuaalisen täsmäytystyön, joka kuluttaa insinöörien työtunteja.
• Reaaliaikaisten putkien tuki: Integraatioiden avulla data virtaa jatkuvasti sisäänotto-, käsittely- ja kulutuskerrosten välillä, joten koontinäytöt ja seuraavan vaiheen järjestelmät kuvaavat sitä, mitä tapahtuu nyt, eivät tunteja sitten.
• Skaalautuva ETL-automaatio: Massadatatyökalujen yhdistäminen ETL-alustoihin automatisoi poiminta-, muunnos- ja latausprosessin ja vähentää putkien epäonnistumisen riskiä, kun datamäärät kasvavat yllättäen.
• Liiketoimintatiedon hallinnan ja raportoinnin mahdollistaminen: Massadataohjelmiston yhdistäminen liiketoimintatiedon hallinta-alustoihin antaa analyytikoille suoran pääsyn käsiteltyyn dataan ilman, että heidän tarvitsee pyytää insinöörin apua jokaista uutta raporttia tai kyselyä varten.
• Järjestelmien välinen datan yhdenmukaisuus: Integraatiot varmistavat yhden totuuden lähteen eri työkalujen välillä. Tämä on erityisen tärkeää, kun useat tiimit tekevät päätöksiä samojen taustalla olevien tietoaineistojen perusteella.

Massadataohjelmistojen yleisimmät integraatiot

Integraatiovaihtoehtojen tarkastelu auttaa sovittamaan kunkin työkalun datalähteisiin, käsittelykerroksiin ja raportointijärjestelmiin. Yleisimpiä yhteyksiä ovat tietovarastot, ETL-alustat, BI-työkalut, pilvitallennus, tietokannat ja reaaliaikaiset tapahtumavirrat.

Liiketoimintatiedon hallinta- ja datan visualisointialustat

Massadataohjelmiston yhdistäminen BI- tai datan visualisointialustaan on vaihe, jossa raakadatan käsittelyputkien työ muuttuu todella hyödylliseksi päätöksiä tekeville ihmisille.

Tableaun ja Power BI:n kaltaiset työkalut voivat tehdä kyselyjä suoraan tietovarastosi tai datajärvesi käsitellystä datasta. Näin analyytikot saavat ajantasaista ja täsmällistä tietoa ilman tukipyynnön tekemistä ja insinöörin odottamista raportin laatimiseksi.

Kun datamäärät ja tiimit kasvavat, irrallisiin vienteihin luottaminen voi nopeasti johtaa ristiriitaisiin raportteihin ja epävarmuuteen siitä, mikä dataversio on ajantasainen.

Tässä ovat yleisimmät käyttötapaukset, joissa näen tiimien saavan todellista hyötyä yhdistäessään BI- ja datan visualisointialustat massadataohjelmistoonsa:

• Reaaliaikainen koontinäyttöraportointi: Analyytikot yhdistävät Tableaun tai Power BI:n kaltaiset työkalut suoraan tietovarastoon, jolloin koontinäytöt hakevat ajantasaiset tiedot jokaisella päivityksellä sen sijaan, että ne perustuisivat ajoitettuihin vientiin tai manuaalisiin CSV-latauksiin.
• Itsepalvelukyselyt: Kun suora integraatio on käytössä, liiketoimintakäyttäjät voivat luoda ja suorittaa omia raporttejaan avaamatta palvelupyyntöä datatekniikkatiimille. Tämä vähentää työjonoa merkittävästi.
• Eri lähteistä peräisin olevien tietojen yhdistäminen: BI-alustat voivat yhdistää useista massadatalähteistä – tapahtumavirroista, CRM-vienneistä ja tapahtumatietokannoista – peräisin olevia tietoja yhteen näkymään. Tämä ei onnistu erillisellä BI-työkalulla ilman integraatiokerrosta.
• Laajamittainen tietojen tutkiminen: Kun BI-työkalut tekevät kyselyitä suoraan hajautetulle käsittelykerrokselle, kuten Apache Sparkille tai BigQuerylle, analyytikot voivat tutkia tietoaineistoja, jotka kaataisivat paikallisen visualisointityökalun. Laskenta tapahtuu massadatakerroksessa, ei BI-asiakasohjelmassa.
• Automaattinen raporttien jakelu: Integraatioiden avulla raporttien luominen ja toimitus voidaan ajoittaa tietoputken valmistumistapahtumien eikä mielivaltaisten aikavälien perusteella, joten sidosryhmät saavat raportit, kun tiedot ovat tosiasiallisesti valmiita.
• Poikkeamien havaitsemisen näkyvyys: Kun BI-alusta yhdistetään tietoputkeen, joka sisältää poikkeamien havaitsemislogiikkaa, poikkeavat arvot ja tietojen laatuongelmat tulevat automaattisesti näkyviin koontinäytöissä sen sijaan, että ne hautautuisivat vain insinöörien lukemiin lokitietoihin.

Pilvi-infrastruktuuri- ja tallennusalustat

Pilvi-infrastruktuuri- ja tallennusalustoissa sijaitsee tosiasiassa suurin osa massadatasta – ja niiden yhdistäminen suoraan käsittely- ja analytiikkatyökaluihin tekee datasta käyttökelpoista suuressa mittakaavassa.

Kun Amazon S3:n tai Google Cloud Storagen kaltaiset alustat integroidaan massadataohjelmistoosi, tietoputket voivat lukea tietoja pilvitallennuksesta ja kirjoittaa tuloksia sinne suoraan ilman manuaalisia luovutuksia tai aikaa ja laskentatehoa kuluttavia väliaikaisia tiedostosiirtoja.

Tämä suora yhteys muuttuu entistä tärkeämmäksi, kun tietoaineistot kasvavat suuremmiksi kuin paikalliset ympäristöt tai esikäsittely-ympäristöt pystyvät käsittelemään.

Seuraavassa ovat yleisimmät käyttötapaukset, joissa pilvi-infrastruktuuri- ja tallennusalustojen integrointi massadataohjelmistoon tuottaa todellista hyötyä:

• Alkuperäinen tietoputkien syöttö ja tulostus: Käsittelytyöt lukevat tiedot suoraan pilvitallennuksesta, kuten Amazon S3:sta tai Google Cloud Storagesta, ja kirjoittavat tulokset sinne, mikä poistaa viivettä lisäävät ja laskentakustannuksia kasvattavat väliaikaiset tiedostosiirrot.
• Joustava laskennan skaalaus: Pilvi-integraatioiden avulla massadatatyöt voivat kasvattaa tai pienentää laskentaresursseja työkuorman mukaan, joten käyttämättömästä kapasiteetista ei tarvitse maksaa vähäisen käytön aikana eikä resurssirajoja saavuteta käyttöpiikkien aikana.
• Datajärviarkkitehtuurin tuki: Raakadatasta, puolistrukturoidusta datasta ja strukturoidusta datasta koostuvien tietojen tallentaminen pilven objektitallennukseen antaa massadatatyökaluille keskitetyn lähteen, josta tietoja voidaan kysellä ilman, että kaikki on pakotettava jäykkään skeemaan ennen käsittelyä.
• Tietojen replikointi alueiden välillä: Pilvitallennusintegraatioiden avulla tietoputket voivat replikoida tietoaineistoja automaattisesti alueiden välillä. Tämä on tärkeää, kun käsittelytyöt ja tiedot sijaitsevat eri maantieteellisillä alueilla tai kun käytössä on redundanssivaatimuksia.
• Hierarkkisen tallennuksen hallinta: Pilvi-infrastruktuurin integrointi mahdollistaa vanhentuvien tai harvoin käytettävien tietojen automaattisen siirtämisen edullisempiin tallennusluokkiin massadata-alustan seuraamien käyttötapojen perusteella.
• Tarkistuspisteiden ja palautusten tallennus: Pitkään kestävät massadatatyöt voivat kirjoittaa tilan tarkistuspisteet suoraan pilvitallennukseen, joten epäonnistunut työ jatkuu tunnetusta kohdasta sen sijaan, että koko suoritus aloitettaisiin alusta.

Koneoppimis- ja tekoälykehykset

Koneoppimis- ja tekoälykehysten yhdistäminen massadataohjelmistoon muuttaa laajamittaisen datan tiedoksi, joka todella ohjaa päätöksentekoa. TensorFlow’n ja Apache Spark MLlibin kaltaiset työkalut toimivat parhaiten, kun ne voivat käyttää koko tietoputkea suoraan – eivät vain otosta tai valmiiksi koostettua vientiä.

Kun yhteys on käytössä, mallit koulutetaan täydellisillä ja ajantasaisilla tiedoilla, ja niiden tulokset kuvaavat sitä, mitä järjestelmissäsi todella tapahtuu.

Useimpien tiimien turvautuma kiertotapa on eräkäsittely: tiedot haetaan aikataulun mukaan, malli koulutetaan offline-tilassa ja otetaan käyttöön säännöllisin väliajoin. Tämä toimii vähäisen riskin käyttötapauksissa, mutta ei enää silloin, kun mallin on kuvattava nykyistä käyttäytymistä – ilmeisiä esimerkkejä ovat petosten havaitseminen, suosittelukoneet ja kysynnän ennustaminen.

Integraatio ei ole vain kätevä ominaisuus, vaan se tekee näistä käyttötapauksista ylipäätään mahdollisia.

Seuraavat ovat käyttötapauksia, joita suosittelisin priorisoitaviksi, kun koneoppimis- ja tekoälykehyksiä integroidaan massadataohjelmistoon:

• Koko aineiston mallikoulutus: TensorFlow’n tai Apache Spark MLlibin kaltaiset koneoppimiskehykset voivat kouluttaa malleja suoraan koko käsittelyputken aineistolla, eivät otoksesta poimitulla aineistolla. Näin syntyvät mallit heijastavat todellisia ilmiöitä eivätkä niiden likimääräistä arviota.
• Reaaliaikaiset päättelyputket: Suoran integraation avulla mallisi tuotokset voidaan syöttää takaisin samaan käsittelyputkeen, josta koulutusaineisto tulee. Näin petosten havaitseminen, suositukset ja kysynnän ennustaminen perustuvat ajantasaiseen käyttäytymiseen ilman manuaalisia uudelleenasennussyklejä.
• Ominaisuuksien suunnittelu suuressa mittakaavassa: Suurdata-alustat hoitavat raskaan esikäsittelyn — yhdistämiset, koostamiset ja muunnokset — ennen kuin aineisto saavuttaa koneoppimiskerroksen. Näin datatieteilijöiden ei tarvitse muotoilla vientitiedostoja paikallisesti uudelleen ennen jokaista koulutuskertaa.
• Automaattiset uudelleenkoulutuksen laukaisimet: Koneoppimiskehyksen yhdistäminen käsittelyputken valvontaan mahdollistaa uudelleenkoulutuksen automaattisen käynnistämisen, kun datan jakauman muuttuminen tai mallin suorituskyvyn heikkeneminen havaitaan sen sijaan, että odotettaisiin jonkun huomaavan suorituskyvyn laskeneen.
• Hajautettu hyperparametrien optimointi: Hyperparametrien hakutehtävien suorittaminen hajautetussa suurdataklusterissa lyhentää optimointiin kuluvaa aikaa merkittävästi verrattuna saman haun suorittamiseen yhdellä koneella tai muistikirjaympäristössä.
• Mallien tulosten tallennus ja versiointi: Integrointi data-alustaan mahdollistaa mallien tulosten, ennusteiden ja arviointimittareiden kirjoittamisen suoraan pilvitallennustilaan tai tietovarastoon, jossa niitä voidaan hakea yhdessä niiden tuottamiseen käytetyn lähdeaineiston kanssa.

Tietoturva- ja tiedonhallintatyökalut

Tietoturva- ja tiedonhallintatyökalujen yhdistäminen suurdataohjelmistoosi pitää käsittelyputkesi vaatimustenmukaisina ja tarkastettavina datamäärien kasvaessa.

Apache Rangerin ja Collibran kaltaisten työkalujen avulla voit valvoa käyttöoikeuksia, seurata datan alkuperää ja soveltaa hallintakäytäntöjä suoraan käsittely-ympäristössäsi — sen sijaan, että ne lisättäisiin jälkikäteen raportointikerrokseen.

Tiimien ja käsittelyputkien kasvaessa keskitetty tiedonhallinta muuttuu tärkeämmäksi, koska käyttöoikeuksien hallitsemattomat muutokset, epäyhtenäinen peittäminen ja puutteelliset tarkastusketjut ovat vaikeampia hallita manuaalisesti.

Seuraavat käyttötapaukset asettaisin etusijalle, kun tietoturva- ja tiedonhallintatyökaluja integroidaan suurdataohjelmistoon:

• Roolipohjaisten käyttöoikeuksien valvonta: Apache Rangerin kaltaisten työkalujen avulla voit määrittää ja valvoa yksityiskohtaisia käyttöoikeuksia suoraan käsittely-ympäristössäsi, jolloin vain valtuutetut käyttäjät ja palvelut voivat lukea tiettyjä tietoaineistoja tai muokata niitä.
• Käytäntöihin perustuva tietojen peittäminen: Tiedonhallinnan integraatiot soveltavat peittämissääntöjä käsittelyputken tasolla. Näin arkaluonteiset kentät, kuten henkilötiedot tai taloustiedot, peitetään ennen kuin ne saavuttavat jatkokäyttäjät sen sijaan, että niitä korjattaisiin manuaalisesti jälkikäteen.
• Päästä päähän ulottuva datan alkuperän seuranta: Kun tiedonhallintatyökalu on yhdistetty käsittelyputkeesi, saat täydellisen tarkastusketjun, joka näyttää, mistä kukin tietoaineisto on peräisin, mitä muunnoksia sille on tehty ja minne se on päätynyt. Juuri tällaisen ketjun sääntelyviranomaiset haluavat nähdä.
• Vaatimustenmukaisuuskäytäntöjen automaattinen soveltaminen: Collibran kaltaisten työkalujen integrointi suurdata-alustaan mahdollistaa vaatimustenmukaisuustunnisteiden ja tietojen luokittelusääntöjen liittämisen aineistoihin niiden vastaanoton yhteydessä, jolloin GDPR- tai HIPAA-vaatimukset siirtyvät automaattisesti koko käsittelyputken läpi.
• Keskitetty tarkastuslokien kirjaaminen: Tietoturvaintegraatiot ohjaavat koko käsittelyputken käyttöoikeustapahtumat, kyselylokit ja käyttöoikeusmuutokset yhteen tarkastettavaan tietueeseen. Näin ei tarvitse arvailla, mitä tietylle tietoaineistolle tapahtui, kun tapahtumat on rekonstruoitava.
• Datan laadun ja käytön valvonta: Tiedonhallintatyökalujen yhdistäminen käsittelykerrokseen mahdollistaa käytäntörikkomusten merkitsemisen, datan käytön seuraamisen tiimien välillä ja laatuongelmien esiin tuomisen ennen kuin ne päätyvät raportteihin tai malleihin.

Yrityksen resurssienhallintajärjestelmät (ERP)

SAP:n ja Oraclen kaltaisissa ERP-järjestelmissä sijaitsevat organisaatiosi toiminnan kannalta kriittisimmät tiedot — taloustiedot, varastotiedot, hankintatiedot ja henkilöstötiedot. Kun yhdistät ne suurdata-alustaan, näistä tiedoista tulee osa analyyttistä käsittelyputkeasi sen sijaan, että ne jäisivät erilliseen siiloon, jota vain harvat voivat kysellä.

Yhdistäminen suurdatakerrokseen mahdollistaa ERP-tietueiden liittämisen CRM-järjestelmästä, tapahtumavirroista tai toimitusketjujärjestelmistä peräisin oleviin tietoihin yhdessä paikassa.

Tämä on erityisen hyödyllistä, kun ERP-tiedot on pidettävä synkronoituna CRM-järjestelmien, tapahtumavirtojen tai toimitusketjujärjestelmien nopeammin muuttuvien tietojen kanssa, sillä vanhentuneet viennit voivat aiheuttaa täsmäytysongelmia.

Seuraavat käyttötapaukset asettaisin etusijalle, kun ERP-järjestelmiä integroidaan suurdataohjelmistoon:

• Järjestelmien välinen tietojen yhdistäminen: Kun ERP-integraatio on käytössä, voit yhdistää taloustiedot, varastotiedot ja hankintalokikirjaukset CRM-järjestelmän tulosteisiin, tapahtumavirtoihin ja toimitusketjun tietosyötteisiin yhdessä analyyttisessä kerroksessa – kumpikaan järjestelmä ei pysty tähän itsenäisesti.
• Reaaliaikainen tapahtumatietojen analyysi: Kun yhdistät ERP-järjestelmäsi big data -alustaan, käsittelytehtävät voivat hakea tapahtumatietoja niiden syntyessä, joten putkesi heijastaa nykyistä toiminnallista tilaa sen sijaan, että se perustuisi siihen, mitä edellisen yön ajoituksessa vietiin.
• Historiallisten trendien mallintaminen: ERP-järjestelmät kerryttävät vuosien ajalta talous- ja toimintatietoja. Kun tämä historia ohjataan big data -kerrokseen, ML-mallisi ja analytiikkatyökalusi saavat tarvitsemansa pitkät aikajänteet kysynnän ennustamiseen ja kapasiteetin suunnitteluun.
• Toiminnan raportointi suuressa mittakaavassa: ERP-järjestelmien sisäisiä raportointityökaluja ei ole suunniteltu suurten tietomäärien järjestelmien välisiin kyselyihin. Kun siirrät tämän työn big data -alustalle, analyytikot voivat suorittaa monimutkaisia raportteja heikentämättä ERP-järjestelmän suorituskykyä sitä operatiivisesti käyttävien tiimien kannalta.
• Automaattinen tietoputkien korvaaminen: Ajoitettujen tasaisten tiedostojen vientien sijaan, jotka vanhenevat ajojen välillä, suora ERP-integraatio syöttää tietoja jatkuvasti putkeesi ja poistaa eri vienti-ikkunoista peräisin olevien tietueiden vertailuun liittyvän manuaalisen täsmäytystyön.
• Vaatimustenmukaisuuden ja auditointipolun yhdistäminen: Kun ohjaat ERP-järjestelmän käyttö lokit ja tapahtumatiedot hallintakerrokseesi muiden järjestelmien tietojen rinnalle, saat yhtenäisen auditointipolun – tämä on tärkeää, kun sääntelyviranomaiset kysyvät taloustietojen liikkumisesta ympäristössäsi.

IT-valvonta- ja havainnointityökalut

Kun yhdistät IT-valvonta- ja havainnointityökalut big data -ohjelmistoosi, tiimisi näkee, mitä tietoputkissa todella tapahtuu – ei vain sitä, valmistuivatko ne.

Datadogin ja Prometheuksen kaltaiset työkalut voivat seurata työtehtävien viivettä, resurssien kulutusta, virhemääriä ja suorituskykyä koko tietoinfrastruktuurissasi reaaliajassa. Ilman tätä yhteyttä tietoputkesi ovat käytännössä musta laatikko.

Kun havainnointikerroksesi on yhdistetty big data -alustaan, voit yhdistää kyselyjen viiveen kasvun tiettyyn työtehtävään, resurssipulaan tai ylemmän tason tietojen laatuongelmaan. Tällainen jäljitettävyys lyhentää häiriötilanteisiin reagointiin kuluvaa aikaa merkittävästi.

Seuraavat käyttötapaukset asettaisin etusijalle yhdistäessäni IT-valvonta- ja havainnointityökaluja big data -ohjelmistoosi:

• Tietoputkien kunnon valvonta: Datadogin ja Prometheuksen kaltaiset työkalut seuraavat työtehtävien viivettä, suorituskykyä ja virhemääriä koko tietoinfrastruktuurissasi reaaliajassa, joten tiimisi näkee, mitä tietoputken sisällä tapahtuu – ei vain sitä, valmistuiko se.
• Häiriöiden yhdistäminen ja juurisyyn jäljittäminen: Kun havainnointikerroksesi on yhdistetty big data -alustaan, voit jäljittää viivepiikin suoraan tiettyyn työtehtävään, resurssipulaan tai ylemmän tason tietojen laatuongelmaan – näin ongelman tunnistamiseen ja ratkaisemiseen kuluva aika lyhenee.
• Resurssien kulutuksen seuranta: Valvontaintegraatiot paljastavat laskentaresurssien ja muistin käytön työtehtäväkohtaisesti, joten voit tunnistaa suhteettoman paljon resursseja kuluttavat työkuormat ja optimoida ne ennen kuin ne vaikuttavat muuhun putkeen.
• Ennakoiva heikkenemisestä hälyttäminen: Sen sijaan, että saisit tietää tietoputken epäonnistumisesta vasta sidosryhmien huomattua vanhentuneet tiedot, havainnointityökalujen avulla voit asettaa kynnysarvoja ja käynnistää hälytyksiä, kun suorituskyky alkaa heiketä – ennen kuin työtehtävä varsinaisesti hajoaa.
• Auditointivalmis toiminnan lokikirjaus: Kun ohjaat putken tapahtumat, kyselylokit ja työtehtävien tilatiedot keskitettyyn havainnointialustaan, saat jäsennellyn tietueen siitä, mitä suoritettiin, milloin ja mihin se vaikutti – tämä on tärkeää, kun tapahtumaketju on rekonstruoitava häiriötilanteen jälkeen.
• Kapasiteetin suunnittelun tuki: Havainnointiin liittyvät integraatiot tuovat esiin big data -työtehtäviesi historialliset resurssien käyttötrendit ja antavat sinulle tarvittavat tiedot, joiden avulla voit tehdä perusteltuja päätöksiä infrastruktuurin mitoituksesta sen sijaan, että arvaisit yksittäisten kokemusten perusteella.

Yleiset integraatiomenetelmät

Useimmat big data -ohjelmistot muodostavat yhteyden ulkoisiin työkaluihin natiiviliittimien, REST-rajapintojen ja JDBC/ODBC-ajureiden yhdistelmän avulla.

Esimerkiksi Apache Spark lukee tietoja Amazon S3:sta sisäänrakennetun Hadoop-yhteensopivan liittimen kautta, kun taas Apache Rangerin kaltaiset hallintatyökalut liittyvät alustaan liitännäisiin perustuvien arkkitehtuurien kautta, jotka sijaitsevat suoraan käsittelykerroksessa.

Tuettujen integraatioiden käyttöönotto on yleensä suoraviivaista, mutta ylläpitoon liittyvää työmäärää tiimit aliarvioivat: rajapintaversiot eriytyvät, liittimien määritykset rikkoutuvat päivitysten yhteydessä, ja kaikki itse rakennetut ratkaisut edellyttävät vastuuhenkilöä ongelmatilanteita varten.

Vertaa tämän taulukon avulla kunkin integraatiomenetelmän hyötyjä ja haittoja yhdellä silmäyksellä:

Näin valitset oikeat integraatiot suurdatan käsittelyohjelmistolle

Arvioi tämän taulukon avulla, mitkä työkalut sopivat parhaiten nykyiseen suurdataympäristöösi, ennen kuin sitoudut uuteen integraatioon:

Parhaat käytännöt suurdatan käsittelyohjelmistojen integraatioiden toteuttamiseen

Integraation saaminen toimintaan on helppo osa. Sen pitäminen toiminnassa – ilman tietoputkien rikkoutumista, vaatimustenmukaisuuden aukkojen syntymistä tai sitä, että ylläpidosta tulee jonkun kokopäiväinen työ – on kohta, jossa useimmat tiimit kompastuvat. Näitä käytäntöjä suosittelisin alusta alkaen:

Rakenna hallintamalli mukaan heti ensimmäisestä päivästä lähtien: Älä käsittele datan peittämistä, käyttöoikeuksien hallintaa ja auditointilokien kirjaamista ominaisuuksina, jotka lisäät myöhemmin.

Jos integraation kautta kulkee säänneltyä dataa – henkilötietoja, taloustietoja tai terveystietoja – varmista ennen tuotantokäyttöä, että hallintatyökalusi on yhdistetty ja että ne valvovat käytäntöjen noudattamista tietoputken tasolla.

Vaatimustenmukaisuuden valvontakeinojen lisääminen jälkikäteen on huomattavasti vaikeampaa kuin niiden rakentaminen alusta alkaen.

Yhdistä havainnointi heti alusta alkaen: Kytke valvontatyökalusi tietoputkeen ennen ensimmäistä tuotantoajoa, älä vasta ensimmäisen häiriön jälkeen.

Kun havainnointikerrosta ei ole yhdistetty, joudut käymään työajolokeja manuaalisesti läpi ja rekonstruoimaan aikajanan erillisistä lähteistä.

Tämä lähestymistapa on pienessä mittakaavassa työläs ja lakkaa toimimasta kokonaan tietoputkien kasvaessa.

Oikeat integraatiot ovat vasta alkua

Kun hallinta-, ERP- ja havainnointikerroksesi on yhdistetty, seuraava vaihe on varmistaa, että niiden kautta kulkeva data on puhdasta, yhdenmukaista ja toimitetaan aikataulussa – juuri tässä yritystason ETL-työkalut ovat olennaisia, jotta suuret datakäsittelyputket pysyvät tuotantovalmiina.