یکپارچه سازی دیتا (Data Integration) به معنای گردآوری دیتا از چندین منبع مختلف و ایجاد یک مجموعه یکسان از آن‌هاست. سپس از این دیتای یکپارچه می‌توان برای تحلیل یا کارهای عملیاتی استفاده کرد. در حوزه دیتا و پلتفرم داده مشتریان (CDP) منظور از یکپارچه سازی دیتای کاربران، جمع آوری دیتای کاربران از منابع مختلف و ذخیره آن‌ها در یک دیتابیس مرکزی و یکتا است.
یکپارچه سازی یکی از عناصر اصلی فرآیند کلی مدیریت داده است. هدف اصلی آن، ادغام داده‌ها و ساخت یک مجموعه یکتاست تا سازمان یا کسب و کار بتواند با سهولت بیشتری از این دیتا استفاده کند.
در کسب و کارهایی که به صورت پیشرفته از تحلیل دیتای مشتریان استفاده می‌کند، دیتای آن‌ها از سیستم‌ها و منابع مختلف جمع آوری و در انبار داده‌ها (data warehouses) و دریاچه داده‌ها (data lakes) قرار می‌گیرند. سپس کسب و کار قادر خواهد بود تا با به کارگیری روش‌های مختلف هوش تجاری (BI) به تحلیل این داده‌ها بپردازد و از نتایج آن در راستای بهبود عملکرد خود استفاده کند.
چرا یکپارچه سازی دیتا اهمیت دارد؟
کسب و کارها و سازمان‌های مختلف معمولاً منابع بسیار متعددی برای گردآوری دیتا دارند. در برخی موارد، خصوصاً در مواردی که می‌خواهیم تحلیل‌های بازاریابی انجام دهیم، نیاز داریم تا به صورت همزمان به همه‌ی دیتاها دسترسی داشته باشیم. اما این نیاز صرفاً مربوط به فعالیت‌های بازاریابی نیست و به فعالیت‌های داخلی کسب و کار نیز می‌تواند مرتبط باشد. به طور مثال، زمانی که کاربری می‌خواهد یک سفارش ثبت کند، چند منبع اطلاعاتی مختلف (اطلاعات کاربر، اطلاعات مربوط به انبار و موجودی کالا و مواردی از این دست) باید با هم در ارتباط باشند تا سفارش بدون هیچ مشکلی ثبت و پردازش شود.
در موارد مربوط به بازاریابی، هوش تجاری و سیستم‌های تحلیلی هم دقیقا به همین ترتیب است. یکپارچه سازی دیتا به تحلیلگران، تیم بازاریابی و مدیران کسب و کار کمک می‌کند تا نگاه جامعی به کاربران خود داشته باشند و در تحلیل‌های خود همه‌ی فاکتورهای موجود را در نظر بگیرند. در نتیجه اطلاعاتی که از تحلیل این نوع دیتاها به دست می‌آید، دقیق‌تر خواهد بود و استفاده از آن‌ها در بازاریابی یا تصمیم‌گیری برای کسب و کار، نتایج بسیار بهتری را برای آن‌ها به ارمغان خواهد آورد.
یکپارچه سازی دیتا چگونه انجام می‌شود؟
در ابتدایی‌ترین حالت ممکن، برای انجام یکپارچه سازی لازم است تا منابع دریافت و ثبت دیتا به سیستم‌های هدف برای ذخیره دیتا مستقیماً متصل باشند. در برخی موارد، اصلِ داده‌ها مستقیماً به یک سیستم هدف منتقل می شوند. در برخی دیگر، کپی‌هایی از مجموعه داده‌ها از سیستم‌های منبع به یک هدف وارد می‌شوند. برای مثال، در برخی سیستم‌ها، داده‌های تراکنشی برای تجزیه و تحلیل در یک انبار داده کوچک‌تر ادغام می‌شوند.
از نقطه نظر فنی، توسعه‌دهندگان و برنامه نویسان کامپیوتر سعی می‌کنند برنامه‌هایی بنویسند که پروسه انتقال و یکپارچه سازی دیتا را به صورت خودکار انجام می‌دهد. پلتفرم داده مشتریان هم یک مثال بسیار واضح برای این نوع برنامه‌هاست.
در برخی موارد، ادغام و یکپارچه سازی داده‌ها نسبتاً ساده هستند. در برخی موارد دیگر نیز ممکن است به خاطر تفاوت‌های موجود در طرحواره دیتابیس (database schema)، یکپارچه سازی دیتا کمی پیچیده‌تر و دشوارتر باشد.
یک رویکرد معمول برای حل این مسئله، ساخت یک طرحواره یا اسکیمای واسطه‌ای است. به گونه‌ای که طرحواره‌های لوکال را در یک طرحواره کلی ادغام می‌کند و سپس از نگاشت داده (data mapping) برای پل زدن بین آن‌ها و تطبیق عناصر داده با طرحواره واسطه‌ای استفاده می‌کند.
انواع یکپارچه سازی دیتا
رایج ترین روش یکپارچه سازی دیتا، روش «استخراج، تبدیل و بارگذاری» (Extract, Transform and Load که به اختصار ETL نامیده می‌شود) است. از این روش عمدتاً در ذخیره سازی داده‌ها در انبار داده (data warehouse) استفاده می‌شود. در این روش، دیتا از سیستم‌های منبع استخراج می‌شود و در یک پروسه تبدیل دیتا (data transformation) پردازش می‌شود تا بتوان آن را با بقیه ادغام کرد و همچنین امکان فیلتر کردن دیتا برای کاربردهای تحلیلی به وجود بیاید. ETL روشی است که برای یکپارچه سازی دیتاهای فله‌ای به کار می‌رود.
یک روش جایگزین برای ETL، روش ELT (استخراج، بارگذاری و تبدیل) است که از آن بیشتر در سیستم‌های بیگ دیتا استفاده می‌شود. همانطور که از نام آن نیز مشخص است، در این روش، مرحله دوم و سوم ELT جا به جا شده‌اند. در واقع در این روش، ابتدا اطلاعات خام در سیستم بارگذاری می‌شود و سپس پروسه‌ی فیلتر و تبدیل کردن آغاز می‌شود. این روش در بین دانشمندان علوم داده (data scientists) محبوبیت بیشتری دارد، چرا که بیشتر آن‌ها ترجیح می‌دهند تا پروسه آماده‌سازی دیتا را خودشان انجام دهند و برای این کار، باید به دیتای خام دسترسی داشته باشند.
مزایا و مثال‌های یکپارچه سازی دیتا
یکپارچه سازی دیتای کاربران یکی از مهم‌ترین استفاده‌ها از این تکنیک است. یکپارچه سازی دیتای کاربران یعنی گردآوری و ادغام دیتای آن‌ها از تمامی منابع موجود از جمله اطلاعات تماس، سوابق اکانت، امتیازات مربوط به ارزش طول عمر مشتری (CLV) و اطلاعاتی که از طریق تعاملات و رفتارهای کاربر در سایت و اپلیکیشن (کلیک‌ها، بازدید از صفحات و مواردی از این دست) به دست می‌آید.
اگر یکپارچه سازی دیتای کاربران به صورت صحیح و بی‌نقص اجرا شود، تیم‌های مختلف در کسب و کار می‌توانند نگاه جامع و کاملی از مشتریان خود داشته باشند. این دیتا می‌تواند به کسب و کار کمک کند تا بازاریابی هدفمند و شخصی سازی شده انجام دهند و فروش خود را افزایش دهند. همچنین دیتای یکپارچه می‌تواند به پشتیبانان و کارمندان خدمات پس از فروش نیز برای ارائه خدمات بهتر کمک کند.
یکپارچه سازی دیتا در کسب و کارها به معنای یکپارچه کردن دیتای مربوط به درآمد، مخارج، سود، بهره وری و دیگر شاخص‌های عملکردی نیز می‌باشد. این اطلاعات می‌تواند در قالب گزارش‌های تحلیلی (یا بدون تحلیل) در اختیار مدیران کسب و کار قرار بگیرد. آن‌ها می‌توانند از این داده‌ها برای برنامه ریزی برای آینده و تصمیم گیری بهتر استفاده کنند.
همچنین از یکپارچه سازی دیتا می‌توان در تیم مدیریت منابع انسانی نیز بهره برد. گردآوری و ادغام اطلاعات مربوط به کارمندان، می‌تواند به تیم منابع انسانی کمک کند تا پروسه‌های جذب و استخدام را بهینه‌تر انجام دهند.
یک مثال دیگر نیز می‌تواند مربوط به کمپانی‌هایی باشد که محصولاتی را به صورت صنعتی تولید می‌کنند. این کمپانی‌ها می‌توانند با نصب سنسورهای مختلف بر روی دستگاه‌های خود، داده‌های مربوط به آن‌ها را جمع آوری کنند. با یکپارچه سازی این داده‌ها، کمپانی می‌تواند به صورت کامل و جامع، عملکرد دستگاه‌های خود را زیر نظر داشته باشد و حتی ایجاد اختلال در دستگاه‌ها را پیش از رخ دادن، پیش بینی کند.