Datalähteiden ja relevantin datan määrä kasvaa digitalisaation ja AI:n myötä jatkuvasti niin organisaation sisäisen kuin ulkoisen datan osalta. Datasta on tullut merkittävä kilpailuetu. Samalla sen helppoon hyödyntämiseen, laatuun, ajantasaisuuteen eri käyttökohteissa sekä tietoturvaan liittyvät vaatimukset ovat kasvaneet.
Jatkuvasti tiukentuneet asiakasvaatimukset, uudet käyttökohteet ja tekoälyn hyödyntäminen edellyttävät kykyä tunnistaa datan tarjoamat mahdollisuudet sekä rohkeutta tehdä suurempia muutoksia sen eri käyttömallien mahdollistamiseen. Datan tulee siirtyä ja olla saatavilla sujuvasti, tehokkaasti ja tietoturvallisesti. Jotta olennaista dataa voidaan hyödyntää reaaliaikaisesti, muutosten pitää sisältää myös arkkitehtuurin uudistamista sekä uusien teknologisten kyvykkyyksien kehittämistä.
Perinteisesti data-alustat (Data Platform), kuten data-altaat (Data Lake) ja tietovarastot (Data Warehouse), ovat kriittisiä dataohjautuvissa organisaatioissa. Ne tarjoavat keskitetyn ja hallitun ympäristön, jossa dataa voidaan yhdistää, tallentaa ja muokata analysoitavaksi. Edistyneet analytiikan ratkaisut tarjoavat liiketoiminnalle reaaliaikaista näkyvyyttä keskeisiin suorituskykymittareihin.
Vaikka data-alustat ovat välttämättömiä pitkäaikaisissa strategisissa päätöksissä, päivittäinen liiketoiminta perustuu käytännössä prosessi- ja sovellusintegraatioon. Tässä integraatioalustat (kuten iPaaS-alustat, Integration Platform as a Service) tulevat mukaan kuvioon, mahdollistaen myös järjestelmien ja sovellusten reaaliaikaisen yhteydenpidon. Oli kyse sitten asiakaspalveluprosessien automatisoinnista, toimitusketjujen hallinnasta tai tuotetietojen käsittelystä, integraatiot varmistavat, että järjestelmät toimivat saumattomasti yhdessä.
Jos sovellusintegraatiot ja data-alustat toimivat täysin erillään, saman tiedon kerääminen ja synkronointi voi tapahtua eri järjestelmien välillä useaan kertaan. Esimerkiksi asiakasdata saatetaan viedä integraatioalustaa hyödyntävillä sovellusintegraatioilla operatiivisiin sovelluksiin, kun taas analyysejä varten vastaava data kerätään erikseen rakennetulla eräajolla data-alustalle. Tämä luo päällekkäisyyttä, lisää ylläpidon kustannuksia sekä virheiden riskiä. Asiakkaat ja sisäiset käyttäjät saattavat myös kohdata erilaisia tietoja riippuen siitä, mistä järjestelmästä tiedot haetaan.
Koska sekä data- että integraatiotyössä käsitellään monia samoja prosesseja, on järkevää purkaa nämä erilliset siilot ja yhdistää ne yhdeksi saumattomaksi kokonaisuudeksi. Tällä tavalla vältetään päällekkäisyydet: samaa dataa ei tarvitse hakea tai tallentaa useaan kertaan, eikä samoja toimintoja ja käsittelylogiikkaa toisteta eri järjestelmissä. Yhdistämällä nämä kaksi osa-aluetta tehostetaan toimintaa ja saavutetaan selkeitä synergiaetuja. Voimme hyödyntää data-alustoihin kerättyä tietoa tehokkaammin ja tuottaa parempia datatuotteita (Data Product, data-as-a-product), ottamalla myös integraatiotarpeet huomioon sen sijaan, että keskitytään vain raportoinnin ja analytiikan tarpeisiin .
Kun data-alustojen ajattelutapa ja perinteiset integraatiomallit tuodaan yhteen, yritykset voivat hyödyntää molempien maailmojen parhaita puolia. Käytännössä tarvitaan yhteinen tavoitearkkitehtuuri ja hallintamalli, jossa sekä data-alustojen että sovellusintegraatioiden suunnittelu ja toteutus pohjautuvat yhtenäiseen ajatteluun, pistemäisten ratkaisujen sijasta.
Yhdistetyssä ratkaisuarkkitehtuurissa data- ja integraatioalustat muodostavat yhden saumattoman kokonaisuuden. Data-alustat tarjoavat syvällisiä oivalluksia ja tukevat päätöksentekoa analytiikan ja tekoälyn avulla. Vastaavasti integraatioalustoilla, kuten iPaaS-alustoilla, voidaan tehokkaasti tuoda data-alustalle tarvittavaa tietoa eri lähteistä, kuten ERP-järjestelmistä tai CRM-ratkaisuista, hyödyntäen erilaisia integraatiotyylejä. Tämä mahdollistaa jatkuvan ja reaaliaikaisen tiedonsiirron, mikä vastaa myös analytiikan ja liiketoiminnan tarpeisiin. iPaaS-alustoilla tiedonsiirto ja -muunnokset voidaan automatisoida ja hallinnoida keskitetysti. Integraatioalustojen valmiit liitännät ja integraatiotoiminnot tarjoavat tehokkaat työkalut, joilla voidaan hallita ja monitoroida koko tiedonsiirron prosessia. Lisäksi lakehouse-pohjainen data-alustan arkkitehtuuri voi tuoda etua ratkaisun skaalautumiseen ja reaaliaikaisuutta datan käsittelyssä ja jalostamisessa tietotuotteiksi.
Kaikkea dataa ei toki kannata tuoda data-alustalle, vaan on tärkeää harkita, millaista tietoa siirretään data-alustalle ja milloin on järkevämpää hyödyntää integraatioalustan muita suorempia integraatiotyylejä, jotta vältetään turhaa työtä ja ylimääräistä ylläpitoa.
Hyvin suunniteltu kokonaisuus mahdollistaa myös tiedon jakamisen datan käyttäjille hallitusti. Datan jakaminen edellyttää tehokasta datan hallintaa, selkeästi määriteltyä datan omistajuutta sekä korkeaa datan laatua. Näihin data-alustat tarjoavat hyvän tuen. Jakamiseen taas kannattaa hyödyntää API-hallinnan piirissä olevaa rajapintaa, jolloin sen käyttöä voidaan seurata ja hallita. Reaaliaikaisuutta voidaan lisäksi tehostaa hyödyntämällä tapahtumapohjaisia ratkaisuja. Yhä useammat yritykset suhtautuvatkin dataan kuin tuotteeseen eli näkevät datan arvokkaana omaisuutena, jota voidaan jakaa, hyödyntää ja tuottaa arvoa liiketoiminnalle..
Toimiakseen, datatuotteiden on oltava helposti saatavilla ja valmiita käytettäväksi muiden tiimien tai datan kuluttajien toimesta. APIen osalta on jo totuttu API-portaaleihin, joista datan tarvitsevat voivat tilata pääsyn tarvitsemiinsa rajapintoihin. Tämä mahdollistaa sujuvamman ja hallitumman pääsyn dataan sekä varmistaa, että käyttäjät löytävät nopeasti tarvitsemaansa tietoa. Lisäksi tarvitaan datakatalogi (Data Catalog), joka toimii keskeisenä työkaluna datan hallinnassa. Datakatalogi helpottaa datan löytämistä ja hyödyntämistä, sillä se tarjoaa käyttäjille selkeän ja järjestelmällisen näkymän saatavilla olevista datatuotteista, niiden ominaisuuksista ja käyttötarkoituksista. Tämä parantaa tiedon käytettävyyttä ja vähentää turhia esteitä datan hyödyntämisessä.
Kehittämällä data-alustoja, integraatioalustoja, API-hallintaa ja tapahtuma-arkkitehtuureja kokonaisuutena, yritykset voivat varautua tuleviin teknologisiin kehityksiin. Tämä lähestymistapa tukee myös organisaation kykyä sopeutua nopeasti muuttuviin liiketoimintatarpeisiin ja teknologisiin vaatimuksiin, mikä on ratkaisevan tärkeää kilpailukyvyn säilyttämiseksi.
Tämän blogin asiantuntijoina Digialta toimivat:
Jonas Källström, Chief Integration Architect – Integration and API
Antti Seppälä, Lead Consultant – Data Driven Solutions
Mikko Hakola, Vice President, Integration & API
Digia tarjoaa asiantuntijakonsultointia integraatiostrategioiden toteuttamiseksi, yhdistäen tarvittaessa data-alustojen, integraatioalustojen, API-hallinnan ja tapahtuma-alustojen vahvuudet. Olethan meihin yhteydessä, mikäli haluat jatkaa keskusteluja kanssamme aiheeseen liittyen 🙂