
2000-talet kallas ofta för informationsåldern, där data är allestädes närvarande och har blivit den vägledande kraften bakom affärsbeslut och mål. Därför har efterfrågan på dataintegration aldrig varit högre. Nya strategier för dataintegration utvecklas dagligen, och de existerar alla parallellt. Den här bloggen kommer att ta upp två framstående lösningar för dataintegration, ETL-verktyg (Extract, Transform and Load) och iPaaS (integrationsplattform som tjänst). Även om de båda är favoriter bland användarna är det viktigt att förstå hur de skiljer sig från varandra och vilket syfte de tjänar. Låt oss dyka in i det väsentliga!
Vad är en iPaaS?
En iPaaS är en molnbaserad integrationsplattform som gör det möjligt för företag att ansluta två eller flera system, SaaS-lösningar, molnapplikationer eller datakällor från ett centralt nav. Som sådan tillhandahåller den en rad verktyg och tjänster för att ansluta, kartlägga och omvandla data mellan olika applikationer och system. Det möjliggör datasynkronisering och automatisering av arbetsflöden. De bästa iPaaS-plattformarna kan koppla samman det bästa av två världar - lokala appar/legacy-system och molnapplikationer inom ett och samma företag eller mellan olika företag.
Vill du lära dig mer om hur Alumio iPaaS fungerar? Klicka här för att få en omfattande översikt över vår lösning!
Vad är ETL?
ETL står för Extract, Transform, Load och är en process som ofta används vid dataintegration och datahantering. Det handlar om att extrahera data från olika källor, omvandla dem till ett önskat format och ladda dem till en måldestination, t.ex. en databas eller ett datalager.
Hur fungerar ETL?
Här följer en uppdelning av varje steg:
- Extrahera: Data extraheras från flera källor, som kan omfatta databaser, kalkylblad, API:er, loggfiler eller andra strukturerade eller ostrukturerade datakällor.
- Transformera: När data har extraherats genomgår de transformationsoperationer som att rensa och filtrera data, ta bort dubbletter, aggregera eller dela upp data och tillämpa nödvändig datamanipulation eller beräkningar. De transformerade uppgifterna förbereds så att de uppfyller kraven för den avsedda destinationen.
- Ladda: Efter att data har transformerats laddas de in i måldestinationen, t.ex. en databas eller ett datalager. Data organiseras och lagras på ett strukturerat sätt, redo för analys eller vidare bearbetning.

Vad är syftet med ETL?
ETL spelar en avgörande roll när det gäller att integrera data från olika källor, harmonisera dem och göra dem lättillgängliga för analys, rapportering och beslutsfattande.
Förr i tiden byggde traditionella affärsprocesser på konceptet med oberoende dataprocesser som liknade statiska stationer på ett löpande band. Data som genererades på ett ställe flöt gradvis vidare till nästa station längs bandet. Ursprungligen utformades IT-systemen för att efterlikna denna värdekedjeprocess. Introduktionen av ETL revolutionerade dock detta scenario. ETL möjliggjorde dataintegration mellan olika system genom att replikera operativa data till datalager för arkivering och analys. Detta genombrott underlättade ett sömlöst dataflöde och förbättrade integrationen mellan systemen.
Vilka är utmaningarna med ETL?
Med den snabba tekniska utvecklingen stod ETL-bearbetning och företag/organisationer inför två betydande utmaningar som inte längre kunde ignoreras.
Den första utmaningen var den exponentiella tillväxten av data och de därmed sammanhängande kostnaderna för att lagra den. Om du till exempel har 10 dataposter i källsystemet och använder ETL-processer för att replikera och distribuera dem till tio nedströmssystem, får du till slut 10 gånger så stor datavolym för lagring och underhåll. Denna duplicering skulle kunna undvikas om systemen nedströms kunde få direkt tillgång till data från källan.
Det andra problemet som uppstod var svårigheten att hålla dessa replikerade data uppdaterade. Många ETL-operationer förlitar sig på batchbehandling, där en batch av transaktioner ackumuleras och periodiskt skjuts nedströms. I enklare termer är det som en bunt brev i en utkorg som hämtas och distribueras av posttjänsten en gång om dagen eller veckan. Även om batchbearbetning fungerade bra för manuella affärsprocesser blev det föråldrat med de realtidskrav som ställs i modern affärsverksamhet.
Vilka är skillnaderna mellan iPaas och ETL?
Den första anmärkningsvärda skillnaden mellan de två är deras omfattning och funktionalitet. Till att börja med är en iPaaS en omfattande integrationsplattform som går utöver den traditionella ETL-processen eftersom den erbjuder ett bredare utbud av integrationsfunktioner, inklusive dataintegration i realtid, applikationsintegration, API-hantering, automatisering av arbetsflöden och mer. ETL, å andra sidan, fokuserar specifikt på extraktion, omvandling och laddning av data från källsystem till en måldestination.
Den andra skillnaden är deras driftsättningsmodell. Medan en iPaaS vanligtvis är molnbaserad och tillhandahåller en plattform som hostas och hanteras av en tjänsteleverantör, kan ETL-verktyg distribueras på olika sätt, inklusive lokalt eller i molnet, och kan erbjuda både fristående lösningar eller vara en del av en större dataintegrationssvit.
En annan viktig skillnad är deras flexibilitet och skalbarhet. iPaaS-plattformar är utformade för att vara mycket flexibla och skalbara, vilket gör att organisationer kan anpassa sig och integrera med olika system och applikationer, både inom organisationen och med externa partners. ETL-verktyg, å andra sidan, har ofta ett snävare fokus på specifika dataintegrationsuppgifter och kan kräva ytterligare anpassning eller utveckling för att hantera komplexa integrationsscenarier.
En fjärde skillnad är användarvänligheten. Medan en iPaaS tillhandahåller användarvänliga gränssnitt, förbyggda kopplingar och visuella verktyg för enkel integration som är tillgängliga för icke-tekniska användare, kan ETL-verktyg ha en brantare inlärningskurva och kräva mer teknisk expertis.
En annan skillnad som är värd att nämna är skillnaden i integrationstider. Medan iPaaS utmärker sig för realtidsintegration och möjliggör datautbyte mellan system och applikationer direkt, är ETL huvudsakligen inriktat på batchbearbetning med schemalagda intervall för datautvinning, omvandling och inläsning.
Slutligen är det värt att notera hur utbyggbart deras ekosystem är. En iPaaS erbjuder traditionellt marknadsplatser eller ekosystem med ett brett utbud av anslutningar, API:er och integrationsverktyg för att utöka funktionaliteten. Å andra sidan kan ETL ha ett mer begränsat ekosystem och är beroende av anpassad utveckling för att utöka integrationsfunktionerna.
Varför väljer företag ofta en iPaaS framför ETL?
Enkelt uttryckt kan en iPaaS göra allt som ett ETL-verktyg kan, och mycket mer.
En iPaaS tillhandahåller en omfattande integrationsplattform med bredare möjligheter att integrera olika system och datakällor, inklusive realtidsintegration som säkerställer uppdaterade och synkroniserade data. Dessutom förenklar en iPaaS integrationsuppgifterna med användarvänliga gränssnitt, förbyggda anslutningar och API:er för utökad funktionalitet samt större marknadsplatser och ekosystem. ETL, å andra sidan, fokuserar specifikt på extrahering, omvandling och laddning av data, vilket ofta kräver anpassning för komplexa integrationsbehov.
Med tanke på detta är det inte konstigt att företag migrerar från ETL-verktyg till en iPaaS. Var inte den sista att hoppa på vagnen! Kontakta en av våra specialister redan idag och planera din integrationsstrategi för morgondagen!

Andra bloggar som du kanske är intresserad av!
