Od příjmu dat po integraci dat

Příjem dat a integrace dat se často používají zaměnitelně. Ačkoli se oba termíny zabývají efektivní správou dat, mají odlišné významy a cíle.

Tento článek pojednává o tom, jak souvisí zpracování dat a integrace a jak mohou podnikům pomoci efektivně spravovat jejich data.

Co je příjem dat?

Sběr dat shromažďuje nezpracovaná data z různých zdrojů a přenáší je na místo určení, aby k nim týmy měly snadný přístup.

Zdroje mohou obvykle zahrnovat jednoduché tabulky, spotřebitelské a obchodní aplikace, externí senzory nebo internet. Cíle mohou zahrnovat databázi, datový sklad nebo datové jezero. 

Příjem dat neaplikuje na shromažďovaná data transformace ani ověřovací protokoly. Proto je obvykle prvním krokem v datovém kanálu.

Dávkové vs. Streamované zpracování dat

Existují tři hlavní typy procesů příjmu dat – dávkové, streamování a hybridní. Organizace by si měly vybrat tu, která odpovídá typu a objemu dat, která shromažďují, a obchodním potřebám. 

Měli by také zvážit, jak rychle potřebují nová data pro provoz svého produktu nebo služby. 

Dávkové zpracování dat: Proces přijímání dat probíhá v pravidelných intervalech, aby načítal skupiny dat z několika zdrojů dávkově. Uživatelé mohou definovat spouštěcí události nebo konkrétní plán spuštění procesu.

Streamování nebo příjem dat v reálném čase: Díky příjmu dat ze streamování mohou uživatelé načítat data v okamžiku, kdy jsou vytvořena. Je to proces v reálném čase, který neustále načítá data do zadaných cílů.

Hybrid: Jak název napovídá, hybridní zpracování dat kombinuje dávkové techniky a techniky v reálném čase. Hybridní příjem bere data v menších dávkách a zpracovává je ve velmi krátkých časových intervalech.

Podniky by měly pro časově citlivé produkty nebo služby používat techniky příjmu v reálném čase nebo hybridní techniky,

Problémy se zpracováním dat

Jedním z hlavních problémů je stále rostoucí objem a rozmanitost dat, která mohou pocházet z několika různých zdrojů. Například zařízení internetu věcí (IoT), sociální média, obslužné a transakční aplikace atd. jsou některé z mnoha dnes dostupných zdrojů dat.

Vytváření a údržba architektur, které poskytují doručování dat s nízkou latencí za minimální náklady, je však náročné.

Následující část stručně popisuje některé nástroje pro příjem, které mohou pomoci s těmito problémy.

Nástroje pro příjem dat

Improvizovat

Improvado je nástroj pro sběr marketingových dat. Automaticky provádí několik shromažďovacích operací a podporuje více než 200 zdrojů marketingových dat, včetně Google a Facebook Ads, Google Ad Manager, Amazon Advertising atd.

Apache Kafka

Apache Kafka je open source, vysoce výkonná platforma, která dokáže ingestovat velká data s nízkou latencí. Je vhodný pro organizace, které chtějí budovat procesy v reálném čase pro streamování analytiky.

Apache NiFi

Apache NiFi je nástroj bohatý na funkce s nízkou latencí, vysokou propustností a škálovatelností. Má intuitivní uživatelské rozhraní založené na prohlížeči, které uživatelům umožňuje rychle navrhovat, řídit a monitorovat procesy přijímání dat.

Co je integrace dat?

Proces integrace dat sjednocuje data z několika zdrojů a poskytuje integrovaný pohled, který umožňuje pronikavější analýzu a lepší rozhodování.

Integrace dat je postupný postup. Prvním krokem je zpracování dat, přičemž se získají jak strukturovaná, tak nestrukturovaná data z více zdrojů, jako jsou senzory internetu věcí (IoT), systémy Customer Relationship Management (CRM), spotřebitelské aplikace atd. 

Dále použije různé transformace k čištění, filtrování, ověřování, agregaci a slučování dat za účelem vytvoření konsolidované datové sady. A nakonec odešle aktualizovaná data do určeného cíle, jako je datové jezero nebo datový sklad, k přímému použití a analýze.

Proč je integrace dat důležitá?

Organizace mohou ušetřit spoustu času díky automatizovaným procedurám integrace dat, které čistí, filtrují, ověřují, slučují, agregují a provádějí několik dalších opakujících se úkolů. 

Takové postupy zvyšují produktivitu datového týmu, protože tráví více času prací na hodnotnějších projektech.

Procesy integrace dat také pomáhají udržovat kvalitu produktů nebo služeb, které se spoléhají na algoritmy strojového učení (ML), aby poskytovaly zákazníkovi hodnotu. Protože algoritmy ML vyžadují čistá a nejnovější data, integrační systémy mohou pomoci poskytováním přesných datových zdrojů v reálném čase.

Například aplikace pro akciový trh vyžadují neustálé poskytování dat s vysokou přesností, aby investoři mohli činit včasná rozhodnutí. Automatizované kanály pro integraci dat zajišťují rychlé doručení takových dat bez chyb.

Typy datové integrace

Stejně jako příjem dat má i integrace dat dva typy – dávkovou integraci a integraci v reálném čase. Dávková integrace dat bere skupiny dat v pravidelných intervalech a aplikuje transformační a ověřovací protokoly.

Naproti tomu integrace dat v reálném čase uplatňuje procesy integrace dat nepřetržitě, kdykoli jsou k dispozici nová data. 

Výzvy při integraci dat

Vzhledem k tomu, že integrace dat kombinuje data z různých zdrojů do jediné a čisté datové sady, nejběžnějším problémem jsou různé formáty dat. 

Duplicitní data jsou jedním z hlavních problémů, kde dochází k duplikaci při kombinování dat z více zdrojů. Například data v CRM mohou být stejná jako data ze sociálních médií. Taková duplikace zabírá více místa na disku a snižuje kvalitu zpráv o analýze. 

Také integrace dat je stejně dobrá jako kvalita příchozích dat. Integrační kanál se může například přerušit, pokud uživatelé ručně zadají data do zdrojového systému, protože data pravděpodobně obsahují mnoho chyb.

Nicméně, stejně jako příjem dat, mohou společnosti použít některé integrační nástroje popsané v následující části, které jim pomohou s procesem.

Nástroje pro integraci dat

Talend

Talend je populární nástroj pro integraci dat s otevřeným zdrojovým kódem s několika funkcemi pro správu kvality dat. Pomáhá uživatelům s přípravou dat a sběrem dat změn (CDC). Umožňuje jim také rychle přesouvat data do cloudových datových skladů.

Zapier

Zapier je výkonné řešení bez kódu, které lze integrovat s několika aplikacemi business intelligence. Uživatelé mohou snadno vytvářet spouštěcí události, které vedou k určitým akcím. Spouštěcí událostí může být generování potenciálních zákazníků a akcí může být kontaktování potenciálních zákazníků prostřednictvím e-mailu. 

 Jitterbit

Jitterbit je všestranné řešení integrace s nízkým kódem, které uživatelům umožňuje vytvářet automatizované pracovní postupy prostřednictvím Cloud Studio, interaktivního grafického rozhraní. Také umožňuje uživatelům vytvářet aplikace s minimálním kódem pro správu obchodních procesů.

Aby data pracovala za vás

Organizace musí budovat nové cesty, aby jejich data fungovala pro ně a ne naopak. Zatímco robustní proces přijímání dat je prvním krokem, flexibilní a škálovatelný systém integrace dat je tím správným řešením.

Není proto divu, že integrace a ingesce patří mezi nejpopulárnější nově vznikající trendy v dnešní digitální éře.

Chcete-li se dozvědět více o datech, AI a dalších podobných trendech v technologiích, zamiřte na unite.ai získat cenné poznatky o několika tématech.