Od datového příjmu k datové integraci

Datový příjem a datová integrace se často používají jako synonyma. Ačkoli oba pojmy souvisí s efektivní správou dat, mají odlišné významy a cíle.

Tento článek diskutuje o vztahu mezi datovým příjmem a integrací a o tom, jak mohou pomoci podnikům efektivně spravovat svá data.

Co je datový příjem?

Datový příjem je proces sběru surových dat z různých zdrojů a jejich přenosu do cílové destinace, aby je týmy mohly snadno přístup.

Zdroje mohou zahrnovat jednoduché tabulky, spotřebitelské a podnikové aplikace, externí senzory nebo internet. Cílové destinace mohou zahrnovat databázi, datový sklad nebo datovou jezera.

Datový příjem neaplikuje žádné transformace nebo ověřovací protokoly na sbíraná data. Jako takový je obvykle prvním krokem v datové pipeline.

Batch vs. Streaming Datový Příjem

Existují tři hlavní typy procesů datového příjmu – batch, streaming a hybrid. Organizace by měly vybrat ten, který odpovídá typu a objemu dat, které sbírají, a obchodním potřebám.

Měli by také zvažovat, jak rychle potřebují nová data pro provoz svých produktů nebo služeb.

Batch Datový Příjem: Proces datového příjmu běží v pravidelných intervalech, aby načetl skupiny dat z několika zdrojů. Uživatelé mohou definovat spouštěcí události nebo konkrétní harmonogram pro spuštění procesu.

Streaming nebo Reálný Čas Datový Příjem: S streamingovým datovým příjmem mohou uživatelé načíst data okamžitě, jakmile jsou vytvořena. Je to reálný proces, který neustále načítá data do specifikovaných destinací.

Hybrid: Jak název naznačuje, hybridní zpracování kombinuje batch a reálný čas. Hybridní příjem načítá data v menších dávkách a zpracovává je v velmi krátkých časových intervalech.

Podniky by měly použít reálný čas nebo hybridní příjem pro produkty nebo služby, které jsou časově citlivé,

Výzvy Datového Příjmu

Jednou z hlavních výzev je neustále rostoucí objem a variabilita dat, která může pocházet z různých zdrojů. Například zařízení Internetu věcí (IoT), sociální média, utility a transakční aplikace jsou některé z mnoha dostupných zdrojů dat.

Nicméně, budování a údržba architektur, které poskytují nízkou latenci a minimální náklady, je výzvou.

Následující sekce stručně přezkoumá některé nástroje pro příjem dat, které mohou pomoci s těmito problémy.

Nástroje pro Datový Příjem

Improvado

Improvado je nástroj pro sběr marketingových dat. Provádí několik operací automaticky a podporuje více než 200 zdrojů marketingových dat, včetně Google (GOOGL ) a Facebook (META ) Ads, Google Ad Manager, Amazon (AMZN ) Advertising atd.

Apache Kafka

Apache Kafka je open-source, vysokovýkonná platforma, která může přijímat velká data s nízkou latencí. Je vhodná pro organizace, které chtějí budovat reálné procesy pro streamingové analýzy.

Apache NiFi

Apache NiFi je nástroj s bohatými funkcemi, nízkou latencí, vysokým průtokem a škálovatelností. Má intuitivní webové rozhraní, které umožňuje uživatelům rychle navrhovat, řídit a monitorovat procesy příjmu dat.

Co je Datová Integrace?

Proces datové integrace sjednocuje data z několika zdrojů, aby poskytl integrovaný pohled, který umožňuje hlubší analýzu a lepší rozhodování.

Datová integrace je postupný proces. První krok provádí příjem dat, který zahrnuje strukturovaná i nestrukturovaná data z několika zdrojů, jako jsou zařízení Internetu věcí (IoT), systémy CRM, spotřebitelské aplikace atd.

Další krok aplikuje různé transformace, aby očistil, filtroval, ověřil, agregoval a sloučil data, aby vytvořil konsolidovaný datový soubor. A nakonec, pošle aktualizovaná data do specifikované destinace, jako je datová jezera nebo datový sklad, pro přímé použití a analýzu.

Proč je Datová Integrace Důležité?

Organizace mohou díky automatizovaným procesům datové integrace ušetřit mnoho času, protože tyto procesy čistí, filtrují, ověřují, slučují, agregují a provádějí další opakované úkoly.

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

Kromě toho procesy datové integrace pomáhají udržovat kvalitu produktů nebo služeb, které závisí na algoritmech strojového učení (ML) pro poskytování hodnoty zákazníkům. Protože algoritmy ML vyžadují čisté a aktuální data, integrační systémy mohou pomoci poskytováním reálných a přesných datových toků.

Například akciové aplikace vyžadují neustálé datové toky s vysokou přesností, aby investoři mohli činit včasné rozhodnutí. Automatizované datové integrační pipeline zajišťují, že takové údaje jsou dodávány rychle a bez chyb.

Typy Datové Integrace

Stejně jako příjem dat, i datová integrace má dva typy – batch a reálný čas. Batch datová integrace načítá skupiny dat v pravidelných intervalech a aplikuje transformační a ověřovací protokoly.

Reálný čas datové integrace, na rozdíl od toho, aplikuje procesy datové integrace neustále, kdykoli jsou dostupná nová data.

Výzvy Datové Integrace

Jelikož datová integrace kombinuje data z různých zdrojů do jednoho čistého datového souboru, nejčastější výzvou je variabilita formátů dat.

Duplikovaná data jsou jednou z hlavních výzev, kdy se duplikace vyskytuje při kombinaci dat z několika zdrojů. Například data v systému CRM mohou být stejná jako data z feedů sociálních médií. Taková duplikace zabírá více diskového prostoru a snižuje kvalitu analytických zpráv.

Kromě toho je datová integrace tak dobrá, jako je kvalita příchozích dat. Například, pokud uživatelé ručně zadávají data do zdrojového systému, data budou pravděpodobně obsahovat mnoho chyb, což může způsobit, že integrační pipeline selže.

Nicméně, stejně jako příjem dat, i společnosti mohou použít některé integrační nástroje diskutované v následující sekci, aby jim pomohly s procesem.

Nástroje pro Datovou Integraci

Talend

Talend je populární open-source nástroj pro datovou integraci s několika funkcemi pro správu kvality dat. Pomáhá uživatelům s přípravou dat a zachycením změn dat (CDC). Umožňuje jim také rychle přesouvat data do cloudových datových skladů.

Zapier

Zapier je silné bezkódové řešení, které může integrovat s několika podnikovými aplikacemi. Uživatelé mohou snadno vytvářet spouštěcí události, které vedou k určitým akcím. Spouštěcí událostí může být generování leadů a akcí může být kontaktování leadů prostřednictvím e-mailu.

Jitterbit

Jitterbit je všestranné nízkokódové integrační řešení, které umožňuje uživatelům vytvářet automatizované pracovní postupy prostřednictvím Cloud Studio, interaktivního grafického rozhraní. Umožňuje jim také budovat aplikace s minimálním kódem pro správu obchodních procesů.

Činění Dat Úspěšnými

Organizace musí vytvořit nové cesty, aby jejich data pracovala pro ně, místo aby ony pracovaly pro svá data. Zatímco robustní proces příjmu dat je prvním krokem, flexibilní a škálovatelný systém datové integrace je správným řešením.

Není proto překvapivé, že integrace a příjem dat jsou mezi nejpopulárnějšími vznikajícími trendy v dnešní digitální éře.

Chcete-li se dozvědět více o datech, umělém inteligenci a dalších trendech v technologii, navštivte unite.ai, abyste získali cenné informace na několik témat.