Fra Data Indtagelse til Data Integration

Data indtagelse og Data integration bruges ofte som synonymer. Selvom begge begreber handler om effektiv datastyring, har de forskellige betydninger og formål.

Denne artikel diskuterer, hvordan Data Indtagelse og Integration er relateret og hvordan de kan hjælpe virksomheder med at styre deres data effektivt.

Hvad er Data Indtagelse?

Data Indtagelse er indsamling af rådata fra forskellige kilder og overførsel af dem til en destination, så hold kan få adgang til dem let.

Som regel kan kilderne inkludere simple regneark, forbruger- og virksomhedsapplikationer, eksterne sensorer eller internettet. Destinationer kan inkludere en database, et datawarehouse eller en datasø.

Data indtagelse anvender ikke transformationer eller verifikationsprotokoller til de data, det indsamler. Derfor er det som regel det første trin i en datapipeline.

Batch vs. Streaming Data Indtagelse

Der er tre hovedtyper af data indtagelsesprocesser – batch, streaming og hybrid. Organisationer skal vælge den, der er i overensstemmelse med den type og mængde data, de indsamler, og forretningsbehovene.

De skal også overveje, hvor hurtigt de kræver nye data til at drive deres produkt eller tjeneste.

Batch Data Indtagelse: Data indtagelsesprocessen køres i faste intervaler for at hente grupper af data fra flere kilder batchvis. Brugere kan definere udløsende begivenheder eller en bestemt tidsplan for at starte processen.

Streaming eller Real-time Data Indtagelse: Med streaming data indtagelse kan brugere hente data, øjeblikket de bliver oprettet. Det er en realtidsproces, der konstant loader data til angivne destinationer.

Hybrid: Som navnet antyder, kombinerer hybrid data processing batch og realtids-teknikker. Hybrid indtagelse tager data i små batch og behandler dem i meget korte tidsintervaller.

Virksomheder skal enten bruge realtids- eller hybrid indtagelsesteknikker til tidsfølsomme produkter eller tjenester,

Data Indtagelses Udfordringer

En af de største udfordringer er den stadigt voksende mængde og variation af data, der kan komme fra flere forskellige kilder. For eksempel er Internet-of-Things (IoT)-enheder, sociale medier, utility- og transaktionsapps nogle af de mange datakilder, der er til rådighed i dag.

Men at opbygge og vedligeholde arkitekturer, der giver lav-forsinkelses datalevering til en minimal omkostning, er en udfordring.

Den følgende sektion gennemgår kort nogle indtagelsesværktøjer, der kan hjælpe med disse problemer.

Værktøjer til Data Indtagelse

Improvado

Improvado er et værktøj til indsamling af marketingdata. Det udfører flere indsamlingsoperationer automatisk og understøtter over 200 marketingdatakilder, herunder Google og Facebook Ads, Google Ad Manager, Amazon Advertising osv.

Apache Kafka

Apache Kafka er en åben kilde, højpræstationsplatform, der kan indtage big data med lav forsinkelse. Det er egnet til organisationer, der ønsker at opbygge realtidsprocesser til streaming-analytik.

Apache NiFi

Apache NiFi er et funktionerigt værktøj med lav forsinkelse, høj gennemstrømning og skalerbarhed. Det har en intuitiv browserbaseret brugergrænseflade, der låter brugere hurtigt designe, styre og overvåge data indtagelsesprocesser.

Hvad er Data Integration?

Data integration er en proces, der samler data fra flere kilder for at give en integreret visning, der tillader mere indsigtsfuld analyse og bedre beslutningstagning.

Data integration er en trinvis procedure. Det første trin udfører data indtagelse, der tager både struktureret og ustruktureret data fra multiple kilder, såsom Internet of Things (IoT)-sensorer, Customer Relationship Management (CRM)-systemer, forbrugerapplikationer osv.

Derefter anvender det forskellige transformationer for at rense, filtrere, validere, samle og kombinere data for at opbygge en konsolideret dataset. Og endelig sender det den opdaterede data til en angiven destination, såsom en datalake eller et datawarehouse, til direkte brug og analyse.

Hvorfor er Data Integration Vigtigt?

Organisationer kan spare meget tid gennem automatiserede data integration procedurer, der rensker, filtrerer, verificerer, kombinerer, samler og udfører flere andre repetitive opgaver.

Sådanne praksisser øger produktiviteten af dataholdet, da de bruger mere tid på at arbejde med mere værdifulde projekter.

Desuden hjælper data integration processer med at vedligeholde kvaliteten af produkter eller tjenester, der afhænger af Machine Learning (ML)-algoritmer for at levere værdi til kunden. Da ML-algoritmer kræver ren og opdateret data, kan integrationssystemer hjælpe ved at give realtids- og nøjagtige datafeeds.

For eksempel kræver aktiemarkedsapps konstant datafeeds med høj nøjagtighed, så investorer kan træffe rettidige beslutninger. Automatiserede data integration pipelines sikrer, at sådan data leveres hurtigt uden fejl.

Typer af Data Integration

Ligesom data indtagelse har data integration to typer – batch og realtidsintegration. Batch data integration tager grupper af data i faste intervaler og anvender transformation og valideringsprotokoller.

Realtids data integration, til gengæld, anvender data integration processer kontinuerligt, når nye data bliver tilgængelige.

Data Integration Udfordringer

Da data integration kombinerer data fra forskellige kilder til en enkelt og ren dataset, indebærer den største udfordring varierende dataformater.

Dobbelt data er en af de største udfordringer, hvor dobbeltgørelse sker, når data kombineres fra multiple kilder. For eksempel kan data i CRM være det samme som fra sociale mediefeeds. Sådan dobbeltgørelse optager mere diskladsrum og reducerer kvaliteten af analyse-rapporter.

Desuden er data integration lige så god som kvaliteten af indgående data. For eksempel kan integrationspipelineen bryde sammen, hvis brugere manuelt indtaster data i kildesystemet, da data sandsynligvis har mange fejl.

Men, ligesom data indtagelse, kan virksomheder bruge nogle integrationværktøjer, der diskuteres i den følgende sektion, til at hjælpe dem med processen.

Data Integration Værktøjer

Talend

Talend er et populært åben kilde data integration værktøj med flere datakvalitetsstyringsfunktioner. Det hjælper brugere med dataforberedelse og ændringsdatafangst (CDC). Det låter også brugere hurtigt flytte data til cloud datawarehouses.

Zapier

Zapier er en kraftfuld no-code-løsning, der kan integrere med flere forretningsintelligensapplikationer. Brugere kan let oprette udløsende begivenheder, der fører til bestemte handlinger. En udløsende begivenhed kan være en leadgenerering, og en handling kan være at kontakte leads via e-mail.

Jitterbit

Jitterbit er en alsidig lavkode-integrationsløsning, der låter brugere oprette automatiserede workflows gennem Cloud Studio, en interaktiv grafisk grænseflade. Det låter også brugere opbygge apps med minimal kode til at styre forretningsprocesser.

At Gøre Data Til At Virke For Dig

Organisationer skal opbygge nye veje, så deres data virker for dem i stedet for omvendt. Mens en robust data indtagelsesproces er det første trin, er et fleksibelt og skalerbart data integration system den rette løsning.

Det er derfor ikke overraskende, at integration og indtagelse er blandt nogle af de mest populære opkommende tendenser i dagens digitale æra.

For at lære mere om data, AI og andre sådanne tendenser i teknologi, gå til unite.ai for at få værdifulde indsigt i flere emner.