Fra Data Indtagelse til Data Integration

Data indtagelse og data integration bruges ofte som synonymer. Selvom begge termer 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 teams kan få adgang til dem let.

Kilderne kan normalt inkludere simple regneark, forbruger- og virksomhedsapplikationer, eksterne sensorer eller internettet. Destinationer kan inkludere en database, et datawarehouse eller en datalake.

Data indtagelse anvender ikke transformationer eller verifikationsprotokoller på de data, det indsamler. Derfor er det ofte 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, det øjeblik det bliver oprettet. Det er en real-time proces, der konstant loader data til bestemte destinationer.

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

Virksomheder skal bruge enten real-time 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 tilgængelige i dag.

Men at opbygge og vedligeholde arkitekturer, der giver lav-forsinket 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 (GOOGL ) og Facebook (META ) Ads, Google Ad Manager, Amazon (AMZN ) Advertising osv.

Apache Kafka

Apache Kafka er en åben kilde, højpræstationsplatform, der kan indtage store mængder data med lav forsinkelse. Det er egnet til organisationer, der ønsker at opbygge real-time processer til streaming analytics.

Apache NiFi

Apache NiFi er et funktionelt værktøj med lav forsinkelse, høj gennemstrømning og skalerbarhed. Det har en intuitiv browserbaseret brugergrænseflade, der giver brugerne mulighed for hurtigt at 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 giver mulighed for 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 flere kilder, såsom Internet of Things (IoT)-sensorer, Customer Relationship Management (CRM)-systemer, forbrugerapplikationer osv.

Derefter anvender det forskellige transformationer for at rense, filtrere, validere, aggregere og samle data for at opbygge en konsolideret dataset. Og til sidst sender det den opdaterede data til en bestemt 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, samler, aggregatorer 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 opretholde 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 med at levere real-time og nøjagtige datafeeds.

For eksempel kræver aktiemarkedsapps konstant datafeeds med høj nøjagtighed, så investorer kan træffe beslutninger på rette tid. 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 real-time integration. Batch data integration tager grupper af data i faste intervaler og anvender transformationer og valideringsprotokoller.

Real-time data integration anvender data integration processer kontinuerligt, hver gang nye data bliver tilgængelige.

Data Integration Udfordringer

Da data integration kombinerer data fra forskellige kilder til en enkelt og ren dataset, er den mest almindelige udfordring forskellige dataformater.

Dobbelt data er en af de største udfordringer, hvor dobbelt data opstår, mens data kombineres fra flere kilder. For eksempel kan data i CRM være det samme som data fra sociale medier. Sådan dobbelt data beslaglægger mere diskplads og reducerer kvaliteten af analyse rapporter.

Desuden er data integration lige så god som kvaliteten af indgående data. For eksempel kan integrationspipelinesne bryde sammen, hvis brugere manuelt indtaster data i kilde systemet, da data sandsynligvis vil have mange fejl.

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

Data Integration Værktøjer

Talend

Talend er et populært åben kilde data integration værktøj med flere datakvalitetsstyringsfunktioner. Det hjælper brugere med dataforberedelse og ændring af datafangst (CDC). Det giver også mulighed for at flytte data hurtigt til cloud data warehouses.

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 integration løsning, der giver brugerne mulighed for at oprette automatiserede arbejdsprocesser gennem Cloud Studio, en interaktiv grafisk brugergrænseflade. Det giver også mulighed for at 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 en fleksibel og skalerbar data integration system den rette løsning.

Det er derfor ikke overraskende, at integration og indtagelse er blandt de mest populære opdyrkende 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.