Von Data Ingestion zu Data Integration

Data Ingestion und Data Integration werden oft synonym verwendet. Obwohl beide Begriffe mit effektivem Datenmanagement zu tun haben, haben sie unterschiedliche Bedeutungen und Ziele.

Dieser Artikel diskutiert, wie Data Ingestion und Integration miteinander verbunden sind und wie sie Unternehmen helfen können, ihre Daten effizient zu verwalten.

Was ist Data Ingestion?

Data Ingestion ist das Sammeln von Rohdaten aus verschiedenen Quellen und deren Übertragung an ein Ziel, damit Teams darauf zugreifen können.

Die Quellen können einfache Tabellen, Consumer- und Business-Anwendungen, externe Sensoren oder das Internet umfassen. Ziele können eine Datenbank, ein Data-Warehouse oder ein Data-Lake sein.

Data Ingestion wendet keine Transformationen oder Verifizierungsprotokolle auf die gesammelten Daten an. Daher ist es häufig der erste Schritt in einer Datenpipeline.

Batch vs. Streaming Data Ingestion

Es gibt drei Haupttypen von Data-Ingestion-Prozessen: Batch, Streaming und Hybrid. Unternehmen sollten den auswählen, der zum Typ und Umfang der gesammelten Daten und den Geschäftsanforderungen passt.

Sie sollten auch berücksichtigen, wie schnell sie neue Daten für den Betrieb ihres Produkts oder ihrer Dienstleistung benötigen.

Batch-Data-Ingestion: Der Data-Ingestion-Prozess läuft in regelmäßigen Abständen, um Daten aus mehreren Quellen in Batches zu sammeln. Benutzer können Trigger-Ereignisse oder einen bestimmten Zeitplan definieren, um den Prozess zu starten.

Streaming oder Echtzeit-Data-Ingestion: Bei der Streaming-Data-Ingestion können Benutzer Daten sammeln, sobald sie erstellt werden. Es ist ein Echtzeitprozess, der Daten kontinuierlich an bestimmte Ziele lädt.

Hybrid: Wie der Name schon sagt, kombiniert die Hybrid-Verarbeitung Batch- und Echtzeit-Techniken. Die Hybrid-Ingestion nimmt Daten in kleineren Batches und verarbeitet sie in sehr kurzen Zeitabständen.

Unternehmen sollten entweder Echtzeit- oder Hybrid-Ingestion-Techniken für zeitkritische Produkte oder Dienstleistungen verwenden,

Data-Ingestion-Herausforderungen

Eine der größten Herausforderungen ist das ständig wachsende Volumen und die Vielfalt der Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen können. Beispielsweise sind Internet-of-Things-(IoT)-Geräte, soziale Medien, Utility- und Transaktions-Apps einige der vielen verfügbaren Datenquellen.

Es ist jedoch eine Herausforderung, Architekturen zu erstellen und zu maintainen, die eine geringe Latenz bei der Datenlieferung bei minimalen Kosten bieten.

Im folgenden Abschnitt werden einige Ingestion-Tools kurz vorgestellt, die bei diesen Problemen helfen können.

Tools für Data Ingestion

Improvado

Improvado ist ein Tool für die Sammlung von Marketing-Daten. Es führt mehrere Sammlungsvorgänge automatisch aus und unterstützt über 200 Marketing-Datenquellen, darunter Google (GOOGL ) und Facebook (META ) Ads, Google Ad Manager, Amazon (AMZN ) Advertising usw.

Apache Kafka

Apache Kafka ist eine Open-Source-Plattform mit hoher Leistung, die große Datenmengen mit geringer Latenz sammeln kann. Sie eignet sich für Unternehmen, die Echtzeitprozesse für Streaming-Analytics erstellen möchten.

Apache NiFi

Apache NiFi ist ein featurereiches Tool mit geringer Latenz, hoher Durchsatzleistung und Skalierbarkeit. Es verfügt über eine intuitive browserbasierte Benutzeroberfläche, mit der Benutzer schnell Daten-Ingestion-Prozesse entwerfen, steuern und überwachen können.

Was ist Data Integration?

Der Prozess der Datenintegration vereint Daten aus mehreren Quellen, um eine integrierte Ansicht zu bieten, die eine aussagekräftigere Analyse und bessere Entscheidungsfindung ermöglicht.

Die Datenintegration ist ein schrittweiser Prozess. Der erste Schritt führt die Daten-Ingestion durch, bei der sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten aus mehreren Quellen wie IoT-Sensoren, CRM-Systemen, Consumer-Anwendungen usw. gesammelt werden.

Als nächstes werden verschiedene Transformationen angewendet, um die Daten zu reinigen, zu filtern, zu verifizieren, zu aggregieren und zu kombinieren, um ein konsolidiertes Dataset zu erstellen. Schließlich werden die aktualisierten Daten an ein bestimmtes Ziel wie ein Data-Lake oder ein Data-Warehouse gesendet, um direkt verwendet und analysiert zu werden.

Warum ist Data Integration wichtig?

Unternehmen können durch automatisierte Datenintegrationsprozesse viel Zeit sparen, die wiederkehrende Aufgaben wie Reinigung, Filterung, Verifizierung, Kombination und Aggregation durchführen.

Solche Praktiken erhöhen die Produktivität des Daten-Teams, da sie mehr Zeit für wertvollere Projekte aufwenden.

Außerdem helfen Datenintegrationsprozesse dabei, die Qualität von Produkten oder Dienstleistungen zu erhalten, die auf Machine-Learning-(ML)-Algorithmen basieren, um dem Kunden Wert zu bieten. Da ML-Algorithmen saubere und aktuelle Daten erfordern, können Integrations-Systeme durch die Bereitstellung von Echtzeit- und genauen Daten-Feeds helfen.

Beispielsweise benötigen Börsen-Apps kontinuierliche Daten-Feeds mit hoher Genauigkeit, damit Anleger zeitnahe Entscheidungen treffen können. Automatisierte Datenintegrations-Pipelines stellen sicher, dass solche Daten schnell und fehlerfrei geliefert werden.

Typen von Data Integration

Wie die Daten-Ingestion hat auch die Datenintegration zwei Typen: Batch- und Echtzeit-Integration. Die Batch-Datenintegration sammelt Daten in Gruppen bei regelmäßigen Abständen und wendet Transformations- und Verifizierungsprotokolle an.

Die Echtzeit-Datenintegration wendet dagegen Datenintegrationsprozesse kontinuierlich an, sobald neue Daten verfügbar werden.

Data-Integration-Herausforderungen

Da die Datenintegration Daten aus verschiedenen Quellen in ein einziges, sauberes Dataset kombiniert, besteht die größte Herausforderung in den unterschiedlichen Datenformaten.

Doppelte Daten sind eine große Herausforderung, bei der Duplikate entstehen, wenn Daten aus mehreren Quellen kombiniert werden. Beispielsweise können Daten im CRM identisch mit denen aus sozialen Medien sein. Solche Duplikate beanspruchen mehr Speicherplatz und verringern die Qualität der Analyseberichte.

Außerdem ist die Datenintegration nur so gut wie die Qualität der eingehenden Daten. Beispielsweise kann die Integrations-Pipeline brechen, wenn Benutzer Daten manuell im Quellsystem eingeben, da diese Daten wahrscheinlich zahlreiche Fehler enthalten.

Allerdings können Unternehmen, wie bei der Daten-Ingestion, einige Integrations-Tools verwenden, die im folgenden Abschnitt besprochen werden, um bei diesem Prozess zu helfen.

Data-Integration-Tools

Talend

Talend ist ein beliebtes Open-Source-Data-Integration-Tool mit verschiedenen Datenqualitäts-Management-Funktionen. Es hilft Benutzern bei der Datenpräparation und der Änderung der Daten_capture (CDC). Es ermöglicht auch das schnelle Verschieben von Daten in Cloud-Data-Warehouse.

Zapier

Zapier ist eine leistungsstarke No-Code-Lösung, die mit verschiedenen Business-Intelligence-Anwendungen integriert werden kann. Benutzer können leicht Trigger-Ereignisse erstellen, die zu bestimmten Aktionen führen. Ein Trigger-Ereignis kann beispielsweise die Lead-Generierung sein und eine Aktion kann das Kontaktieren der Leads per E-Mail sein.

Jitterbit

Jitterbit ist eine vielseitige Low-Code-Integration-Lösung, die es Benutzern ermöglicht, automatisierte Workflows über die Cloud Studio, eine interaktive grafische Oberfläche, zu erstellen. Es ermöglicht auch das Erstellen von Apps mit minimalem Code, um Geschäftsprozesse zu verwalten.

Daten für Sie arbeiten lassen

Unternehmen müssen neue Wege finden, damit ihre Daten für sie arbeiten, anstatt umgekehrt. Während ein robuster Daten-Ingestion-Prozess der erste Schritt ist, ist ein flexibles und skalierbares Datenintegrations-System die richtige Lösung.

Es ist daher kein Wunder, dass Integration und Ingestion zu den beliebtesten aufkommenden Trends in der heutigen digitalen Ära gehören.

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