Από την απορρόφηση δεδομένων στην ενσωμάτωση δεδομένων

Η απορρόφηση δεδομένων και η ενοποίηση δεδομένων χρησιμοποιούνται συχνά εναλλακτικά. Αν και και οι δύο όροι ασχολούνται με την αποτελεσματική διαχείριση δεδομένων, έχουν ξεχωριστές έννοιες και στόχους.

Αυτό το άρθρο περιγράφει πώς σχετίζονται η απορρόφηση και η ενοποίηση δεδομένων και πώς μπορούν να βοηθήσουν τις επιχειρήσεις να διαχειρίζονται αποτελεσματικά τα δεδομένα τους.

Τι είναι η απορρόφηση δεδομένων;

Η απορρόφηση δεδομένων συλλέγει ακατέργαστα δεδομένα από διαφορετικές πηγές και τα μεταφέρει σε έναν προορισμό, ώστε οι ομάδες να έχουν εύκολη πρόσβαση σε αυτά.

Συνήθως, οι πηγές μπορεί να περιλαμβάνουν απλά υπολογιστικά φύλλα, εφαρμογές για καταναλωτές και επιχειρήσεις, εξωτερικούς αισθητήρες ή το διαδίκτυο. Οι προορισμοί μπορεί να περιλαμβάνουν μια βάση δεδομένων, μια αποθήκη δεδομένων ή μια λίμνη δεδομένων. 

Η εισαγωγή δεδομένων δεν εφαρμόζει μετασχηματισμούς ή πρωτόκολλα επαλήθευσης στα δεδομένα που συλλέγει. Ως εκ τούτου, είναι συνήθως το πρώτο βήμα σε μια αγωγό δεδομένων.

Μαζική έναντι απορρόφησης δεδομένων ροής

Υπάρχουν τρεις κύριοι τύποι διαδικασιών απορρόφησης δεδομένων – δέσμη, ροή και υβριδική. Οι οργανισμοί θα πρέπει να επιλέξουν αυτό που ευθυγραμμίζεται με τον τύπο και τον όγκο των δεδομένων που συλλέγουν και τις επιχειρηματικές ανάγκες. 

Θα πρέπει επίσης να εξετάσουν πόσο γρήγορα απαιτούν νέα δεδομένα για τη λειτουργία του προϊόντος ή της υπηρεσίας τους. 

Απορρόφηση δεδομένων παρτίδας: Η διαδικασία απορρόφησης δεδομένων εκτελείται σε τακτά χρονικά διαστήματα για την ανάκτηση ομάδων δεδομένων από διάφορες πηγές κατά παρτίδες. Οι χρήστες μπορούν να ορίσουν συμβάντα ενεργοποίησης ή ένα συγκεκριμένο χρονοδιάγραμμα για την έναρξη της διαδικασίας.

Απορρόφηση δεδομένων ροής ή σε πραγματικό χρόνο: Με την απορρόφηση δεδομένων ροής, οι χρήστες μπορούν να ανακτήσουν δεδομένα τη στιγμή που δημιουργούνται. Είναι μια διαδικασία σε πραγματικό χρόνο που φορτώνει συνεχώς δεδομένα σε καθορισμένους προορισμούς.

Υβρίδιο: Όπως υποδηλώνει το όνομα, η υβριδική επεξεργασία δεδομένων συνδυάζει τεχνικές παρτίδας και πραγματικού χρόνου. Η υβριδική κατάποση λαμβάνει δεδομένα σε μικρότερες παρτίδες και τα επεξεργάζεται σε πολύ μικρά χρονικά διαστήματα.

Οι επιχειρήσεις θα πρέπει είτε να χρησιμοποιούν τεχνικές απορρόφησης σε πραγματικό χρόνο είτε υβριδικές τεχνικές για ευαίσθητα στον χρόνο προϊόντα ή υπηρεσίες,

Προκλήσεις απορρόφησης δεδομένων

Μια σημαντική πρόκληση είναι ο συνεχώς αυξανόμενος όγκος και η ποικιλία των δεδομένων που μπορούν να προέρχονται από πολλές διαφορετικές πηγές. Για παράδειγμα, οι συσκευές Internet-of-Things (IoT), τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, οι εφαρμογές χρησιμότητας και συναλλαγών κ.λπ., είναι μερικές από τις πολλές πηγές δεδομένων που είναι διαθέσιμες σήμερα.

Ωστόσο, η δημιουργία και η διατήρηση αρχιτεκτονικών που παρέχουν παράδοση δεδομένων χαμηλής καθυστέρησης με ελάχιστο κόστος είναι πρόκληση.

Η παρακάτω ενότητα εξετάζει εν συντομία ορισμένα εργαλεία απορρόφησης που μπορούν να βοηθήσουν σε αυτά τα ζητήματα.

Εργαλεία για την απορρόφηση δεδομένων

Improvado

Το Improvado είναι ένα εργαλείο για τη συλλογή δεδομένων μάρκετινγκ. Εκτελεί αυτόματα πολλές λειτουργίες συλλογής και υποστηρίζει περισσότερες από 200 πηγές δεδομένων μάρκετινγκ, συμπεριλαμβανομένων των διαφημίσεων Google και Facebook, Google Ad Manager, Amazon Advertising κ.λπ.

Apache Kafka

Το Apache Kafka είναι μια πλατφόρμα ανοιχτού κώδικα, υψηλής απόδοσης που μπορεί να απορροφήσει μεγάλα δεδομένα σε χαμηλή καθυστέρηση. Είναι κατάλληλο για οργανισμούς που θέλουν να δημιουργήσουν διαδικασίες σε πραγματικό χρόνο για αναλύσεις ροής.

Apache NiFi

Το Apache NiFi είναι ένα πλούσιο σε χαρακτηριστικά εργαλείο με χαμηλή καθυστέρηση, υψηλή απόδοση και επεκτασιμότητα. Διαθέτει μια διαισθητική διεπαφή χρήστη που βασίζεται σε πρόγραμμα περιήγησης που επιτρέπει στους χρήστες να σχεδιάζουν, να ελέγχουν και να παρακολουθούν γρήγορα τις διαδικασίες απορρόφησης δεδομένων.

Τι είναι η ενοποίηση δεδομένων;

Η διαδικασία ολοκλήρωσης δεδομένων ενοποιεί δεδομένα από διάφορες πηγές για να παρέχει μια ολοκληρωμένη άποψη που επιτρέπει πιο διορατική ανάλυση και καλύτερη λήψη αποφάσεων.

Η ενοποίηση δεδομένων είναι μια σταδιακή διαδικασία. Το πρώτο βήμα εκτελεί την απορρόφηση δεδομένων, λαμβάνοντας τόσο δομημένα όσο και μη δομημένα δεδομένα από πολλαπλές πηγές, όπως αισθητήρες Internet of Things (IoT), συστήματα Διαχείρισης Σχέσεων Πελατών (CRM), εφαρμογές καταναλωτών κ.λπ. 

Στη συνέχεια, εφαρμόζει διάφορους μετασχηματισμούς για τον καθαρισμό, το φιλτράρισμα, την επικύρωση, τη συγκέντρωση και τη συγχώνευση δεδομένων για τη δημιουργία ενός ενοποιημένου δεδομένων. Και τέλος, στέλνει τα ενημερωμένα δεδομένα σε έναν καθορισμένο προορισμό, όπως μια λίμνη δεδομένων ή μια αποθήκη δεδομένων, για άμεση χρήση και ανάλυση.

Γιατί είναι σημαντική η ενσωμάτωση δεδομένων;

Οι οργανισμοί μπορούν να εξοικονομήσουν πολύ χρόνο μέσω αυτοματοποιημένων διαδικασιών ενοποίησης δεδομένων που καθαρίζουν, φιλτράρουν, επαληθεύουν, συγχωνεύουν, συγκεντρώνουν και εκτελούν πολλές άλλες επαναλαμβανόμενες εργασίες. 

Τέτοιες πρακτικές αυξάνουν την παραγωγικότητα της ομάδας δεδομένων καθώς αφιερώνουν περισσότερο χρόνο εργάζονται σε πιο αξιόλογα έργα.

Επίσης, οι διαδικασίες ενοποίησης δεδομένων συμβάλλουν στη διατήρηση της ποιότητας των προϊόντων ή των υπηρεσιών που βασίζονται σε αλγόριθμους Μηχανικής Μάθησης (ML) για να προσφέρουν αξία στον πελάτη. Δεδομένου ότι οι αλγόριθμοι ML απαιτούν καθαρά και τα πιο πρόσφατα δεδομένα, τα συστήματα ενοποίησης μπορούν να βοηθήσουν παρέχοντας ροές δεδομένων σε πραγματικό χρόνο και ακριβείς.

Για παράδειγμα, οι εφαρμογές χρηματιστηρίου απαιτούν συνεχή τροφοδοσία δεδομένων με υψηλή ακρίβεια, ώστε οι επενδυτές να μπορούν να λαμβάνουν έγκαιρες αποφάσεις. Οι αυτοματοποιημένοι αγωγοί ενοποίησης δεδομένων διασφαλίζουν ότι τέτοια δεδομένα παραδίδονται γρήγορα χωρίς σφάλματα.

Τύποι ενοποίησης δεδομένων

Όπως και η απορρόφηση δεδομένων, η ενοποίηση δεδομένων έχει δύο τύπους – ενσωμάτωση ομαδικής και σε πραγματικό χρόνο. Η ενοποίηση δεδομένων παρτίδας λαμβάνει ομάδες δεδομένων σε τακτά χρονικά διαστήματα και εφαρμόζει πρωτόκολλα μετασχηματισμού και επικύρωσης.

Η ενοποίηση δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, αντίθετα, εφαρμόζει διαδικασίες ολοκλήρωσης δεδομένων συνεχώς κάθε φορά που γίνονται διαθέσιμα νέα δεδομένα. 

Προκλήσεις ενοποίησης δεδομένων

Δεδομένου ότι η ενοποίηση δεδομένων συνδυάζει δεδομένα από διαφορετικές πηγές σε ένα ενιαίο και καθαρό σύνολο δεδομένων, η πιο κοινή πρόκληση περιλαμβάνει διαφορετικές μορφές δεδομένων. 

Τα διπλότυπα δεδομένα είναι μια σημαντική πρόκληση όπου λαμβάνει χώρα η αντιγραφή ενώ συνδυάζονται δεδομένα από πολλαπλές πηγές. Για παράδειγμα, τα δεδομένα στο CRM μπορεί να είναι ίδια με αυτά από τις ροές μέσων κοινωνικής δικτύωσης. Αυτή η αντιγραφή καταλαμβάνει περισσότερο χώρο στο δίσκο και μειώνει την ποιότητα των αναφορών ανάλυσης. 

Επίσης, η ενοποίηση δεδομένων είναι εξίσου καλή με την ποιότητα των εισερχόμενων δεδομένων. Για παράδειγμα, ο αγωγός ενοποίησης μπορεί να σπάσει εάν οι χρήστες εισαγάγουν με μη αυτόματο τρόπο δεδομένα στο σύστημα προέλευσης, καθώς τα δεδομένα είναι πιθανό να έχουν πολλά σφάλματα.

Ωστόσο, όπως και η απορρόφηση δεδομένων, οι εταιρείες μπορούν να χρησιμοποιήσουν ορισμένα εργαλεία ενσωμάτωσης που αναφέρονται στην παρακάτω ενότητα για να τις βοηθήσουν στη διαδικασία.

Εργαλεία ενοποίησης δεδομένων

Τάλεντ

Το Talend είναι ένα δημοφιλές εργαλείο ενοποίησης δεδομένων ανοιχτού κώδικα με πολλές δυνατότητες διαχείρισης ποιότητας δεδομένων. Βοηθά τους χρήστες με την προετοιμασία δεδομένων και την αλλαγή της σύλληψης δεδομένων (CDC). Τους επιτρέπει επίσης να μετακινούν γρήγορα δεδομένα σε αποθήκες δεδομένων cloud.

Zapier

Το Zapier είναι μια ισχυρή λύση χωρίς κώδικα που μπορεί να ενσωματωθεί με πολλές εφαρμογές επιχειρηματικής ευφυΐας. Οι χρήστες μπορούν εύκολα να δημιουργήσουν συμβάντα ενεργοποίησης που οδηγούν σε συγκεκριμένες ενέργειες. Ένα συμβάν ενεργοποίησης μπορεί να είναι μια δημιουργία δυνητικών πελατών και μια ενέργεια μπορεί να είναι η επικοινωνία με τους δυνητικούς πελάτες μέσω email. 

 Jitterbit

Το Jitterbit είναι μια ευέλικτη λύση ενοποίησης χαμηλού κώδικα που επιτρέπει στους χρήστες να δημιουργούν αυτοματοποιημένες ροές εργασίας μέσω του Cloud Studio, μιας διαδραστικής γραφικής διεπαφής. Επίσης, επιτρέπει στους χρήστες να δημιουργούν εφαρμογές με ελάχιστο κώδικα για τη διαχείριση επιχειρηματικών διαδικασιών.

Κάνοντας τα δεδομένα να λειτουργούν για εσάς

Οι οργανισμοί πρέπει να δημιουργήσουν νέα μονοπάτια, έτσι ώστε τα δεδομένα τους να λειτουργούν για αυτούς και όχι το αντίστροφο. Ενώ μια ισχυρή διαδικασία απορρόφησης δεδομένων είναι το πρώτο βήμα, ένα ευέλικτο και επεκτάσιμο σύστημα ενοποίησης δεδομένων είναι η σωστή λύση.

Δεν αποτελεί, επομένως, έκπληξη το γεγονός ότι η ενσωμάτωση και η απορρόφηση συγκαταλέγονται στις πιο δημοφιλείς αναδυόμενες τάσεις της σημερινής ψηφιακής εποχής.

Για να μάθετε περισσότερα σχετικά με τα δεδομένα, την τεχνητή νοημοσύνη και άλλες τέτοιες τάσεις στην τεχνολογία, κατευθυνθείτε ενω.αι για να λάβετε πολύτιμες γνώσεις για διάφορα θέματα.