Datansiirto ja datan integrointi

Datansiirto ja datan integrointi käytetään usein vaihtoehtoisesti. Vaikka molemmat käsitteet liittyvät tehokkaaseen datanhallintaan, niillä on erilaiset merkitykset ja tavoitteet.

Tämä artikkeli käsittelee, miten datansiirto ja datan integrointi liittyvät toisiinsa ja miten ne voivat auttaa yrityksiä hallitsemaan dataa tehokkaasti.

Mikä on datansiirto?

Datansiirto on raakadatan kerääminen eri lähteistä ja siirtäminen määränpäähän, jotta tiimit voivat käyttää sitä helposti.

Lähteet voivat sisältää yksinkertaisia taulukoita, kuluttaja- ja liiketoimintasovelluksia, ulkoisia antureita tai internetiä. Määränpäät voivat olla tietokanta, data-warehouse tai datajärvi.

Datansiirto ei sovella muunnoksia tai vahvistusprotokollia keräämään dataan. Siksi se on yleensä ensimmäinen askel dataputkessa.

Erä- ja virtaustietojen siirto

On kolme päätyyppiä datansiirtoprosesseja – erä, virtaus ja hybrid. Organisaatioiden on valittava se, joka sopii parhaiten kerättävän datan tyypille ja määrälle sekä liiketoimintatarpeille.

Heidän on myös mietittävä, kuinka nopeasti he tarvitsevat uutta dataa tuotteen tai palvelun toiminnan kannalta.

Eräsiirto: Datansiirtoprosessi suoritetaan säännöllisin väliajoin hakemaan dataryhmiä useista lähteistä eränviisesti. Käyttäjät voivat määritellä laukaisevat tapahtumat tai tietyn aikataulun prosessin aloittamiseksi.

Virtaus- tai reaaliaikasiirto: Virtausdatansiirrossa käyttäjät voivat hakea dataa heti, kun se luodaan. Se on reaaliaikainen prosessi, joka lataa jatkuvasti dataa määrätyille kohteille.

Hybrid: Kuten nimestä voidaan päätellä, hybridiprosessi yhdistää erä- ja reaaliaikamenetelmiä. Hybridisiirto ottaa datan pienissä erissä ja prosessoi ne hyvin lyhyissä aikaväleissä.

Liiketoimintayritysten on käytettävä joko reaaliaikaista tai hybridisiirtotekniikkaa aikakriittisiin tuotteisiin tai palveluihin,

Datansiirtohaasteet

Yksi suuri haaste on jatkuvasti kasvava datan määrä ja monimuotoisuus, joka voi tulla useista eri lähteistä. Esimerkiksi Internet-of-Things (IoT) -laitteet, sosiaalimedia, käyttö- ja transaktioapplikaatiot jne. ovat joitakin monista saatavilla olevista datalähteistä.

Rakentaa ja ylläpitää kuitenkin arkkitehtuureja, jotka tarjoavat matalan viiveen datatoimituksen minimikustannuksilla, on haasteellista.

Seuraavassa osiossa käydään lyhyesti läpi joitakin siirtotyökaluja, jotka voivat auttaa näissä asioissa.

Siirtotyökalut

Improvado

Improvado on työkalu markkinointidatan keräämiseen. Se suorittaa useita keräämistehtäviä automaattisesti ja tukee yli 200 markkinointidatalähdettä, mukaan lukien Google (GOOGL ) – ja Facebook-mainokset, Google Ad Manager, Amazon-mainonta jne.

Apache Kafka

Apache Kafka on avoimen lähdekoodin, korkean suorituskyvyn alusta, joka voi siirtää suuria määriä dataa matalalla viiveellä. Se on sovelias organisaatioille, jotka haluavat rakentaa reaaliaikaisia prosesseja data-analytiikkaa varten.

Apache NiFi

Apache NiFi on ominaisuusrikas työkalu, jolla on matala viive, korkea läpäisykyky ja skaalautuvuus. Sillä on helppokäyttöinen, selainpohjainen käyttöliittymä, joka mahdollistaa nopean suunnittelun, valvonnan ja datansiirtoprosessien seuraamisen.

Mikä on datan integrointi?

Datan integrointiprosessi yhdistää dataa useista lähteistä antaen yhtenäisen näkymän, joka mahdollistaa syvemmän analyysin ja paremman päätöksenteon.

Datan integrointi on askelkohtainen prosessi. Ensimmäinen vaihe suorittaa datansiirron, joka ottaa sekä rakenteellisen että rakenteettoman datan useista lähteistä, kuten Internet of Things (IoT) -anturit, asiakassuhteiden hallintajärjestelmät, kuluttajasovellukset jne.

Seuraavaksi se soveltaa erilaisia muunnoksia puhdistamaan, suodattamaan, vahvistamaan, yhdistämään ja yhdistämään dataa rakentamaan konsolidoidun tietojoukon. Lopuksi se lähettää päivitetyn datan määrätylle kohteelle, kuten datajärveen tai datavarastoon, suoraan käytettäväksi ja analyysiin.

Miksi datan integrointi on tärkeää?

Organisaatiot voivat säästää paljon aikaa automaattisilla datan integrointimenetelmillä, jotka puhdistavat, suodattavat, vahvistavat, yhdistävät, yhdistävät ja suorittavat muita toistuvia tehtäviä.

Tällaiset käytännöt lisäävät datatiimin tuottavuutta, koska he viettävät enemmän aikaa tärkeämpien projektien parissa.

Lisäksi datan integrointiprosessit auttavat ylläpitämään tuotteiden tai palvelujen laatua, jotka riippuvat koneoppimisalgoritmeista arvon tarjoamiseksi asiakkaille. Koska koneoppimisalgoritmit vaativat puhdas ja ajantasaisen datan, integrointijärjestelmät voivat auttaa tarjoamalla reaaliaikaisia ja tarkkoja datafeeds.

Esimerkiksi osakemarkkinasovellukset vaativat jatkuvia datafeeds ajantasaisella tarkkuudella, jotta sijoittajat voivat tehdä ajantasaisia päätöksiä. Automaattiset datan integrointiputkit varmistavat, että tällainen data toimitetaan nopeasti ilman virheitä.

Datan integrointityypit

Kuten datansiirto, datan integrointi on kahtalainen – erä- ja reaaliaikainen integrointi. Eräintegrointi ottaa dataryhmiä säännöllisin väliajoin ja soveltaa muunnos- ja vahvistusprotokollia.

Reaaliaikainen datan integrointi sen sijaan soveltaa datan integrointiprosesseja jatkuvasti, kun uutta dataa tulee saataville.

Datan integrointihaasteet

Koska datan integrointi yhdistää dataa eri lähteistä yhden ja puhdas tietojoukon, yleisin haaste liittyy erilaisiin dataformaatteihin.

Duplicaatti-data on yksi suuri haaste, jossa duplicaatti tapahtuu yhdistettäessä dataa useista lähteistä. Esimerkiksi data asiakassuhteiden hallintajärjestelmässä voi olla sama kuin sosiaalisen median syötteistä. Tällainen duplicaatti vie enemmän levytilaa ja heikentää analyysiraporttien laatua.

Lisäksi datan integrointi on yhtä hyvä kuin saapuvan datan laatu. Esimerkiksi jos käyttäjät syöttävät dataa manuaalisesti lähdejärjestelmään, data on todennäköisesti täynnä virheitä, mikä voi rikkoa integrointiputken.

Kuitenkin, kuten datansiirrossa, yritykset voivat käyttää joitakin integrointityökaluja, jotka käydään läpi seuraavassa osiossa.

Datan integrointityökalut

Talend

Talend on suosittu avoimen lähdekoodin datan integrointityökalu, jolla on useita datan laadun hallintatoimintoja. Se auttaa käyttäjiä datan valmistelussa ja muutosten seuraamisessa (CDC). Se myös mahdollistaa nopean datan siirtämisen pilviin.

Zapier

Zapier on voimakas no-code-ratkaisu, joka voi integroida useiden liiketoimintatietojärjestelmien kanssa. Käyttäjät voivat helposti luoda laukaisevat tapahtumat, jotka johtavat tiettyihin toimiin. Laukaiseva tapahtuma voi olla esimerkiksi leadin generointi ja toimi voi olla leadin ottaminen yhteyttä sähköpostitse.

Jitterbit

Jitterbit on monipuolinen low-code-integrointiratkaisu, joka mahdollistaa automaattisten työvirtojen luomisen Cloud Studiolla, interaktiivisella graafisella käyttöliittymällä. Se myös mahdollistaa sovellusten luomisen vähäisellä koodauksella liiketoimintaprosessien hallitsemiseksi.

Tehokas datan hyödyntäminen

Organisaatioiden on rakennettava uusia polkuja, jotta heidän data toimisi heidän hyväkseen eikä toisinpäin. Vaikka vankka datansiirtoprosessi on ensimmäinen askel, joustava ja skaalautuva datan integrointijärjestelmä on oikea ratkaisu.

Ei ole siis yllättävää, että integrointi ja siirto ovat joitakin nykyisen digitaalisen aikakauden suosituimmista trendeistä.

Lisätietoja datasta, tekoälystä ja muista teknologian trendeistä saat sivustolta unite.ai, josta saat arvokkaita näkemyksiä useista aiheista.