Tietojen käsittelystä tietojen integrointiin

Tietojen käsittelyä ja tietojen integrointia käytetään usein vaihtokelpoisina. Vaikka molemmat termit käsittelevät tehokasta tiedonhallintaa, niillä on erilliset merkitykset ja tavoitteet.

Tässä artikkelissa kerrotaan, miten tiedonkeruu ja integrointi liittyvät toisiinsa ja miten ne voivat auttaa yrityksiä hallitsemaan tietojaan tehokkaasti.

Mitä on tiedonsiirto?

Data Ingestion kerää raakadataa eri lähteistä ja siirtää ne määränpäähän, jotta tiimit voivat käyttää niitä helposti.

Yleensä lähteitä voivat olla yksinkertaiset laskentataulukot, kuluttaja- ja yrityssovellukset, ulkoiset anturit tai Internet. Kohteet voivat sisältää tietokannan, tietovaraston tai datajärven. 

Tietojen käsittely ei käytä muunnoksia tai vahvistusprotokollia keräämiinsä tietoihin. Sellaisenaan se on yleensä ensimmäinen askel dataputkessa.

Erä vs. suoratoiston tiedonsiirto

Datan käsittelyprosesseja on kolme päätyyppiä – erä-, suoratoisto- ja hybridiprosesseja. Organisaatioiden tulee valita se, joka vastaa niiden keräämien tietojen tyyppiä ja määrää sekä liiketoiminnan tarpeita. 

Heidän tulee myös harkita, kuinka nopeasti he tarvitsevat uutta tietoa tuotteensa tai palvelunsa käyttämiseksi. 

Erätietojen käsittely: Tietojen käsittelyprosessi suoritetaan säännöllisin väliajoin dataryhmien hakemiseksi useista lähteistä eräittain. Käyttäjät voivat määrittää laukaisutapahtumat tai tietyn aikataulun prosessin aloittamiseksi.

Suoratoisto tai reaaliaikainen tiedonsiirto: Suoratoistodatan avulla käyttäjät voivat hakea tietoja heti, kun ne luodaan. Se on reaaliaikainen prosessi, joka lataa jatkuvasti tietoja tiettyihin kohteisiin.

Hybridi: Kuten nimestä voi päätellä, hybriditietojen käsittelyssä sekoittuvat erä- ja reaaliaikaiset tekniikat. Hybridi-nieleminen ottaa tiedot pienempiä eriä ja käsittelee niitä hyvin lyhyin aikavälein.

Yritysten tulisi joko käyttää reaaliaikaisia ​​tai hybridi-vastaanottotekniikoita aikaherkille tuotteille tai palveluille,

Datan käsittelyn haasteet

Yksi suuri haaste on useista eri lähteistä peräisin olevan tiedon jatkuvasti kasvava määrä ja monimuotoisuus. Esimerkiksi Internet-of-Things (IoT) -laitteet, sosiaalinen media, apuohjelma- ja tapahtumasovellukset jne. ovat osa monista nykyään saatavilla olevista tietolähteistä.

Kuitenkin sellaisten arkkitehtuurien rakentaminen ja ylläpitäminen, jotka tarjoavat alhaisen viiveen datatoimituksen pienin kustannuksin, on haastavaa.

Seuraavassa osiossa tarkastellaan lyhyesti joitakin käsittelytyökaluja, jotka voivat auttaa näissä ongelmissa.

Tietojen käsittelytyökalut

Improvado

Improvado on työkalu markkinointitietojen keräämiseen. Se suorittaa useita keräystoimintoja automaattisesti ja tukee yli 200 markkinointitietolähdettä, mukaan lukien Google- ja Facebook-mainokset, Google Ad Manager, Amazon Advertising jne.

Apache Kafka

Apache Kafka on avoimen lähdekoodin, korkean suorituskyvyn alusta, joka voi niellä suurta dataa alhaisella viiveellä. Se sopii organisaatioille, jotka haluavat rakentaa reaaliaikaisia ​​prosesseja suoratoistoanalytiikkaa varten.

Apache NiFi

Apache NiFi on monipuolinen työkalu, jolla on alhainen latenssi, korkea suorituskyky ja skaalautuvuus. Siinä on intuitiivinen selainpohjainen käyttöliittymä, jonka avulla käyttäjät voivat nopeasti suunnitella, hallita ja valvoa tiedonottoprosesseja.

Mikä on tietojen integrointi?

Tietojen integrointiprosessi yhdistää useista lähteistä peräisin olevat tiedot integroiduksi näkymäksi, joka mahdollistaa oivaltavamman analyysin ja paremman päätöksenteon.

Tietojen integrointi on vaiheittainen prosessi. Ensimmäinen vaihe suorittaa tiedon keräämisen ja ottaa sekä strukturoitua että strukturoimatonta dataa useista lähteistä, kuten Internet of Things (IoT) -antureista, asiakassuhteiden hallintajärjestelmistä (CRM) ja kuluttajasovelluksista. 

Seuraavaksi se käyttää erilaisia ​​muunnoksia tietojen puhdistamiseen, suodattamiseen, validointiin, kokoamiseen ja yhdistämiseen konsolidoidun tietojoukon muodostamiseksi. Ja lopuksi se lähettää päivitetyt tiedot tiettyyn kohteeseen, kuten datajärveen tai tietovarastoon, suoraa käyttöä ja analysointia varten.

Miksi tietojen integrointi on tärkeää?

Organisaatiot voivat säästää paljon aikaa automaattisten tietojen integrointimenettelyjen avulla, jotka puhdistavat, suodattavat, tarkistavat, yhdistävät, aggregoivat ja suorittavat useita muita toistuvia tehtäviä. 

Tällaiset käytännöt lisäävät datatiimin tuottavuutta, kun he viettävät enemmän aikaa kannattavampien projektien parissa.

Tietojen integrointiprosessit auttavat myös ylläpitämään tuotteiden tai palveluiden laatua, jotka perustuvat Machine Learning (ML) -algoritmeihin tuodakseen lisäarvoa asiakkaalle. Koska ML-algoritmit vaativat puhtaita ja uusimpia tietoja, integrointijärjestelmät voivat auttaa tarjoamalla reaaliaikaisia ​​ja tarkkoja tietosyötteitä.

Esimerkiksi osakemarkkinasovellukset vaativat jatkuvaa tietosyötteitä erittäin tarkasti, jotta sijoittajat voivat tehdä oikea-aikaisia ​​päätöksiä. Automatisoidut tietojen integrointiputket varmistavat, että tällaiset tiedot toimitetaan nopeasti ilman virheitä.

Tietojen integroinnin tyypit

Tietojen käsittelyn tapaan tietojen integrointia on kahta tyyppiä – erä- ja reaaliaikainen integrointi. Erätietojen integrointi ottaa tietoryhmiä säännöllisin väliajoin ja käyttää muunnos- ja validointiprotokollia.

Reaaliaikainen tietojen integrointi sitä vastoin soveltaa tietojen integrointiprosesseja jatkuvasti, kun uutta tietoa tulee saataville. 

Tietojen integroinnin haasteet

Koska tietojen integrointi yhdistää eri lähteistä peräisin olevat tiedot yhdeksi ja puhtaaksi tietojoukoksi, yleisin haaste liittyy vaihteleviin tietomuotoihin. 

Tietojen kaksoiskappaleet ovat yksi suuri haaste, jossa päällekkäisyyksiä tapahtuu, kun tietoja yhdistetään useista lähteistä. Esimerkiksi CRM:n tiedot voivat olla samat kuin sosiaalisen median syötteissä. Tällainen päällekkäisyys vie enemmän levytilaa ja heikentää analyysiraporttien laatua. 

Tietojen integrointi on myös yhtä hyvä kuin saapuvan tiedon laatu. Integrointiputki voi esimerkiksi katketa, jos käyttäjät syöttävät tiedot manuaalisesti lähdejärjestelmään, koska tiedoissa on todennäköisesti useita virheitä.

Tietojen käsittelyn tapaan yritykset voivat kuitenkin käyttää joitain seuraavassa osiossa käsiteltyjä integrointityökaluja auttamaan niitä prosessissa.

Tietojen integrointityökalut

Talend

Talend on suosittu avoimen lähdekoodin tietojen integrointityökalu, jossa on useita tiedon laadunhallintaominaisuuksia. Se auttaa käyttäjiä tietojen valmistelussa ja tiedonkeruun muuttamisessa (CDC). Sen avulla he voivat myös siirtää tietoja nopeasti pilvitietovarastoihin.

Zapier

Zapier on tehokas kooditon ratkaisu, joka voidaan integroida useisiin liiketoimintatiedon sovelluksiin. Käyttäjät voivat helposti luoda laukaisutapahtumia, jotka johtavat tiettyihin toimiin. Liipaisutapahtuma voi olla liidien luominen, ja liideihin voi ottaa yhteyttä sähköpostitse. 

 Jitterbit

Jitterbit on monipuolinen matalan koodin integrointiratkaisu, jonka avulla käyttäjät voivat luoda automatisoituja työnkulkuja Cloud Studion, interaktiivisen graafisen käyttöliittymän, kautta. Sen avulla käyttäjät voivat myös rakentaa sovelluksia minimaalisella koodilla liiketoimintaprosessien hallintaan.

Datan saaminen toimimaan puolestasi

Organisaatioiden on rakennettava uusia polkuja, jotta heidän datansa toimisi heille eikä päinvastoin. Vaikka vankka tiedonkeruuprosessi on ensimmäinen askel, joustava ja skaalautuva tietojen integrointijärjestelmä on oikea ratkaisu.

Siksi ei ole yllätys, että integraatio ja nieleminen ovat tämän päivän digitaalisen aikakauden suosituimpia nousevia trendejä.

Jos haluat lisätietoja datasta, tekoälystä ja muista vastaavista teknologian suuntauksista, siirry sivulle unite.ai saada arvokkaita oivalluksia useista aiheista.