Od unosa podataka do integracije podataka

Unos podataka i integracija podataka često se koriste kao sinonimi. Iako se oba pojma bave učinkovitim upravljanjem podacima, imaju različita značenja i ciljeve.

Ovaj članak govori o tome kako su unos podataka i integracija povezani i kako mogu pomoći tvrtkama da učinkovito upravljaju svojim podacima.

Što je unos podataka?

Ubacivanje podataka je prikupljanje neobrađenih podataka iz različitih izvora i njihov prijenos na odredište kako bi im timovi mogli lako pristupiti.

Obično izvori mogu uključivati ​​jednostavne proračunske tablice, potrošačke i poslovne aplikacije, vanjske senzore ili internet. Odredišta mogu uključivati ​​bazu podataka, skladište podataka ili podatkovno jezero. 

Unos podataka ne primjenjuje transformacije ili protokole provjere na podatke koje prikuplja. Kao takav, obično je prvi korak u podatkovnom cjevovodu.

Batch u odnosu na streaming podataka

Postoje tri glavne vrste procesa unosa podataka – skupni, strujni i hibridni. Organizacije bi trebale odabrati onaj koji je u skladu s vrstom i količinom podataka koje prikupljaju i poslovnim potrebama. 

Također bi trebali razmotriti koliko brzo su im potrebni novi podaci za rad sa svojim proizvodom ili uslugom. 

Skupno ubacivanje podataka: Proces gutanja podataka izvodi se u redovitim intervalima za dohvaćanje grupa podataka iz nekoliko izvora u paketu. Korisnici mogu definirati događaje okidača ili određeni raspored za pokretanje procesa.

Streaming ili unos podataka u stvarnom vremenu: Uz gutanje podataka strujanjem, korisnici mogu dohvatiti podatke u trenutku kada su stvoreni. To je proces u stvarnom vremenu koji neprestano učitava podatke na određena odredišta.

Hibrid: Kao što naziv sugerira, hibridna obrada podataka miješa seriju i tehnike u stvarnom vremenu. Hibridno ubacivanje uzima podatke u manjim serijama i obrađuje ih u vrlo kratkim vremenskim intervalima.

Poduzeća bi trebala koristiti ili tehnike u stvarnom vremenu ili hibridne tehnike gutanja za vremenski osjetljive proizvode ili usluge,

Izazovi unosa podataka

Jedan veliki izazov je stalno rastuća količina i raznolikost podataka koji mogu doći iz nekoliko različitih izvora. Na primjer, uređaji Internet-of-Things (IoT), društveni mediji, uslužne i transakcijske aplikacije, itd., neki su od mnogih izvora podataka koji su danas dostupni.

Međutim, izgradnja i održavanje arhitektura koje pružaju isporuku podataka s malom latencijom uz minimalne troškove je izazovno.

Sljedeći odjeljak ukratko daje pregled nekih alata za unos podataka koji mogu pomoći u rješavanju ovih problema.

Alati za unos podataka

Improvado

Improvado je alat za prikupljanje marketinških podataka. Automatski izvodi nekoliko operacija prikupljanja i podržava više od 200 izvora marketinških podataka, uključujući Google i Facebook oglase, Google Ad Manager, Amazon Advertising itd.

Apache Kafka

Apache Kafka je open-source platforma visokih performansi koja može unositi velike podatke uz nisku latenciju. Pogodan je za organizacije koje žele izgraditi procese u stvarnom vremenu za strujanje analitike.

Apache NiFi

Apache NiFi alat je bogat značajkama s niskom latencijom, velikom propusnošću i skalabilnošću. Ima intuitivno korisničko sučelje temeljeno na pregledniku koje korisnicima omogućuje brzo dizajniranje, kontrolu i praćenje procesa unosa podataka.

Što je integracija podataka?

Proces integracije podataka ujedinjuje podatke iz nekoliko izvora kako bi pružio integrirani prikaz koji omogućuje detaljniju analizu i bolje donošenje odluka.

Integracija podataka je postupak u koracima. Prvi korak izvodi unos podataka, uzimajući i strukturirane i nestrukturirane podatke iz više izvora, kao što su senzori Interneta stvari (IoT), sustavi za upravljanje odnosima s klijentima (CRM), potrošačke aplikacije itd. 

Zatim primjenjuje različite transformacije za čišćenje, filtriranje, provjeru valjanosti, agregaciju i spajanje podataka za izgradnju konsolidiranog skupa podataka. I konačno, šalje ažurirane podatke na određeno odredište, kao što je podatkovno jezero ili skladište podataka, za izravnu upotrebu i analizu.

Zašto je integracija podataka važna?

Organizacije mogu uštedjeti mnogo vremena putem automatiziranih postupaka integracije podataka koji čiste, filtriraju, provjeravaju, spajaju, agregiraju i izvode nekoliko drugih ponavljajućih zadataka. 

Takve prakse povećavaju produktivnost podatkovnog tima jer provode više vremena radeći na isplativijim projektima.

Također, procesi integracije podataka pomažu u održavanju kvalitete proizvoda ili usluga koji se oslanjaju na algoritme strojnog učenja (ML) za isporuku vrijednosti klijentu. Budući da ML algoritmi zahtijevaju čiste i najnovije podatke, integracijski sustavi mogu pomoći pružanjem točnih izvora podataka u stvarnom vremenu.

Na primjer, aplikacije za burze zahtijevaju stalne podatke visoke točnosti kako bi investitori mogli donositi pravovremene odluke. Cjevovodi automatizirane integracije podataka osiguravaju da se takvi podaci brzo isporučuju bez pogrešaka.

Vrste integracije podataka

Poput gutanja podataka, integracija podataka ima dvije vrste – skupnu integraciju i integraciju u stvarnom vremenu. Skupna integracija podataka uzima grupe podataka u pravilnim intervalima i primjenjuje protokole transformacije i provjere valjanosti.

Nasuprot tome, integracija podataka u stvarnom vremenu kontinuirano primjenjuje procese integracije podataka kad god novi podaci postanu dostupni. 

Izazovi integracije podataka

Budući da integracija podataka kombinira podatke iz različitih izvora u jedan i čist skup podataka, najčešći izazov uključuje različite formate podataka. 

Dvostruki podaci jedan su od glavnih izazova kod kojih dolazi do dupliciranja tijekom kombiniranja podataka iz više izvora. Na primjer, podaci u CRM-u mogu biti isti kao oni iz izvora društvenih medija. Takvo umnožavanje zauzima više prostora na disku i smanjuje kvalitetu izvješća analize. 

Također, integracija podataka je dobra kao i kvaliteta dolaznih podataka. Na primjer, integracijski cjevovod se može prekinuti ako korisnici ručno unesu podatke u izvorni sustav, budući da će podaci vjerojatno sadržavati brojne pogreške.

Međutim, poput unosa podataka, tvrtke mogu koristiti neke integracijske alate o kojima se govori u sljedećem odjeljku da im pomognu u procesu.

Alati za integraciju podataka

Talend

Talend je popularan alat za integraciju podataka otvorenog koda s nekoliko značajki upravljanja kvalitetom podataka. Pomaže korisnicima u pripremi podataka i hvatanju promjena podataka (CDC). Također im omogućuje brzo premještanje podataka u skladišta podataka u oblaku.

Zapier

Zapier je snažno rješenje bez kodiranja koje se može integrirati s nekoliko aplikacija poslovne inteligencije. Korisnici mogu jednostavno stvoriti događaje okidača koji dovode do određenih radnji. Događaj pokretač može biti stvaranje potencijalnih klijenata, a radnja može biti kontaktiranje potencijalnih klijenata putem e-pošte. 

 Jitterbit

Jitterbit je svestrano integracijsko rješenje s niskim kodom koje korisnicima omogućuje stvaranje automatiziranih tijekova rada kroz Cloud Studio, interaktivno grafičko sučelje. Također, omogućuje korisnicima izradu aplikacija s minimalnim kodom za upravljanje poslovnim procesima.

Neka podaci rade za vas

Organizacije moraju izgraditi nove putove kako bi njihovi podaci radili za njih umjesto obrnuto. Iako je robustan proces unosa podataka prvi korak, fleksibilan i skalabilan sustav integracije podataka pravo je rješenje.

Stoga ne čudi da su integracija i unos podataka među najpopularnijim trendovima u današnjem digitalnom dobu.

Da biste saznali više o podacima, umjetnoj inteligenciji i drugim sličnim trendovima u tehnologiji, krenite ujediniti.ai kako biste dobili vrijedne uvide o nekoliko tema.