Dall'inserimento dei dati all'integrazione dei dati

L'inserimento dei dati e l'integrazione dei dati sono spesso usati in modo intercambiabile. Sebbene entrambi i termini si occupino di una gestione efficace dei dati, hanno significati e obiettivi distinti.

Questo articolo discute in che modo l'inserimento e l'integrazione dei dati sono correlati e come possono aiutare le aziende a gestire i propri dati in modo efficiente.

Che cos'è l'inserimento dei dati?

Data Ingestion raccoglie dati grezzi da fonti diverse e li trasferisce a una destinazione in modo che i team possano accedervi facilmente.

Di solito, le fonti possono includere semplici fogli di calcolo, applicazioni consumer e aziendali, sensori esterni o Internet. Le destinazioni possono includere un database, un data warehouse o un data lake. 

L'acquisizione dei dati non applica trasformazioni o protocolli di verifica ai dati raccolti. Pertanto, è solitamente il primo passaggio di una pipeline di dati.

Ingestione di dati in batch e in streaming

Esistono tre tipi principali di processi di inserimento dati: batch, streaming e ibrido. Le organizzazioni dovrebbero selezionare quella che si allinea al tipo e al volume di dati che raccolgono e alle esigenze aziendali. 

Dovrebbero anche considerare la velocità con cui richiedono nuovi dati per far funzionare il loro prodotto o servizio. 

Inserimento di dati in batch: il processo di inserimento dei dati viene eseguito a intervalli regolari per recuperare gruppi di dati da diverse origini in modo batch. Gli utenti possono definire eventi trigger o una pianificazione specifica per avviare il processo.

Streaming o ingestione di dati in tempo reale: con l'importazione di dati in streaming, gli utenti possono recuperare i dati nel momento in cui vengono creati. È un processo in tempo reale che carica costantemente i dati verso destinazioni specificate.

Ibrido: Come suggerisce il nome, l'elaborazione ibrida dei dati combina tecniche batch e in tempo reale. L'inserimento ibrido prende i dati in batch più piccoli e li elabora a intervalli di tempo molto brevi.

Le aziende dovrebbero utilizzare tecniche di acquisizione in tempo reale o ibride per prodotti o servizi sensibili al fattore tempo,

Sfide relative all'inserimento dei dati

Una delle principali sfide è rappresentata dal volume e dalla varietà sempre crescenti di dati che possono provenire da diverse fonti. Ad esempio, i dispositivi Internet-of-Things (IoT), i social media, le app di utilità e transazione, ecc., sono alcune delle numerose fonti di dati disponibili oggi.

Tuttavia, la creazione e la manutenzione di architetture che forniscono la consegna di dati a bassa latenza a un costo minimo è una sfida.

La sezione seguente esamina brevemente alcuni strumenti di importazione che possono aiutare a risolvere questi problemi.

Strumenti per l'inserimento dei dati

Migliorato

Improvado è uno strumento per la raccolta di dati di marketing. Esegue automaticamente diverse operazioni di raccolta e supporta oltre 200 fonti di dati di marketing, tra cui Google e Facebook Ads, Google Ad Manager, Amazon Advertising, ecc.

Apache Kafka

Apache Kafka è una piattaforma open source ad alte prestazioni in grado di acquisire big data a bassa latenza. È adatto alle organizzazioni che desiderano creare processi in tempo reale per l'analisi dei flussi.

ApacheNiFi

Apache NiFi è uno strumento ricco di funzionalità con bassa latenza, throughput elevato e scalabilità. Dispone di un'intuitiva interfaccia utente basata su browser che consente agli utenti di progettare, controllare e monitorare rapidamente i processi di acquisizione dei dati.

Cos'è l'integrazione dei dati?

Il processo di integrazione dei dati unifica i dati provenienti da diverse fonti per fornire una visione integrata che consente un'analisi più approfondita e un migliore processo decisionale.

L'integrazione dei dati è una procedura graduale. Il primo passaggio esegue l'inserimento dei dati, prelevando dati sia strutturati che non strutturati da più fonti, come sensori Internet of Things (IoT), sistemi CRM (Customer Relationship Management), applicazioni consumer, ecc. 

Successivamente, applica varie trasformazioni per pulire, filtrare, convalidare, aggregare e unire i dati per creare un set di dati consolidato. Infine, invia i dati aggiornati a una destinazione specifica, come un data lake o un data warehouse, per l'utilizzo e l'analisi diretti.

Perché è importante l'integrazione dei dati?

Le organizzazioni possono risparmiare molto tempo attraverso procedure automatizzate di integrazione dei dati che puliscono, filtrano, verificano, uniscono, aggregano ed eseguono molte altre attività ripetitive. 

Tali pratiche aumentano la produttività del team di dati poiché dedicano più tempo a lavorare su progetti più utili.

Inoltre, i processi di integrazione dei dati aiutano a mantenere la qualità di prodotti o servizi che si basano su algoritmi di Machine Learning (ML) per fornire valore al cliente. Poiché gli algoritmi ML richiedono dati puliti e aggiornati, i sistemi di integrazione possono aiutare fornendo feed di dati accurati e in tempo reale.

Ad esempio, le app del mercato azionario richiedono feed di dati costanti con elevata precisione in modo che gli investitori possano prendere decisioni tempestive. Le pipeline automatizzate di integrazione dei dati assicurano che tali dati vengano consegnati rapidamente senza errori.

Tipi di integrazione dei dati

Come l'inserimento dei dati, l'integrazione dei dati ha due tipi: integrazione in batch e in tempo reale. L'integrazione dei dati in batch prende gruppi di dati a intervalli regolari e applica protocolli di trasformazione e convalida.

L'integrazione dei dati in tempo reale, al contrario, applica continuamente i processi di integrazione dei dati ogni volta che diventano disponibili nuovi dati. 

Sfide di integrazione dei dati

Poiché l'integrazione dei dati combina i dati provenienti da fonti diverse in un set di dati unico e pulito, la sfida più comune riguarda la variazione dei formati dei dati. 

I dati duplicati sono una delle principali sfide in cui si verifica la duplicazione durante la combinazione di dati provenienti da più fonti. Ad esempio, i dati nel CRM potrebbero essere gli stessi dei feed dei social media. Tale duplicazione occupa più spazio su disco e riduce la qualità dei rapporti di analisi. 

Inoltre, l'integrazione dei dati è buona quanto la qualità dei dati in entrata. Ad esempio, la pipeline di integrazione potrebbe interrompersi se gli utenti immettono manualmente i dati nel sistema di origine, poiché è probabile che i dati contengano numerosi errori.

Tuttavia, come per l'inserimento dei dati, le aziende possono utilizzare alcuni strumenti di integrazione discussi nella sezione seguente per aiutarle nel processo.

Strumenti di integrazione dei dati

Talend

Talend è un popolare strumento di integrazione dei dati open source con diverse funzionalità di gestione della qualità dei dati. Aiuta gli utenti con la preparazione dei dati e modifica l'acquisizione dei dati (CDC). Inoltre, consente loro di spostare rapidamente i dati nei data warehouse cloud.

Zapier

Zapier è una potente soluzione senza codice che può integrarsi con diverse applicazioni di business intelligence. Gli utenti possono facilmente creare eventi trigger che portano a determinate azioni. Un evento trigger può essere una generazione di lead e un'azione può essere quella di contattare i lead tramite e-mail. 

 jitterbit

Jitterbit è una versatile soluzione di integrazione low-code che consente agli utenti di creare flussi di lavoro automatizzati tramite Cloud Studio, un'interfaccia grafica interattiva. Inoltre, consente agli utenti di creare app con un codice minimo per gestire i processi aziendali.

Fare in modo che i dati lavorino per te

Le organizzazioni devono costruire nuovi percorsi in modo che i loro dati funzionino per loro anziché il contrario. Sebbene un solido processo di acquisizione dei dati sia il primo passo, un sistema di integrazione dei dati flessibile e scalabile è la soluzione giusta.

Non sorprende quindi che l'integrazione e l'ingestione siano tra le tendenze emergenti più diffuse nell'attuale era digitale.

Per saperne di più su dati, intelligenza artificiale e altre tendenze tecnologiche simili, vai su unire.ai per ottenere preziose informazioni su diversi argomenti.