Dall’Ingestione dei Dati all’Integrazione dei Dati

L’ingestione dei dati e l’integrazione dei dati sono spesso utilizzati in modo intercambiabile. Sebbene entrambi i termini riguardino la gestione efficace dei dati, hanno significati e obiettivi distinti.

Questo articolo discute come l’ingestione dei dati e l’integrazione dei dati sono correlate e come possono aiutare le aziende a gestire i loro dati in modo efficiente.

Cosa è l’Ingestione dei Dati?

L’ingestione dei dati consiste nel raccogliere dati grezzi da diverse fonti e trasferirli in una destinazione in modo che i team possano accedervi facilmente.

Di solito, le fonti possono includere semplici fogli di calcolo, applicazioni per consumatori e aziende, sensori esterni o internet. Le destinazioni possono includere un database, un data warehouse o un lago di dati.

L’ingestione dei dati non applica trasformazioni o protocolli di verifica ai dati che raccoglie. Pertanto, è comunemente il primo passo in una pipeline di dati.

Ingestione dei Dati Batch vs. Streaming

Esistono tre tipi principali di processi di ingestione dei dati: batch, streaming e ibrido. Le organizzazioni dovrebbero selezionare quello che si allinea con il tipo e il volume di dati che raccolgono e le esigenze aziendali.

Dovrebbero anche considerare con quale rapidità richiedono nuovi dati per operare il loro prodotto o servizio.

Ingestione dei Dati Batch: il processo di ingestione dei dati viene eseguito ad intervalli regolari per recuperare gruppi di dati da diverse fonti in batch. Gli utenti possono definire eventi di trigger o una pianificazione specifica per avviare il processo.

Ingestione dei Dati Streaming o in Tempo Reale: con l’ingestione dei dati streaming, gli utenti possono recuperare i dati nel momento in cui vengono creati. È un processo in tempo reale che carica costantemente i dati nelle destinazioni specificate.

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

Le aziende dovrebbero utilizzare tecniche di ingestione dei dati in tempo reale o ibride per prodotti o servizi sensibili al tempo,

Sfide dell’Ingestione dei Dati

Una delle principali sfide è il volume e la varietà di dati in costante crescita che possono provenire da diverse fonti. Ad esempio, dispositivi Internet delle Cose (IoT), social media, app di utilità e transazioni, ecc. sono solo alcune delle molte fonti di dati disponibili oggi.

Tuttavia, costruire e mantenere architetture che forniscono consegna dei dati a bassa latenza a un costo minimo è una sfida.

La sezione successiva esamina brevemente alcuni strumenti di ingestione che possono aiutare con questi problemi.

Strumenti per l’Ingestione dei Dati

Improvado

Improvado è uno strumento per la raccolta di dati di marketing. Esegue diverse operazioni di raccolta in modo automatico e supporta oltre 200 fonti di dati di marketing, tra cui Google (GOOGL ) e Facebook (META ) Ads, Google Ad Manager, Amazon (AMZN ) Advertising, ecc.

Apache Kafka

Apache Kafka è una piattaforma open-source ad alte prestazioni che può ingerire grandi quantità di dati a bassa latenza. È adatta per le organizzazioni che desiderano costruire processi in tempo reale per l’analisi dei dati in streaming.

Apache NiFi

Apache NiFi è uno strumento ricco di funzionalità con bassa latenza, alta velocità e scalabilità. Ha un’interfaccia utente basata su browser intuitiva che consente agli utenti di progettare, controllare e monitorare i processi di ingestione dei dati in modo rapido.

Cosa è l’Integrazione dei Dati?

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

L’integrazione dei dati è un processo a più fasi. La prima fase esegue l’ingestione dei dati, prendendo sia dati strutturati che non strutturati da più fonti, come ad esempio sensori Internet delle Cose (IoT), sistemi di gestione delle relazioni con i clienti (CRM), applicazioni per consumatori, ecc.

Successivamente, applica diverse trasformazioni per pulire, filtrare, verificare, aggregare e unire i dati per costruire un set di dati consolidato. E infine, invia i dati aggiornati a una destinazione specificata, come un lago di dati o un data warehouse, per l’uso e l’analisi diretta.

Perché l’Integrazione dei Dati è Importante?

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

Tali pratiche aumentano la produttività del team di dati poiché trascorrono più tempo lavorando su progetti più significativi.

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

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

Tipi di Integrazione dei Dati

Come l’ingestione dei dati, l’integrazione dei dati ha due tipi: batch e integrazione in tempo reale. L’integrazione dei dati 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 i processi di integrazione dei dati continuamente ogni volta che vengono resi disponibili nuovi dati.

Sfide dell’Integrazione dei Dati

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

I dati duplicati sono una grande sfida in cui la duplicazione si verifica durante la combinazione dei dati da più fonti. Ad esempio, i dati nel CRM possono essere gli stessi di quelli presenti nei 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 inseriscono manualmente i dati nel sistema di origine, poiché i dati sono probabilmente pieni di errori.

Tuttavia, come per l’ingestione dei dati, le aziende possono utilizzare alcuni strumenti di integrazione discussi nella sezione successiva per aiutarsi con il processo.

Strumenti per l’Integrazione dei Dati

Talend

Talend è uno strumento di integrazione dei dati open-source molto diffuso con diverse funzionalità di gestione della qualità dei dati. Aiuta gli utenti con la preparazione dei dati e la cattura dei dati modificati (CDC). Consente inoltre di spostare rapidamente i dati nei data warehouse cloud.

Zapier

Zapier è una soluzione no-code potente che può integrarsi con diverse applicazioni di business intelligence. Gli utenti possono creare facilmente eventi di trigger che portano a determinate azioni. Un evento di trigger può essere la generazione di lead e un’azione può essere contattare i lead tramite e-mail.

Jitterbit

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

Fare in Modo che i Dati Lavorino per Voi

Le organizzazioni devono costruire nuove vie in modo che i loro dati lavorino per loro invece del contrario. Mentre un solido processo di ingestione dei dati è il primo passo, un sistema di integrazione dei dati flessibile e scalabile è la soluzione giusta.

Pertanto, non sorprende che l’integrazione e l’ingestione siano tra le tendenze emergenti più popolari nell’era digitale odierna.

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