データインジェストからデータ統合まで

データインジェストとデータ統合は、しばしば同じ意味で使用されます。ただし、両者は、データ管理の有効性を扱うものの、異なる意味と目的を持っています。

この記事では、データインジェストと統合がどのように関連し、企業がデータを効率的に管理するのに役立つかについて説明します。

データインジェストとは

データインジェストは、さまざまなソースから生データを収集し、チームが簡単にアクセスできるように転送するプロセスです。

通常、ソースには、シンプルなスプレッドシート、ビジネスアプリケーション、外部センサー、またはインターネットが含まれます。転送先には、データベース、データウェアハウス、またはデータレイクが含まれます。

データインジェストは、収集したデータに変換や検証プロトコルを適用しません。したがって、通常、データパイプラインの最初のステップとして使用されます。

バッチとストリーミングデータインジェスト

データインジェストプロセスには、バッチ、ストリーミング、ハイブリッドの3つの主なタイプがあります。組織は、収集するデータの種類と量、およびビジネスニーズに応じて、適切なタイプを選択する必要があります。

また、製品またはサービスを運用するために新しいデータが必要な頻度も考慮する必要があります。

バッチデータインジェスト：データインジェストプロセスは、定期的な間隔で実行され、複数のソースからバッチ単位でデータを取得します。ユーザーは、トリガーイベントまたはスケジュールを定義してプロセスを開始できます。

ストリーミングまたはリアルタイムデータインジェスト：ストリーミングデータインジェストでは、データが作成された瞬間に取得できます。これは、リアルタイムのプロセスであり、データを指定された転送先に継続的にロードします。

ハイブリッド：名前の通り、ハイブリッドデータ処理はバッチとリアルタイムのテクニックを組み合わせます。ハイブリッドインジェストは、データを小さなバッチで取得し、非常に短い時間間隔で処理します。

時間に敏感な製品またはサービスには、リアルタイムまたはハイブリッドインジェストテクニックを使用する必要があります。

データインジェストの課題

主な課題の1つは、さまざまなソースから得られるデータの量と種類が急速に増加していることです。例えば、IoTデバイス、ソーシャルメディア、ユーティリティおよびトランザクションアプリなどが、利用可能な多数のデータソースの1つです。

ただし、低遅延のデータ配信を最小限のコストで提供するアーキテクチャを構築して維持することは課題です。

次のセクションでは、インジェストツールのいくつかを簡単に紹介し、これらの問題に対処する方法について説明します。

データインジェストツール

Improvado

Improvadoは、マーケティングデータを収集するツールです。自動で複数の収集操作を実行し、Google Ads、Facebook (META ) Ads、Google Ad Manager、Amazon (AMZN ) Advertisingなど、200以上のマーケティングデータソースをサポートしています。

Apache Kafka

Apache Kafkaは、オープンソースの高性能プラットフォームで、低遅延でビッグデータをインジェストできます。リアルタイムのストリーミング分析プロセスを構築したい組織に適しています。

Apache NiFi

Apache NiFiは、低遅延、高速スループット、スケーラビリティの高い機能豊富なツールです。ブラウザベースのユーザーインターフェイスにより、ユーザーはデータインジェストプロセスを迅速に設計、制御、監視できます。

データ統合とは

データ統合プロセスでは、複数のソースからのデータを統合して、より洞察の深い分析と優れた意思決定が可能な統合ビューを提供します。

データ統合は、段階的なプロセスです。最初のステップでは、データインジェストを実行して、構造化されたデータと非構造化されたデータを複数のソースから取得します。ソースには、IoTセンサー、CRMシステム、コンシューマーアプリケーションなどがあります。

次に、データをクリーン化、フィルタリング、検証、集約、結合して統合データセットを構築します。最後に、データをデータレイクまたはデータウェアハウスなどの指定された転送先に送信して、直接使用および分析します。

データ統合の重要性

組織は、自動化されたデータ統合プロセスを通じて、クリーン化、フィルタリング、検証、結合、集約などの繰り返しのタスクを多く保存できます。

これらの慣行により、データチームの生産性が向上し、より価値のあるプロジェクトに時間を費やすことができます。

また、データ統合プロセスは、機械学習アルゴリズムに依存する製品またはサービスの品質を維持するのに役立ちます。機械学習アルゴリズムはクリーンで最新のデータを必要とするため、統合システムはリアルタイムで正確なデータフィードを提供することで役立ちます。

例えば、株式市場アプリケーションは、投資家が適切な決定を下すために、高度な精度のデータフィードが必要です。自動化されたデータ統合パイプラインにより、エラーなく迅速にデータが配信されます。

データ統合の種類

データインジェストと同様に、データ統合にもバッチとリアルタイムの2種類があります。バッチデータ統合では、定期的な間隔でデータのグループを取得し、変換と検証プロトコルを適用します。

リアルタイムデータ統合では、新しいデータが利用可能になるたびに、データ統合プロセスを継続的に適用します。

データ統合の課題

データ統合では、さまざまなソースからのデータを単一のクリーンなデータセットに統合するため、最も一般的な課題は、さまざまなデータ形式です。

重複データは、複数のソースからのデータを組み合わせる際に発生する主な課題です。例えば、CRMシステムとソーシャルメディアフィードのデータが重複している場合があります。このような重複は、ディスクスペースを占有し、分析レポートの品質を低下させます。

また、データ統合は、入力データの品質に依存します。例えば、ユーザーがソースシステムでデータを手動で入力すると、エラーが多数発生する可能性があり、統合パイプラインが破壊される可能性があります。

ただし、データインジェストと同様に、企業は次のセクションで説明する統合ツールを使用して、このプロセスを支援できます。

データ統合ツール

Talend

Talendは、データ品質管理機能を備えた人気のオープンソースデータ統合ツールです。データの準備と変更データのキャプチャ（CDC）を支援し、クラウドデータウェアハウスへのデータの迅速な移動を可能にします。

Zapier

Zapierは、複数のビジネスインテリジェンスアプリケーションと統合できる強力なノーコードソリューションです。ユーザーは、トリガーイベントを簡単に作成して特定のアクションを実行できます。トリガーイベントはリード生成であり、アクションはリードに電子メールで連絡することです。

Jitterbit

Jitterbitは、クラウドスタジオというインタラクティブなグラフィカルインターフェイスを備えた多機能なローコード統合ソリューションです。また、ビジネスプロセスを管理するために、最小限のコードでアプリケーションを構築できます。

データを効果的に活用する

企業は、新しいパスを構築して、データが自分たちのために働くようにする必要があります。堅牢なデータインジェストプロセスは最初のステップですが、柔軟でスケーラブルなデータ統合システムが適切な解決策です。

したがって、統合とインジェストは、今日のデジタル時代に最も人気のある新興トレンドの1つであることは驚くことではありません。

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