ປັນຍາປະດິດ
ຈາກການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນກັບການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນ
ການເອົາຂໍ້ມູນແລະການລວມເອົາຂໍ້ມູນມັກຈະຖືກນໍາໃຊ້ແລກປ່ຽນກັນ. ເຖິງແມ່ນວ່າທັງສອງຂໍ້ກໍານົດຈັດການກັບການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິພາບ, ພວກມັນມີຄວາມຫມາຍແລະຈຸດປະສົງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
ບົດຄວາມນີ້ຈະສົນທະນາວ່າ Data Ingestion ແລະ Integration ມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງກັນແນວໃດ ແລະເຂົາເຈົ້າສາມາດຊ່ວຍທຸລະກິດຈັດການຂໍ້ມູນຂອງເຂົາເຈົ້າຢ່າງມີປະສິດທິພາບໄດ້ແນວໃດ.
Data Ingestion ແມ່ນຫຍັງ?
Data Ingestion ແມ່ນການເກັບກຳຂໍ້ມູນດິບຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆ ແລະໂອນພວກມັນໄປຫາຈຸດໝາຍປາຍທາງເພື່ອໃຫ້ທີມງານສາມາດເຂົ້າເຖິງພວກມັນໄດ້ງ່າຍ.
ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວ, ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນອາດຈະປະກອບມີສະເປຣດຊີດທີ່ງ່າຍດາຍ, ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງຜູ້ບໍລິໂພກແລະທຸລະກິດ, ເຊັນເຊີພາຍນອກ, ຫຼືອິນເຕີເນັດ. ຈຸດໝາຍປາຍທາງອາດຮວມມີຖານຂໍ້ມູນ, ຄັງເກັບຂໍ້ມູນ ຫຼືບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນ.
ການປ້ອນຂໍ້ມູນບໍ່ໄດ້ນຳໃຊ້ການຫັນປ່ຽນ ຫຼືໂປຣໂຕຄໍການຢັ້ງຢືນກັບຂໍ້ມູນທີ່ມັນເກັບກຳ. ດັ່ງນັ້ນ, ມັນມັກຈະເປັນຂັ້ນຕອນທໍາອິດໃນທໍ່ຂໍ້ມູນ.
batch ທຽບກັບ streaming ຂໍ້ມູນ
ມີສາມປະເພດຂອງຂະບວນການນໍາເຂົ້າຂໍ້ມູນຕົ້ນຕໍ - batch, streaming, ແລະປະສົມ. ອົງການຈັດຕັ້ງຄວນເລືອກຫນຶ່ງທີ່ສອດຄ່ອງກັບປະເພດແລະປະລິມານຂອງຂໍ້ມູນທີ່ເຂົາເຈົ້າເກັບກໍາແລະທຸລະກິດຕ້ອງການ.
ພວກເຂົາຍັງຄວນພິຈາລະນາວ່າພວກເຂົາຕ້ອງການຂໍ້ມູນໃຫມ່ໄວເທົ່າໃດສໍາລັບການປະຕິບັດງານຜະລິດຕະພັນຫຼືການບໍລິການຂອງພວກເຂົາ.
ການປ້ອນຂໍ້ມູນຊຸດ: ຂະບວນການປ້ອນຂໍ້ມູນດຳເນີນໄປເປັນຊ່ວງໄລຍະປົກກະຕິເພື່ອດຶງເອົາກຸ່ມຂອງຂໍ້ມູນຈາກຫຼາຍແຫຼ່ງ batch-wise. ຜູ້ໃຊ້ສາມາດກໍານົດເຫດການກະຕຸ້ນຫຼືກໍານົດເວລາສະເພາະເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນຂະບວນການ.
ການຖ່າຍທອດຂໍ້ມູນ ຫຼືການປ້ອນຂໍ້ມູນແບບສົດໆ: ດ້ວຍການຖ່າຍທອດຂໍ້ມູນການຖ່າຍທອດ, ຜູ້ໃຊ້ສາມາດດຶງຂໍ້ມູນໃນເວລາທີ່ມັນຖືກສ້າງຂຶ້ນ. ມັນເປັນຂະບວນການໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງທີ່ໂຫຼດຂໍ້ມູນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໄປຫາຈຸດຫມາຍປາຍທາງທີ່ລະບຸໄວ້.
ປະສົມ: ດັ່ງທີ່ຊື່ແນະນໍາ, ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນແບບປະສົມປະສົມກັບເຕັກນິກແບບ batch ແລະເວລາຈິງ. ການດູດຊຶມແບບປະສົມເອົາຂໍ້ມູນເປັນກຸ່ມນ້ອຍໆ ແລະປະມວນຜົນພວກມັນໃນຊ່ວງເວລາສັ້ນໆ.
ທຸລະກິດຄວນໃຊ້ເຕັກນິກການກິນແບບສົດໆ ຫຼືແບບປະສົມສຳລັບຜະລິດຕະພັນ ຫຼືການບໍລິການທີ່ລະອຽດອ່ອນເວລາ,
ສິ່ງທ້າທາຍການປ້ອນຂໍ້ມູນ
ສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສໍາຄັນອັນຫນຶ່ງແມ່ນປະລິມານທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະຄວາມຫລາກຫລາຍຂອງຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດມາຈາກຫຼາຍແຫຼ່ງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ອຸປະກອນ Internet-of-Things (IoT), ສື່ສັງຄົມ, ປະໂຫຍດ ແລະແອັບຯທຸລະກໍາ, ແລະອື່ນໆ, ແມ່ນບາງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼາຍທີ່ມີຢູ່ໃນມື້ນີ້.
ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການກໍ່ສ້າງແລະການຮັກສາສະຖາປັດຕະຍະກໍາທີ່ສະຫນອງການສົ່ງຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມໄວຕ່ໍາໃນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຫນ້ອຍແມ່ນສິ່ງທ້າທາຍ.
ພາກສ່ວນຕໍ່ໄປນີ້ຈະທົບທວນຄືນບາງເຄື່ອງມືການດູດຊືມທີ່ສາມາດຊ່ວຍແກ້ໄຂບັນຫາເຫຼົ່ານີ້ໄດ້.
ເຄື່ອງມືສໍາລັບການປ້ອນຂໍ້ມູນ
ປັບປຸງ
Improvado ແມ່ນເຄື່ອງມືສໍາລັບການລວບລວມຂໍ້ມູນການຕະຫຼາດ. ມັນປະຕິບັດການເກັບລວບລວມຫຼາຍໆຢ່າງອັດຕະໂນມັດແລະສະຫນັບສະຫນູນຫຼາຍກວ່າ 200 ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນການຕະຫຼາດ, ລວມທັງ Google ແລະ Facebook Ads, Google Ad Manager, Amazon Advertising, ແລະອື່ນໆ.
Apache Kafka
Apache Kafka ເປັນແພລດຟອມເປີດ-ຊອດ, ປະສິດທິພາບສູງທີ່ສາມາດເອົາຂໍ້ມູນໃຫຍ່ໄດ້ໃນເວລາທີ່ latency ຕໍ່າ. ມັນເຫມາະສົມສໍາລັບອົງການຈັດຕັ້ງທີ່ຕ້ອງການສ້າງຂະບວນການໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງສໍາລັບການຖ່າຍທອດການວິເຄາະ.
Apache NiFi
Apache NiFi ເປັນເຄື່ອງມືທີ່ອຸດົມດ້ວຍຄຸນສົມບັດທີ່ມີເວລາແພັກເກັດທີ່ຕໍ່າ, ຄວາມໄວໃນການສົ່ງຂໍ້ມູນສູງ ແລະຄວາມສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້. ມັນມີການໂຕ້ຕອບຜູ້ໃຊ້ຂອງຕົວທ່ອງເວັບ intuitive ທີ່ເຮັດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວອອກແບບ, ການຄວບຄຸມ, ແລະຕິດຕາມກວດກາຂະບວນການເອົາຂໍ້ມູນ.
ການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນແມ່ນຫຍັງ?
ຂະບວນການປະສົມປະສານຂໍ້ມູນລວມຂໍ້ມູນຈາກຫຼາຍແຫຼ່ງເພື່ອໃຫ້ມີທັດສະນະປະສົມປະສານທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ມີການວິເຄາະຄວາມເຂົ້າໃຈຫຼາຍແລະການຕັດສິນໃຈທີ່ດີກວ່າ.
ການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນແມ່ນຂັ້ນຕອນທີ່ສະຫລາດ. ຂັ້ນຕອນທໍາອິດປະຕິບັດການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນ, ເອົາທັງຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງແລະບໍ່ມີໂຄງສ້າງຈາກຫຼາຍແຫຼ່ງ, ເຊັ່ນ: ເຊັນເຊີ Internet of Things (IoT), ລະບົບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສໍາພັນລູກຄ້າ (CRM), ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ, ແລະອື່ນໆ.
ຕໍ່ໄປ, ມັນໃຊ້ການຫັນປ່ຽນຕ່າງໆເພື່ອເຮັດຄວາມສະອາດ, ກັ່ນຕອງ, ກວດສອບ, ລວບລວມ, ແລະລວມຂໍ້ມູນເພື່ອສ້າງຊຸດຂໍ້ມູນລວມ. ແລະສຸດທ້າຍ, ມັນຈະສົ່ງຂໍ້ມູນທີ່ປັບປຸງໃຫ້ທັນກັບຈຸດຫມາຍປາຍທາງທີ່ກໍານົດ, ເຊັ່ນ: ທະເລສາບຂໍ້ມູນຫຼືຄັງຂໍ້ມູນ, ສໍາລັບການນໍາໃຊ້ແລະການວິເຄາະໂດຍກົງ.
ເປັນຫຍັງການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນຈຶ່ງສໍາຄັນ?
ອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດປະຫຍັດເວລາຫຼາຍໂດຍຜ່ານຂັ້ນຕອນການລວມຂໍ້ມູນອັດຕະໂນມັດທີ່ເຮັດຄວາມສະອາດ, ການກັ່ນຕອງ, ກວດສອບ, ລວມ, ລວບລວມແລະປະຕິບັດວຽກງານຊ້ໍາຊ້ອນອື່ນໆ.
ການປະຕິບັດດັ່ງກ່າວເພີ່ມຜົນຜະລິດຂອງທີມງານຂໍ້ມູນຍ້ອນວ່າພວກເຂົາໃຊ້ເວລາເຮັດວຽກໃນໂຄງການທີ່ມີມູນຄ່າຫຼາຍຂຶ້ນ.
ນອກຈາກນີ້, ຂະບວນການປະສົມປະສານຂໍ້ມູນຊ່ວຍຮັກສາຄຸນນະພາບຂອງຜະລິດຕະພັນຫຼືການບໍລິການທີ່ອີງໃສ່ເຄື່ອງຈັກການຮຽນຮູ້ (ML) algorithms ເພື່ອສົ່ງມູນຄ່າໃຫ້ກັບລູກຄ້າ. ເນື່ອງຈາກ ML algorithms ຕ້ອງການຂໍ້ມູນທີ່ສະອາດແລະຫລ້າສຸດ, ລະບົບການເຊື່ອມໂຍງສາມາດຊ່ວຍໄດ້ໂດຍການສະຫນອງຂໍ້ມູນທີ່ໃຊ້ເວລາທີ່ແທ້ຈິງແລະຖືກຕ້ອງ.
ຕົວຢ່າງ, ແອັບຯຕະຫຼາດຫຼັກຊັບຕ້ອງການການປ້ອນຂໍ້ມູນຄົງທີ່ທີ່ມີຄວາມຖືກຕ້ອງສູງເພື່ອໃຫ້ນັກລົງທຶນສາມາດຕັດສິນໃຈໄດ້ທັນເວລາ. ທໍ່ການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນອັດຕະໂນມັດຮັບປະກັນວ່າຂໍ້ມູນດັ່ງກ່າວຖືກຈັດສົ່ງຢ່າງໄວວາໂດຍບໍ່ມີຂໍ້ຜິດພາດ.
ປະເພດຂອງການລວມຂໍ້ມູນ
ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການນໍາເຂົ້າຂໍ້ມູນ, ການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນມີສອງປະເພດ - batch ແລະການເຊື່ອມໂຍງໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ. ການປະສົມປະສານຂໍ້ມູນ batch ໃຊ້ເວລາກຸ່ມຂອງຂໍ້ມູນໃນໄລຍະປົກກະຕິແລະນໍາໃຊ້ການຫັນເປັນແລະ validation protocols.
ການປະສົມປະສານຂໍ້ມູນໃນເວລາຈິງ, ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ໃຊ້ຂະບວນການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງທຸກຄັ້ງທີ່ມີຂໍ້ມູນໃຫມ່.
ສິ່ງທ້າທາຍການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນ
ນັບຕັ້ງແຕ່ການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນລວມເອົາຂໍ້ມູນຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆເຂົ້າໄປໃນຊຸດຂໍ້ມູນດຽວແລະສະອາດ, ສິ່ງທ້າທາຍທົ່ວໄປທີ່ສຸດກ່ຽວຂ້ອງກັບຮູບແບບຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
ຂໍ້ມູນຊ້ໍາກັນແມ່ນສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສໍາຄັນທີ່ການຊໍ້າຊ້ອນເກີດຂຶ້ນໃນຂະນະທີ່ການລວມຂໍ້ມູນຈາກຫຼາຍແຫຼ່ງ. ຕົວຢ່າງ, ຂໍ້ມູນໃນ CRM ອາດຈະຄືກັນກັບຂໍ້ມູນຈາກສື່ສັງຄົມ. ການຊໍ້າຊ້ອນດັ່ງກ່າວຄອບຄອງພື້ນທີ່ດິສກ໌ຫຼາຍຂື້ນແລະຫຼຸດລົງຄຸນນະພາບຂອງບົດລາຍງານການວິເຄາະ.
ນອກຈາກນີ້, ການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນແມ່ນດີເທົ່າກັບຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນຂາເຂົ້າ. ຕົວຢ່າງ, ທໍ່ການເຊື່ອມໂຍງອາດຈະແຕກຖ້າຜູ້ໃຊ້ປ້ອນຂໍ້ມູນດ້ວຍຕົນເອງໃນລະບົບແຫຼ່ງ, ເພາະວ່າຂໍ້ມູນມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະມີຄວາມຜິດພາດຈໍານວນຫລາຍ.
ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ຄືກັບການປ້ອນຂໍ້ມູນ, ບໍລິສັດສາມາດໃຊ້ບາງເຄື່ອງມືການເຊື່ອມໂຍງທີ່ໄດ້ປຶກສາຫາລືໃນພາກຕໍ່ໄປນີ້ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ເຂົາເຈົ້າມີຂະບວນການ.
ເຄື່ອງມືການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນ
ປະຕິທິນ
Talend ເປັນເຄື່ອງມືລວມຂໍ້ມູນແຫຼ່ງເປີດທີ່ນິຍົມທີ່ມີຄຸນສົມບັດການຄຸ້ມຄອງຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນຫຼາຍຢ່າງ. ມັນຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ມີການກະກຽມຂໍ້ມູນແລະການປ່ຽນແປງການຈັບຂໍ້ມູນ (CDC). ມັນຍັງເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາຍ້າຍຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນຄັງຂໍ້ມູນຄລາວຢ່າງໄວວາ.
Zapier
Zapier ເປັນການແກ້ໄຂທີ່ບໍ່ມີລະຫັດທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ສາມາດປະສົມປະສານກັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທາງທຸລະກິດຈໍານວນຫນຶ່ງ. ຜູ້ໃຊ້ສາມາດສ້າງເຫດການກະຕຸ້ນທີ່ນໍາໄປສູ່ການປະຕິບັດບາງຢ່າງໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ. ເຫດການກະຕຸ້ນອາດຈະເປັນການສ້າງຜູ້ນໍາແລະການດໍາເນີນການອາດຈະຕິດຕໍ່ກັບຜູ້ນໍາທາງອີເມວ.
Jitterbit
Jitterbit ເປັນໂຊລູຊັ່ນການລວມຕົວລະຫັດຕ່ໍາທີ່ຫຼາກຫຼາຍທີ່ສາມາດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສ້າງຂະບວນການເຮັດວຽກແບບອັດຕະໂນມັດຜ່ານ Cloud Studio, ການໂຕ້ຕອບແບບກາຟິກແບບໂຕ້ຕອບ. ນອກຈາກນີ້, ມັນອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສ້າງແອັບຯທີ່ມີລະຫັດຫນ້ອຍທີ່ສຸດເພື່ອຈັດການຂະບວນການທຸລະກິດ.
ເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນເຮັດວຽກສໍາລັບທ່ານ
ອົງການຈັດຕັ້ງຕ້ອງສ້າງເສັ້ນທາງໃຫມ່ເພື່ອໃຫ້ຂໍ້ມູນຂອງພວກເຂົາເຮັດວຽກສໍາລັບພວກເຂົາແທນທີ່ຈະເປັນທາງອື່ນ. ໃນຂະນະທີ່ຂະບວນການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ເຂັ້ມແຂງແມ່ນຂັ້ນຕອນທໍາອິດ, ລະບົບການເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແລະສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ແມ່ນການແກ້ໄຂທີ່ເຫມາະສົມ.
ດັ່ງນັ້ນ, ມັນບໍ່ແປກໃຈທີ່ການເຊື່ອມໂຍງແລະການກິນແມ່ນໃນບັນດາບາງແນວໂນ້ມທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນທີ່ສຸດໃນຍຸກດິຈິຕອນຂອງມື້ນີ້.
ເພື່ອສຶກສາເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນ, AI, ແລະແນວໂນ້ມອື່ນໆໃນເທັກໂນໂລຍີ, ໃຫ້ເຂົ້າໄປທີ່ unite.ai ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄຸນຄ່າໃນຫຼາຍຫົວຂໍ້.
