No datu ievades līdz datu integrācijai

Datu ievade un datu integrācija bieži tiek lietoti savstarpēji aizstājami. Lai gan abi termini attiecas uz efektīvu datu pārvaldību, tiem ir atšķirīga nozīme un mērķi.

Šajā rakstā ir apskatīts, kā datu ievade un integrācija ir saistītas un kā tās var palīdzēt uzņēmumiem efektīvi pārvaldīt savus datus.

Kas ir datu ievade?

Datu ievade apkopo neapstrādātus datus no dažādiem avotiem un pārsūta tos uz galamērķi, lai komandas varētu tiem viegli piekļūt.

Parasti avoti var ietvert vienkāršas izklājlapas, patērētāju un biznesa lietojumprogrammas, ārējos sensorus vai internetu. Galamērķi var ietvert datu bāzi, datu noliktavu vai datu ezeru. 

Iegūstot datus, apkopotajiem datiem netiek piemērotas transformācijas vai verifikācijas protokoli. Kā tāds parasti tas ir pirmais solis datu konveijerā.

Pakešu un straumēšanas datu ievade

Ir trīs galvenie datu ievades procesu veidi – pakešu, straumēšanas un hibrīda. Organizācijām ir jāizvēlas tā, kas atbilst to apkopoto datu veidam un apjomam, kā arī uzņēmējdarbības vajadzībām. 

Viņiem arī jāapsver, cik ātri viņiem ir nepieciešami jauni dati, lai izmantotu savu produktu vai pakalpojumu. 

Partijas datu ievadīšana: datu ievades process tiek veikts ar regulāriem intervāliem, lai pakešu veidā ienestu datu grupas no vairākiem avotiem. Lietotāji var definēt sprūda notikumus vai konkrētu grafiku procesa sākšanai.

Straumēšana vai reāllaika datu ievade: izmantojot straumēšanas datu uzņemšanu, lietotāji var ienest datus brīdī, kad tie tiek izveidoti. Tas ir reāllaika process, kas pastāvīgi ielādē datus uz noteiktiem galamērķiem.

Hybrid: Kā norāda nosaukums, hibrīda datu apstrāde sajauc pakešu un reāllaika metodes. Hibrīda ievadīšana ņem datus mazākās partijās un apstrādā tos ļoti īsos laika intervālos.

Uzņēmumiem vajadzētu izmantot reāllaika vai hibrīda pārsūtīšanas paņēmienus produktiem vai pakalpojumiem, kuriem ir svarīgs laiks,

Datu pārņemšanas problēmas

Viens no galvenajiem izaicinājumiem ir arvien pieaugošais datu apjoms un dažādība, kas var nākt no vairākiem dažādiem avotiem. Piemēram, lietiskā interneta (IoT) ierīces, sociālie mediji, utilītu un darījumu lietotnes utt. ir daži no daudzajiem šodien pieejamajiem datu avotiem.

Tomēr tādu arhitektūru izveide un uzturēšana, kas nodrošina zema latentuma datu piegādi ar minimālām izmaksām, ir izaicinājums.

Nākamajā sadaļā ir īsi apskatīti daži pārsūtīšanas rīki, kas var palīdzēt atrisināt šīs problēmas.

Rīki datu ievadīšanai

Improvādo

Improvado ir mārketinga datu vākšanas rīks. Tas automātiski veic vairākas apkopošanas darbības un atbalsta vairāk nekā 200 mārketinga datu avotus, tostarp Google un Facebook reklāmas, Google reklāmu pārvaldnieku, Amazon Advertising utt.

Apache Kafka

Apache Kafka ir atvērtā pirmkoda augstas veiktspējas platforma, kas var pārņemt lielus datus ar zemu latentumu. Tas ir piemērots organizācijām, kuras vēlas izveidot reāllaika procesus straumēšanas analīzei.

Apache NiFi

Apache NiFi ir ar funkcijām bagāts rīks ar zemu latentumu, lielu caurlaidspēju un mērogojamību. Tam ir intuitīvs pārlūkprogrammas lietotāja interfeiss, kas lietotājiem ļauj ātri izstrādāt, kontrolēt un pārraudzīt datu ievades procesus.

Kas ir datu integrācija?

Datu integrācijas process apvieno datus no vairākiem avotiem, lai nodrošinātu integrētu skatījumu, kas ļauj veikt ieskatu analīzi un labāk pieņemt lēmumus.

Datu integrācija ir pakāpeniska procedūra. Pirmajā darbībā tiek veikta datu ievade, iegūstot gan strukturētus, gan nestrukturētus datus no vairākiem avotiem, piemēram, lietiskā interneta (IoT) sensoriem, klientu attiecību pārvaldības (CRM) sistēmām, patērētāju lietojumprogrammām utt. 

Tālāk tiek izmantotas dažādas transformācijas, lai notīrītu, filtrētu, validētu, apkopotu un sapludinātu datus, lai izveidotu konsolidētu datu kopu. Visbeidzot, tas nosūta atjauninātos datus uz noteiktu galamērķi, piemēram, datu ezeru vai datu noliktavu, tiešai lietošanai un analīzei.

Kāpēc datu integrācija ir svarīga?

Organizācijas var ietaupīt daudz laika, izmantojot automatizētas datu integrācijas procedūras, kas attīra, filtrē, pārbauda, ​​apvieno, apkopo un veic vairākus citus atkārtotus uzdevumus. 

Šāda prakse palielina datu komandas produktivitāti, jo viņi pavada vairāk laika, strādājot pie vērtīgākiem projektiem.

Turklāt datu integrācijas procesi palīdz uzturēt to produktu vai pakalpojumu kvalitāti, kuri paļaujas uz mašīnmācības (ML) algoritmiem, lai nodrošinātu klientam vērtību. Tā kā ML algoritmiem ir nepieciešami tīri un jaunākie dati, integrācijas sistēmas var palīdzēt, nodrošinot reāllaika un precīzas datu plūsmas.

Piemēram, akciju tirgus lietotnēm ir nepieciešama pastāvīga datu plūsma ar augstu precizitāti, lai investori varētu pieņemt savlaicīgus lēmumus. Automatizēti datu integrācijas cauruļvadi nodrošina šādu datu ātru piegādi bez kļūdām.

Datu integrācijas veidi

Tāpat kā datu ievadīšanai, arī datu integrācijai ir divi veidi – pakešu un reāllaika integrācija. Pakešu datu integrācija ņem datu grupas ar regulāriem intervāliem un izmanto transformācijas un validācijas protokolus.

Turpretim reāllaika datu integrācija datu integrācijas procesus piemēro nepārtraukti, kad kļūst pieejami jauni dati. 

Datu integrācijas izaicinājumi

Tā kā datu integrācija apvieno datus no dažādiem avotiem vienā un tīrā datu kopā, visizplatītākā problēma ir saistīta ar dažādiem datu formātiem. 

Datu dublikāti ir viens no galvenajiem izaicinājumiem, kas rodas, apvienojot datus no vairākiem avotiem. Piemēram, CRM dati var būt tādi paši kā sociālo mediju plūsmām. Šāda dublēšana aizņem vairāk vietas diskā un samazina analīzes atskaišu kvalitāti. 

Arī datu integrācija ir tikpat laba kā ienākošo datu kvalitāte. Piemēram, integrācijas cauruļvads var pārtrūkt, ja lietotāji manuāli ievada datus avota sistēmā, jo datos var būt daudz kļūdu.

Tomēr, tāpat kā datu ievade, uzņēmumi var izmantot dažus integrācijas rīkus, kas aprakstīti nākamajā sadaļā, lai palīdzētu tiem šajā procesā.

Datu integrācijas rīki

Talents

Talend ir populārs atvērtā pirmkoda datu integrācijas rīks ar vairākām datu kvalitātes pārvaldības funkcijām. Tas palīdz lietotājiem sagatavot datus un mainīt datu uztveršanu (CDC). Tas arī ļauj viņiem ātri pārvietot datus uz mākoņdatu noliktavām.

Zapier

Zapier ir jaudīgs bezkoda risinājums, ko var integrēt ar vairākām biznesa informācijas lietojumprogrammām. Lietotāji var viegli izveidot sprūda notikumus, kas noved pie noteiktām darbībām. Aktivizēšanas notikums var būt potenciālā pirkuma ģenerēšana, un darbība var būt sazināties ar potenciālajiem klientiem pa e-pastu. 

 nervozitāte

Jitterbit ir daudzpusīgs zema koda integrācijas risinājums, kas ļauj lietotājiem izveidot automatizētas darbplūsmas, izmantojot interaktīvu grafisko interfeisu Cloud Studio. Tas arī ļauj lietotājiem izveidot lietotnes ar minimālu kodu, lai pārvaldītu biznesa procesus.

Lai dati darbotos jūsu labā

Organizācijām ir jāizveido jauni ceļi, lai viņu dati darbotos to labā, nevis otrādi. Lai gan stabils datu ievades process ir pirmais solis, elastīga un mērogojama datu integrācijas sistēma ir pareizais risinājums.

Tāpēc nav pārsteigums, ka integrācija un uzņemšana ir viena no populārākajām tendencēm mūsdienu digitālajā laikmetā.

Lai uzzinātu vairāk par datiem, AI un citām līdzīgām tehnoloģiju tendencēm, dodieties uz apvienoties.ai lai gūtu vērtīgas atziņas par vairākām tēmām.