Van Data Ingestion tot Data Integration

Data ingestion en Data Integration worden vaak door elkaar gebruikt. Hoewel beide termen te maken hebben met effectief datamanagement, hebben ze verschillende betekenissen en doelstellingen.

Dit artikel bespreekt hoe Data Ingestion en Integratie met elkaar verbonden zijn en hoe ze bedrijven kunnen helpen hun data efficiënt te beheren.

Wat is Data Ingestion?

Data Ingestion is het verzamelen van ruwe data uit verschillende bronnen en deze overbrengen naar een bestemming, zodat teams er gemakkelijk toegang toe hebben.

De bronnen kunnen eenvoudige spreadsheets, consumenten- en bedrijfsapplicaties, externe sensoren of het internet omvatten. Bestemmingen kunnen een database, een datawarehouse of een datalake zijn.

Data ingestion past geen transformaties of verificatieprotocollen toe op de verzamelde data. Daarom is het meestal de eerste stap in een datapipeline.

Batch vs. Streaming Data Ingestion

Er zijn drie hoofdtypen data ingestion-processen: batch, streaming en hybride. Organisaties moeten het type kiezen dat overeenkomt met het type en de hoeveelheid data die ze verzamelen en de bedrijfsbehoeften.

Ze moeten ook overwegen hoe snel ze nieuwe data nodig hebben om hun product of dienst te laten functioneren.

Batch Data Ingestion: Het data ingestion-proces wordt uitgevoerd op regelmatige intervalen om groepen data uit meerdere bronnen batchsgewijs op te halen. Gebruikers kunnen triggergebeurtenissen of een specifiek schema definiëren om het proces te starten.

Streaming of Real-time Data Ingestion: Met streaming data ingestion kunnen gebruikers data ophalen zodra deze wordt gemaakt. Het is een real-time proces dat data constant laadt naar gespecificeerde bestemmingen.

Hybride: Zoals de naam al aangeeft, combineert hybride dataprocessing batch- en real-time technieken. Hybride ingestion neemt data in kleinere batches en verwerkt deze op zeer korte tijdintervallen.

Bedrijven moeten real-time of hybride ingestion-technieken gebruiken voor tijdgevoelige producten of diensten,

Uitdagingen bij Data Ingestion

Een van de belangrijkste uitdagingen is de steeds groter wordende hoeveelheid en variëteit aan data die uit verschillende bronnen kan komen. Bijvoorbeeld Internet-of-Things (IoT)-apparaten, sociale media, nuts- en transactie-apps, enz. zijn enkele van de vele beschikbare databronnen.

Het opbouwen en onderhouden van architectuur die lage latentie en minimale kosten biedt, is echter een uitdaging.

Het volgende gedeelte beoordeelt enkele ingestion-tools die kunnen helpen bij deze problemen.

Tools voor Data Ingestion

Improvado

Improvado is een tool voor het verzamelen van marketingdata. Het voert verschillende verzamelingsoperaties automatisch uit en ondersteunt meer dan 200 marketingdatabronnen, waaronder Google (GOOGL ) en Facebook (META ) Ads, Google Ad Manager, Amazon (AMZN ) Advertising, enz.

Apache Kafka

Apache Kafka is een open-source, high-performance platform dat big data kan opnemen met lage latentie. Het is geschikt voor organisaties die real-time processen voor streaming analytics willen opbouwen.

Apache NiFi

Apache NiFi is een functierijke tool met lage latentie, hoge doorvoer en schaalbaarheid. Het heeft een intuïtieve browsergebaseerde gebruikersinterface die gebruikers in staat stelt om snel dataprocessen voor ingestion te ontwerpen, controleren en bewaken.

Wat is Data Integration?

Het proces van data integration verenigt data uit meerdere bronnen om een geïntegreerd overzicht te bieden dat meer inzichtelijke analyse en betere besluitvorming mogelijk maakt.

Data integration is een stapsgewijs proces. De eerste stap voert data ingestion uit, waarbij zowel gestructureerde als ongestructureerde data uit meerdere bronnen worden opgehaald, zoals Internet of Things (IoT)-sensoren, Customer Relationship Management (CRM)-systemen, consumentenapplicaties, enz.

Vervolgens worden verschillende transformaties toegepast om data te reinigen, filteren, valideren, aggregaten en samenvoegen om een geconsolideerde dataset te bouwen. En ten slotte wordt de bijgewerkte data naar een gespecificeerde bestemming gestuurd, zoals een datalake of een datawarehouse, voor direct gebruik en analyse.

Waarom is Data Integration belangrijk?

Organisaties kunnen veel tijd besparen door geautomatiseerde data integration-procedures die data reinigen, filteren, valideren, samenvoegen, aggregaten en andere herhaalde taken uitvoeren.

Dergelijke praktijken verhogen de productiviteit van het datateam, omdat ze meer tijd besteden aan waardevollere projecten.

Bovendien helpen data integration-processen de kwaliteit van producten of diensten die afhankelijk zijn van Machine Learning (ML)-algoritmen om waarde te bieden aan de klant. Aangezien ML-algoritmen schone en actuele data nodig hebben, kunnen integratiesystemen helpen door real-time en nauwkeurige datafeeds te bieden.

Bijvoorbeeld, aandelenmarkt-apps vereisen constante datafeeds met hoge nauwkeurigheid, zodat beleggers tijdige beslissingen kunnen nemen. Geautomatiseerde data integration-pijplijnen zorgen ervoor dat dergelijke data snel en zonder fouten wordt geleverd.

Typen Data Integration

Net als data ingestion, heeft data integration twee typen: batch en real-time integratie. Batch data integration haalt groepen data op op regelmatige intervalen en past transformatie- en validatieprotocollen toe.

Real-time data integration past data integration-processen daarentegen continu toe wanneer nieuwe data beschikbaar komt.

Uitdagingen bij Data Integration

Aangezien data integration data uit verschillende bronnen combineert tot een enkele, schone dataset, is de meest voorkomende uitdaging het verschil in dataformaten.

Dubbele data is een van de belangrijkste uitdagingen, waarbij duplicatie optreedt bij het combineren van data uit meerdere bronnen. Bijvoorbeeld, data in het CRM kan hetzelfde zijn als die van sociale media-feeds. Dergelijke duplicatie neemt meer schijfruimte in beslag en vermindert de kwaliteit van analyse-rapporten.

Bovendien is data integration zo goed als de kwaliteit van de inkomende data. Bijvoorbeeld, de integratiepijplijn kan breken als gebruikers handmatig data invoeren in het bron systeem, omdat de data waarschijnlijk veel fouten bevat.

Echter, net als data ingestion, kunnen bedrijven enkele integratie-tools gebruiken die in het volgende gedeelte worden besproken om hen te helpen bij het proces.

Data Integration Tools

Talend

Talend is een populaire open-source data integration-tool met verschillende datakwaliteitsbeheerfuncties. Het helpt gebruikers bij data-voorbereiding en change data capture (CDC). Het laat hen ook toe om data snel naar cloud datawarehouses te verplaatsen.

Zapier

Zapier is een krachtige no-code-oplossing die kan worden geïntegreerd met verschillende business intelligence-applicaties. Gebruikers kunnen gemakkelijk triggergebeurtenissen maken die leiden tot bepaalde acties. Een triggergebeurtenis kan een leadgeneratie zijn en een actie kan zijn om de leads via e-mail te contacteren.

Jitterbit

Jitterbit is een veelzijdige low-code integratie-oplossing die gebruikers in staat stelt om geautomatiseerde workflows te maken via de Cloud Studio, een interactieve grafische interface. Bovendien laat het gebruikers toe om apps te bouwen met minimale code om bedrijfsprocessen te beheren.

Maak Data Werk voor U

Organisaties moeten nieuwe wegen creëren zodat hun data voor hen werkt in plaats van andersom. Terwijl een robuust data ingestion-proces de eerste stap is, is een flexibele en schaalbare data integration-systeem de juiste oplossing.

Het is daarom geen verrassing dat integratie en ingestion enkele van de meest populaire opkomende trends zijn in de huidige digitale tijdperk.

Om meer te leren over data, AI en andere trends in technologie, ga naar unite.ai om waardevolle inzichten te krijgen over verschillende onderwerpen.