Fra datainntak til dataintegrering

Datainntak og dataintegrasjon brukes ofte om hverandre. Selv om begge begrepene omhandler effektiv databehandling, har de distinkte betydninger og mål.

Denne artikkelen diskuterer hvordan datainntak og integrasjon er relatert og hvordan de kan hjelpe bedrifter med å administrere dataene sine effektivt.

Hva er datainntak?

Datainntak samler inn rådata fra forskjellige kilder og overfører dem til en destinasjon slik at team enkelt kan få tilgang til dem.

Vanligvis kan kildene inkludere enkle regneark, forbruker- og forretningsapplikasjoner, eksterne sensorer eller internett. Destinasjoner kan inkludere en database, et datavarehus eller en datainnsjø. 

Datainntak bruker ikke transformasjoner eller verifiseringsprotokoller på dataene den samler inn. Som sådan er det vanligvis det første trinnet i en datapipeline.

Batch kontra streaming datainntak

Det er tre hovedtyper av datainntaksprosesser – batch, streaming og hybrid. Organisasjoner bør velge den som stemmer overens med typen og volumet av data de samler inn og virksomhetens behov. 

De bør også vurdere hvor raskt de trenger nye data for å betjene produktet eller tjenesten deres. 

Batchdatainntak: Datainntaksprosessen kjører med jevne mellomrom for å hente grupper med data fra flere kilder batchvis. Brukere kan definere triggerhendelser eller en spesifikk tidsplan for å starte prosessen.

Streaming eller sanntidsdatainntak: Med inntak av strømmedata kan brukere hente data i det øyeblikket de blir opprettet. Det er en sanntidsprosess som konstant laster data til spesifiserte destinasjoner.

Hybrid: Som navnet antyder, blander hybrid databehandling batch- og sanntidsteknikker. Hybrid inntak tar data i mindre partier og behandler dem med svært korte tidsintervaller.

Bedrifter bør enten bruke sanntids- eller hybride inntaksteknikker for tidssensitive produkter eller tjenester,

Datainntaksutfordringer

En stor utfordring er det stadig økende volumet og variasjonen av data som kan komme fra flere forskjellige kilder. For eksempel er Internet-of-Things (IoT) enheter, sosiale medier, verktøy og transaksjonsapper, etc., noen av de mange datakildene som er tilgjengelige i dag.

Det er imidlertid utfordrende å bygge og vedlikeholde arkitekturer som gir datalevering med lav latens til en minimal kostnad.

Den følgende delen gjennomgår kort noen inntaksverktøy som kan hjelpe med disse problemene.

Verktøy for datainntak

Improvado

Improvado er et verktøy for å samle inn markedsføringsdata. Den utfører flere innsamlingsoperasjoner automatisk og støtter over 200 markedsføringsdatakilder, inkludert Google og Facebook Ads, Google Ad Manager, Amazon Advertising, etc.

Apache Kafka

Apache Kafka er en åpen kildekode, høyytelsesplattform som kan innta store data med lav ventetid. Det passer for organisasjoner som ønsker å bygge sanntidsprosesser for streaminganalyse.

Apache NiFi

Apache NiFi er et funksjonsrikt verktøy med lav ventetid, høy gjennomstrømning og skalerbarhet. Den har et intuitivt nettleserbasert brukergrensesnitt som lar brukere raskt designe, kontrollere og overvåke datainntaksprosesser.

Hva er dataintegrasjon?

Prosessen med dataintegrering forener data fra flere kilder for å gi en integrert visning som muliggjør mer innsiktsfull analyse og bedre beslutningstaking.

Dataintegrasjon er en trinnvis prosedyre. Det første trinnet utfører datainntak, tar både strukturerte og ustrukturerte data fra flere kilder, for eksempel Internet of Things (IoT) sensorer, Customer Relationship Management (CRM) systemer, forbrukerapplikasjoner, etc. 

Deretter bruker den ulike transformasjoner for å rense, filtrere, validere, samle og slå sammen data for å bygge et konsolidert datasett. Og til slutt sender den oppdaterte data til en spesifisert destinasjon, for eksempel en datainnsjø eller et datavarehus, for direkte bruk og analyse.

Hvorfor er dataintegrering viktig?

Organisasjoner kan spare mye tid gjennom automatiserte dataintegrasjonsprosedyrer som renser, filtrerer, verifiserer, slår sammen, samler og utfører flere andre repeterende oppgaver. 

Slik praksis øker produktiviteten til datateamet ettersom de bruker mer tid på å jobbe med mer verdifulle prosjekter.

Dataintegrasjonsprosesser bidrar også til å opprettholde kvaliteten på produkter eller tjenester som er avhengige av Machine Learning (ML) algoritmer for å levere verdi til kunden. Siden ML-algoritmer krever rene og nyeste data, kan integrasjonssystemer hjelpe ved å tilby sanntids og nøyaktige datafeeder.

For eksempel krever aksjemarkedsapper konstante datastrømmer med høy nøyaktighet slik at investorer kan ta beslutninger i tide. Automatiserte dataintegrasjonspipelines sikrer at slike data raskt leveres uten feil.

Typer dataintegrasjon

I likhet med datainntak har dataintegrasjon to typer – batch- og sanntidsintegrasjon. Batchdataintegrasjon tar grupper med data med jevne mellomrom og bruker transformasjons- og valideringsprotokoller.

Sanntidsdataintegrasjon, derimot, bruker dataintegrasjonsprosesser kontinuerlig når nye data blir tilgjengelige. 

Dataintegreringsutfordringer

Siden dataintegrasjon kombinerer data fra forskjellige kilder til et enkelt og rent datasett, involverer den vanligste utfordringen varierende dataformater. 

Dupliserte data er en stor utfordring der duplisering skjer mens du kombinerer data fra flere kilder. For eksempel kan data i CRM være de samme som fra sosiale medier-feeder. Slik duplisering opptar mer diskplass og reduserer kvaliteten på analyserapporter. 

Dataintegrasjon er også like god som kvaliteten på innkommende data. For eksempel kan integrasjonsrørledningen gå i stykker hvis brukere manuelt legger inn data i kildesystemet, da dataene sannsynligvis har mange feil.

Men i likhet med datainntak, kan bedrifter bruke noen integrasjonsverktøy som er omtalt i den følgende delen for å hjelpe dem med prosessen.

Verktøy for dataintegrering

Talent

Talend er et populært dataintegreringsverktøy med åpen kildekode med flere funksjoner for datakvalitetsstyring. Det hjelper brukere med dataforberedelse og endringsdatafangst (CDC). Det lar dem også raskt flytte data til skydatavarehus.

Zapier

Zapier er en kraftig løsning uten kode som kan integreres med flere business intelligence-applikasjoner. Brukere kan enkelt opprette triggerhendelser som fører til bestemte handlinger. En triggerhendelse kan være en potensiell generering, og en handling kan være å kontakte potensielle kunder via e-post. 

 Jitterbit

Jitterbit er en allsidig lavkodeintegrasjonsløsning som lar brukere lage automatiserte arbeidsflyter gjennom Cloud Studio, et interaktivt grafisk grensesnitt. Dessuten lar det brukere bygge apper med minimal kode for å administrere forretningsprosesser.

Få data til å fungere for deg

Organisasjoner må bygge nye veier slik at dataene deres fungerer for dem i stedet for omvendt. Mens en robust datainntaksprosess er det første trinnet, er et fleksibelt og skalerbart dataintegreringssystem den riktige løsningen.

Det er derfor ingen overraskelse at integrering og inntak er blant noen av de mest populære nye trendene i dagens digitale tidsalder.

For å lære mer om data, AI og andre slike trender innen teknologi, gå videre unite.ai for å få verdifull innsikt om flere emner.