Fra datainnsamling til dataintegrasjon

Datainnsamling og dataintegrasjon brukes ofte om hverandre. Selv om begge begrepene handler om effektiv datamanagement, har de distinkte betydninger og mål.

Denne artikkelen diskuterer hvordan datainnsamling og -integrasjon er relatert og hvordan de kan hjelpe bedrifter med å håndtere deres data effektivt.

Hva er datainnsamling?

Datainnsamling er å samle inn rådata fra forskjellige kilder og overføre dem til en destinasjon så team kan aksessere dem enkelt.

Vanligvis kan kildene inkludere enkle regneark, forbruker- og bedriftsapper, eksterne sensorer eller internettet. Destinasjoner kan inkludere en database, et datawarehouse eller en datalake.

Datainnsamling gjør ikke omformninger eller verifiseringsprotokoller på dataene det samler inn. Som sådan er det vanligvis det første steget i en datapipeline.

Batch vs. strømmende datainnsamling

Det finnes tre hovedtyper datainnsamlingsprosesser – batch, strømmende og hybrid. Organisasjoner bør velge den som stemmer overens med typen og volumet av data de samler inn og forretningsbehovene.

De bør også vurdere hvor raskt de trenger nye data for å drive deres produkt eller tjeneste.

Batch-datainnsamling: Datainnsamlingsprosessen kjører på faste intervaller for å hente inn grupper av data fra flere kilder batchvis. Brukere kan definere utløsende hendelser eller en bestemt plan for å starte prosessen.

Strømmende eller sanntidsdatainnsamling: Med strømmende datainnsamling kan brukere hente inn data i sanntid. Det er en sanntidsprosess som laster data til bestemte destinasjoner.

Hybrid: Som navnet tilsier, kombinerer hybrid-datainnsamling batch- og sanntidsteknikker. Hybrid-innsamling tar inn data i mindre batcher og prosesserer dem i meget korte tidsintervaller.

Bedrifter bør bruke sanntids- eller hybridinnsamlingsteknikker for tidssensitive produkter eller tjenester,

Ufordringer med datainnsamling

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

Men å bygge og vedlikeholde arkitekturer som gir lav-forsinkelses datalevering til en minimal kostnad, er en utfordring.

Følgende seksjon gjennomgår kort noen innsamlingstverktøy som kan hjelpe med disse problemene.

Verktøy for datainnsamling

Improvado

Improvado er et verktøy for å samle inn markedsdata. Det utfører flere innsamlingsoperasjoner automatisk og støtter over 200 markedsdatakilder, inkludert Google (GOOGL ) og Facebook (META ) Ads, Google Ad Manager, Amazon (AMZN ) Advertising osv.

Apache Kafka

Apache Kafka er en åpen kilde, høy-ytelsesplattform som kan innsamle store data med lav forsinkelse. Det er egnet for organisasjoner som ønsker å bygge sanntidsprosesser for strømmende analyser.

Apache NiFi

Apache NiFi er et funksjonsrikt verktøy med lav forsinkelse, høy gjennomstrømming og skalerbarhet. Det har en intuitiv nettbasert brukergrensesnitt som lar brukere raskt designe, kontrollere og overvåke datainnsamlingsprosesser.

Hva er dataintegrasjon?

Prosessene for dataintegrasjon forener data fra flere kilder for å gi en integrert visning som tillater mer innsiktsfull analyse og bedre beslutning.

Dataintegrasjon er en stegvis prosess. Det første steget utfører datainnsamling, tar både strukturerte og ustrukturerte data fra flere kilder, som Internett-of-Things (IoT)-sensorer, Customer Relationship Management (CRM)-systemer, forbrukerapper osv.

Derefter anvender det forskjellige omformninger for å rense, filtere, verifisere, aggregere og konsolidere data for å bygge en konsolidert datasett. Og til slutt sender det den oppdaterte dataen til en bestemt destinasjon, som en datalake eller et datawarehouse, for direkte bruk og analyse.

Hvorfor er dataintegrasjon viktig?

Organisasjoner kan spare mye tid gjennom automatiserte dataintegrasjonsprosedyrer som rensker, filterer, verifiserer, konsoliderer og utfører flere andre repetitive oppgaver.

Slike praksiser øker produktiviteten til datateamet, da de tilbringer mer tid på mer verdifulle prosjekter.

I tillegg hjelper dataintegrasjonsprosesser med å vedlikeholde kvaliteten på produkter eller tjenester som avhenger av Machine Learning (ML)-algoritmer for å levere verdi til kunden. Ettersom ML-algoritmer krever ren og oppdatert data, kan integrasjonssystemer hjelpe med å levere sanntids- og nøyaktige datastrømmer.

For eksempel krever aksjemarkedsapper konstante datastrømmer med høy nøyaktighet, så investorer kan ta tidlige beslutninger. Automatiserte dataintegrasjonsrørledninger sikrer at slike data leveres raskt uten feil.

Typer dataintegrasjon

Liksom datainnsamling, har dataintegrasjon to typer – batch og sanntidsintegrasjon. Batch-dataintegrasjon tar inn grupper av data på faste intervaller og anvender omformninger og verifiseringsprotokoller.

Sanntidsdataintegrasjon, på den andre siden, anvender dataintegrasjonsprosesser kontinuerlig når nye data blir tilgjengelige.

Ufordringer med dataintegrasjon

Ettersom dataintegrasjon kombinerer data fra forskjellige kilder til en enkelt og ren datasett, er den vanligste utfordringen varierte dataformater.

Duplikatdata er en stor utfordring der duplikater oppstår når data kombineres fra flere kilder. For eksempel kan data i CRM være det samme som fra sosiale medier. Slike duplikater okkuperer mer diskplass og reduserer kvaliteten på analyse-rapporter.

I tillegg er dataintegrasjon like god som kvaliteten på innkommende data. For eksempel kan integrasjonsrøret brekke hvis brukere manuelt skriver inn data i kilde-systemet, da data sannsynligvis har mange feil.

Men, like som datainnsamling, kan bedrifter bruke noen integrasjonsverktøy diskutert i den følgende seksjonen for å hjelpe dem med prosessen.

Dataintegrasjonsverktøy

Talend

Talend er et populært åpen kilde dataintegrasjonsverktøy med flere datakvalitetsstyringsfunksjoner. Det hjelper brukere med datapreparering og endringsdatafangst (CDC). Det lar også brukere raskt flytte data inn i skydata-lagre.

Zapier

Zapier er en kraftfull kodefri løsning som kan integrere med flere forretningsintelligens-applikasjoner. Brukere kan enkelt lage utløsende hendelser som fører til bestemte handlinger. En utløsende hendelse kan være en lead-generering og en handling kan være å kontakte leadene via e-post.

Jitterbit

Jitterbit er en fleksibel lav-kode-integrasjonsløsning som lar brukere lage automatiserte arbeidsflyter gjennom Cloud Studio, et interaktivt grafisk grensesnitt. Det lar også brukere bygge apper med minimal kode for å håndtere forretningsprosesser.

Å gjøre data til å fungere for deg

Organisasjoner må bygge nye veier så deres data fungerer for dem i stedet for motsatt. Mens en robust datainnsamlingsprosess er det første steget, er et fleksibelt og skalerbart dataintegrasjonssystem den riktige løsningen.

Det er derfor ingen overraskelse at integrasjon og innsamling er blant de mest populære fremvoksende trender i dagens digitale æra.

For å lære mer om data, AI og andre slike trender i teknologi, gå til unite.ai for å få verdifulle innsikter om flere emner.