Od pozyskiwania danych do integracji danych

Pozyskiwanie danych i integracja danych są często używane zamiennie. Chociaż oba terminy dotyczą efektywnego zarządzania danymi, mają różne znaczenia i cele.

W tym artykule omówiono, w jaki sposób pozyskiwanie danych i integracja są ze sobą powiązane oraz w jaki sposób mogą pomóc firmom efektywnie zarządzać danymi.

Co to jest pozyskiwanie danych?

Pozyskiwanie danych polega na zbieraniu surowych danych z różnych źródeł i przesyłaniu ich do miejsca docelowego, aby zespoły miały do ​​nich łatwy dostęp.

Zwykle źródłami mogą być proste arkusze kalkulacyjne, aplikacje konsumenckie i biznesowe, czujniki zewnętrzne lub Internet. Miejsca docelowe mogą obejmować bazę danych, hurtownię danych lub jezioro danych. 

Pozyskiwanie danych nie stosuje przekształceń ani protokołów weryfikacji do zbieranych danych. Jako taki jest zwykle pierwszym krokiem w potoku danych.

Pozyskiwanie danych w trybie wsadowym a strumieniowym

Istnieją trzy główne typy procesów pozyskiwania danych – wsadowe, strumieniowe i hybrydowe. Organizacje powinny wybrać taki, który odpowiada rodzajowi i ilości gromadzonych danych oraz potrzebom biznesowym. 

Powinni także rozważyć, jak szybko potrzebują nowych danych do obsługi swojego produktu lub usługi. 

Wsadowe pozyskiwanie danych: Proces pozyskiwania danych jest uruchamiany w regularnych odstępach czasu w celu pobrania grup danych z kilku źródeł wsadowo. Użytkownicy mogą zdefiniować zdarzenia wyzwalające lub konkretny harmonogram rozpoczęcia procesu.

Przesyłanie strumieniowe lub pozyskiwanie danych w czasie rzeczywistym: dzięki strumieniowemu pozyskiwaniu danych użytkownicy mogą pobierać dane od razu po ich utworzeniu. Jest to proces czasu rzeczywistego, który stale ładuje dane do określonych miejsc docelowych.

Hybrydowy: Jak sama nazwa wskazuje, hybrydowe przetwarzanie danych łączy techniki wsadowe i w czasie rzeczywistym. Pozyskiwanie hybrydowe pobiera dane w mniejszych partiach i przetwarza je w bardzo krótkich odstępach czasu.

Firmy powinny stosować techniki pozyskiwania w czasie rzeczywistym lub hybrydowe w przypadku produktów lub usług, których czas zależy od czasu,

Wyzwania związane z pozyskiwaniem danych

Jednym z głównych wyzwań jest stale rosnąca ilość i różnorodność danych, które mogą pochodzić z kilku różnych źródeł. Na przykład urządzenia Internetu rzeczy (IoT), media społecznościowe, aplikacje narzędziowe i transakcyjne itp. to tylko niektóre z wielu dostępnych obecnie źródeł danych.

Jednak budowanie i utrzymywanie architektur zapewniających dostarczanie danych z niskimi opóźnieniami przy minimalnych kosztach stanowi wyzwanie.

W poniższej sekcji krótko omówiono niektóre narzędzia do pozyskiwania, które mogą pomóc w rozwiązaniu tych problemów.

Narzędzia do pozyskiwania danych

Improwizacja

Improvado to narzędzie służące do zbierania danych marketingowych. Automatycznie wykonuje kilka operacji gromadzenia danych i obsługuje ponad 200 źródeł danych marketingowych, w tym Google i Facebook Ads, Google Ad Manager, Amazon Advertising itp.

Apache Kafka

Apache Kafka to wysokowydajna platforma typu open source, która może pozyskiwać duże zbiory danych przy małych opóźnieniach. Jest odpowiedni dla organizacji, które chcą budować procesy w czasie rzeczywistym do analizy strumieniowej.

Apache NiFi

Apache NiFi to bogate w funkcje narzędzie charakteryzujące się niskimi opóźnieniami, wysoką przepustowością i skalowalnością. Posiada intuicyjny interfejs użytkownika oparty na przeglądarce, który pozwala użytkownikom szybko projektować, kontrolować i monitorować procesy pozyskiwania danych.

Co to jest integracja danych?

Proces integracji danych ujednolica dane z kilku źródeł, aby zapewnić zintegrowany obraz, który pozwala na bardziej wnikliwą analizę i lepsze podejmowanie decyzji.

Integracja danych jest procedurą etapową. Pierwszy krok polega na pozyskiwaniu danych, pobierając zarówno ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane dane z wielu źródeł, takich jak czujniki Internetu rzeczy (IoT), systemy zarządzania relacjami z klientami (CRM), aplikacje konsumenckie itp. 

Następnie stosuje różne transformacje w celu czyszczenia, filtrowania, sprawdzania poprawności, agregowania i scalania danych w celu zbudowania skonsolidowanego zbioru danych. Na koniec wysyła zaktualizowane dane do określonego miejsca docelowego, takiego jak jezioro danych lub hurtownia danych, w celu bezpośredniego wykorzystania i analizy.

Dlaczego integracja danych jest ważna?

Organizacje mogą zaoszczędzić dużo czasu dzięki zautomatyzowanym procedurom integracji danych, które oczyszczają, filtrują, weryfikują, łączą, agregują i wykonują kilka innych powtarzalnych zadań. 

Takie praktyki zwiększają produktywność zespołu zajmującego się danymi, ponieważ spędza on więcej czasu na pracy nad bardziej wartościowymi projektami.

Ponadto procesy integracji danych pomagają utrzymać jakość produktów lub usług, które opierają się na algorytmach uczenia maszynowego (ML), aby dostarczać wartość klientowi. Ponieważ algorytmy uczenia maszynowego wymagają czystych i aktualnych danych, systemy integracyjne mogą w tym pomóc, zapewniając dokładne źródła danych w czasie rzeczywistym.

Na przykład aplikacje giełdowe wymagają ciągłego dostarczania danych z dużą dokładnością, aby inwestorzy mogli podejmować decyzje w odpowiednim czasie. Zautomatyzowane potoki integracji danych zapewniają szybkie dostarczanie takich danych bez błędów.

Rodzaje integracji danych

Podobnie jak pozyskiwanie danych, integracja danych ma dwa typy – integrację wsadową i integrację w czasie rzeczywistym. Wsadowa integracja danych obejmuje grupy danych w regularnych odstępach czasu oraz stosuje protokoły transformacji i walidacji.

Natomiast integracja danych w czasie rzeczywistym polega na ciągłym stosowaniu procesów integracji danych, gdy tylko pojawią się nowe dane. 

Wyzwania związane z integracją danych

Ponieważ integracja danych łączy dane z różnych źródeł w jeden czysty zbiór danych, najczęstszym wyzwaniem są różne formaty danych. 

Duplikowanie danych jest jednym z głównych wyzwań w przypadku duplikacji podczas łączenia danych z wielu źródeł. Na przykład dane w CRM mogą być takie same, jak te z kanałów mediów społecznościowych. Takie powielanie zajmuje więcej miejsca na dysku i obniża jakość raportów analitycznych. 

Ponadto integracja danych jest równie dobra, jak jakość danych przychodzących. Na przykład potok integracji może zostać uszkodzony, jeśli użytkownicy ręcznie wprowadzą dane do systemu źródłowego, ponieważ dane mogą zawierać liczne błędy.

Jednak podobnie jak w przypadku pozyskiwania danych, firmy mogą skorzystać z niektórych narzędzi integracyjnych omówionych w poniższej sekcji, aby pomóc im w tym procesie.

Narzędzia integracji danych

Taland

Talend to popularne narzędzie do integracji danych typu open source z kilkoma funkcjami zarządzania jakością danych. Pomaga użytkownikom w przygotowaniu danych i przechwytywaniu zmian (CDC). Umożliwia także szybkie przenoszenie danych do hurtowni danych w chmurze.

Zapier

Zapier to potężne rozwiązanie niewymagające kodu, które można zintegrować z kilkoma aplikacjami Business Intelligence. Użytkownicy mogą łatwo tworzyć zdarzenia wyzwalające, które prowadzą do określonych działań. Zdarzeniem wyzwalającym może być wygenerowanie potencjalnego klienta, a działaniem może być skontaktowanie się z potencjalnymi klientami za pośrednictwem poczty elektronicznej. 

 Jitterbit

Jitterbit to wszechstronne rozwiązanie integracyjne o niskim kodzie, które umożliwia użytkownikom tworzenie zautomatyzowanych przepływów pracy za pośrednictwem Cloud Studio, interaktywnego interfejsu graficznego. Umożliwia także użytkownikom tworzenie aplikacji z minimalną ilością kodu do zarządzania procesami biznesowymi.

Spraw, aby dane pracowały dla Ciebie

Organizacje muszą zbudować nowe ścieżki, aby dane działały dla nich, a nie na odwrót. Chociaż solidny proces pozyskiwania danych to pierwszy krok, elastyczny i skalowalny system integracji danych jest właściwym rozwiązaniem.

Nic więc dziwnego, że integracja i przyswajanie informacji należą do najpopularniejszych trendów pojawiających się w dzisiejszej erze cyfrowej.

Aby dowiedzieć się więcej o danych, sztucznej inteligencji i innych tego typu trendach w technologii, przejdź dalej zjednoczyć.ai uzyskać cenne informacje na kilka tematów.