Od pozyskiwania danych do integracji danych

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

Artykuł ten omawia, jak pozyskiwanie danych i integracja są ze sobą powiązane i jak mogą one pomóc firmom w efektywnym zarządzaniu danymi.

Czym jest pozyskiwanie danych?

Pozyskiwanie danych polega na zbieraniu surowych danych z różnych źródeł i przenoszeniu ich do miejsca przeznaczenia, aby zespoły mogły je łatwo uzyskać.

Zazwyczaj źródłami mogą być proste arkusze kalkulacyjne, aplikacje konsumenckie i biznesowe, zewnętrzne sensory, lub internet. Miejsca przeznaczenia mogą obejmować bazę danych, magazyn danych lub jezioro danych.

Pozyskiwanie danych nie stosuje transformacji ani protokołów weryfikacji do zebranych danych. Jak więc jest to zwykle pierwszym krokiem w potoku danych.

Pozyskiwanie danych wsadowe a strumieniowe

Istnieją trzy główne typy procesów pozyskiwania danych – wsadowe, strumieniowe i hybrydowe. Organizacje powinny wybrać ten, który jest zgodny z typem i objętością danych, które zbierają, oraz z potrzebami biznesowymi.

Powinny również uwzględnić, jak szybko wymagają nowych danych do obsługi swojego produktu lub usługi.

Pozyskiwanie danych wsadowych: Proces pozyskiwania danych jest uruchamiany w regularnych odstępach czasu, aby pobrać grupy danych z kilku źródeł partiami. Użytkownicy mogą określić zdarzenia wyzwania lub określony harmonogram, aby rozpocząć proces.

Pozyskiwanie danych strumieniowych lub w czasie rzeczywistym: Z pozyskiwaniem danych strumieniowych użytkownicy mogą pobrać dane w momencie ich powstania. Jest to proces w czasie rzeczywistym, który stale ładuje dane do określonych miejsc przeznaczenia.

Hybrydowy: Jak sama nazwa wskazuje, hybrydowy proces pozyskiwania danych łączy techniki wsadowe i strumieniowe. Hybrydowe pozyskiwanie danych pobiera dane w mniejszych partiach i przetwarza je w bardzo krótkich odstępach czasu.

Firmy powinny używać techniki pozyskiwania danych w czasie rzeczywistym lub hybrydowej dla produktów lub usług wrażliwych na czas,

Wyzwania związane z pozyskiwaniem danych

Jednym z głównych wyzwań jest nieustannie rosnąca objętość i różnorodność danych, które mogą pochodzić z wielu różnych źródeł. Na przykład, urządzenia Internetu rzeczy (IoT), media społecznościowe, aplikacje użyteczności publicznej i transakcyjne to tylko niektóre z wielu dostępnych dziś źródeł danych.

Jednak budowanie i utrzymanie architektur, które zapewniają niską opóźnienie dostarczania danych przy minimalnych kosztach, jest wyzwaniem.

W następnym rozdziale krótko omówiono niektóre narzędzia do pozyskiwania danych, które mogą pomóc w rozwiązaniu tych problemów.

Narzędzia do pozyskiwania danych

Improvado

Improvado to narzędzie do zbierania danych marketingowych. Wykonuje wiele operacji zbierania automatycznie i obsługuje ponad 200 źródeł danych marketingowych, w tym Google (GOOGL ) i Facebook (META ) Ads, Google Ad Manager, Amazon (AMZN ) Advertising itd.

Apache Kafka

Apache Kafka to otwarte, wysokowydajne platformy, które mogą pozyskiwać duże ilości danych przy niskim opóźnieniu. Nadaje się dla organizacji, które chcą budować procesy w czasie rzeczywistym do analizy strumieniowej.

Apache NiFi

Apache NiFi to bogate w funkcje narzędzie o niskim opóźnieniu, wysokiej wydajności i skalowalności. Ma intuicyjny interfejs użytkownika oparty na przeglądarce, który pozwala użytkownikom szybko projektować, kontrolować i monitorować procesy pozyskiwania danych.

Czym jest integracja danych?

Proces integracji danych ujednolica dane z kilku źródeł, aby zapewnić zintegrowany widok, który umożliwia bardziej przekonywującą analizę i lepsze podejmowanie decyzji.

Integracja danych jest procedurą stopniową. Pierwszy krok wykonuje pozyskiwanie danych, pobierając zarówno strukturalne, jak i niestrukturalne dane z wielu źródeł, takich jak sensory Internetu rzeczy (IoT), systemy CRM, aplikacje konsumenckie itd.

Następnie stosuje różne transformacje, aby oczyścić, przefiltrować, zwalidować, połączyć i scalić dane, aby utworzyć skonsolidowany zestaw danych. I wreszcie, wysyła zaktualizowane dane do określonego miejsca przeznaczenia, takiego jak jezioro danych lub magazyn danych, do bezpośredniego użycia i analizy.

Dlaczego integracja danych jest ważna?

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

Takie praktyki zwiększają produktywność zespołu danych, ponieważ spędzają 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, aby dostarczyć wartość klientom. Ponieważ algorytmy uczenia maszynowego wymagają czystych i najnowszych danych, systemy integracji mogą pomóc, dostarczając aktualne i dokładne strumienie danych.

Na przykład, aplikacje giełdowe wymagają stałych strumieni danych o wysokiej dokładności, aby inwestorzy mogli podejmować decyzje w odpowiednim czasie. Zautomatyzowane potoki integracji danych zapewniają, że takie dane są dostarczane szybko i bez błędów.

Typy integracji danych

Podobnie jak pozyskiwanie danych, integracja danych ma dwa typy – wsadową i w czasie rzeczywistym. Integracja danych wsadowych pobiera grupy danych w regularnych odstępach czasu i stosuje protokoły transformacji i weryfikacji.

Integracja danych w czasie rzeczywistym, z drugiej strony, stosuje procesy integracji danych w sposób ciągły, gdy tylko nowe dane stają się dostępne.

Wyzwania integracji danych

Ponieważ integracja danych łączy dane z różnych źródeł w jeden czysty zestaw danych, największym wyzwaniem jest różnorodność formatów danych.

Dane duplikatowe są jednym z głównych wyzwań, gdzie duplikaty występują podczas łączenia danych z wielu źródeł. Na przykład, dane w systemie CRM mogą być takie same jak te z kanałów mediów społecznościowych. Taki duplikat zajmuje więcej miejsca na dysku i obniża jakość raportów analitycznych.

Ponadto, integracja danych jest tak dobra, jak jakość danych wejściowych. Na przykład, potok integracji może się załamać, jeśli użytkownicy ręcznie wprowadzają dane w systemie źródłowym, ponieważ dane te prawdopodobnie zawierają wiele błędów.

Jednak, podobnie jak pozyskiwanie danych, firmy mogą używać niektórych narzędzi integracyjnych, omówionych w następnym rozdziale, aby pomóc im w tym procesie.

Narzędzia do integracji danych

Talend

Talend to popularne, otwarte narzędzie do integracji danych z wieloma funkcjami zarządzania jakością danych. Pomaga użytkownikom w przygotowaniu danych i przechwytywaniu zmian danych (CDC). Umożliwia również szybkie przenoszenie danych do chmury magazynów danych.

Zapier

Zapier to potężne rozwiązanie bez kodu, które może integrować się z wieloma aplikacjami analitycznymi biznesowymi. Użytkownicy mogą łatwo tworzyć zdarzenia wyzwalające, które prowadzą do określonych działań. Zdarzenie wyzwalające może być generowaniem leadów, a działanie może być kontaktem z leadami za pomocą e-maila.

Jitterbit

Jitterbit to wszechstronne, niskokodowe rozwiązanie integracyjne, które pozwala użytkownikom tworzyć zautomatyzowane przepływy pracy za pomocą Cloud Studio, interaktywnego interfejsu graficznego. Umożliwia również budowanie aplikacji z minimalnym kodem do zarządzania procesami biznesowymi.

Czynienie, aby dane pracowały dla Ciebie

Organizacje muszą budować nowe ścieżki, aby ich dane pracowały dla nich, zamiast odwrotnie. Podczas gdy solidny proces pozyskiwania danych jest pierwszym krokiem, elastyczny i skalowalny system integracji danych jest właściwym rozwiązaniem.

Nie jest więc zaskoczeniem, że integracja i pozyskiwanie danych są jednymi z najpopularniejszych trendów w dzisiejszej erze cyfrowej.

Aby dowiedzieć się więcej o danych, sztucznej inteligencji i innych trendach technologicznych, odwiedź stronę unite.ai, aby uzyskać cenne informacje na temat kilku tematów.