De la asimilarea datelor la integrarea datelor

Ingestia de date și integrarea datelor sunt adesea folosite în mod interschimbabil. Deși ambii termeni se referă la gestionarea eficientă a datelor, ei au semnificații și obiective distincte.

Acest articol discută despre modul în care absorbția și integrarea datelor sunt legate și cum pot ajuta companiile să își gestioneze datele în mod eficient.

Ce este Ingestia de date?

Data Ingestion colectează date brute din diferite surse și le transferă către o destinație, astfel încât echipele să le poată accesa cu ușurință.

De obicei, sursele pot include foi de calcul simple, aplicații pentru consumatori și de afaceri, senzori externi sau internet. Destinațiile pot include o bază de date, un depozit de date sau un lac de date. 

Ingerarea datelor nu aplică transformări sau protocoale de verificare datelor pe care le colectează. Ca atare, este de obicei primul pas într-o conductă de date.

Ingestie de date în lot vs. în flux

Există trei tipuri principale de procese de asimilare a datelor – lot, streaming și hibrid. Organizațiile ar trebui să aleagă pe cea care se aliniază tipului și volumului de date pe care le colectează și nevoilor afacerii. 

De asemenea, ar trebui să ia în considerare cât de repede au nevoie de date noi pentru operarea produsului sau serviciului lor. 

Ingestie de date în loturi: Procesul de asimilare a datelor rulează la intervale regulate pentru a prelua grupuri de date din mai multe surse în mod lot. Utilizatorii pot defini evenimente de declanșare sau un program specific pentru a începe procesul.

Streaming sau ingestie de date în timp real: Cu asimilarea datelor în flux, utilizatorii pot prelua date în momentul în care acestea sunt create. Este un proces în timp real care încarcă constant date către destinații specificate.

Hibrid: După cum sugerează și numele, procesarea hibridă a datelor combină tehnici în lot și în timp real. Ingerarea hibridă preia datele în loturi mai mici și le procesează la intervale de timp foarte scurte.

Companiile ar trebui să utilizeze fie tehnici de asimilare în timp real, fie hibride pentru produse sau servicii sensibile la timp,

Provocări privind absorbția de date

O provocare majoră este volumul și varietatea în continuă creștere a datelor care pot proveni din mai multe surse diferite. De exemplu, dispozitivele Internet-of-Things (IoT), rețelele sociale, aplicațiile de utilitate și tranzacții etc., sunt câteva dintre numeroasele surse de date disponibile astăzi.

Cu toate acestea, construirea și întreținerea arhitecturilor care oferă livrare de date cu latență scăzută la un cost minim este o provocare.

Următoarea secțiune analizează pe scurt câteva instrumente de asimilare care pot ajuta cu aceste probleme.

Instrumente pentru ingerarea datelor

Îmbunătățit

Improvado este un instrument de colectare a datelor de marketing. Efectuează mai multe operațiuni de colectare automat și acceptă peste 200 de surse de date de marketing, inclusiv Google și Facebook Ads, Google Ad Manager, Amazon Advertising etc.

Apache Kafka

Apache Kafka este o platformă open-source, de înaltă performanță, care poate ingera date mari la latență scăzută. Este potrivit pentru organizațiile care doresc să construiască procese în timp real pentru analiza în flux.

Apache NiFi

Apache NiFi este un instrument bogat în funcții, cu latență scăzută, debit mare și scalabilitate. Are o interfață de utilizator intuitivă, bazată pe browser, care permite utilizatorilor să proiecteze, să controleze și să monitorizeze rapid procesele de asimilare a datelor.

Ce este integrarea datelor?

Procesul de integrare a datelor unifică datele din mai multe surse pentru a oferi o vedere integrată care permite o analiză mai perspicace și o mai bună luare a deciziilor.

Integrarea datelor este o procedură în pas. Primul pas realizează ingerarea datelor, preluând atât date structurate, cât și nestructurate din surse multiple, cum ar fi senzori Internet of Things (IoT), sisteme de management al relațiilor cu clienții (CRM), aplicații pentru consumatori etc. 

Apoi, aplică diverse transformări pentru a curăța, filtra, valida, agrega și îmbina datele pentru a construi un set de date consolidat. Și, în sfârșit, trimite datele actualizate către o destinație specificată, cum ar fi un lac de date sau un depozit de date, pentru utilizare și analiză directă.

De ce este importantă integrarea datelor?

Organizațiile pot economisi mult timp prin procedurile automate de integrare a datelor care curăță, filtrează, verifică, îmbină, agregează și efectuează alte câteva sarcini repetitive. 

Astfel de practici cresc productivitatea echipei de date, deoarece petrec mai mult timp lucrând la proiecte mai valoroase.

De asemenea, procesele de integrare a datelor ajută la menținerea calității produselor sau serviciilor care se bazează pe algoritmi de învățare automată (ML) pentru a oferi valoare clientului. Deoarece algoritmii ML necesită date curate și cele mai recente, sistemele de integrare pot ajuta prin furnizarea de fluxuri de date precise și în timp real.

De exemplu, aplicațiile bursiere necesită fluxuri constante de date cu o precizie ridicată, astfel încât investitorii să poată lua decizii în timp util. Conductele automate de integrare a datelor asigură că astfel de date sunt livrate rapid, fără erori.

Tipuri de integrare a datelor

La fel ca asimilarea datelor, integrarea datelor are două tipuri - integrare în lot și integrare în timp real. Integrarea datelor în loturi preia grupuri de date la intervale regulate și aplică protocoale de transformare și validare.

Integrarea datelor în timp real, în schimb, aplică procese de integrare a datelor în mod continuu ori de câte ori devin disponibile noi date. 

Provocări de integrare a datelor

Deoarece integrarea datelor combină date din surse diferite într-un set de date unic și curat, cea mai comună provocare implică diferite formate de date. 

Duplicarea datelor este o provocare majoră în care apare duplicarea în timp ce se combină date din mai multe surse. De exemplu, datele din CRM pot fi aceleași cu cele din feedurile rețelelor sociale. O astfel de duplicare ocupă mai mult spațiu pe disc și reduce calitatea rapoartelor de analiză. 

De asemenea, integrarea datelor este la fel de bună ca și calitatea datelor primite. De exemplu, conducta de integrare se poate întrerupe dacă utilizatorii introduc manual date în sistemul sursă, deoarece este probabil ca datele să aibă numeroase erori.

Cu toate acestea, cum ar fi ingerarea de date, companiile pot folosi unele instrumente de integrare discutate în secțiunea următoare pentru a le ajuta în procesul.

Instrumente de integrare a datelor

Talend

Talend este un instrument popular de integrare a datelor cu sursă deschisă, cu mai multe funcții de gestionare a calității datelor. Ajută utilizatorii cu pregătirea datelor și modificarea captării datelor (CDC). De asemenea, le permite să mute rapid datele în depozitele de date în cloud.

Zapier

Zapier este o soluție puternică fără cod care se poate integra cu mai multe aplicații de business intelligence. Utilizatorii pot crea cu ușurință evenimente declanșatoare care duc la anumite acțiuni. Un eveniment declanșator poate fi o generare de clienți potențiali, iar o acțiune poate fi contactarea acestora prin e-mail. 

 Jitterbit

Jitterbit este o soluție versatilă de integrare low-code care permite utilizatorilor să creeze fluxuri de lucru automate prin Cloud Studio, o interfață grafică interactivă. De asemenea, permite utilizatorilor să creeze aplicații cu cod minim pentru a gestiona procesele de afaceri.

Faceți ca datele să funcționeze pentru dvs

Organizațiile trebuie să construiască noi căi, astfel încât datele lor să funcționeze pentru ei și nu invers. În timp ce un proces robust de asimilare a datelor este primul pas, un sistem de integrare a datelor flexibil și scalabil este soluția potrivită.

Prin urmare, nu este surprinzător faptul că integrarea și asimilarea sunt printre unele dintre cele mai populare tendințe emergente în era digitală de astăzi.

Pentru a afla mai multe despre date, AI și alte astfel de tendințe în tehnologie, accesați uniţi.ai pentru a obține informații valoroase pe mai multe subiecte.