De la ingestie de date la integrarea datelor

Ingestia de date și integrarea datelor sunt adesea folosite în mod interschimbabil. Deși ambele termene se referă la gestionarea eficientă a datelor, ele au înțelesuri și obiective distincte.

Acest articol discută despre modul în care ingestia de date și integrarea datelor sunt legate și cum pot ajuta întreprinderile să gestioneze eficient datele lor.

Ce este ingestia de date?

Ingestia de date constă în colectarea de date brute din diferite surse și transferul lor către o destinație, astfel încât echipele să poată accesa cu ușurință aceste date.

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

Ingestia de date nu aplică transformări sau protocoale de verificare datelor pe care le colectează. Prin urmare, este de obicei primul pas într-un flux de date.

Ingestia de date în loturi versus ingestia de date în flux

Există trei tipuri principale de procese de ingestie de date: în loturi, în flux și hibrid. Organizațiile ar trebui să selecteze cel care se potrivește 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 a opera produsul sau serviciul lor.

Ingestia de date în loturi: Procesul de ingestie de date rulează la intervale regulate pentru a prelua grupuri de date din mai multe surse, în loturi. Utilizatorii pot defini evenimente de declanșare sau un program specific pentru a începe procesul.

Ingestia de date în flux sau în timp real: Cu ingestia de date în flux, utilizatorii pot prelua date în momentul în care sunt create. Este un proces în timp real care încarcă în mod constant date în destinații specificate.

Hibrid: Așa cum sugerează și numele, procesarea hibridă combină tehnici în loturi și în timp real. Ingestia hibridă preia date în loturi mici și le procesează la intervale de timp foarte scurte.

Întreprinderile ar trebui să utilizeze tehnici de ingestie în timp real sau hibrid pentru produse sau servicii sensibile la timp,

Provocările ingestiei de date

O provocare majoră este volumul și varietatea în creștere a datelor care pot proveni din surse diferite. De exemplu, dispozitivele Internet of Things (IoT), rețelele sociale, aplicațiile de utilități și tranzacții sunt doar câteva dintre multele surse de date disponibile astăzi.

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

Următoarea secțiune prezintă pe scurt unele instrumente de ingestie care pot ajuta la aceste probleme.

Instrumente pentru ingestia de date

Improvado

Improvado este un instrument pentru colectarea datelor de marketing. Acesta efectuează mai multe operațiuni de colectare automat și suportă peste 200 de surse de date de marketing, inclusiv Google (GOOGL ) și Facebook (META ) Ads, Google Ad Manager, Amazon (AMZN ) Advertising etc.

Apache Kafka

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

Apache NiFi

Apache NiFi este un instrument bogat în funcții, cu latență scăzută, debit ridicat și scalabilitate. Acesta are o interfață de utilizator intuitivă bazată pe browser care permite utilizatorilor să proiecteze, să controleze și să monitorizeze procesele de ingestie de date.

Ce este integrarea datelor?

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

Integrarea datelor este o procedură pas cu pas. Primul pas efectuează ingestia de date, preluând atât date structurate, cât și nestructurate din mai multe surse, cum ar fi senzorii Internet of Things (IoT), sistemele de management al relațiilor cu clienții (CRM), aplicațiile pentru consumatori etc.

Următorul pas aplică diverse transformări pentru a curăța, filtra, valida, agrega și combina date pentru a construi un set de date consolidat. Și, în final, 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 proceduri automate de integrare a datelor care curăță, filtrează, verifică, combină, agregă și efectuează diverse alte sarcini repetitive.

Astfel de practici cresc productivitatea echipei de date, deoarece aceasta petrece 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 clienților. Deoarece algoritmii ML necesită date curate și actualizate, sistemele de integrare pot ajuta prin furnizarea de fluxuri de date în timp real și precise.

De exemplu, aplicațiile de piață necesită fluxuri de date constante și precise, astfel încât investitorii să poată lua decizii la timp. Pipe-line-urile automate de integrare a datelor asigură că astfel de date sunt livrate rapid și fără erori.

Tipuri de integrare a datelor

La fel ca și ingestia de date, integrarea datelor are două tipuri: în loturi și 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, pe de altă parte, aplică procese de integrare a datelor în mod continuu, de îndată ce apar date noi.

Provocările integrării datelor

Deoarece integrarea datelor combină date din surse diferite într-un singur set de date curat, cea mai comună provocare o reprezintă formatele de date variate.

Datele duplicate sunt o provocare majoră, care apare atunci când se combină date din multiple surse. De exemplu, datele din sistemul CRM pot fi aceleași cu cele din fluxurile de social media. 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 de intrare. De exemplu, pipeline-ul de integrare se poate întrerupe dacă utilizatorii introduc manual date în sistemul sursă, deoarece datele sunt probabil să conțină numeroase erori.

Cu toate acestea, la fel ca și ingestia de date, companiile pot utiliza unele instrumente de integrare, discutate în următoarea secțiune, pentru a le ajuta în acest proces.

Instrumente pentru integrarea datelor

Talend

Talend este un instrument popular de integrare a datelor open-source, cu multiple funcții de gestionare a calității datelor. Acesta ajută utilizatorii la pregătirea datelor și la capturarea modificărilor de date (CDC). De asemenea, le permite să mute rapid date în depozite de date cloud.

Zapier

Zapier este o soluție puternică fără cod care poate integra cu multiple aplicații de business intelligence. Utilizatorii pot crea cu ușurință evenimente de declanșare care duc la anumite acțiuni. Un eveniment de declanșare poate fi generarea de lead-uri, iar o acțiune poate fi contactarea lead-urilor prin e-mail.

Jitterbit

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

Făcând datele să lucreze pentru dvs.

Organizațiile trebuie să construiască noi căi pentru ca datele lor să lucreze în favoarea lor, și nu invers. În timp ce un proces robust de ingestie de date este primul pas, un sistem de integrare a datelor flexibil și scalabil este soluția potrivită.

Prin urmare, nu este o surpriză că integrarea și ingestia sunt printre cele mai populare tendințe emergente în era digitală de astăzi.

Pentru a afla mai multe despre date, inteligență artificială și alte tendințe tehnologice, accesați unite.ai pentru a obține informații valoroase pe diverse subiecte.