От данных к интеграции данных

Данные ингести и интеграция данных часто используются как синонимы. Хотя оба термина связаны с эффективным управлением данными, они имеют разные значения и цели.

Эта статья обсуждает, как связаны между собой ингести и интеграция данных и как они могут помочь бизнесу эффективно управлять данными.

Что такое ингести данных?

Ингести данных – это сбор сырых данных из различных источников и передача их в пункт назначения, чтобы команды могли легко получить к ним доступ.

Обычно источники могут включать простые электронные таблицы, потребительские и деловые приложения, внешние датчики или интернет. Пункты назначения могут включать базу данных, хранилище данных или озеро данных.

Ингести данных не применяет преобразования или протоколы проверки к собираемым данным. Поэтому он обычно является первым шагом в конвейере данных.

Пакетная vs. потоковая ингести данных

Существует три основных типа процессов ингести данных – пакетный, потоковый и гибридный. Организации должны выбрать тот, который соответствует типу и объему собираемых данных, а также бизнес-нуждам.

Им также следует учитывать, насколько быстро им необходимо новые данные для работы продукта или услуги.

Пакетная ингести данных: Процесс ингести данных запускается через регулярные интервалы для получения групп данных из нескольких источников пакетно. Пользователи могут определить триггерные события или конкретный график для запуска процесса.

Потоковая или реальная ингести данных: С потоковой ингести данных пользователи могут получить данные в момент их создания. Это реальный процесс, который постоянно загружает данные в указанные пункты назначения.

Гибрид: Как следует из названия, гибридная обработка данных сочетает пакетные и реальные методы. Гибридная ингести принимает данные в небольших пакетах и обрабатывает их с очень короткими интервалами времени.

Бизнесу следует использовать реальные или гибридные методы ингести для продукта или услуги, чувствительных к времени,

Проблемы ингести данных

Одной из основных проблем является постоянно растущий объем и разнообразие данных, которые могут поступать из различных источников. Например, устройства Интернета вещей (IoT), социальные сети, утилитные и транзакционные приложения и т. д. являются лишь некоторыми из многих источников данных, доступных сегодня.

Однако создание и поддержание архитектур, обеспечивающих низкозадержную доставку данных при минимальных затратах, является сложной задачей.

В следующем разделе кратко рассматриваются некоторые инструменты ингести, которые могут помочь решить эти проблемы.

Инструменты ингести данных

Improvado

Improvado – это инструмент для сбора маркетинговых данных. Он выполняет несколько операций сбора автоматически и поддерживает более 200 источников маркетинговых данных, включая Google (GOOGL ) и Facebook (META ) Ads, Google Ad Manager, Amazon (AMZN ) Advertising и т. д.

Apache Kafka

Apache Kafka – это открытое программное обеспечение с высокой производительностью, которое может ингестировать большие данные с низкой задержкой. Он подходит для организаций, которые хотят создать реальные процессы для потоковой аналитики.

Apache NiFi

Apache NiFi – это функциональный инструмент с низкой задержкой, высокой пропускной способностью и масштабируемостью. У него есть интуитивно понятный интерфейс на основе браузера, который позволяет пользователям быстро проектировать, контролировать и отслеживать процессы ингести данных.

Что такое интеграция данных?

Процесс интеграции данных объединяет данные из нескольких источников, чтобы предоставить интегрированный вид, который позволяет проводить более осмысленный анализ и принимать лучшие решения.

Интеграция данных – это пошаговый процесс. Первый шаг выполняет ингести данных, принимая как структурированные, так и неструктурированные данные из нескольких источников, таких как устройства Интернета вещей (IoT), системы управления отношениями с клиентами (CRM), потребительские приложения и т. д.

Далее он применяет различные преобразования, чтобы очистить, отфильтровать, проверить, объединить и сгруппировать данные для построения консолидированного набора данных. И, наконец, он отправляет обновленные данные в указанный пункт назначения, такой как озеро данных или хранилище данных, для прямого использования и анализа.

Почему интеграция данных важна?

Организации могут сэкономить много времени за счет автоматизированных процедур интеграции данных, которые очищают, фильтруют, проверяют, объединяют, сгруппировывают и выполняют несколько других повторяющихся задач.

Такие практики увеличивают производительность команды данных, поскольку они тратят больше времени на работу над более ценным проектами.

Кроме того, процессы интеграции данных помогают поддерживать качество продуктов или услуг, которые полагаются на алгоритмы машинного обучения (ML) для предоставления ценности клиенту. Поскольку алгоритмы ML требуют чистых и актуальных данных, системы интеграции могут помочь, предоставляя реальные и точные потоки данных.

Например, приложения для фондового рынка требуют постоянных потоков данных с высокой точностью, чтобы инвесторы могли принимать своевременные решения. Автоматизированные конвейеры интеграции данных обеспечивают быструю доставку таких данных без ошибок.

Типы интеграции данных

Как и ингести данных, интеграция данных имеет два типа – пакетную и реальную интеграцию. Пакетная интеграция данных принимает группы данных через регулярные интервалы и применяет протоколы преобразования и проверки.

Реальная интеграция данных, в отличие от этого, применяет процессы интеграции данных непрерывно, как только появляются новые данные.

Проблемы интеграции данных

Поскольку интеграция данных объединяет данные из различных источников в единый и чистый набор данных, самой распространенной проблемой является разнообразие форматов данных.

Дублирование данных – это одна из основных проблем, при которой дублирование возникает при объединении данных из нескольких источников. Например, данные в CRM могут быть такими же, как и из социальных сетей. Такое дублирование занимает больше дискового пространства и снижает качество отчетов анализа.

Кроме того, интеграция данных так хороша, как и качество входных данных. Например, конвейер интеграции может разорваться, если пользователи вручную вводят данные в системе-источнике, поскольку данные, скорее всего, будут содержать много ошибок.

Однако, как и ингести данных, компании могут использовать некоторые инструменты интеграции, обсуждаемые в следующем разделе, чтобы помочь им в этом процессе.

Инструменты интеграции данных

Talend

Talend – это популярный открытый инструмент интеграции данных с несколькими функциями управления качеством данных. Он помогает пользователям с подготовкой данных и захватом изменений данных (CDC). Он также позволяет им быстро перемещать данные в облачные хранилища данных.

Zapier

Zapier – это мощное решение без кода, которое может интегрироваться с несколькими бизнес-приложениями. Пользователи могут легко создавать триггерные события, которые приводят к определенным действиям. Триггерное событие может быть генерацией лидов, а действием – связь с лидами по электронной почте.

Jitterbit

Jitterbit – это универсальное решение с низким кодом, которое позволяет пользователям создавать автоматизированные рабочие процессы через Cloud Studio, интерактивный графический интерфейс. Кроме того, он позволяет пользователям создавать приложения с минимальным кодом для управления бизнес-процессами.

Сделать данные работающими для вас

Организациям необходимо создать новые пути, чтобы их данные работали для них, а не наоборот. Хотя прочный процесс ингести данных является первым шагом, гибкая и масштабируемая система интеграции данных – это правильное решение.

Таким образом, не удивительно, что интеграция и ингести являются одними из наиболее популярных появляющихся тенденций в современную цифровую эпоху.

Чтобы узнать больше о данных, ИИ и других таких тенденциях в технологиях, перейдите на unite.ai, чтобы получить ценные идеи о нескольких темах.