От Сборки Данных К Интеграции Данных

Сборка данных и интеграция данных часто используются как взаимозаменяемые термины. Хотя оба термина связаны с эффективным управлением данными, они имеют разные значения и цели.

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

Что Такое Сборка Данных?

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

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

Сборка данных не применяет преобразования или протоколы проверки к собранным данным. Таким образом, это обычно первый шаг в конвейере данных.

Пакетная Против Потоковой Сборки Данных

Существуют три основных типа процессов сборки данных – пакетная, потоковая и гибридная. Организации должны выбрать тот, который соответствует типу и объему собираемых данных, а также бизнес-требованиям.

Им также следует учитывать, насколько быстро они требуют новых данных для работы своего продукта или услуги.

Пакетная Сборка Данных: Процесс сборки данных запускается через регулярные интервалы, чтобы получить группы данных из нескольких источников пакетно. Пользователи могут определить события-триггеры или конкретное расписание, чтобы начать процесс.

Потоковая или Реальная Сборка Данных: С помощью потоковой сборки данных пользователи могут получить данные сразу после 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 сборка принимает данные в небольших пакетах и обрабатывает их с очень короткими интервалами времени.

Бизнесу следует использовать либо реальную, либо гибридную технику сборки для продукции или услуг, чувствительных к времени,

Проблемы Сборки 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 доступных источников данных.

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

В следующем разделе кратко рассматриваются некоторые инструменты сборки, которые могут помочь с этими проблемами.

Инструменты Сборки Данных

Improvado

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

Apache Kafka

Apache Kafka – это открытая, высокопроизводительная платформа, которая может собирать большие данные при низкой задержке. Она 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. Он имеет интуитивно понятный браузерный интерфейс, который позволяет пользователям быстро проектировать, контролировать и отслеживать процессы сборки 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 пошаговая процедура. Первый шаг выполняет сбор данных, принимая как структурированные, так и неструктурированные данные из нескольких источников, таких как датчики 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 слить данные для создания 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 благодаря автоматизированным процедурам интеграции данных, которые очищают, фильтруют, проверяют, объединяют, агрегируют и выполняют несколько других повторяющихся задач.

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

Кроме того, процессы интеграции данных помогают поддерживать качество продуктов или услуг, которые полагаются на алгоритмы машинного обучения (ML), чтобы предоставить ценность клиентам. 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 сборка данных, интеграция данных имеет два типа – пакетную и реальную интеграцию. Пакетная интеграция данных принимает группы данных через регулярные интервалы и применяет преобразования и протоколы проверки.

Реальная интеграция данных, в отличие от этого, применяет процессы интеграции данных непрерывно, когда становятся доступными новые данные.

Проблемы Интеграции Данных

Поскольку интеграция данных объединяет данные из различных источников в один чистый набор данных, наиболее распространенной проблемой является проблема различных форматов данных.

Дублирование данных – это одна из основных проблем, когда дублирование происходит при объединении данных из нескольких источников. Например, данные в CRM могут быть одинаковыми, что и данные 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 систему-источник, поскольку данные, скорее всего, будут содержать много ошибок.

Однако, как и сборка данных, компании могут использовать некоторые инструменты интеграции, обсуждаемые в следующем разделе, чтобы помочь им с этим процессом.

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 измененных данных (CDC). Он также позволяет 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 события-триггеры, которые приводят к определенным действиям. Событие-триггер может быть генерацией лидов, а действием – контакт с лидами по электронной почте.

Jitterbit

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

Сделайте Данные Работающими Для Вас

Организации должны создать новые пути, чтобы их данные работали на них, а не наоборот. Хотя надежный процесс сборки данных – это первый шаг, гибкая и масштабируемая система интеграции данных – это правильное решение.

Таким образом, не удивительно, что интеграция и сборка являются одними из наиболее популярных 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 на различные темы.