Nga marrja e të dhënave në integrimin e të dhënave

Gëlltitja e të dhënave dhe integrimi i të dhënave shpesh përdoren në mënyrë të ndërsjellë. Megjithëse të dy termat kanë të bëjnë me menaxhimin efektiv të të dhënave, ato kanë kuptime dhe objektiva të ndryshëm.

Ky artikull diskuton se si janë të lidhura gëlltitja dhe integrimi i të dhënave dhe si mund t'i ndihmojnë bizneset të menaxhojnë të dhënat e tyre në mënyrë efikase.

Çfarë është gëlltitja e të dhënave?

Gëlltitja e të dhënave është duke mbledhur të dhëna të papërpunuara nga burime të ndryshme dhe duke i transferuar ato në një destinacion, në mënyrë që ekipet të mund t'i qasen lehtësisht.

Zakonisht, burimet mund të përfshijnë fletëllogaritëse të thjeshta, aplikacione konsumatore dhe biznesi, sensorë të jashtëm ose internet. Destinacionet mund të përfshijnë një bazë të dhënash, një depo të dhënash ose një liqen të dhënash. 

Gëlltitja e të dhënave nuk zbaton transformime ose protokolle verifikimi për të dhënat që mbledh. Si i tillë, zakonisht është hapi i parë në një tubacion të dhënash.

Gëlltitja e të dhënave të grupit kundrejt transmetimit

Ekzistojnë tre lloje kryesore të proceseve të gëlltitjes së të dhënave - grupi, transmetimi dhe hibrid. Organizatat duhet të zgjedhin atë që përputhet me llojin dhe vëllimin e të dhënave që mbledhin dhe nevojat e biznesit. 

Ata gjithashtu duhet të marrin në konsideratë se sa shpejt kërkojnë të dhëna të reja për funksionimin e produktit ose shërbimit të tyre. 

Gëlltitja e të dhënave të grupit: Procesi i marrjes së të dhënave funksionon në intervale të rregullta për të marrë grupe të dhënash nga disa burime në grup. Përdoruesit mund të përcaktojnë ngjarje nxitëse ose një orar specifik për të filluar procesin.

Transmetim ose gëlltitje të të dhënave në kohë reale: Me gëlltitjen e të dhënave të transmetimit, përdoruesit mund të marrin të dhëna në momentin që ato krijohen. Është një proces në kohë reale që ngarkon vazhdimisht të dhëna në destinacione të caktuara.

Hybrid: Siç sugjeron emri, përpunimi hibrid i të dhënave përzien teknikat e grupit dhe në kohë reale. Gëlltitja hibride merr të dhëna në grupe më të vogla dhe i përpunon ato në intervale shumë të shkurtra kohore.

Bizneset ose duhet të përdorin teknika të gëlltitjes në kohë reale ose hibride për produkte ose shërbime të ndjeshme ndaj kohës,

Sfidat e marrjes së të dhënave

Një sfidë kryesore është vëllimi dhe shumëllojshmëria gjithnjë në rritje e të dhënave që mund të vijnë nga disa burime të ndryshme. Për shembull, pajisjet e Internetit të Gjërave (IoT), mediat sociale, aplikacionet e shërbimeve dhe transaksioneve, etj., janë disa nga burimet e shumta të të dhënave të disponueshme sot.

Megjithatë, ndërtimi dhe mirëmbajtja e arkitekturave që ofrojnë shpërndarje të të dhënave me vonesë të ulët me një kosto minimale është sfiduese.

Seksioni vijues shqyrton shkurtimisht disa mjete të gëlltitjes që mund të ndihmojnë me këto çështje.

Mjetet për gëlltitjen e të dhënave

Improvado

Improvado është një mjet për mbledhjen e të dhënave të marketingut. Ai kryen disa operacione grumbullimi automatikisht dhe mbështet mbi 200 burime të të dhënave të marketingut, duke përfshirë Google dhe Facebook Ads, Google Ad Manager, Amazon Advertising, etj.

Apache Kafka

Apache Kafka është një platformë me burim të hapur, me performancë të lartë që mund të gëlltisë të dhëna të mëdha me vonesë të ulët. Ai është i përshtatshëm për organizatat që duan të ndërtojnë procese në kohë reale për transmetimin e analizave.

Apache NiFi

Apache NiFi është një mjet i pasur me veçori me vonesë të ulët, xhiro të lartë dhe shkallëzim. Ai ka një ndërfaqe përdoruesi intuitive të bazuar në shfletues që i lejon përdoruesit të dizajnojnë, kontrollojnë dhe monitorojnë shpejt proceset e marrjes së të dhënave.

Çfarë është Integrimi i të Dhënave?

Procesi i integrimit të të dhënave unifikon të dhënat nga disa burime për të ofruar një pamje të integruar që lejon analiza më të thella dhe vendimmarrje më të mirë.

Integrimi i të dhënave është një procedurë hap pas hapi. Hapi i parë kryen gëlltitjen e të dhënave, duke marrë të dhëna të strukturuara dhe të pastrukturuara nga burime të shumta, si sensorët e Internetit të Gjërave (IoT), sistemet e Menaxhimit të Marrëdhënieve me Klientin (CRM), aplikacionet e konsumatorëve, etj. 

Më pas, ai aplikon transformime të ndryshme për të pastruar, filtruar, vërtetuar, grumbulluar dhe bashkuar të dhënat për të ndërtuar një grup të dhënash të konsoliduar. Dhe së fundi, i dërgon të dhënat e përditësuara në një destinacion të caktuar, si p.sh. një liqen të dhënash ose një depo të dhënash, për përdorim dhe analizë të drejtpërdrejtë.

Pse është i rëndësishëm integrimi i të dhënave?

Organizatat mund të kursejnë shumë kohë përmes procedurave të automatizuara të integrimit të të dhënave që pastrojnë, filtrojnë, verifikojnë, bashkojnë, grumbullojnë dhe kryejnë disa detyra të tjera të përsëritura. 

Praktika të tilla rrisin produktivitetin e ekipit të të dhënave pasi ata shpenzojnë më shumë kohë duke punuar në projekte më të vlefshme.

Gjithashtu, proceset e integrimit të të dhënave ndihmojnë në ruajtjen e cilësisë së produkteve ose shërbimeve që mbështeten në algoritmet e Mësimit të Makinerisë (ML) për t'i dhënë vlerë klientit. Meqenëse algoritmet ML kërkojnë të dhëna të pastra dhe më të fundit, sistemet e integrimit mund të ndihmojnë duke ofruar furnizime të dhënash në kohë reale dhe të sakta.

Për shembull, aplikacionet e tregut të aksioneve kërkojnë furnizim të vazhdueshëm të të dhënave me saktësi të lartë, në mënyrë që investitorët të mund të marrin vendime në kohë. Tubacionet e automatizuara të integrimit të të dhënave sigurojnë që këto të dhëna të dorëzohen shpejt pa gabime.

Llojet e integrimit të të dhënave

Ashtu si gëlltitja e të dhënave, integrimi i të dhënave ka dy lloje - integrim në grup dhe në kohë reale. Integrimi i të dhënave në grup merr grupe të dhënash në intervale të rregullta dhe zbaton protokollet e transformimit dhe të vërtetimit.

Integrimi i të dhënave në kohë reale, në të kundërt, zbaton proceset e integrimit të të dhënave vazhdimisht sa herë që të dhënat e reja bëhen të disponueshme. 

Sfidat e integrimit të të dhënave

Meqenëse integrimi i të dhënave kombinon të dhënat nga burime të ndryshme në një grup të dhënash të vetme dhe të pastër, sfida më e zakonshme përfshin formate të ndryshme të të dhënave. 

Të dhënat e kopjuara janë një sfidë kryesore ku ndodh dyfishimi gjatë kombinimit të të dhënave nga burime të shumta. Për shembull, të dhënat në CRM mund të jenë të njëjta me ato nga burimet e mediave sociale. Një dyfishim i tillë zë më shumë hapësirë ​​në disk dhe zvogëlon cilësinë e raporteve të analizës. 

Gjithashtu, integrimi i të dhënave është po aq i mirë sa cilësia e të dhënave hyrëse. Për shembull, tubacioni i integrimit mund të prishet nëse përdoruesit futin manualisht të dhënat në sistemin burimor, pasi të dhënat ka të ngjarë të kenë gabime të shumta.

Megjithatë, si gëlltitja e të dhënave, kompanitë mund të përdorin disa mjete integrimi të diskutuara në seksionin vijues për t'i ndihmuar me procesin.

Mjetet e Integrimit të të Dhënave

Talend

Talend është një mjet popullor për integrimin e të dhënave me burim të hapur me disa veçori të menaxhimit të cilësisë së të dhënave. Ai i ndihmon përdoruesit me përgatitjen e të dhënave dhe ndryshimin e kapjes së të dhënave (CDC). Gjithashtu i lejon ata të lëvizin shpejt të dhënat në magazinat e të dhënave cloud.

Zapier

Zapier është një zgjidhje e fuqishme pa kod që mund të integrohet me disa aplikacione të inteligjencës së biznesit. Përdoruesit mund të krijojnë lehtësisht ngjarje nxitëse që çojnë në veprime të caktuara. Një ngjarje nxitëse mund të jetë një gjenerim i klientëve dhe një veprim mund të jetë kontaktimi me drejtuesit përmes emailit. 

 Jitterbit

Jitterbit është një zgjidhje e gjithanshme e integrimit me kod të ulët që lejon përdoruesit të krijojnë flukse pune të automatizuara përmes Cloud Studio, një ndërfaqe grafike interaktive. Gjithashtu, i lejon përdoruesit të ndërtojnë aplikacione me kod minimal për të menaxhuar proceset e biznesit.

Bërja e të dhënave të funksionojnë për ju

Organizatat duhet të ndërtojnë shtigje të reja në mënyrë që të dhënat e tyre të funksionojnë për ta në vend të anasjelltas. Ndërsa një proces i fuqishëm i marrjes së të dhënave është hapi i parë, një sistem fleksibël dhe i shkallëzuar i integrimit të të dhënave është zgjidhja e duhur.

Prandaj, nuk është çudi që integrimi dhe gëlltitja janë ndër disa nga tendencat më të njohura në zhvillim në epokën e sotme dixhitale.

Për të mësuar më shumë rreth të dhënave, AI dhe tendencave të tjera të tilla në teknologji, shkoni te bashkohen.ai për të marrë njohuri të vlefshme për disa tema.