Från dataintag till dataintegration

Dataintag och dataintegration används ofta omväxlande. Även om båda termerna handlar om effektiv datahantering, har de distinkta betydelser och mål.

Den här artikeln diskuterar hur dataintag och integration är relaterade och hur de kan hjälpa företag att hantera sina data effektivt.

Vad är dataintag?

Dataintag är att samla in rådata från olika källor och överföra dem till en destination så att team enkelt kan komma åt dem.

Vanligtvis kan källorna inkludera enkla kalkylblad, konsument- och affärsapplikationer, externa sensorer eller internet. Destinationer kan inkludera en databas, ett datalager eller en datasjö. 

Datainmatning tillämpar inte transformationer eller verifieringsprotokoll på de data som samlas in. Som sådan är det vanligtvis det första steget i en datapipeline.

Batch kontra strömmande dataintag

Det finns tre huvudtyper av dataintagsprocesser – batch, streaming och hybrid. Organisationer bör välja den som överensstämmer med typen och volymen av data de samlar in och verksamhetens behov. 

De bör också överväga hur snabbt de behöver nya data för att driva sin produkt eller tjänst. 

Batchdataintag: Datainmatningsprocessen körs med jämna mellanrum för att hämta grupper av data från flera källor batchvis. Användare kan definiera triggerhändelser eller ett specifikt schema för att starta processen.

Streaming eller realtidsdataintag: Med inmatning av strömmande data kan användare hämta data i samma ögonblick som den skapas. Det är en realtidsprocess som ständigt laddar data till specificerade destinationer.

Hybrid: Som namnet antyder blandar hybriddatabehandling batch- och realtidstekniker. Hybrid intag tar data i mindre partier och bearbetar dem med mycket korta tidsintervall.

Företag bör antingen använda realtids- eller hybridintagstekniker för tidskänsliga produkter eller tjänster,

Dataintagsutmaningar

En stor utmaning är den ständigt växande volymen och variationen av data som kan komma från flera olika källor. Till exempel är Internet-of-Things (IoT)-enheter, sociala medier, verktyg och transaktionsappar, etc., några av de många datakällor som finns tillgängliga idag.

Det är dock en utmaning att bygga och underhålla arkitekturer som ger dataleverans med låg latens till en minimal kostnad.

Följande avsnitt går kort igenom några intagsverktyg som kan hjälpa till med dessa problem.

Verktyg för dataintag

Improvado

Improvado är ett verktyg för att samla in marknadsföringsdata. Den utför flera insamlingsoperationer automatiskt och stöder över 200 marknadsföringsdatakällor, inklusive Google och Facebook Ads, Google Ad Manager, Amazon Advertising, etc.

Apache Kafka

Apache Kafka är en högpresterande plattform med öppen källkod som kan ta in stordata med låg latens. Det är lämpligt för organisationer som vill bygga realtidsprocesser för streaminganalys.

Apache NiFi

Apache NiFi är ett funktionsrikt verktyg med låg latens, hög genomströmning och skalbarhet. Den har ett intuitivt webbläsarbaserat användargränssnitt som låter användare snabbt designa, kontrollera och övervaka dataintagsprocesser.

Vad är dataintegration?

Processen med dataintegration förenar data från flera källor för att ge en integrerad vy som möjliggör mer insiktsfull analys och bättre beslutsfattande.

Dataintegration är en stegvis procedur. Det första steget utför dataintag, tar både strukturerad och ostrukturerad data från flera källor, såsom Internet of Things (IoT) sensorer, Customer Relationship Management (CRM) system, konsumentapplikationer, etc. 

Därefter tillämpar den olika transformationer för att rensa, filtrera, validera, aggregera och slå samman data för att bygga en konsoliderad datauppsättning. Och slutligen skickar den uppdaterade data till en specificerad destination, såsom en datasjö eller ett datalager, för direkt användning och analys.

Varför är dataintegrering viktigt?

Organisationer kan spara mycket tid genom automatiserade dataintegrationsprocedurer som rengör, filtrerar, verifierar, slår samman, sammanställer och utför flera andra repetitiva uppgifter. 

Sådana metoder ökar produktiviteten för datateamet eftersom de lägger mer tid på att arbeta med mer värdefulla projekt.

Dataintegrationsprocesser hjälper också till att upprätthålla kvaliteten på produkter eller tjänster som är beroende av Machine Learning (ML) algoritmer för att leverera värde till kunden. Eftersom ML-algoritmer kräver rena och senaste data, kan integrationssystem hjälpa till genom att tillhandahålla realtids- och korrekta dataflöden.

Till exempel kräver aktiemarknadsappar konstanta dataflöden med hög noggrannhet så att investerare kan fatta snabba beslut. Automatiserade pipelines för dataintegration säkerställer att sådan data levereras snabbt utan fel.

Typer av dataintegration

Precis som dataintag har dataintegration två typer – batch- och realtidsintegrering. Batchdataintegration tar grupper av data med jämna mellanrum och tillämpar transformations- och valideringsprotokoll.

Dataintegration i realtid tillämpar däremot dataintegrationsprocesser kontinuerligt närhelst ny data blir tillgänglig. 

Dataintegrationsutmaningar

Eftersom dataintegration kombinerar data från olika källor till en enda och ren datauppsättning, innebär den vanligaste utmaningen olika dataformat. 

Duplicerade data är en stor utmaning där duplicering sker samtidigt som data från flera källor kombineras. Till exempel kan data i CRM vara samma som från sociala medier. Sådan duplicering tar upp mer diskutrymme och minskar kvaliteten på analysrapporterna. 

Dessutom är dataintegration lika bra som kvaliteten på inkommande data. Till exempel kan integrationspipelinen gå sönder om användare manuellt anger data i källsystemet, eftersom data sannolikt har många fel.

Men liksom dataintag kan företag använda några integrationsverktyg som diskuteras i följande avsnitt för att hjälpa dem med processen.

Dataintegrationsverktyg

Talang

Talend är ett populärt verktyg för dataintegrering med öppen källkod med flera funktioner för datakvalitetshantering. Det hjälper användare med dataförberedelse och datainsamling (CDC). Det låter dem också snabbt flytta data till molndatalager.

Zapier

Zapier är en kraftfull lösning utan kod som kan integreras med flera business intelligence-applikationer. Användare kan enkelt skapa triggerhändelser som leder till vissa åtgärder. En triggerhändelse kan vara en leadsgenerering och en åtgärd kan vara att kontakta leads via e-post. 

 Jitterbit

Jitterbit är en mångsidig integrationslösning med låg kod som låter användare skapa automatiserade arbetsflöden genom Cloud Studio, ett interaktivt grafiskt gränssnitt. Dessutom tillåter det användare att bygga appar med minimal kod för att hantera affärsprocesser.

Få data att fungera för dig

Organisationer måste bygga nya vägar så att deras data fungerar för dem istället för tvärtom. Medan en robust datainmatningsprocess är det första steget, är ett flexibelt och skalbart dataintegrationssystem den rätta lösningen.

Det är därför ingen överraskning att integration och intag är bland några av de mest populära framväxande trenderna i dagens digitala era.

För att lära dig mer om data, AI och andra sådana trender inom teknik, gå vidare förena.ai för att få värdefulla insikter om flera ämnen.