Från Data Inmatning till Dataintegrering

Datainmatning och dataintegrering används ofta som synonyma termer. Även om båda termerna handlar om effektiv datahantering, har de distinkta betydelser och mål.

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

Vad är Datainmatning?

Datainmatning är insamling av rådata från olika källor och överföring av dem till en destination så att team kan komma åt dem lätt.

Vanligtvis kan källorna inkludera enkla kalkylblad, konsument- och företagsapplikationer, externa sensorer eller internet. Destinationer kan inkludera en databas, ett datawarehouse eller en datalag.

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

Batch vs. Strömmande Datainmatning

Det finns tre huvudtyper av datainmatningsprocesser – batch, strömmande och hybrid. Organisationer bör välja den som motsvarar den typ och volym av data de samlar in och de affärsmässiga behoven.

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

Batch Datainmatning: Datainmatningsprocessen körs vid regelbundna intervall för att hämta grupper av data från flera källor batchvis. Användare kan definiera utlösande händelser eller en specifik schemaläggning för att starta processen.

Strömmande eller Realtids Datainmatning: Med strömmande datainmatning kan användare hämta data i realtid. Det är en realtidsprocess som konstant laddar data till angivna destinationer.

Hybrid: Som namnet antyder, hybriddata bearbetning kombinerar batch- och realtidsmetoder. Hybridinmatning tar data i mindre batchar och bearbetar dem vid mycket korta tidsspann.

Företag bör använda antingen realtids- eller hybridinmatningstekniker för tidssensitiva produkter eller tjänster,

Datainmatningsutmaningar

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, utility- och transaktionsappar några av de många datakällor som finns tillgängliga idag.

Att bygga och underhålla arkitekturer som tillhandahåller låglatensdataleverans till en minimal kostnad är dock en utmaning.

Följande avsnitt granskar kort några inmatningverktyg som kan hjälpa till med dessa problem.

Verktyg för Datainmatning

Improvado

Improvado är ett verktyg för insamling av marknadsdata. Det utför flera insamlingsoperationer automatiskt och stöder över 200 marknadsdatakällor, inklusive Google (GOOGL ) och Facebook (META ) Ads, Google Ad Manager, Amazon (AMZN ) Advertising osv.

Apache Kafka

Apache Kafka är en öppen källkodsplattform som kan mata in stora mängder data med låg latens. Den är lämplig för organisationer som vill bygga realtidsprocesser för strömmande analys.

Apache NiFi

Apache NiFi är ett funktionrikt verktyg med låg latens, hög genomströmning och skalbarhet. Det har ett intuitivt webbaserat användargränssnitt som låter användare snabbt utforma, styra och övervaka datainmatningsprocesser.

Vad är Dataintegrering?

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

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

Sedan tillämpar den olika omvandlingar för att rensa, filtrera, validera, aggregera och slå samman data för att bygga ett konsoliderat dataset. Och slutligen skickar den den uppdaterade datan till en angiven destination, såsom en datalag eller ett datawarehouse, för direkt användning och analys.

Varför är Dataintegrering Viktig?

Organisationer kan spara mycket tid genom automatiserade dataintegreringsförfaranden som rensar, filtrerar, validerar, slår samman och utför flera andra repetitiva uppgifter.

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

Dataintegreringsprocesser hjälper också till att upprätthålla kvaliteten på produkter eller tjänster som förlitar sig på maskinlärningsalgoritmer (ML) för att leverera värde till kunden. Eftersom ML-algoritmer kräver ren och aktuell data kan integreringssystem hjälpa till genom att tillhandahålla realtids- och precisa dataflöden.

Till exempel kräver aktieappar konstanta dataflöden med hög noggrannhet så att investerare kan fatta välgrundade beslut. Automatiserade dataintegreringspipeliner ser till att sådana data levereras snabbt och utan fel.

Typer av Dataintegrering

Liksom datainmatning har dataintegrering två typer – batch och realtidsintegrering. Batchdataintegrering tar grupper av data vid regelbundna intervall och tillämpar omvandling och valideringsprotokoll.

Realtidsdataintegrering, å andra sidan, tillämpar dataintegreringsprocesser kontinuerligt när nya data blir tillgängliga.

Dataintegreringsutmaningar

Eftersom dataintegrering kombinerar data från olika källor till en enda och ren dataset, är den vanligaste utmaningen varierande dataformat.

Dubblettdata är en stor utmaning där dubblett uppstår när data kombineras från flera källor. Till exempel kan data i CRM vara samma som från sociala medier. Sådan dubblett upptar mer diskutrymme och minskar kvaliteten på analysrapporter.

Dataintegrering är lika bra som kvaliteten på inkommande data. Till exempel kan integreringspipelinen brytas om användare manuellt anger data i källsystemet, eftersom data sannolikt innehåller många fel.

Men, liksom datainmatning, kan företag använda några integreringsverktyg som diskuteras i följande avsnitt för att hjälpa dem med processen.

Dataintegreringsverktyg

Talend

Talend är ett populärt öppen källkodsdataintegreringsverktyg med flera datakvalitetsfunktioner. Det hjälper användare med dataförberedelse och ändringsdatafångst (CDC). Det låter också användare snabbt flytta data till molndatalager.

Zapier

Zapier är en kraftfull lösning utan kod som kan integreras med flera affärsanalysapplikationer. Användare kan enkelt skapa utlösande händelser som leder till vissa åtgärder. En utlösande händelse kan vara en leadgenerering och en åtgärd kan vara att kontakta lead via e-post.

Jitterbit

Jitterbit är en mångsidig lågkodsintegreringslösning som låter användare skapa automatiserade arbetsflöden via Cloud Studio, ett interaktivt grafiskt gränssnitt. Det låter också användare bygga appar med minimal kod för att hantera affärsprocesser.

Att Göra Data Tillgänglig För Er

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 dataintegreringssystem den rätta lösningen.

Det är därför inte förvånande att integration och inmatning är bland de mest populära framväxande trenderna i dagens digitala era.

För att lära sig mer om data, AI och andra sådana trender inom teknologi, gå till unite.ai för att få värdefulla insikter om flera ämnen.