จาก Data Ingestion ถึง Data Integration

การดึงข้อมูล (Data Ingestion) และการรวมข้อมูล (Data Integration) มักถูกใช้แทนกันอย่างผิดๆ แม้ว่าทั้งสองคำจะเกี่ยวข้องกับการจัดการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ แต่ก็มีความหมายและวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน

บทความนี้จะพูดถึงความสัมพันธ์ระหว่างการดึงข้อมูลและการรวมข้อมูล และวิธีที่ธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์จากทั้งสองกระบวนการเพื่อจัดการข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การดึงข้อมูลคืออะไร?

การดึงข้อมูลหมายถึงการรวบรวมข้อมูลดิบจากแหล่งต่างๆ และส่งไปยังจุดหมายปลายเพื่อให้ทีมสามารถเข้าถึงข้อมูลได้ง่าย

แหล่งข้อมูลอาจรวมถึงสเปรดชีตแบบง่าย แอปพลิเคชันสำหรับผู้บริโภคและธุรกิจ เซ็นเซอร์ภายนอก หรืออินเทอร์เน็ต จุดหมายปลายอาจรวมถึงฐานข้อมูล ห้องเก็บข้อมูล หรือทะเลสาบข้อมูล

การดึงข้อมูลไม่ได้ใช้การแปลงหรือการตรวจสอบข้อมูลที่รวบรวม ดังนั้นจึงมักเป็นขั้นตอนแรกในกระบวนการข้อมูล

การดึงข้อมูลแบบแบตช์เทียบกับการดึงข้อมูลแบบสตรีมมิ่ง

มีสามประเภทหลักของกระบวนการดึงข้อมูล ได้แก่ แบตช์ สตรีมมิ่ง และไฮบริด องค์กรควรเลือกกระบวนการที่เหมาะสมกับประเภทและปริมาณข้อมูลที่รวบรวม以及ความต้องการทางธุรกิจ

พวกเขาควรพิจารณาว่าพวกเขาต้องการข้อมูลใหม่เร็วแค่ไหนเพื่อดำเนินการผลิตภัณฑ์หรือบริการ

การดึงข้อมูลแบบแบตช์: กระบวนการดึงข้อมูลทำงานในระยะเวลาที่กำหนดเพื่อรวบรวมข้อมูลเป็นกลุ่มจากแหล่งต่างๆ ผู้ใช้สามารถกำหนดเหตุการณ์ทริกเกอร์หรือกำหนดเวลาที่จะเริ่มกระบวนการ

การดึงข้อมูลแบบสตรีมมิ่งหรือแบบเรียลไทม์: ด้วยการดึงข้อมูลแบบสตรีมมิ่ง ผู้ใช้สามารถรวบรวมข้อมูลเมื่อมันถูกสร้างขึ้น เป็นกระบวนการแบบเรียลไทม์ที่โหลดข้อมูลไปยังจุดหมายปลายที่กำหนด

ไฮบริด: ตามชื่อ กระบวนการไฮบริดผสมผสานเทคนิคแบตช์และสตรีมมิ่ง การดึงข้อมูลแบบไฮบริดรับข้อมูลเป็นกลุ่มเล็กๆ และประมวลผลในระยะเวลาที่สั้นมาก

ธุรกิจควรใช้เทคนิคการดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์หรือไฮบริดสำหรับผลิตภัณฑ์หรือบริการที่ต้องการเวลา

ความท้าทายในการดึงข้อมูล

ความท้าทายหลักคือปริมาณและความหลากหลายของข้อมูลที่เพิ่มขึ้นซึ่งสามารถมาจากแหล่งต่างๆ ได้ ตัวอย่างเช่น อุปกรณ์ IoT สื่อสังคมออนไลน์ แอปพลิเคชันสำหรับผู้บริโภคและธุรกิจ เป็นต้น

อย่างไรก็ตาม การสร้างและบำรุงรักษาสถาปัตยกรรมที่ให้การส่งมอบข้อมูลแบบลอเลทต่ำที่คุ้มต้นทุนเป็นเรื่องที่ท้าทาย

ในบทต่อไปนี้จะพูดถึงเครื่องมือในการดึงข้อมูลที่สามารถช่วยแก้ไขปัญหาเหล่านี้

เครื่องมือในการดึงข้อมูล

Improvado

Improvado เป็นเครื่องมือในการรวบรวมข้อมูลการตลาด มันสามารถทำการรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติและรองรับแหล่งข้อมูลการตลาดมากกว่า 200 แหล่ง รวมถึง Google (GOOGL ) และ Facebook (META ) Ads Google Ad Manager Amazon (AMZN ) Advertising เป็นต้น

Apache Kafka

Apache Kafka เป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สที่มีประสิทธิภาพสูงซึ่งสามารถดึงข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยความล่าช้าที่ต่ำ มันเหมาะสำหรับองค์กรที่ต้องการสร้างกระบวนการแบบเรียลไทม์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลสตรีมมิ่ง

Apache NiFi

Apache NiFi เป็นเครื่องมือที่มีคุณสมบัติหลากหลายและมีลอเลทต่ำ มันสามารถส่งมอบข้อมูลได้มากและสามารถปรับขนาดได้ มัน还有อินเทอร์เฟซผู้ใช้แบบบราวเซอร์ที่ให้ผู้ใช้สามารถออกแบบ ควบคุม และติดตามกระบวนการดึงข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว

การรวมข้อมูลคืออะไร?

กระบวนการรวมข้อมูลเป็นการรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เพื่อให้ได้มุมมองที่รวมกันซึ่งช่วยให้สามารถวิเคราะห์ได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้นและตัดสินใจได้ดีขึ้น

การรวมข้อมูลเป็นกระบวนการที่ประกอบด้วยขั้นตอนต่างๆ ขั้นตอนแรกคือการดึงข้อมูล ซึ่งรวบรวมข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างจากแหล่งต่างๆ เช่น เซ็นเซอร์ IoT ระบบ CRM แอปพลิเคชันสำหรับผู้บริโภค เป็นต้น

จากนั้นจะใช้การแปลงต่างๆ เพื่อทำความสะอาด ฟิลเตอร์ ตรวจสอบ รวม และผสมผสานข้อมูลเพื่อสร้างชุดข้อมูลที่รวมกัน และสุดท้ายจะส่งมอบข้อมูลที่อัปเดตไปยังจุดหมายปลายที่กำหนด เช่น ทะเลสาบข้อมูลหรือห้องเก็บข้อมูล เพื่อใช้งานและวิเคราะห์โดยตรง

ทำไมการรวมข้อมูลจึงสำคัญ?

องค์กรสามารถประหยัดเวลาได้มากผ่านกระบวนการรวมข้อมูลอัตโนมัติที่ทำความสะอาด ฟิลเตอร์ ตรวจสอบ รวม และทำซ้ำหลายๆ งาน

การปฏิบัติเหล่านี้เพิ่มผลผลิตของทีมข้อมูลเนื่องจากพวกเขาใช้เวลาในการทำงานในโครงการที่มีคุณค่ามากกว่า

นอกจากนี้ กระบวนการรวมข้อมูลช่วยรักษาคุณภาพของผลิตภัณฑ์หรือบริการที่พึ่งพาแอลกอริทึม Machine Learning เพื่อมอบคุณค่าให้กับลูกค้า เนื่องจากแอลกอริทึม Machine Learning ต้องการข้อมูลที่สะอาดและเป็นปัจจุบัน ระบบรวมข้อมูลจึงสามารถช่วยได้โดยการให้ข้อมูลที่ถูกต้องและเป็นปัจจุบัน

ตัวอย่างเช่น แอปพลิเคชันตลาดหุ้นต้องการข้อมูลที่มีความถูกต้องและเป็นปัจจุบันอย่างต่อเนื่องเพื่อให้นักลงทุนสามารถตัดสินใจได้อย่างทันท่วงที ระบบรวมข้อมูลอัตโนมัติช่วยให้แน่ใจว่าข้อมูลดังกล่าวถูกส่งมอบอย่างรวดเร็วและไม่มีข้อผิดพลาด

ประเภทของการรวมข้อมูล

เช่นเดียวกับการดึงข้อมูล การรวมข้อมูลมีสองประเภท ได้แก่ การรวมข้อมูลแบบแบตช์และแบบเรียลไทม์ การรวมข้อมูลแบบแบตช์รวบรวมข้อมูลเป็นกลุ่มในระยะเวลาที่กำหนดและใช้การแปลงและตรวจสอบข้อมูล

การรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์ใช้กระบวนการรวมข้อมูลอย่างต่อเนื่องเมื่อมีข้อมูลใหม่

ความท้าทายในการรวมข้อมูล

เนื่องจากการรวมข้อมูลรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เข้าด้วยกันเพื่อให้ได้ชุดข้อมูลที่สะอาดและรวมกัน ความท้าทายที่พบบ่อยที่สุดคือรูปแบบข้อมูลที่แตกต่างกัน

ข้อมูลซ้ำเป็นความท้าทายที่สำคัญที่เกิดขึ้นเมื่อรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ตัวอย่างเช่น ข้อมูลในระบบ CRM อาจเหมือนกับข้อมูลจากสื่อสังคมออนไลน์ การซ้ำซ้อนจะใช้พื้นที่ดิสก์มากขึ้นและลดคุณภาพของรายงานการวิเคราะห์

นอกจากนี้ การรวมข้อมูลมีคุณภาพเท่ากับคุณภาพของข้อมูลที่เข้ามา ตัวอย่างเช่น ระบบรวมข้อมูลอาจหยุดทำงานหากผู้ใช้ป้อนข้อมูลด้วยมือในระบบแหล่ง เนื่องจากข้อมูลมีแนวโน้มที่จะมีข้อผิดพลาดหลายอย่าง

อย่างไรก็ตาม เช่นเดียวกับการดึงข้อมูล องค์กรสามารถใช้เครื่องมือรวมข้อมูลที่กล่าวถึงในบทต่อไปนี้เพื่อช่วยเหลือ

เครื่องมือในการรวมข้อมูล

Talend

Talend เป็นเครื่องมือรวมข้อมูลโอเพ่นซอร์สที่มีคุณสมบัติในการจัดการคุณภาพข้อมูลหลายอย่าง มันช่วยให้ผู้ใช้สามารถเตรียมข้อมูลและจับข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงได้ และยังช่วยให้สามารถย้ายข้อมูลไปยังคลาวด์ห้องเก็บข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว

Zapier

Zapier เป็นโซลูชัน no-code ที่มีพลังซึ่งสามารถรวมกับแอปพลิเคชัน Business Intelligence หลายๆ ตัวได้ ผู้ใช้สามารถสร้างเหตุการณ์ทริกเกอร์ได้อย่างง่ายดายซึ่งนำไปสู่การกระทำบางอย่าง เหตุการณ์ทริกเกอร์อาจเป็นการสร้างลีดและกระบวนการอาจเป็นการติดต่อลีดผ่านอีเมล

Jitterbit

Jitterbit เป็นโซลูชันการรวมข้อมูล low-code ที่หลากหลายซึ่งให้ผู้ใช้สามารถสร้าง 워์กโฟลอัตโนมัติผ่าน Cloud Studio ซึ่งเป็นอินเทอร์เฟซกราฟฟิกแบบโต้ตอบ นอกจากนี้ยังช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างแอปพลิเคชันด้วยโค้ดที่น้อยที่สุดเพื่อจัดการกระบวนการทางธุรกิจ

การทำให้ข้อมูลทำงานให้คุณ

องค์กรต้องสร้างเส้นทางใหม่เพื่อให้ข้อมูลทำงานให้พวกเขาแทนการทำงานให้กับข้อมูล กระบวนการดึงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเป็นขั้นตอนแรก แต่ระบบรวมข้อมูลที่ยืดหยุ่นและปรับขนาดได้คือคำตอบที่ถูกต้อง

ดังนั้น จึงไม่น่าแปลกใจที่การรวมข้อมูลและการดึงข้อมูลเป็นหนึ่งในเทรนด์ที่มีชื่อเสียงที่สุดในยุคดิจิทัลปัจจุบัน

หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูล AI และเทรนด์อื่นๆ ในเทคโนโลยี สามารถเยี่ยมชม unite.ai เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าเกี่ยวกับหัวข้อต่างๆ