Veri Alımından Veri Entegrasyonuna

Veri alımı ve veri entegrasyonu genellikle birbirinin yerine kullanılan terimlerdir. Her iki terim de etkili veri yönetimıyla ilgilenmesine rağmen, farklı anlamlara ve hedeflere sahiptir.

Bu makale, Veri Alımı ve Entegrasyonun nasıl ilişkili olduğunu ve işletmelerin verilerini verimli bir şekilde yönetmelerine nasıl yardımcı olabileceğini tartışıyor.

Veri Alımı Nedir?

Veri alımı, farklı kaynaklardan ham verilerin toplanması ve ekiplere kolayca erişebilecekleri bir hedefe aktarılmasıdır.

Kaynaklar genellikle basit elektronik tablolar, tüketici ve iş uygulamaları, dış sensörler veya internet olabilir. Hedefler bir veritabanı, bir veri ambarı veya bir veri göleti olabilir.

Veri alımı, topladığı verilere dönüştürme veya doğrulama protokollerini uygulamaz. Bu nedenle, genellikle bir veri boru hattının ilk adımıdır.

Toplu İmalat Veri Alımı vs. Akış Veri Alımı

Veri alımı işlemlerinin üç ana türü vardır – toplu, akış ve hibrit. Kuruluşlar, topladıkları veri türüne ve hacmine ve iş gereksinimlerine uygun olanı seçmelidir.

Ürünü veya hizmetini çalıştırmak için yeni verilere ne kadar nhanh ihtiyaç duyduklarını da dikkate almalıdırlar.

Toplu Veri Alımı: Veri alımı işlemi, belirli bir zaman diliminde birkaç kaynaktan toplu olarak veri almaya çalışır. Kullanıcılar, işlemi başlatmak için tetikleyici olaylar veya bir zamanlama belirleyebilir.

Akış veya Gerçek Zamanlı Veri Alımı: Akış veri alımı ile, kullanıcılar verilerin oluşturulduğu anda verilere erişebilir. Bu, sürekli veri yükleyen bir gerçek zamanlı işlemdir.

Hibrit: Adından da anlaşılacağı gibi, hibrit veri işleme, toplu ve gerçek zamanlı teknikleri birleştirir. Hibrit alımı, daha küçük toplu veriler alır ve bunları çok kısa zaman aralıklarında işler.

Zaman duyarlı ürün veya hizmetler için, işletmelerin gerçek zamanlı veya hibrit alımı tekniklerini kullanmaları gerekir,

Veri Alımı Zorlukları

Büyük bir zorluk, çeşitli kaynaklardan gelen veri hacminin ve çeşitliliğinin sürekli artmasıdır. Örneğin, Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazları, sosyal medya, fayda ve işlem uygulamaları vb. bugün mevcut olan birçok veri kaynağından bazılarıdır.

Düşük gecikme süresi ile veri teslimatı sağlayan mimarilerin oluşturulması ve bakımı, minimal maliyetle yapılması zor bir iştir.

Aşağıdaki bölüm, bu sorunları çözmeye yardımcı olabilecek bazı alımı araçlarını kısaca gözden geçirir.

Veri Alımı Araçları

Improvado

Improvado, pazarlama verilerini toplamak için kullanılan bir araçtır. Birden fazla toplama işlemi otomatik olarak gerçekleştirir ve Google (GOOGL ) ve Facebook (META ) Reklamları, Google Reklam Yöneticisi, Amazon (AMZN ) Reklamları vb. gibi 200’den fazla pazarlama veri kaynağını destekler.

Apache Kafka

Apache Kafka, düşük gecikme süresi ile büyük verileri alabilen açık kaynaklı, yüksek performanslı bir platformdur. Gerçek zamanlı işlemler için akış analizi oluşturmak isteyen kuruluşlar için uygundur.

Apache NiFi

Apache NiFi, düşük gecikme süresi, yüksek aktarım hızı ve ölçeklenebilirlik özellikleri ile zengin bir araçtır. Kullanıcıların veri alımı işlemlerini hızlı bir şekilde tasarlamasına, kontrol etmesine ve izlemesine olanak tanıyan bir tarayıcı tabanlı kullanıcı arayüzüne sahiptir.

Veri Entegrasyonu Nedir?

Veri entegrasyonu, çeşitli kaynaklardan gelen verilerin birleştirilmesi ve daha derinlemesine analizler ve daha iyi kararlar almayı sağlayan birleşik bir görünüm sağlamaktır.

Veri entegrasyonu, adımlı bir işlemdir. İlk adım, veri alımıdır ve birden fazla kaynaktan yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri alır. Kaynaklar, Nesnelerin İnterneti (IoT) sensörleri, Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM) sistemleri, tüketici uygulamaları vb. olabilir.

Sonraki adım, verilerin temizlenmesi, filtrelenmesi, doğrulanması, birleştirilmesi ve birleştirilmesini sağlamak için çeşitli dönüşümleri uygular. Son olarak, güncellenmiş verilerin, doğrudan kullanım ve analiz için bir veri göleti veya veri ambarına gönderilmesini sağlar.

Veri Entegrasyonu Neden Önemlidir?

Kuruluşlar, otomatik veri entegrasyonu işlemleri sayesinde zaman kazanırlar. Bu işlemler, temizleme, filtreleme, doğrulama, birleştirme ve diğer tekrarlanan görevleri gerçekleştirir.

Bu uygulamalar, veri ekibinin üretkenliğini artırır, çünkü daha değerli projeler üzerinde daha fazla zaman harcarlar.

Ayrıca, veri entegrasyonu işlemleri, Makine Öğrenimi (ML) algoritmalarına dayalı ürün veya hizmetlerin kalitesini korur. ML algoritmalarının temiz ve güncel verilere ihtiyacı vardır, entegrasyon sistemleri gerçek zamanlı ve doğru veri akışları sağlayarak yardımcı olabilir.

Örneğin, hisse senedi uygulamaları, yatırımcıların zamanında kararlar alabilmesi için yüksek doğrulukta sürekli veri akışlarına ihtiyaç duyar. Otomatik veri entegrasyonu boru hatları, böyle bir verinin hızlı ve hatasız bir şekilde teslim edilmesini sağlar.

Veri Entegrasyonu Tipleri

Veri alımı gibi, veri entegrasyonu da iki türe sahiptir – toplu ve gerçek zamanlı entegrasyon. Toplu veri entegrasyonu, belirli aralıklarla veri gruplarını alır ve dönüştürme ve doğrulama protokollerini uygular.

Gerçek zamanlı veri entegrasyonu, yeni veri ortaya çıktığında sürekli olarak veri entegrasyonu işlemlerini uygular.

Veri Entegrasyonu Zorlukları

Veri entegrasyonu, farklı kaynaklardan gelen verilerin birleştirilmesini içerir, bu nedenle en yaygın zorluk, farklı veri formatlarıdır.

Çoklu veri, veri kaynaklarını birleştirdiğinde ortaya çıkan bir diğer büyük zorluktur. Örneğin, CRM’deki veri, sosyal medya akışlarındaki veri ile aynı olabilir. Bu tür bir çoğaltma, daha fazla disk alanı kaplar ve analiz raporlarının kalitesini azaltır.

Ayrıca, veri entegrasyonu, gelen verilerin kalitesine bağlıdır. Örneğin, kullanıcılar kaynak sistemde veri elle girerse, veri muhtemelen birçok hataya sahip olacaktır ve entegrasyon boru hattı kırılabilir.

Ancak, veri alımı gibi, şirketler de aşağıdaki bölümde tartışılan bazı entegrasyon araçlarını kullanarak bu sürece yardımcı olabilir.

Veri Entegrasyonu Araçları

Talend

Talend, çeşitli veri kalitesi yönetimi özelliklerine sahip popüler bir açık kaynaklı veri entegrasyonu aracıdır. Kullanıcıların veri hazırlama ve değişiklik veri yakalama (CDC) işlemlerine yardımcı olur ve bulut veri ambarlarına veri taşıma işlemlerini hızlandırır.

Zapier

Zapier, birçok iş zekası uygulamasıyla entegre olabilen güçlü bir kod içermeyen çözümdür. Kullanıcılar, belirli eylemlere yol açan tetikleyici olaylar oluşturabilir. Bir tetikleyici olay, bir lead oluşturma olabilir ve bir eylem, leadleri e-posta yoluyla temas kurmaktır.

Jitterbit

Jitterbit, kullanıcıların Bulut Stüdyo aracılığıyla otomatik iş akışları oluşturmasına olanak tanıyan çok yönlü bir düşük kod entegrasyonu çözümüdür. Ayrıca, iş süreçlerini yönetmek için minimum kod ile uygulamalar oluşturmasına izin verir.

Verilerinizi Size Çalıştırmak

Kuruluşlar, verilerinin onlara çalışmasını sağlamak için yeni yollar oluşturmalıdır. Güçlü bir veri alımı işlemi ilk adımdır, ancak esnek ve ölçeklenebilir bir veri entegrasyonu sistemi doğru çözümdür.

Bu nedenle, entegrasyon ve alımın, günümüzün dijital çağında en popüler ortaya çıkan trendlerden bazıları olması şaşırtıcı değildir.

Veri, Yapay Zeka ve teknolojinin diğer trendleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için, unite.ai adresine giderek çeşitli konularda değerli içgörüler edinebilirsiniz.