Veri Alımından Veri Entegrasyonuna

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

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

Veri Alımı Nedir?

Veri alımı, farklı kaynaklardan ham verilerin toplanması ve bu verilerin kolayca erişilebilecek bir hedefe aktarılmasıdır.

Genellikle kaynaklar, 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 dönüşüm veya doğrulama protokollerini uygulamaz. Bu nedenle, genellikle bir veri boru hattının ilk adımıdır.

Toplu İmleri 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 ihtiyaçlarına uygun olanı seçmelidir.

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

Toplu Veri Alımı: Veri alımı işlemi, düzenli aralıklarla çalışır ve kaynaklardan toplu olarak veri gruplarını alır. Kullanıcılar, işlemin başlamasını sağlayan tetikleyici olayları veya bir zamanlamayı tanımlayabilir.

Akış veya Gerçek Zamanlı Veri Alımı: Akış veri alımı ile, kullanıcılar verilerin oluşturulduğu anda bunları alabilir. Bu, sürekli olarak belirtilen hedeflere veri yükleyen bir gerçek zamanlı işlemdir.

Melez: Adından da anlaşılacağı gibi, melez veri işleme, toplu ve gerçek zamanlı tekniklerin bir karışımıdır. Melez alımı, verileri küçük toplu olarak alır ve çok kısa zaman aralıklarında işler.

İşletmelerin, zaman duyarlı ürün veya hizmetleri için gerçek zamanlı veya melez alımı tekniklerini kullanmaları gerekir,

Veri Alımı Zorlukları

Birincil zorluklardan biri, Internet-of-Things (IoT) cihazları, sosyal medya, fayda ve işlem uygulamaları gibi birçok veri kaynağından gelebilecek her geçen gün artan veri hacmi ve çeşitliligidir.

Ancak, düşük gecikmeyle veri teslimatı sağlayan ve düşük maliyetli olan mimarilerin oluşturulması ve bakımı zor olabilir.

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

Veri Alımı Araçları

Improvado

Improvado, pazarlama verilerini toplamak için kullanılan bir araçtır. Birden fazla toplama işlemini otomatik olarak gerçekleştirir ve Google ve Facebook Reklamları, Google Reklam Yöneticisi, Amazon Reklamları gibi 200’den fazla pazarlama veri kaynağını destekler.

Apache Kafka

Apache Kafka, büyük verileri düşük gecikmeyle alabilen açık kaynaklı, yüksek performanslı bir platformdur. Gerçek zamanlı süreçler için akış analitiği oluşturmak isteyen kuruluşlar için uygundur.

Apache NiFi

Apache NiFi, düşük gecikme, yüksek aktarım hızı ve ölçeklenebilirlik özellikleri olan 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 alınmasına olanak tanıyan birleşik bir görünüm sağlar.

Veri entegrasyonu, adım adım bir işlemdir. İlk adım, veri alımıdır ve bu, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri birden fazla kaynakdan alır, örneğin Internet of Things (IoT) sensörleri, Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM) sistemleri, tüketici uygulamaları vb.

Sonraki adım, verilerin temizlenmesi, filtrelenmesi, doğrulanması, birleştirilmesi ve birleştirilmesi için çeşitli dönüşümler uygular ve nihayetinde güncellenmiş verilerini analiz için doğrudan kullanılabilen bir hedefe, örneğin bir veri göleti veya veri ambarına gönderir.

Veri Entegrasyonu Neden Önemlidir?

Kuruluşlar, tekrarlanan görevleri temizlemek, filtrelemek, doğrulamak, birleştirmek, birleştirmek ve diğer birçok görevi gerçekleştirmek için otomatik veri entegrasyonu prosedürleri sayesinde önemli ölçüde zaman kazanabilir.

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

Ayrıca, veri entegrasyonu işlemleri, müşterilere değer sağlamak için Makine Öğrenimi (ML) algoritmalarına dayanarak çalışan ürün veya hizmetlerin kalitesini korumaya yardımcı olur. ML algoritmalarının temiz ve güncel verilere ihtiyacı olduğundan, 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, bu verilerin hızlı ve hatasız bir şekilde teslim edilmesini sağlar.

Veri Entegrasyonu Türleri

Veri alımı gibi, veri entegrasyonu da iki türlüdür – toplu ve gerçek zamanlı entegrasyon. Toplu veri entegrasyonu, düzenli aralıklarla veri gruplarını alır ve dönüşüm ve doğrulama protokollerini uygular.

Gerçek zamanlı veri entegrasyonu, yeni verilerin ortaya çıkmasıyla birlikte sürekli olarak veri entegrasyonu işlemlerini uygular.

Veri Entegrasyonu Zorlukları

Veri entegrasyonu, farklı kaynaklardan gelen verilerin tek ve temiz bir veri kümesine birleştirilmesiyle ilgili olduğundan, en yaygın zorluk, farklı veri formatlarıdır.

Çift veri, veri entegrasyonunun bir başka büyük zorluğudur, burada veri kopyalama, birden fazla kaynaktan veri birleştirdiğinde oluşur. Örneğin, CRM’deki veri, sosyal medya akışlarındaki veri ile aynı olabilir. Bu tür kopyalama, daha fazla disk alanı kaplar ve analiz raporlarının kalitesini azaltır.

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

Ancak, veri alımı gibi, şirketler aşağıdaki bölümde tartışılan bazı entegrasyon araçlarını kullanarak bu süreci kolaylaştırabilir.

Veri Entegrasyonu Araçları

Talend

Talend, çeşitli veri kalitesi yönetimi özelliklerine sahip popüler bir açık kaynaklı veri entegrasyonu aracıdır. Kullanıcıların veri hazırlama ve değişiklik veri yakalaması (CDC) yapmasına yardımcı olur ve kullanıcılara bulut veri ambarlarına verileri hızlı bir şekilde taşıma olanağı sağlar.

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, bu leadlere e-posta yoluyla ulaşmak olabilir.

Jitterbit

Jitterbit, kullanıcıların Bulut Stüdyo aracılığıyla otomatik iş akışları oluşturmasına olanak tanıyan esnek bir düşük kod entegrasyon çözümüdür. Ayrıca, iş süreçlerini yönetmek için minimum kodla uygulamalar oluşturmalarına olanak tanır.

Verilerinizi Çalıştırma

Kuruluşlar, verilerinin onlar için çalışmasını sağlamak yerine, yeni yollar oluşturmalıdır. Güçlü bir veri alımı işleminin ilk adım olması gerekir, esnek ve ölçeklenebilir bir veri entegrasyonu sistemi ise doğru çözümdür.

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

Veri, yapay zeka ve diğer teknolojik trendler hakkında daha fazla bilgi edinmek için, unite.ai adresine giderek çeşitli konularda değerli içgörüler edinebilirsiniz.