Від даних інгестії до даних інтеграції

Дані інгестія та дані інтеграція часто використовуються як взаємозамінні терміни. Хоча обидва терміни стосуються ефективного управління даними, вони мають різні значення та цілі.

Ця стаття обговорює, як дані інгестія та інтеграція пов’язані та як вони можуть допомогти підприємствам ефективно керувати своїми даними.

Що таке дані інгестія?

Дані інгестія – це процес збору сирої інформації з різних джерел та передачі її до місця призначення, щоб команди могли легко до неї доступитися.

Зазвичай джерелами можуть бути прості таблиці, програми для споживачів та бізнесу, зовнішні сенсори чи інтернет. Місця призначення можуть включати базу даних, сховище даних або озеро даних.

Дані інгестія не застосовують трансформації чи протоколи верифікації до зібраних даних. Тому це зазвичай перший крок у даних трубопровода.

Батч проти стримінгової інгестії даних

Існує три основних типу процесів інгестії даних – батч, стримінг та гібрид. Організації повинні вибрати той, який відповідає типу та обсягу даних, які вони збирають, а також бізнес-потребам.

Вони також повинні врахувати, як швидко їм потрібно нових даних для роботи свого продукту чи послуги.

Батч інгестія даних: Процес інгестії даних запускається через регулярні інтервали для отримання груп даних з кількох джерел батч-weise. Користувачі можуть визначити події-тригери або конкретний графік для початку процесу.

Стримінгова інгестія даних: З стримінговою інгестиєю даних користувачі можуть отримувати дані в момент їх створення. Це реальний процес, який постійно завантажує дані до вказаних місць призначення.

Гібрид: Як і назва говорить, гібридна обробка даних змішує батч та реальні техніки. Гібридна інгестія бере дані в менших батчах та обробляє їх через дуже короткі інтервали часу.

Підприємства повинні використовувати реальну або гібридну техніку інгестії для продуктів чи послуг, які залежать від часу,

Виклики інгестії даних

Одним з основних викликів є постійно зростаючий обсяг та різноманітність даних, які можуть походити з різних джерел. Наприклад, пристрої Інтернету речей (IoT), соціальні медіа, програми для корисливої діяльності та транзакцій тощо є деякими з багатьох джерел даних, доступних сьогодні.

Однак, створення та підтримка архітектури, яка забезпечує низьколітерну доставку даних за мінімальну вартість, є складною задачею.

У наступному розділі коротко розглядаються деякі інструменти інгестії, які можуть допомогти з цими питаннями.

Інструменти інгестії даних

Improvado

Improvado – це інструмент для збору маркетингових даних. Він виконує кілька операцій збору автоматично та підтримує понад 200 джерел маркетингових даних, включаючи Google (GOOGL ) та Facebook (META ) Ads, Google Ad Manager, Amazon (AMZN ) Advertising тощо.

Apache Kafka

Apache Kafka – це відкрита, високопродуктивна платформа, яка може інгестувати великі дані з низькою затримкою. Вона підходить для організацій, які хочуть створити реальні процеси для стримінгової аналітики.

Apache NiFi

Apache NiFi – це інструмент з низькою затримкою, високим пропускним каналом та масштабованістю. Він має інтуїтивно зрозумілий інтерфейс на основі браузера, який дозволяє користувачам швидко проектувати, контролювати та моніторити процеси інгестії даних.

Що таке дані інтеграції?

Процес інтеграції даних об’єднує дані з кількох джерел, щоб надати інтегровану картину, яка дозволяє провести більш інформованний аналіз та прийняття рішень.

Інтеграція даних – це крокова процедура. Перший крок здійснює інгестію даних, беручи як структуровані, так і неструктуровані дані з кількох джерел, таких як пристрої Інтернету речей (IoT), системи управління відносинами з клієнтами (CRM), програми для споживачів тощо.

Далі вона застосовує різні трансформації для очищення, фільтрації, верифікації, агрегації та об’єднання даних для створення консолідованого набору даних. І, нарешті, вона надсилає оновлені дані до вказаного місця призначення, такого як озеро даних або сховище даних, для безпосереднього використання та аналізу.

Чому інтеграція даних важлива?

Організації можуть зберегти багато часу завдяки автоматизованим процедурам інтеграції даних, які очищають, фільтрують, верифікують, об’єднують, агрегують та виконують інші повторювані завдання.

Такі практики збільшують продуктивність команди даних, оскільки вони витрачають більше часу на роботу над більш важливими проєктами.

Крім того, процеси інтеграції даних допомагають підтримувати якість продуктів чи послуг, які залежать від алгоритмів машинного навчання (ML) для надання цінності клієнту. Оскільки алгоритми ML вимагають чистих та актуальних даних, системи інтеграції можуть допомогти, надсилаючи реальні та точні дані.

Наприклад, програми для фондового ринку вимагають постійних даних з високою точністю, щоб інвестори могли приймати своєчасні рішення. Автоматизовані трубопроводи інтеграції даних забезпечують швидку доставку таких даних без помилок.

Типи інтеграції даних

Як і інгестія даних, інтеграція даних має два типи – батч та реальна інтеграція. Батч інтеграція даних бере групи даних через регулярні інтервали та застосовує трансформаційні та верифікаційні протоколи.

Реальна інтеграція даних, навпаки, застосовує процеси інтеграції даних безперервно, коли стають доступними нові дані.

Виклики інтеграції даних

Оскільки інтеграція даних об’єднує дані з різних джерел у єдиний та чистий набір даних, найбільш поширеним викликом є різноманітність форматів даних.

Дублікат даних – це один із основних викликів, де дублікат відбувається під час об’єднання даних з кількох джерел. Наприклад, дані в системі CRM можуть бути такими ж, як і дані з соціальних медіа. Такий дублікат займає більше місця на диску та знижує якість звітів про аналіз.

Крім того, інтеграція даних така ж хороша, як і якість вхідних даних. Наприклад, трубопровід інтеграції може зламатися, якщо користувачі вручну вводять дані в системі джерела, оскільки дані ймовірно міститимуть численні помилки.

Однак, як і інгестія даних, компанії можуть використовувати деякі інструменти інтеграції, розглянуті в наступному розділі, щоб допомогти їм у цьому процесі.

Інструменти інтеграції даних

Talend

Talend – це популярний відкритий інструмент інтеграції даних з багатьма функціями управління якістю даних. Він допомагає користувачам у підготовці даних та захопленні змін даних (CDC). Він також дозволяє їм швидко перемістити дані до сховищ даних у хмарі.

Zapier

Zapier – це потужне рішення без коду, яке може інтегруватися з багатьма програмами бізнес-аналітики. Користувачі можуть легко створювати події-тригери, які призводять до певних дій. Подія-тригер може бути генерацією лідів, а дія – контактом з лідами через електронну пошту.

 Jitterbit

Jitterbit – це універсальне рішення з низьким кодом, яке дозволяє користувачам створювати автоматизовані робочі процеси через Cloud Studio, інтерактивний графічний інтерфейс. Крім того, воно дозволяє користувачам створювати програми з мінімальним кодом для управління бізнес-процесами.

Зробіть дані, які працюють для вас

Організації повинні створити нові шляхи, щоб їхні дані працювали на них, а не навпаки. Хоча міцний процес інгестії даних – це перший крок, гнучка та масштабована система інтеграції даних – це правильне рішення.

Тому не дивно, що інтеграція та інгестія даних належать до числа найбільш популярних нових тенденцій у сучасній цифровій ері.

Дізнайтеся більше про дані, штучний інтелект та інші подібні тенденції в технологіях на unite.ai, щоб отримати цінні знання на різні теми.