ڈیٹا انجیکشن سے ڈیٹا انٹیگریشن تک

ڈیٹا ادخال اور ڈیٹا انضمام اکثر ایک دوسرے کے بدلے استعمال ہوتے ہیں۔ اگرچہ دونوں اصطلاحات مؤثر ڈیٹا مینجمنٹ سے متعلق ہیں، ان کے الگ الگ معنی اور مقاصد ہیں۔

اس مضمون میں اس بات پر تبادلہ خیال کیا گیا ہے کہ ڈیٹا انجیشن اور انٹیگریشن کا تعلق کس طرح ہے اور وہ کس طرح کاروباروں کو اپنے ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے منظم کرنے میں مدد کر سکتے ہیں۔

ڈیٹا ادخال کیا ہے؟

Data Ingestion مختلف ذرائع سے خام ڈیٹا اکٹھا کر رہا ہے اور اسے کسی منزل پر منتقل کر رہا ہے تاکہ ٹیمیں آسانی سے ان تک رسائی حاصل کر سکیں۔

عام طور پر، ذرائع میں سادہ اسپریڈ شیٹس، صارف اور کاروباری ایپلیکیشنز، بیرونی سینسر، یا انٹرنیٹ شامل ہو سکتے ہیں۔ منزلوں میں ڈیٹا بیس، ڈیٹا گودام، یا ڈیٹا جھیل شامل ہو سکتی ہے۔ 

ڈیٹا کا ادخال اس کے جمع کردہ ڈیٹا پر تبدیلیوں یا تصدیقی پروٹوکولز کا اطلاق نہیں کرتا ہے۔ اس طرح، یہ عام طور پر ڈیٹا پائپ لائن میں پہلا قدم ہوتا ہے۔

بیچ بمقابلہ سٹریمنگ ڈیٹا ادخال

ڈیٹا کے اندراج کے عمل کی تین اہم اقسام ہیں - بیچ، اسٹریمنگ، اور ہائبرڈ۔ تنظیموں کو ایسا انتخاب کرنا چاہیے جو ان کے جمع کردہ ڈیٹا کی قسم اور حجم اور کاروباری ضروریات کے مطابق ہو۔ 

انہیں اس بات پر بھی غور کرنا چاہیے کہ انہیں اپنے پروڈکٹ یا سروس کو چلانے کے لیے کتنی جلدی نئے ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے۔ 

بیچ ڈیٹا ادخال: ڈیٹا کے ادخال کا عمل باقاعدگی سے وقفوں پر چلتا ہے تاکہ بیچ کے لحاظ سے متعدد ذرائع سے ڈیٹا کے گروپس کو حاصل کیا جا سکے۔ صارف عمل شروع کرنے کے لیے ٹرگر ایونٹس یا ایک مخصوص شیڈول کی وضاحت کر سکتے ہیں۔

سٹریمنگ یا ریئل ٹائم ڈیٹا انجیکشن: اسٹریمنگ ڈیٹا کے ادخال کے ساتھ، صارف اس وقت ڈیٹا حاصل کر سکتے ہیں جب یہ بنتا ہے۔ یہ ایک حقیقی وقت کا عمل ہے جو مخصوص مقامات پر ڈیٹا کو مسلسل لوڈ کرتا ہے۔

ہائبرڈ: جیسا کہ نام سے پتہ چلتا ہے، ہائبرڈ ڈیٹا پروسیسنگ بیچ اور ریئل ٹائم تکنیک کو ملاتی ہے۔ ہائبرڈ ادخال ڈیٹا کو چھوٹے بیچوں میں لیتا ہے اور وقت کے بہت کم وقفوں پر ان پر کارروائی کرتا ہے۔

کاروباری اداروں کو وقت کے لحاظ سے حساس مصنوعات یا خدمات کے لیے یا تو حقیقی وقت یا ہائبرڈ ادخال کی تکنیک استعمال کرنی چاہیے،

ڈیٹا کے ادخال کے چیلنجز

ایک بڑا چیلنج مسلسل بڑھتا ہوا حجم اور مختلف قسم کے ڈیٹا ہے جو کئی مختلف ذرائع سے آ سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، انٹرنیٹ آف تھنگز (IoT) ڈیوائسز، سوشل میڈیا، یوٹیلیٹی اور ٹرانزیکشن ایپس وغیرہ، آج دستیاب بہت سے ڈیٹا ذرائع میں سے کچھ ہیں۔

تاہم، ایسے فن تعمیرات کی تعمیر اور دیکھ بھال کرنا جو کم سے کم قیمت پر کم تاخیر والے ڈیٹا کی ترسیل فراہم کرتے ہیں۔

مندرجہ ذیل سیکشن میں ادخال کے کچھ ٹولز کا مختصراً جائزہ لیا گیا ہے جو ان مسائل میں مدد کر سکتے ہیں۔

ڈیٹا ادخال کے لیے ٹولز

بہتری

امپروواڈو مارکیٹنگ ڈیٹا اکٹھا کرنے کا ایک ٹول ہے۔ یہ خود کار طریقے سے جمع کرنے کے کئی کام انجام دیتا ہے اور 200 سے زیادہ مارکیٹنگ ڈیٹا ذرائع کو سپورٹ کرتا ہے، بشمول گوگل اور فیس بک اشتہارات، گوگل ایڈ مینیجر، ایمیزون ایڈورٹائزنگ وغیرہ۔

اپاچی کافکا

اپاچی کافکا ایک اوپن سورس، اعلیٰ کارکردگی کا پلیٹ فارم ہے جو کم تاخیر پر بڑا ڈیٹا ہضم کر سکتا ہے۔ یہ ان تنظیموں کے لیے موزوں ہے جو اسٹریمنگ اینالیٹکس کے لیے ریئل ٹائم پروسیس بنانا چاہتی ہیں۔

اپاچی نی فائی

Apache NiFi ایک خصوصیت سے بھرپور ٹول ہے جس میں کم تاخیر، زیادہ تھرو پٹ اور اسکیل ایبلٹی ہے۔ اس میں ایک بدیہی براؤزر پر مبنی یوزر انٹرفیس ہے جو صارفین کو ڈیٹا کے اندراج کے عمل کو تیزی سے ڈیزائن، کنٹرول اور مانیٹر کرنے دیتا ہے۔

ڈیٹا انٹیگریشن کیا ہے؟

ڈیٹا انضمام کا عمل متعدد ذرائع سے ڈیٹا کو یکجا کرتا ہے تاکہ ایک مربوط نقطہ نظر فراہم کیا جا سکے جو مزید بصیرت انگیز تجزیہ اور بہتر فیصلہ سازی کی اجازت دیتا ہے۔

ڈیٹا انضمام ایک مرحلہ وار طریقہ کار ہے۔ پہلا مرحلہ متعدد ذرائع سے سٹرکچرڈ اور غیر ساختہ دونوں ڈیٹا لے کر، جیسے کہ انٹرنیٹ آف تھنگز (IoT) سینسرز، کسٹمر ریلیشن شپ مینجمنٹ (CRM) سسٹمز، کنزیومر ایپلی کیشنز وغیرہ سے ڈیٹا انجیشن کرتا ہے۔ 

اس کے بعد، یہ ایک مربوط ڈیٹاسیٹ بنانے کے لیے ڈیٹا کو صاف کرنے، فلٹر کرنے، درست کرنے، جمع کرنے اور ضم کرنے کے لیے مختلف تبدیلیوں کا اطلاق کرتا ہے۔ اور آخر میں، یہ اپ ڈیٹ شدہ ڈیٹا کو براہ راست استعمال اور تجزیہ کے لیے ایک مخصوص منزل، جیسے ڈیٹا لیک یا ڈیٹا گودام پر بھیجتا ہے۔

ڈیٹا انٹیگریشن کیوں اہم ہے؟

تنظیمیں خودکار ڈیٹا انضمام کے طریقہ کار کے ذریعے کافی وقت بچا سکتی ہیں جو صاف، فلٹر، تصدیق، انضمام، مجموعی، اور کئی دوسرے دہرائے جانے والے کاموں کو انجام دیتی ہیں۔ 

اس طرح کے طریقوں سے ڈیٹا ٹیم کی پیداواری صلاحیت میں اضافہ ہوتا ہے کیونکہ وہ زیادہ فائدہ مند منصوبوں پر کام کرنے میں زیادہ وقت صرف کرتے ہیں۔

اس کے علاوہ، ڈیٹا انضمام کے عمل ایسے مصنوعات یا خدمات کے معیار کو برقرار رکھنے میں مدد کرتے ہیں جو گاہک کو قدر فراہم کرنے کے لیے مشین لرننگ (ML) الگورتھم پر انحصار کرتے ہیں۔ چونکہ ML الگورتھم کو صاف اور تازہ ترین ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے، اس لیے انٹیگریشن سسٹم ریئل ٹائم اور درست ڈیٹا فیڈ فراہم کر کے مدد کر سکتے ہیں۔

مثال کے طور پر، اسٹاک مارکیٹ ایپس کو اعلیٰ درستگی کے ساتھ مستقل ڈیٹا فیڈز کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ سرمایہ کار بروقت فیصلے کر سکیں۔ خودکار ڈیٹا انٹیگریشن پائپ لائنز اس بات کو یقینی بناتی ہیں کہ اس طرح کے ڈیٹا کو بغیر کسی غلطی کے جلدی سے پہنچایا جاتا ہے۔

ڈیٹا انٹیگریشن کی اقسام

ڈیٹا انضمام کی طرح، ڈیٹا انضمام کی دو قسمیں ہیں - بیچ اور ریئل ٹائم انضمام۔ بیچ ڈیٹا انٹیگریشن ڈیٹا کے گروپس کو باقاعدہ وقفوں پر لیتا ہے اور تبدیلی اور توثیق کے پروٹوکول کا اطلاق کرتا ہے۔

ریئل ٹائم ڈیٹا انٹیگریشن، اس کے برعکس، جب بھی نیا ڈیٹا دستیاب ہوتا ہے ڈیٹا انضمام کے عمل کو مسلسل لاگو کرتا ہے۔ 

ڈیٹا انٹیگریشن چیلنجز

چونکہ ڈیٹا انضمام مختلف ذرائع سے ڈیٹا کو ایک واحد اور صاف ڈیٹاسیٹ میں یکجا کرتا ہے، اس لیے سب سے عام چیلنج میں مختلف ڈیٹا فارمیٹس شامل ہوتے ہیں۔ 

ڈپلیکیٹ ڈیٹا ایک بڑا چیلنج ہے جہاں متعدد ذرائع سے ڈیٹا کو یکجا کرتے ہوئے ڈپلیکیشن ہوتی ہے۔ مثال کے طور پر، CRM میں ڈیٹا سوشل میڈیا فیڈز کے جیسا ہی ہو سکتا ہے۔ اس طرح کی نقل زیادہ ڈسک کی جگہ پر قبضہ کرتی ہے اور تجزیہ رپورٹوں کے معیار کو کم کرتی ہے۔ 

نیز، ڈیٹا کا انضمام اتنا ہی اچھا ہے جتنا کہ آنے والے ڈیٹا کا معیار۔ مثال کے طور پر، اگر صارف دستی طور پر سورس سسٹم میں ڈیٹا داخل کرتے ہیں تو انضمام کی پائپ لائن ٹوٹ سکتی ہے، کیونکہ ڈیٹا میں بہت سی خرابیاں ہونے کا امکان ہے۔

تاہم، ڈیٹا کے ادخال کی طرح، کمپنیاں اس عمل میں ان کی مدد کے لیے مندرجہ ذیل سیکشن میں زیر بحث کچھ انٹیگریشن ٹولز استعمال کر سکتی ہیں۔

ڈیٹا انٹیگریشن ٹولز

کیلنڈر

ٹیلنڈ ایک مقبول اوپن سورس ڈیٹا انٹیگریشن ٹول ہے جس میں ڈیٹا کوالٹی مینجمنٹ کی متعدد خصوصیات ہیں۔ یہ ڈیٹا کی تیاری اور ڈیٹا کیپچر (CDC) کو تبدیل کرنے والے صارفین کی مدد کرتا ہے۔ یہ انہیں ڈیٹا کو تیزی سے کلاؤڈ ڈیٹا گوداموں میں منتقل کرنے دیتا ہے۔

Zapier

Zapier ایک طاقتور نو کوڈ حل ہے جو کئی کاروباری انٹیلی جنس ایپلی کیشنز کے ساتھ ضم کر سکتا ہے۔ صارفین آسانی سے ٹرگر ایونٹس بنا سکتے ہیں جو کچھ مخصوص اعمال کی طرف لے جاتے ہیں۔ ایک ٹرگر ایونٹ لیڈ جنریشن ہو سکتا ہے اور ایک عمل ای میل کے ذریعے لیڈز سے رابطہ کرنا ہو سکتا ہے۔ 

 جِٹربِٹ

Jitterbit ایک ورسٹائل کم کوڈ انٹیگریشن حل ہے جو صارفین کو کلاؤڈ اسٹوڈیو کے ذریعے خودکار ورک فلو بنانے دیتا ہے، ایک انٹرایکٹو گرافیکل انٹرفیس۔ نیز، یہ صارفین کو کاروباری عمل کو منظم کرنے کے لیے کم سے کم کوڈ کے ساتھ ایپس بنانے کی اجازت دیتا ہے۔

ڈیٹا کو آپ کے لیے کام کرنا

تنظیموں کو نئے راستے بنانے چاہئیں تاکہ ان کا ڈیٹا ان کے لیے دوسرے راستے کے بجائے کام کرے۔ اگرچہ ایک مضبوط ڈیٹا انضمام کا عمل پہلا قدم ہے، ایک لچکدار اور قابل توسیع ڈیٹا انضمام کا نظام صحیح حل ہے۔

لہذا، یہ کوئی تعجب کی بات نہیں ہے کہ انضمام اور ادخال آج کے ڈیجیٹل دور میں سب سے زیادہ مقبول ابھرتے ہوئے رجحانات میں سے ہیں۔

ڈیٹا، AI، اور ٹیکنالوجی میں اس طرح کے دیگر رجحانات کے بارے میں مزید جاننے کے لیے، آگے بڑھیں۔ unite.ai کئی موضوعات پر قیمتی بصیرت حاصل کرنے کے لیے۔