Từ Data Ingestion đến Data Integration

Data ingestion và Data integration thường được sử dụng thay thế cho nhau. Mặc dù cả hai thuật ngữ đều liên quan đến quản lý dữ liệu hiệu quả, nhưng chúng có ý nghĩa và mục tiêu riêng biệt.

Bài viết này thảo luận về cách Data Ingestion và Integration liên quan và cách chúng có thể giúp các doanh nghiệp quản lý dữ liệu của mình một cách hiệu quả.

Data Ingestion là gì?

Data Ingestion là quá trình thu thập dữ liệu thô từ các nguồn khác nhau và chuyển chúng đến một đích để các đội có thể truy cập dễ dàng.

Thông thường, các nguồn có thể bao gồm các bảng tính đơn giản, ứng dụng kinh doanh và tiêu dùng, cảm biến ngoài, hoặc internet. Đích có thể bao gồm một cơ sở dữ liệu, một kho dữ liệu, hoặc một hồ dữ liệu.

Data ingestion không áp dụng các chuyển đổi hoặc giao thức xác thực cho dữ liệu nó thu thập. Do đó, nó thường là bước đầu tiên trong một đường ống dữ liệu.

Batch vs. Streaming Data Ingestion

Có ba loại quá trình data ingestion chính – batch, streaming, và hybrid. Các tổ chức nên chọn loại phù hợp với loại và khối lượng dữ liệu họ thu thập và nhu cầu kinh doanh.

Họ cũng nên xem xét tốc độ họ cần dữ liệu mới để vận hành sản phẩm hoặc dịch vụ của mình.

Batch Data Ingestion: Quá trình data ingestion chạy tại các khoảng thời gian đều đặn để thu thập nhóm dữ liệu từ nhiều nguồn theo lô. Người dùng có thể định nghĩa các sự kiện kích hoạt hoặc một lịch trình cụ thể để bắt đầu quá trình.

Streaming hoặc Real-time Data Ingestion: Với data ingestion theo luồng, người dùng có thể thu thập dữ liệu ngay khi nó được tạo. Đây là một quá trình thời gian thực tải dữ liệu vào các đích được chỉ định.

Hybrid: Như tên gọi, quá trình hybrid kết hợp các kỹ thuật batch và thời gian thực. Data ingestion hybrid lấy dữ liệu ở các lô nhỏ và xử lý chúng tại các khoảng thời gian rất ngắn.

Các doanh nghiệp nên sử dụng kỹ thuật ingestion thời gian thực hoặc hybrid cho các sản phẩm hoặc dịch vụ nhạy cảm với thời gian,

Thử thách Data Ingestion

Một thách thức lớn là khối lượng và sự đa dạng ngày càng tăng của dữ liệu có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau. Ví dụ, thiết bị Internet-of-Things (IoT), mạng xã hội, ứng dụng tiện ích và giao dịch, v.v., là một số nguồn dữ liệu có sẵn ngày nay.

Tuy nhiên, xây dựng và duy trì các kiến trúc cung cấp giao tiếp dữ liệu thấp độ trễ với chi phí tối thiểu là một thách thức.

Phần tiếp theo sẽ xem xét một số công cụ ingestion có thể giúp giải quyết các vấn đề này.

Công cụ Data Ingestion

Improvado

Improvado là một công cụ để thu thập dữ liệu tiếp thị. Nó thực hiện một số hoạt động thu thập tự động và hỗ trợ hơn 200 nguồn dữ liệu tiếp thị, bao gồm Google (GOOGL ) và Facebook (META ) Ads, Google Ad Manager, Amazon (AMZN ) Advertising, v.v.

Apache Kafka

Apache Kafka là một nền tảng mã nguồn mở, hiệu suất cao có thể thu thập dữ liệu lớn với độ trễ thấp. Nó phù hợp cho các tổ chức muốn xây dựng các quy trình thời gian thực cho phân tích luồng.

Apache NiFi

Apache NiFi là một công cụ phong phú với độ trễ thấp, thông lượng cao và khả năng mở rộng. Nó có một giao diện người dùng dựa trên trình duyệt trực quan cho phép người dùng thiết kế, kiểm soát và giám sát các quy trình data ingestion nhanh chóng.

Data Integration là gì?

Quá trình data integration thống nhất dữ liệu từ nhiều nguồn để cung cấp một cái nhìn tích hợp cho phép phân tích sâu sắc hơn và ra quyết định tốt hơn.

Data integration là một thủ tục từng bước. Bước đầu tiên thực hiện data ingestion, lấy cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc từ nhiều nguồn, chẳng hạn như cảm biến Internet-of-Things (IoT), hệ thống Quản lý quan hệ khách hàng (CRM), ứng dụng tiêu dùng, v.v.

Tiếp theo, nó áp dụng các chuyển đổi để làm sạch, lọc, xác thực, hợp nhất và trộn dữ liệu để xây dựng một tập dữ liệu hợp nhất. Và cuối cùng, nó gửi dữ liệu cập nhật đến một đích được chỉ định, chẳng hạn như một hồ dữ liệu hoặc một kho dữ liệu, để sử dụng và phân tích trực tiếp.

Tại sao Data Integration lại quan trọng?

Các tổ chức có thể tiết kiệm rất nhiều thời gian thông qua các thủ tục tích hợp dữ liệu tự động, giúp làm sạch, lọc, xác thực, hợp nhất và thực hiện nhiều nhiệm vụ lặp đi lặp lại khác.

Những thực hành như vậy tăng năng suất của đội ngũ dữ liệu vì họ dành nhiều thời gian hơn để làm việc trên các dự án có giá trị hơn.

Ngoài ra, các quy trình tích hợp dữ liệu giúp duy trì chất lượng của các sản phẩm hoặc dịch vụ dựa trên các thuật toán Học máy (ML) để cung cấp giá trị cho khách hàng. Vì các thuật toán ML yêu cầu dữ liệu sạch và mới nhất, các hệ thống tích hợp có thể giúp cung cấp nguồn cấp dữ liệu thời gian thực và chính xác.

Ví dụ, các ứng dụng thị trường chứng khoán yêu cầu nguồn cấp dữ liệu liên tục với độ chính xác cao để các nhà đầu tư có thể đưa ra quyết định kịp thời. Các đường ống tích hợp dữ liệu tự động đảm bảo rằng dữ liệu như vậy được cung cấp nhanh chóng mà không có lỗi.

Loại Data Integration

Giống như data ingestion, data integration cũng có hai loại – tích hợp batch và tích hợp thời gian thực. Tích hợp batch lấy nhóm dữ liệu tại các khoảng thời gian đều đặn và áp dụng các giao thức chuyển đổi và xác thực.

Tích hợp thời gian thực, ngược lại, áp dụng các quy trình tích hợp dữ liệu liên tục bất cứ khi nào có dữ liệu mới.

Thử thách Data Integration

Vì data integration kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn vào một tập dữ liệu sạch, thách thức phổ biến nhất liên quan đến các định dạng dữ liệu khác nhau.

Dữ liệu trùng lặp là một thách thức lớn khi dữ liệu được kết hợp từ nhiều nguồn. Ví dụ, dữ liệu trong CRM có thể giống với dữ liệu từ nguồn cấp dữ liệu mạng xã hội. Sự trùng lặp như vậy chiếm nhiều không gian đĩa và giảm chất lượng của các báo cáo phân tích.

Ngoài ra, tích hợp dữ liệu chỉ tốt như chất lượng của dữ liệu đầu vào. Ví dụ, đường ống tích hợp có thể bị hỏng nếu người dùng nhập dữ liệu thủ công vào hệ thống nguồn, vì dữ liệu đó có nhiều khả năng có lỗi.

Tuy nhiên, giống như data ingestion, các công ty có thể sử dụng một số công cụ tích hợp được thảo luận trong phần tiếp theo để giúp họ với quá trình này.

Công cụ Data Integration

Talend

Talend là một công cụ tích hợp dữ liệu mã nguồn mở phổ biến với nhiều tính năng quản lý chất lượng dữ liệu. Nó giúp người dùng với việc chuẩn bị dữ liệu và thu thập dữ liệu thay đổi (CDC). Nó cũng cho phép họ di chuyển dữ liệu nhanh chóng vào các kho dữ liệu đám mây.

Zapier

Zapier là một giải pháp không cần mã mạnh mẽ có thể tích hợp với nhiều ứng dụng kinh doanh thông minh. Người dùng có thể dễ dàng tạo các sự kiện kích hoạt dẫn đến các hành động cụ thể. Một sự kiện kích hoạt có thể là việc tạo lead và một hành động có thể là liên hệ với các lead qua email.

Jitterbit

Jitterbit là một giải pháp tích hợp linh hoạt không cần mã cho phép người dùng tạo các quy trình tự động thông qua Cloud Studio, một giao diện đồ họa tương tác. Ngoài ra, nó cho phép người dùng xây dựng ứng dụng với mã tối thiểu để quản lý các quy trình kinh doanh.

Làm cho Dữ liệu Làm việc cho Bạn

Các tổ chức phải xây dựng các con đường mới để dữ liệu của họ làm việc cho họ thay vì ngược lại. Trong khi một quá trình data ingestion mạnh mẽ là bước đầu tiên, một hệ thống tích hợp dữ liệu linh hoạt và có thể mở rộng là giải pháp phù hợp.

Do đó, không có gì ngạc nhiên khi tích hợp và ingestion là một trong những xu hướng nổi bật nhất trong thời đại kỹ thuật số ngày nay.

Để tìm hiểu thêm về dữ liệu, AI và các xu hướng khác trong công nghệ, hãy truy cập unite.ai để có được những thông tin quý giá về nhiều chủ đề.