Từ nhập dữ liệu đến tích hợp dữ liệu

Nhập dữ liệu và Tích hợp dữ liệu thường được sử dụng thay thế cho nhau. Mặc dù cả hai thuật ngữ đều đề cập đến việc quản lý dữ liệu hiệu quả, nhưng chúng có ý nghĩa và mục tiêu riêng biệt.

Bài viết này thảo luận về mối liên hệ giữa Nhập dữ liệu và Tích hợp và cách chúng có thể giúp các doanh nghiệp quản lý dữ liệu của họ một cách hiệu quả.

Nhập dữ liệu là gì?

Nhập dữ liệu đang thu thập dữ liệu thô từ các nguồn khác nhau và chuyển chúng đến đích để các nhóm có thể truy cập chúng dễ dàng.

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

Quá trình nhập dữ liệu không áp dụng các giao thức chuyển đổi hoặc xác minh cho dữ liệu mà nó thu thập. Như vậy, nó thường là bước đầu tiên trong một đường dẫn dữ liệu.

Nhập dữ liệu hàng loạt so với truyền trực tuyến

Có ba loại quy trình nhập dữ liệu chính – hàng loạt, truyền trực tuyến và kết hợp. Các tổ chức nên chọn một tổ chức phù hợp với loại và khối lượng dữ liệu họ thu thập cũng như nhu cầu kinh doanh. 

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

Nhập dữ liệu hàng loạt: Quá trình nhập dữ liệu chạy theo các khoảng thời gian đều đặn để tìm nạp các nhóm dữ liệu từ một số nguồn theo đợt. Người dùng có thể xác định các sự kiện kích hoạt hoặc một lịch trình cụ thể để bắt đầu quá trình.

Truyền trực tuyến hoặc Nhập dữ liệu theo thời gian thực: Với tính năng nhập dữ liệu trực tuyến, người dùng có thể tìm nạp dữ liệu ngay khi dữ liệu được tạo. Đó là một quá trình thời gian thực liên tục tải dữ liệu đến các đích được chỉ định.

Hybrid: Như tên gợi ý, xử lý dữ liệu lai kết hợp các kỹ thuật hàng loạt và thời gian thực. Nhập kết hợp lấy dữ liệu theo lô nhỏ hơn và xử lý chúng trong khoảng thời gian rất ngắn.

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

Thách thức nhập dữ liệu

Một thách thức lớn là khối lượng ngày càng tăng và nhiều loại dữ liệu có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau. Chẳng hạn, thiết bị Internet-of-Things (IoT), phương tiện truyền thông xã hội, ứng dụng tiện ích và giao dịch, v.v., là một số trong nhiều nguồn dữ liệu hiện có.

Tuy nhiên, việc xây dựng và duy trì các kiến ​​trúc cung cấp khả năng phân phối dữ liệu có độ trễ thấp với chi phí tối thiểu là một thách thức.

Phần sau đây xem xét ngắn gọn một số công cụ nhập có thể giúp giải quyết những vấn đề này.

Công cụ nhập dữ liệu

Cải thiện

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

Kafka Apache

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

Apache NiFi

Apache NiFi là một công cụ giàu tính năng với độ trễ thấp, thông lượng cao và khả năng mở rộng. Nó có giao diện người dùng dựa trên trình duyệt trực quan cho phép người dùng nhanh chóng thiết kế, kiểm soát và giám sát quá trình nhập dữ liệu.

Tích hợp dữ liệu là gì?

Quá trình tích hợp dữ liệu hợp nhất dữ liệu từ một số nguồn để cung cấp chế độ xem tích hợp cho phép phân tích sâu sắc hơn và đưa ra quyết định tốt hơn.

Tích hợp dữ liệu là một thủ tục từng bước. Bước đầu tiên thực hiện nhập dữ liệu, lấy cả dữ liệu có cấu trúc và không 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 phép biến đổi khác nhau để làm sạch, lọc, xác thực, tổng hợp và hợp nhất dữ liệu nhằm xây dựng tập dữ liệu hợp nhất. Và cuối cùng, nó sẽ gửi dữ liệu đã cập nhật đến một đích cụ thể, chẳng hạn như hồ dữ liệu hoặc kho dữ liệu, để sử dụng và phân tích trực tiếp.

Tại sao tích hợp dữ liệu lại quan trọng?

Các tổ chức có thể tiết kiệm rất nhiều thời gian thông qua các quy trình tích hợp dữ liệu tự động giúp làm sạch, lọc, xác minh, hợp nhất, tổng hợp và thực hiện một số tác vụ lặp lại khác. 

Những phương pháp như vậy giúp tăng năng suất của nhóm dữ liệu khi họ dành nhiều thời gian hơn để làm việc cho các dự án đáng giá hơn.

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

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

Các loại tích hợp dữ liệu

Giống như nhập dữ liệu, tích hợp dữ liệu có hai loại – tích hợp hàng loạt và tích hợp thời gian thực. Tích hợp dữ liệu hàng loạt lấy các nhóm dữ liệu theo các khoảng thời gian đều đặn và áp dụng các giao thức xác thực và chuyển đổi.

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

Thách thức tích hợp dữ liệu

Vì tích hợp dữ liệu kết hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau thành một tập dữ liệu rõ ràng và duy nhất nên 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 trùng lặp xảy ra trong khi kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn. Ví dụ: dữ liệu trong CRM có thể giống với dữ liệu từ nguồn cấp dữ liệu mạng xã hội. Việc sao chép như vậy chiếm nhiều không gian đĩa hơn và làm giảm chất lượng của các báo cáo phân tích. 

Ngoài ra, tích hợp dữ liệu cũng tốt như chất lượng của dữ liệu đến. Ví dụ: quy trình tích hợp có thể bị hỏng nếu người dùng nhập dữ liệu vào hệ thống nguồn theo cách thủ công vì dữ liệu có thể có nhiều lỗi.

Tuy nhiên, giống như nhập dữ liệu, các công ty có thể sử dụng một số công cụ tích hợp được thảo luận trong phần sau để trợ giúp họ trong quá trình này.

Công cụ tích hợp dữ liệu

Tài năng

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

Zapier

Zapier là một giải pháp không cần mã mạnh mẽ có thể tích hợp với một số ứng dụng kinh doanh thông minh. Người dùng có thể dễ dàng tạo các sự kiện kích hoạt dẫn đến một số hành động nhất định. Một sự kiện kích hoạt có thể là tạo khách hàng tiềm năng và một hành động có thể là liên hệ với khách hàng tiềm năng qua email. 

 bồn chồn

Jitterbit là một giải pháp tích hợp mã thấp linh hoạt cho phép người dùng tạo quy trình công việc 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 quy trình kinh doanh.

Làm cho dữ liệu hoạt động cho bạn

Các tổ chức phải xây dựng các lộ trình mới để dữ liệu của họ hoạt động cho họ thay vì ngược lại. Mặc dù quy trình nhập dữ liệu mạnh mẽ là bước đầu tiên, nhưng 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 nhập dữ liệu là một trong những xu hướng mới nổi phổ biến nhất trong kỷ nguyên kỹ thuật số ngày nay.

Để tìm hiểu thêm về dữ liệu, AI và các xu hướng công nghệ khác, hãy truy cập đoàn kết.ai để có được những hiểu biết có giá trị về một số chủ đề.