Datenaufnahme und Datenintegration werden oft synonym verwendet. Obwohl sich beide Begriffe mit effektiver Datenverwaltung befassen, haben sie unterschiedliche Bedeutungen und Ziele.
In diesem Artikel wird erläutert, wie Datenaufnahme und-integration zusammenhängen und wie sie Unternehmen dabei helfen können, ihre Daten effizient zu verwalten.
Was ist Datenaufnahme?
Bei der Datenaufnahme werden Rohdaten aus verschiedenen Quellen gesammelt und an ein Ziel übertragen, damit Teams problemlos darauf zugreifen können.
In der Regel können die Quellen einfache Tabellenkalkulationen, Verbraucher-und Geschäftsanwendungen, externe Sensoren oder das Internet umfassen. Ziele können eine Datenbank, ein Data Warehouse oder ein Data Lake sein.
Die Datenaufnahme wendet keine Transformationen oder Verifizierungsprotokolle auf die erfassten Daten an. Daher ist es normalerweise der erste Schritt in einer Datenpipeline.
Batch vs. Streaming-Datenaufnahme
Es gibt drei Haupttypen von Datenaufnahmeprozessen – Batch, Streaming und Hybrid. Organisationen sollten diejenige auswählen, die der Art und Menge der von ihnen erfassten Daten und den Geschäftsanforderungen entspricht.
Sie sollten auch berücksichtigen, wie schnell sie neue Daten für den Betrieb ihres Produkts oder ihrer Dienstleistung benötigen.
Batch-Datenaufnahme: Der Datenaufnahmeprozess wird in regelmäßigen Abständen ausgeführt, um Gruppen von Daten aus mehreren Quellen stapelweise abzurufen. Benutzer können Trigger-Ereignisse oder einen bestimmten Zeitplan zum Starten des Prozesses definieren.
Streaming oder Echtzeit-Datenaufnahme: Mit der Streaming-Datenaufnahme können Benutzer Daten in dem Moment abrufen, in dem sie erstellt werden. Es handelt sich um einen Echtzeitprozess, der ständig Daten an bestimmte Ziele lädt.
Hybrid: Wie der Name schon sagt, kombiniert die hybride Datenverarbeitung Batch-und Echtzeittechniken. Bei der hybriden Aufnahme werden Daten in kleineren Stapeln aufgenommen und in sehr kurzen Zeitintervallen verarbeitet.
Unternehmen sollten entweder Echtzeit-oder hybride Aufnahmetechniken für zeitkritische Produkte oder Dienstleistungen verwenden,
Herausforderungen bei der Datenaufnahme
Eine große Herausforderung ist das ständig wachsende Volumen und die Vielfalt der Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen können. Beispielsweise sind Internet-of-Things (IoT)-Geräte, soziale Medien, Versorgungs-und Transaktions-Apps usw. einige der vielen Datenquellen, die heute verfügbar sind.
Der Aufbau und die Wartung von Architekturen, die wenig bieten-Datenbereitstellung mit Latenz zu minimalen Kosten ist eine Herausforderung.
Der folgende Abschnitt gibt einen kurzen Überblick über einige Erfassungstools, die bei diesen Problemen helfen können.
Tools für die Datenerfassung
Improvado
Improvado ist ein Tool zum Sammeln von Marketingdaten. Es führt mehrere Erfassungsvorgänge automatisch durch und unterstützt über 200 Marketingdatenquellen, darunter Google-und Facebook-Anzeigen, Google Ad Manager, Amazon Advertising usw.
Apache Kafka
Apache Kafka ist offen-source, Hochleistungsplattform, die Big Data mit geringer Latenz aufnehmen kann. Es eignet sich für Organisationen, die Echtzeitprozesse für Streaminganalysen erstellen möchten.
Apache NiFi
Apache NiFi ist ein funktionsreiches Tool mit geringer Latenz, hohem Durchsatz und Skalierbarkeit. Es verfügt über eine intuitive browserbasierte Benutzeroberfläche, mit der Benutzer Datenerfassungsprozesse schnell entwerfen, steuern und überwachen können.
Was ist Datenintegration?
Der Prozess der Datenintegration vereinheitlicht Daten aus mehrere Quellen, um eine integrierte Ansicht bereitzustellen, die aufschlussreichere Analysen und eine bessere Entscheidungsfindung ermöglicht.
Die Datenintegration ist ein schrittweises Verfahren. Der erste Schritt führt die Datenaufnahme durch, wobei sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten aus mehreren Quellen wie Sensoren des Internet der Dinge (IoT), CRM-Systemen (Customer Relationship Management), Verbraucheranwendungen usw. entnommen werden.
Als Nächstes wendet verschiedene Transformationen an, um Daten zu bereinigen, zu filtern, zu validieren, zu aggregieren und zusammenzuführen, um einen konsolidierten Datensatz zu erstellen. Und schließlich sendet es die aktualisierten Daten zur direkten Verwendung und Analyse an ein bestimmtes Ziel, z. B. einen Data Lake oder ein Data Warehouse.
Warum ist Datenintegration wichtig?
Organisationen kann durch automatisierte Datenintegrationsverfahren, die bereinigen, filtern, überprüfen, zusammenführen, aggregieren und mehrere andere sich wiederholende Aufgaben ausführen, viel Zeit sparen.
Solche Praktiken erhöhen die Produktivität des Datenteams, da es mehr Zeit mit der Arbeit an sinnvolleren Projekten verbringt.
Außerdem tragen Datenintegrationsprozesse dazu bei, die Qualität der Produkte oder Dienstleistungen zu erhalten, auf die es sich verlässt Algorithmen für maschinelles Lernen (ML), um dem Kunden einen Mehrwert zu bieten. Da ML-Algorithmen saubere und aktuelle Daten benötigen, können Integrationssysteme helfen, indem sie Echtzeit-und genaue Daten-Feeds bereitstellen.
Zum Beispiel benötigen Börsen-Apps konstante Daten-Feeds mit hoher Genauigkeit, damit Investoren zeitnahe Entscheidungen treffen können. Automatisierte Datenintegrationspipelines stellen sicher, dass solche Daten schnell und fehlerfrei bereitgestellt werden.
Arten der Datenintegration
Wie bei der Datenaufnahme gibt es auch bei der Datenintegration zwei Arten – Batch-und Echtzeitintegration. Die Batch-Datenintegration nimmt Datengruppen in regelmäßigen Abständen und wendet Transformations-und Validierungsprotokolle an.
Im Gegensatz dazu wendet die Echtzeit-Datenintegration kontinuierlich Datenintegrationsprozesse an, sobald neue Daten verfügbar werden.
Herausforderungen bei der Datenintegration
Da die Datenintegration Daten aus verschiedenen Quellen in einem einzigen und sauberen Datensatz kombiniert, besteht die häufigste Herausforderung in unterschiedlichen Datenformaten.
Duplikate von Daten sind eine große Herausforderung, wenn Duplikate beim Kombinieren von Daten aus mehreren Quellen auftreten. Beispielsweise können die Daten im CRM mit denen aus Social-Media-Feeds identisch sein. Eine solche Duplizierung belegt mehr Speicherplatz und verringert die Qualität der Analyseberichte.
Außerdem ist die Datenintegration so gut wie die Qualität der eingehenden Daten. Beispielsweise kann die Integrationspipeline unterbrochen werden, wenn Benutzer Daten manuell in das Quellsystem eingeben, da die Daten wahrscheinlich zahlreiche Fehler aufweisen.
Unternehmen können jedoch, wie die Datenaufnahme, einige Integrationstools verwenden, die im beschrieben werden folgenden Abschnitt, um ihnen bei diesem Prozess zu helfen.
Datenintegrationstools
Talend
Talend ist ein beliebtes Open-Source-Datenintegrationstool mit mehreren Datenqualitätsmanagementfunktionen. Es hilft Benutzern bei der Datenaufbereitung und Change Data Capture (CDC). Außerdem können sie damit Daten schnell in Cloud Data Warehouses verschieben.
Zapier
Zapier ist eine leistungsstarke No-Code-Lösung, die sich in mehrere Business-Intelligence-Anwendungen integrieren lässt. Benutzer können ganz einfach Trigger-Ereignisse erstellen, die zu bestimmten Aktionen führen. Ein auslösendes Ereignis kann eine Lead-Generierung sein und eine Aktion kann darin bestehen, die Leads per E-Mail zu kontaktieren.
Jitterbit
Jitterbit ist eine vielseitige Low-Code-Integrationslösung, mit der Benutzer automatisierte Workflows über Cloud Studio, eine interaktive grafische Oberfläche, erstellen können. Außerdem ermöglicht es Benutzern, Apps mit minimalem Code zu erstellen, um Geschäftsprozesse zu verwalten.
Daten für Sie arbeiten
Organisationen müssen neue Wege schaffen, damit ihre Daten für sie arbeiten, anstatt für die andersherum. Während ein robuster Datenaufnahmeprozess der erste Schritt ist, ist ein flexibles und skalierbares Datenintegrationssystem die richtige Lösung.
Daher überrascht es nicht, dass Integration und Aufnahme zu den beliebtesten neuen Trends gehören im heutigen digitalen Zeitalter.