从数据接收到数据集成
什么是数据摄取？
数据摄取是从不同的来源收集原始数据，并将它们传输到一个目的地，以便团队可以轻松地访问它们。
通常，这些来源可能包括简单的电子表格、消费者和商业应用程序、外部传感器或互联网。目的地可能包括数据库、数据仓库或数据湖。
数据接收不对其收集的数据应用转换或验证协议。因此，这通常是数据管道的第一步。
批处理与流数据接收
有三种主要类型的数据接收流程—批处理、流式和混合式。组织应该选择与他们收集的数据类型和数量以及业务需求相一致的方法。
他们还应该考虑他们需要多快获得新数据来运营他们的产品或服务。
- 批量数据摄取 :数据接收过程定期运行，以批量方式从多个源获取数据组。用户可以定义触发事件或特定的时间表来启动流程。
- 流式或实时数据接收 :借助流数据接收，用户可以在数据创建的那一刻获取数据。这是一个实时过程，不断地将数据加载到指定的目的地。
- 混合动力: 顾名思义，混合数据处理混合了批处理和实时技术。混合接收以较小的批量获取数据，并以非常短的时间间隔处理它们。
企业应该对时间敏感的产品或服务使用实时或混合摄取技术，
什么是数据集成？
数据集成过程将来自多个来源的数据统一起来，以提供一个集成的视图，从而进行更深入的分析并做出更好的决策。
数据集成是一个循序渐进的过程。第一步执行数据接收，采用结构化和非结构化数据来自多个来源，如物联网(IoT)传感器、客户关系管理(CRM)系统、消费者应用等。
接下来，它应用各种转换来清理、过滤、验证、聚合和合并数据，以构建整合的数据集。最后，它将更新后的数据发送到指定的目的地，如数据湖或数据仓库，以便直接使用和分析。
为什么数据集成很重要？
组织可以通过自动数据集成过程节省大量时间，这些过程可以清理、过滤、验证、合并、聚合和执行其他几项重复性任务。
这样的实践提高了数据团队的生产力，因为他们花更多的时间在更有价值的项目上。
此外，数据集成过程有助于保持依赖于的产品或服务的质量机器学习(ML)向客户交付价值的算法。由于ML算法需要干净和最新的数据，集成系统可以通过提供实时和准确的数据来提供帮助。
例如，股票市场应用程序需要高精度的持续数据反馈，以便投资者能够及时做出决策。自动化数据集成管道确保此类数据快速无误地交付。
数据集成的类型
与数据接收一样，数据集成也有两种类型——批处理和实时集成。批量数据集成定期获取数据组，并应用转换和验证协议。
相比之下，实时数据集成会在新数据可用时持续应用数据集成过程。
数据集成挑战
由于数据集成将来自不同来源的数据组合成一个单一的干净的数据集，最常见的挑战涉及不同的数据格式。
重复数据是在组合来自多个来源的数据时出现重复的一个主要挑战。例如，CRM中的数据可能与社交媒体源中的数据相同。这种重复占用了更多的磁盘空间，降低了分析报告的质量。
此外，数据集成与输入数据的质量一样好。例如，如果用户在源系统中手工输入数据，集成管道可能会中断，因为数据可能会有许多错误。
让数据为您服务
组织必须建立新的途径，以便他们的数据为他们服务，而不是相反。虽然健壮的数据接收过程是第一步，但灵活且可伸缩的数据集成系统才是正确的解决方案。
因此，整合和摄取成为当今数字时代最流行的新兴趋势就不足为奇了。
