Comprender la diferencia entre la ingesta y la integración de datos es fundamental para crear canales de datos eficientes. Si bien ambos procesos se ocupan de la transferencia y el uso de datos, representan etapas distintas y cumplen distintas funciones dentro de su estrategia de datos. Diseñar cada etapa adecuadamente según su función específica (ingesta para una rápida incorporación, integración para una usabilidad estructurada) da como resultado canales de datos que proporcionan datos valiosos y listos para el análisis.

Es posible que ya esté familiarizado con el Amplio alcance de integración de datos de nuestro análisis profundo anteriorAhora, veamos con más detalle cómo encaja la ingesta de datos en el panorama y comparemos específicamente estos dos procesos esenciales.

Ingesta de datos vs. Integración de datos: Resumen de las diferencias principales

Aquí está el resumen de la integración de datos versus la ingesta de datos:

• Ingestión de datos implica conectarse a sistemas de origen, extracción de datos sin procesar, y cargarlo en un área de preparación o datos.

• Integración de datos implica constante, transformadora, a juego, cartografía y consolidando que ingirió datos de distintas fuentes para crear un conjunto de datos consistente y listo para el análisis.

Las organizaciones generan y recopilan grandes cantidades de datos, pero ¿es... ¿Impulsando mejores decisiones? El camino desde datos sin procesar e inconexos hasta información clara y práctica depende en gran medida de una buena arquitectura. tubería de datos. En otras palabras, gdatos de obtención into Sus sistemas (ingestión) son solo el punto de partida. Hacer sentido Al limpiar, estructurar y combinar esos datos (integración) es como se desbloquea el valor real.

A continuación se muestra una tabla comparativa resumida que ilustra las diferencias entre la ingesta de datos y la integración de datos:

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¿Qué es la ingesta de datos? El primer paso en el recorrido de datos

Ingestión de datos Se trata fundamentalmente de mover datos sin procesar desde sus diversos puntos de origen (como bases de datos, aplicaciones, dispositivos IoT, registros, feeds de redes sociales) en un sistema de almacenamiento de destino. Piense en ello como si se recopilaran todas las materias primas antes de empezar a refinarlas.

• Meta: Para transportar datos de manera eficiente desde la fuente hasta una zona de destino, a menudo un lago de datos, una base de datos de prueba o un contenedor de almacenamiento en la nube.
• Estado de los datos: Los datos normalmente permanecen en su estado original. formato crudo o casi crudoDurante la ingestión se produce una transformación mínima, si la hay.
• Enfoque: Velocidad, confiabilidad y manejo de diversos tipos y velocidades de datos (lotes, transmisión en tiempo real).
• Analogía: Recibir cartas y paquetes de numerosos remitentes en una central de clasificación de correo. El trabajo inmediato consiste simplemente en recibirlos. into la instalación de forma fiable.

Los métodos comunes de ingesta de datos incluyen: procesamiento por lotes (mover datos en fragmentos programados) e ingesta en tiempo real o en streaming (mover datos continuamente a medida que se generan).

Relacionado:: Infórmese sobre la Diferencias entre el procesamiento por lotes y el procesamiento en flujo.

¿Qué es la integración de datos? Creación de una vista unificada (Resumen breve)

Como se explica en nuestra guía detallada, la integración de datos es un proceso más amplio centrado en combinando datos de fuentes dispares para crear una conjunto de datos unificado, consistente y valiosoSe trata de dar sentido a los datos recopilados y prepararlos para el análisis.

• Meta: Proporcionar una vista consolidada de datos para análisis, informes, inteligencia empresarial (BI) y otras aplicaciones.
• Estado de los datos: Implica una transformación, limpieza, estructuración y enriquecimiento significativos de los datos. Los datos sin procesar se convierten en información refinada.
• Enfoque: Calidad de datos, consistencia, precisión y creación de una estructura cohesiva (por ejemplo, un esquema en un almacenamiento de datos).
• Analogía: Tomar el correo recolectado, abrirlo, clasificarlo por destinatario o tema, estandarizar las direcciones, corregir errores y entregarlo de manera organizada para que el destinatario pueda comprender y utilizar la información fácilmente.

La integración de datos a menudo implica técnicas como ETL (Extraer, Transformar, Cargar) o ELT (Extraer, Cargar, Transformar).

¿Cómo funcionan juntas la ingesta y la integración de datos?

No son mutuamente excluyentes; a menudo son partes secuenciales de un flujo de trabajo más amplio, orquestado mediante herramientas de integración de datos.

1. Ingestión primero: Los datos se ingresan desde diversas fuentes a un repositorio central. El objetivo es centralizar datos dispares y hacerlos accesibles para su posterior procesamiento.
2. La integración sigue: Los procesos de integración de datos acceden a estos datos. Los limpian, los transforman según las reglas de negocio, combinan conjuntos de datos y cargan la información refinada en un sistema optimizado para el análisis, como un almacén de datos.

En una Paradigma de la enseñanza del inglés como lengua extranjera (ELT)La ingestión maneja la 'E' (Extracción) y la 'L' (Carga) en la zona de aterrizaje (a menudo un lago de datos), y la integración maneja la 'T' (Transformación) dentro o aguas abajo de esa zona de aterrizaje. En ETL tradicionalLa ingestión podría verse como la 'E', y la transformación ('T') ocurre antes la 'L' (carga) final en el destino (a menudo un almacén de datos), lo que hace que el proceso de integración abarque tanto 'T' como 'L'.

¿Cuándo debemos centrarnos en la ingestión?

Priorice la optimización de la ingesta de datos cuando:

• Necesita recopilar rápidamente grandes volúmenes de datos sin procesar de diversas fuentes.
• Está construyendo un lago de datos para almacenar datos sin procesar para usos futuros, potencialmente indefinidos.
• Tratar con datos de transmisión a alta velocidad es esencial.
• Utiliza una estrategia ELT donde se produce la transformación después de cargando datos sin procesar.

¿Cuándo debe centrarse en la integración?

Priorice la optimización de la integración de datos cuando:

• El objetivo principal es proporcionar informes confiables y inteligencia empresarial.
• La consistencia, precisión y calidad de los datos en todas las fuentes son primordiales.
• Es necesario combinar datos estructurados y no estructurados para obtener una vista completa.
• Estás construyendo o rellenando un almacén de datos o un mart de datos.
• Es necesario aplicar reglas comerciales complejas para estandarizar los datos.

Resumen de ingesta de datos vs. integración de datos

Aunque la ingesta de datos se centra en el primer paso crucial de mover datos sin procesar, integración de datos aborda la compleja tarea de transformando y unificando Esos datos se convierten en información procesable. La ingesta facilita el acceso a los datos; la integración los hace útiles. Reconocer la función específica de cada uno permite diseñar canales de datos más robustos, escalables y eficaces para impulsar las decisiones de negocio.

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• Mapee y alinee automáticamente los campos de datos en las fuentes y destinos
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