Ingestione dei dati

Che cos'è l'ingestione dei dati?

L'ingestione dei dati aiuta gli utenti a importare grandi file di dati da diverse fonti in un unico supporto, come un data warehouse o un database. Questi dati vengono raccolti, puliti e convertiti in un formato uniforme utilizzando processi di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL).

Poiché le organizzazioni moderne elaborano grandi volumi di dati, devono dare priorità alle loro fonti per un'ingestione dei dati di successo. I big data esistono in diversi formati in varie posizioni all'interno di un'organizzazione, ed è difficile ingerire rapidamente i dati e processarli efficacemente quando sono così dispersi.

Molti fornitori offrono software di preparazione dei dati per raggiungere questo obiettivo e personalizzare la piattaforma per diversi ambienti di calcolo e applicazioni.

Tipi di ingestione dei dati

A seconda degli obiettivi aziendali, dell'ambiente IT e dei vincoli finanziari, le aziende possono scegliere uno di questi tipi:

• Ingestione dei dati in tempo reale ottiene e trasferisce i dati dai sistemi sorgente in tempo reale utilizzando strumenti come il change data capture (CDC). Il CDC controlla continuamente le transazioni e trasferisce i dati modificati senza influire sul carico di lavoro del database.
• Ingestione dei dati basata su batch trasferisce i dati in batch a intervalli prestabiliti. I metodi di raccolta dei dati utilizzati da questo tipo di ingestione dei dati includono programmi di base, eventi trigger e altri ordinamenti logici. Quando le aziende hanno bisogno di raccogliere punti dati specifici quotidianamente o non richiedono dati per decisioni in tempo reale, l'ingestione basata su batch è utile.
• Ingestione dei dati basata su architettura Lambda rende i dati disponibili per le interrogazioni con ritardi minimi. Tre livelli, batch, serving e speed, lavorano in parallelo per facilitare questo. I primi due livelli indicizzano i dati in batch, mentre il livello di velocità raccoglie i dati rimanenti e li indicizza istantaneamente, rendendoli disponibili per le interrogazioni in tempo reale. Ad esempio, pensa a un motore di ricerca. Un crawler indicizza le pagine periodicamente o secondo l'ordine. Allo stesso tempo, può indicizzare le pagine di notizie quasi istantaneamente. Questo rende disponibili simultaneamente notizie e informazioni sempreverdi.

Vantaggi dell'ingestione dei dati

L'ingestione dei dati è una tecnica comune nelle imprese a causa dei volumi di dati che genera ed elabora. Offre vari vantaggi alle aziende, come:

• Disponibilità dei dati: Il processo rende i dati disponibili in tutta l'organizzazione e ne facilita l'accesso. I dati sono prontamente disponibili per ulteriori analisi o applicazioni a valle, specialmente per i dipartimenti centrati sui dati.
• Processo semplificato: L'ingestione dei dati consente di raccogliere e pulire i dati da fonti massive in un formato coerente facilmente.
• Basso costo: L'ingestione dei dati riduce i costi e risparmia tempo rispetto all'aggregazione manuale dei dati.
• Archiviazione basata su cloud: Volumi di dati più grandi in forma grezza sono archiviati nel cloud, consentendo un facile accesso.
• Trasformazione dei dati: Prima di inviare le informazioni al sistema di destinazione, le moderne pipeline di dati utilizzano strumenti ETL per trasformare la vasta gamma di tipi di dati da varie fonti, inclusi database, dispositivi Internet of Things (IoT), applicazioni software as a service (SaaS) e data lake, in una struttura e un formato predefiniti.
• Collaborazione: Ogni pipeline di dati ha un ambito limitato per l'ingestione dei dati. La velocità con cui i dati arrivano è molto più alta. Gli strumenti di ingestione dei dati automatizzati configurati con parametri rilevanti basati sui requisiti di un team forniscono loro maggiore flessibilità e agilità per offrire una migliore esperienza cliente. Riduce l'errore umano e rende i dati disponibili attraverso un'unica pipeline, migliorando l'accessibilità e la collaborazione.

Casi d'uso dell'ingestione dei dati

Le organizzazioni in tutto il mondo utilizzano efficacemente l'ingestione dei dati come componente cruciale delle loro pipeline di dati. Di seguito sono riportati alcuni casi d'uso reali del settore e architetturali dell'ingestione dei dati.

• Nell'analisi dei big data, dove i dati vengono gestiti utilizzando sistemi distribuiti, è necessario ingerire frequentemente enormi volumi di dati da numerose fonti.
• Sistemi Internet of Things spesso utilizzano l'ingestione dei dati per raccogliere ed elaborare dati da diversi dispositivi collegati.
• Le aziende di e-commerce utilizzano l'ingestione dei dati per caricare dati da varie fonti, come transazioni dei clienti e cataloghi di prodotti e alimentati in piattaforme di analisi per ulteriori analisi.
• I sistemi di rilevamento delle frodi utilizzano l'ingestione dei dati per importare ed elaborare dati da diverse fonti, come transazioni, comportamento dei consumatori e feed di dati di terze parti.
• Le raccomandazioni di personalizzazione richiedono l'ingestione dei dati per importare dati da varie fonti, inclusi analisi del sito web, interazioni con i clienti e dati dei social media.
• La gestione della catena di approvvigionamento sfrutta l'ingestione dei dati per importare ed elaborare dati di fornitori, inventario e logistica da diverse fonti.

Ingestione dei dati vs. ETL

L'ingestione dei dati si riferisce a strumenti e processi che raccolgono dati da diverse fonti e li raggruppano per un uso immediato o per analisi e archiviazione future.

ETL, o estrazione, trasformazione e caricamento, è una tecnica che può essere utilizzata per l'ingestione dei dati. Qui, l'estrazione si riferisce alla raccolta dei dati. La trasformazione si riferisce alle operazioni eseguite sui dati per prepararli all'uso o all'archiviazione. Ad esempio, i dati possono essere ordinati, filtrati o integrati con informazioni da un'altra fonte. Il caricamento si riferisce al volume di dati forniti a una destinazione di destinazione dove possono essere utilizzati.

L'ETL trasferisce i dati al sito di destinazione in batch regolarmente. Tuttavia, l'ingestione dei dati non opera necessariamente solo in batch. Possono fornire elaborazione in tempo reale con calcolo in streaming, consentendo ai set di dati di essere continuamente aggiornati.

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