数据摄取：它是什么加上你的业务如何以及为什么应该利用它

缩放业务必然会具有存储在多个源上的数据（例如，数据库，文件，实时数据源）。即使是部门内的各个团队 - 如内容营销，品牌战略和SEO - 可能会同时使用多个数据来源。

重要的是要确保您立即有一种观看，可视化和分析所有数据的方法。这为您提供了与您的业务相关的一切健康的完整图片，从小项目到团队预测整体商业成功。

数据摄取是可以有效地在一个地方获得所有数据的过程。

数据摄取

在高级，数据摄取准备您的分析数据。在本博客文章中，我们将更详细地介绍数据摄取的定义，描述其重要性，查看数据摄取框架，并突出一些将使您的团队更简单的工艺。让我们潜入。

什么是数据摄取？

数据摄取准备您的分析数据。它是将数据从各种源传输到单个位置的过程 - 经常到达数据库，数据处理系统或数据仓库等目标 - 可以存储，访问，组织和分析它。

此过程允许企业获取其数据的整体视图，以便利用并在其策略中施加导致的洞察力和调查结果。

为什么数据摄取重要？

您可能会想知道为什么数据摄取是如此重要，为什么您的营销团队 - 以及整个业务 - 应该利用它。

如上所述，数据摄取提供了所有数据的单个视图。Without the ability to access, review, and analyze all of your data at the same time — versus having to check multiple data sources which visualize your data in different formats — you wouldn’t have a clear or accurate picture of what’s doing well and what needs to be improved upon.

数据摄取工具通过自动化从各种来源集成所有数据的过程来实现这一过程甚至更容易。这样，您的团队中的任何人都可以访问并通过组织中包含普遍的工具来访问和共享该数据。

数据摄取框架

数据摄取框架是如何摄取的影响 - 这是来自多个来源的数据如何实际被传输到单个数据仓库/数据库/存储库中。换句话说，数据摄取框架使您可以集成，组织和分析来自不同源的数据。

除非您有专业为您创建框架，否则您需要数据摄取软件来实现进程发生。雷竞技苹果下载官方版然后，工具摄取您的数据的方式将基于您的数据架构和模型等因素。

数据摄取有两个主要框架：批量数据摄取和流媒体数据摄取。

在我们定义批次与流数据注入之前，让我们花一点时间来破译数据摄取和数据集成之间的差异。

数据摄取与数据集成

数据集成需要数据摄取进一步 - 而不是在数据被运输到其新位置/存储库之后停止，数据集成也可确保所有数据，无论它是什么类型或哪种来源，它来自彼此兼容以及它被运输到的存储库。这样，您可以轻松准确地分析它。

1.批量数据摄取

批量数据摄取框架通过组织数据并将其传输到所需的位置（无论是该存储库，平台，工具等），或定期批量。

这是一个有效的框架，除非您有大量的数据（或正在处理大数据） - 因为，在这些情况下，它是一个相当缓慢的过程。等待要运输的批次数据需要时间，并且您不会对该数据进行实时访问。然而，已知这是一个成本效益的选择，因为它需要很少的资源。reybet雷竞技下载

2.流媒体数据摄取

流媒体数据摄取框架连续传输数据，并将其创建/系统识别它。如果您有很多数据需要实时访问，则是一个有用的框架，但由于批处理的功能没有，它更昂贵。

数据摄取工具

数据摄取工具为您集成所有数据 - 无论是源还是格式 - 都在一个位置中的房子。

根据您选择的软件，它可能只执行该功雷竞技苹果下载官方版能，或者它可能有助于数据管理进程（例如数据集成）的其他方面 - 这需要将所有数据转换为单个格式。

1。Apache Gobblin.

Apache Gobblin是一个分布式数据集成框架，它是使用大数据使用的企业的理想选择。它简化了大部分数据集成过程，包括数据摄取，组织和生命周期管理。Apache Gobblin可以管理批处理和流数据框架。

2。谷歌云数据融合

谷歌云数据融合是一个完全托管，云数据集成服务。您可以从许多源中摄取和集成数据，然后使用其他数据源进行转换并将其融合。这是可能的，因为该工具具有许多开源转换和连接器，其适用于各种数据系统和格式。

3。Comparum.

Compountum是一项实时的企业级数据摄取工具，用于集成批处理和流数据。该工具为您收集，操纵，转换和同步数据。Compountum的拖放UI很简单，不需要代码，因此您可以快速创建数据流水线。

开始使用数据摄取

数据摄取是数据管理的一个关键方面 - 它确保所有数据都准确，集成和组织，以便您可以轻松地分析它的大规模并获得业务健康的整体视图。