Tích hợp dữ liệu là quá trình hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Trong khi thực hiện tích hợp dữ liệu, bạn phải làm việc trên dữ liệu dư thừa, không nhất quán, trùng lặp, v.v. Trong Data mining, tích hợp dữ liệu là một phương pháp xử lý trước bản ghi bao gồm hợp nhất dữ liệu từ một vài nguồn dữ liệu không đồng nhất thành dữ liệu nhất quán để giữ lại và cung cấp một thống nhất quan điểm của dữ liệu. Những nội dung này cũng có thể bao gồm một số hình khối bản ghi, cơ sở dữ liệu hoặc tài liệu phẳng. Chiến lược tích hợp thống kê được chính thức phát biểu là phương pháp tiếp cận bộ ba (G, S, M). G đại diện cho lược đồ toàn cục, S đại diện cho nguồn không đồng nhất của lược đồ và M biểu thị ánh xạ giữa các truy vấn lược đồ nguồn và toàn cục.
Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu về Tích hợp dữ liệu trong Data mining và thảo luận về các phương pháp, vấn đề, kỹ thuật và công cụ của nó.
Tích hợp dữ liệu là gì?
Nó là một phần không thể thiếu của hoạt động dữ liệu vì dữ liệu có thể được lấy từ nhiều nguồn. Đây là một chiến lược tích hợp dữ liệu từ một số nguồn để cung cấp cho người dùng trong một chế độ xem thống nhất thể hiện trạng thái của họ. Có các nguồn giao tiếp giữa các hệ thống có thể bao gồm nhiều cơ sở dữ liệu, khối dữ liệu hoặc tệp phẳng. Kết hợp dữ liệu kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn đa dạng khác nhau để tạo ra kết quả có ý nghĩa. Các phát hiện tổng hợp phải loại trừ sự mâu thuẫn, mâu thuẫn, dư thừa và bất bình đẳng.
Tích hợp dữ liệu rất quan trọng vì nó cung cấp một cái nhìn thống nhất về dữ liệu phân tán trong khi vẫn duy trì độ chính xác của dữ liệu. Nó hỗ trợ chương trình Data mining trong thông tin khai thác có ý nghĩa, từ đó hỗ trợ các nhà điều hành và quản lý đưa ra các quyết định chiến lược vì lợi ích của doanh nghiệp.
Các phương pháp tích hợp dữ liệu được đặc trưng chính thức như một bộ ba (G, S, M), trong đó;
- G đại diện cho lược đồ toàn cục,
- S đại diện cho nguồn giản đồ không đồng nhất,
- M đại diện cho ánh xạ giữa các truy vấn lược đồ nguồn và toàn cục.
Tại sao Tích hợp dữ liệu lại quan trọng?
Các công ty muốn duy trì tính cạnh tranh và phù hợp hoan nghênh dữ liệu lớn và tất cả những lợi ích và hạn chế của nó. Một trong những ứng dụng phổ biến nhất cho các dịch vụ và công nghệ tích hợp dữ liệu là thu thập dữ liệu thị trường và người tiêu dùng. Tích hợp dữ liệu hỗ trợ các truy vấn trong các tập dữ liệu rộng lớn này, được hưởng lợi từ phân tích dữ liệu người tiêu dùng và trí tuệ doanh nghiệp để kích thích cung cấp thông tin theo thời gian thực. Tích hợp dữ liệu doanh nghiệp cung cấp dữ liệu tích hợp vào trung tâm dữ liệu để cho phép báo cáo doanh nghiệp, phân tích dự đoán và thông tin kinh doanh.
Tích hợp dữ liệu đặc biệt quan trọng trong ngành chăm sóc sức khỏe. Dữ liệu tích hợp từ các hồ sơ bệnh nhân và phòng khám khác nhau giúp bác sĩ lâm sàng xác định các bệnh và rối loạn y tế bằng cách tích hợp dữ liệu từ nhiều hệ thống vào một góc nhìn thông tin hữu ích duy nhất mà từ đó có thể thu được những hiểu biết hữu ích. Việc thu thập và tích hợp dữ liệu hiệu quả cũng cải thiện độ chính xác của quá trình xử lý yêu cầu bảo hiểm y tế và đảm bảo rằng tên bệnh nhân và thông tin liên hệ được ghi lại một cách nhất quán và chính xác. Khả năng tương tác đề cập đến việc chia sẻ thông tin trên các hệ thống khác nhau.
Các phương pháp tiếp cận tích hợp dữ liệu
Chủ yếu có hai loại phương pháp tiếp cận để tích hợp dữ liệu. Những điều này như sau:
Tight Coupling
Đây là quá trình sử dụng ETL (Trích xuất, Chuyển đổi và Tải) để kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau vào một vị trí vật lý duy nhất.
Loose Coupling
Các dữ kiện có khớp nối lỏng lẻo được lưu giữ hiệu quả nhất trong cơ sở dữ liệu nguồn thực tế. Cách tiếp cận này cung cấp một giao diện nhận truy vấn từ người dùng, thay đổi nó thành định dạng mà cơ sở dữ liệu cung cấp có thể hiểu, sau đó gửi truy vấn đến cơ sở dữ liệu nguồn mà không bị chậm trễ để thu được kết quả.
Các vấn đề trong tích hợp dữ liệu
Khi bạn tích hợp dữ liệu trong Data mining, bạn có thể gặp phải nhiều vấn đề. Có một số vấn đề trong số đó:
Vấn đề nhận dạng thực thể
Như bạn hiểu, các bản ghi được lấy từ các nguồn không đồng nhất và làm cách nào bạn có thể ‘đối sánh các thực thể trong thế giới thực từ dữ liệu’. Ví dụ: bạn được cung cấp dữ liệu khách hàng từ các trang thống kê chuyên biệt. Danh tính khách hàng được chỉ định cho một thực thể từ một nguồn cung cấp thống kê, trong khi một phạm vi khách hàng được chỉ định cho một thực thể từ một nguồn cung cấp thống kê khác. Việc phân tích thống kê siêu dữ liệu như vậy sẽ ngăn bạn mắc lỗi trong quá trình tích hợp lược đồ.
Tích hợp cấu trúc được hoàn thành bằng cách đảm bảo rằng sự phụ thuộc chức năng và ràng buộc tham chiếu của một ký tự trong máy nguồn khớp với sự phụ thuộc chức năng và ràng buộc tham chiếu của ký tự giống nhau trong máy đích. Ví dụ: giả sử rằng chiết khấu được áp dụng cho toàn bộ đơn đặt hàng trong một máy, nhưng trong mọi máy khác, chiết khấu được áp dụng cho từng mặt hàng trong đơn đặt hàng. Cần lưu ý sự khác biệt này trước khi đưa thông tin từ các tài sản đó vào hệ thống mục tiêu.
Phân tích tương quan và dự phòng
Một trong những vấn đề chính trong quá trình tích hợp dữ liệu
trên là dư thừa. Dữ liệu không quan trọng không còn được yêu cầu được gọi là dữ liệu dư thừa. Nó cũng có thể xuất hiện do các thuộc tính được tạo ra từ việc sử dụng một thuộc tính khác bên trong tập thông tin. Ví dụ: nếu một tập hợp sự thật chứa tập dữ liệu bảo trợ và khác biệt là ngày bắt đầu của người mua, thì tuổi có thể là một thuộc tính thừa vì nó có thể được suy ra từ việc sử dụng ngày bắt đầu.
Sự không nhất quán làm tăng thêm mức độ dư thừa trong đặc tính. Việc sử dụng phân tích tương quan có thể được sử dụng để xác định độ dư thừa. Các đặc điểm được kiểm tra để xác định sự phụ thuộc lẫn nhau của chúng vào mỗi điểm khác biệt, do đó khám phá ra mối liên hệ giữa chúng.
Sao chép Tuple
Tích hợp thông tin cũng đã xử lý các bộ giá trị trùng lặp ngoài dự phòng. Các bộ giá trị trùng lặp cũng có thể xuất hiện trong thông tin được tạo nếu bảng không chuẩn hóa được sử dụng như một tệp có thể phân phối để tích hợp dữ liệu.
Phát hiện chiến tranh dữ liệu và xương sống
Kỹ thuật chiến tranh dữ liệu kết hợp các bản ghi từ nhiều nguồn là không lành mạnh. Theo cách tương tự, các giá trị đặc trưng đó có thể khác nhau, các đơn vị thống kê cũng vậy. Sự chênh lệch có thể liên quan đến thực tế là chúng được biểu diễn khác nhau trong các đơn vị dữ liệu đặc biệt. Ví dụ, ở những thị trấn độc nhất vô nhị, giá của một phòng trọ có thể được biểu thị bằng một đơn vị tiền tệ cụ thể. Loại sự cố này được nhận dạng và khắc phục trong quá trình tích hợp dữ liệu.
Kỹ thuật tích hợp dữ liệu
Có nhiều kỹ thuật tích hợp dữ liệu khác nhau trong Data mining. Một số trong số chúng như sau:
Tích hợp thủ công
Phương pháp này tránh sử dụng tự động hóa trong quá trình tích hợp dữ liệu. Nhà phân tích dữ liệu thu thập, làm sạch và tích hợp dữ liệu để tạo ra thông tin có ý nghĩa. Chiến lược này phù hợp với một tổ chức nhỏ với bộ dữ liệu hạn chế. Mặc dù, sẽ tốn nhiều thời gian cho việc tích hợp khổng lồ, phức tạp và định kỳ. Bởi vì toàn bộ quá trình phải được thực hiện thủ công, nó là một hoạt động tốn thời gian.
Tích hợp phần mềm trung gian
Phần mềm middleware được sử dụng để lấy dữ liệu từ nhiều nguồn, chuẩn hóa nó và lưu trữ nó trong tập dữ liệu kết quả. Khi một doanh nghiệp cần tích hợp dữ liệu từ hệ thống kế thừa sang hệ thống hiện đại, kỹ thuật này được sử dụng. Phần mềm phần mềm trung gian hoạt động như một trình dịch giữa các hệ thống kế thừa và nâng cao. Bạn có thể sử dụng bộ điều hợp cho phép kết nối hai hệ thống có giao diện khác nhau. Nó chỉ có thể áp dụng cho một số hệ thống nhất định.
Tích hợp dựa trên ứng dụng
Nó đang sử dụng các ứng dụng phần mềm để trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Chiến lược này tiết kiệm thời gian và công sức, nhưng nó phức tạp hơn một chút vì việc xây dựng một ứng dụng như vậy đòi hỏi sự hiểu biết về kỹ thuật. Chiến lược này tiết kiệm thời gian và công sức, nhưng nó phức tạp hơn một chút vì việc xây dựng một ứng dụng như vậy đòi hỏi sự hiểu biết về kỹ thuật.
Tích hợp truy cập thống nhất
Phương pháp này kết hợp dữ liệu từ một nguồn khác biệt hơn. Tuy nhiên, vị trí của dữ liệu không bị thay đổi trong trường hợp này; dữ liệu vẫn ở vị trí ban đầu của nó. Kỹ thuật này chỉ tạo ra một cái nhìn thống nhất về dữ liệu tích hợp. Dữ liệu tích hợp không cần phải được lưu trữ riêng biệt vì người dùng cuối chỉ nhìn thấy dạng xem tích hợp.
Kho dữ liệu
Kỹ thuật này có liên quan đến kỹ thuật tích hợp truy cập thống nhất theo đường vòng. Mặt khác, chế độ xem thống nhất được lưu trữ ở một vị trí khác. Nó cho phép nhà phân tích dữ liệu giải quyết các yêu cầu phức tạp hơn. Mặc dù nó là một giải pháp đầy hứa hẹn và tăng chi phí lưu trữ, nhưng chế độ xem hoặc bản sao của dữ liệu hợp nhất đòi hỏi chi phí lưu trữ và bảo trì riêng biệt.
Các công cụ tích hợp
Có nhiều công cụ tích hợp khác nhau trong Data mining. Một số trong số chúng như sau:
Công cụ tích hợp dữ liệu On-promise
Một công cụ tích hợp dữ liệu tại chỗ tích hợp dữ liệu từ các nguồn cục bộ và kết nối cơ sở dữ liệu kế thừa bằng cách sử dụng phần mềm phần mềm trung gian.
Công cụ tích hợp dữ liệu nguồn mở
Nếu bạn muốn tránh các giải pháp doanh nghiệp đắt tiền, một công cụ tích hợp dữ liệu nguồn mở là giải pháp thay thế lý tưởng. Mặc dù vậy, bạn sẽ chịu trách nhiệm về tính bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu nếu bạn đang sử dụng công cụ này.
Công cụ tích hợp dữ liệu dựa trên đám mây
Công cụ tích hợp dữ liệu dựa trên đám mây có thể cung cấp ‘nền tảng tích hợp như một dịch vụ’.
Sự kết luận
Tích hợp dữ liệu là quá trình kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn. Tích hợp dữ liệu phải đối phó với các vấn đề như dữ liệu trùng lặp, dữ liệu không nhất quán, dữ liệu trùng lặp, hệ thống cũ, v.v. Tích hợp dữ liệu thủ công có thể được thực hiện thông qua việc sử dụng phần mềm trung gian và ứng dụng. Bạn thậm chí có thể sử dụng quyền truy cập thống nhất hoặc kho dữ liệu. Có một số công cụ có sẵn trên thị trường có thể được sử dụng để tích hợp dữ liệu.
