Pozyskiwanie danych to kluczowa część procesu skoncentrowanego na danych, zapewniająca organizacjom uzyskanie właściwych informacji we właściwym czasie, aby zrozumieć wyniki biznesowe i je ulepszyć.
Nowoczesne organizacje każdego dnia generują ogromne ilości danych, które mają dużą wartość dla ich przedsiębiorstw.
Przeprowadzając analizy biznesowe, organizacje mogą uzyskać głębszy wgląd, który pomaga im podejmować świadome decyzje oparte na danych.
Dane te odgrywają również kluczową rolę w zrozumieniu klientów, przewidywaniu rynku, planowaniu, przewidywaniu trendów i uzyskiwaniu innych korzyści.
Aby jednak wykonać określone zadania, kluczowe znaczenie ma wyodrębnianie i analizowanie danych oraz łatwy dostęp do nich z centralnej lokalizacji.
Tutaj właśnie pojawia się pozyskiwanie danych.
Technika ta wyodrębnia dane z kilku źródeł, dzięki czemu możesz odkryć ukryte w nich spostrzeżenia i wykorzystać je dalej do rozwoju swojego biznesu.
W tym artykule omówię pozyskiwanie danych i jego rodzaje, proces krok po kroku, architekturę, przypadki użycia, korzyści, najlepsze praktyki i wyzwania.
No to ruszamy!
Spis treści:
Co to jest pozyskiwanie danych?
Pozyskiwanie danych to proces zbierania danych z jednego lub większej liczby źródeł i importowania ich do hurtowni danych w celu natychmiastowego użycia. Jest to jeden z najważniejszych kroków w przepływie pracy związanym z analizą danych.
Dane mogą być pobierane partiami lub przesyłane strumieniowo w czasie rzeczywistym. Kiedy dane trafiają do docelowej witryny, są odpowiednio przechowywane, a następnie wykorzystywane do analizy.
Źródłami danych mogą być jeziora danych, bazy danych, urządzenia IoT, aplikacje SaaS, lokalne bazy danych i inne platformy, które mogą zawierać istotne i niezbędne dane.
Pozyskiwanie danych to prosty proces, który pobiera dane ze źródła, oczyszcza je i przekazuje do miejsca docelowego, gdzie przedsiębiorstwo może z nich korzystać, uzyskiwać do nich dostęp i je analizować.
Pozyskiwanie danych umożliwia organizacjom podejmowanie decyzji opartych na danych na podstawie rosnącej złożoności i ilości danych, które generują każdego dnia.
Kiedy organizacja zbiera dane, pozostają one w oryginalnym i surowym stanie, takim samym, jak w źródle. Jeśli zajdzie potrzeba przekształcenia lub przeanalizowania danych do czytelnego formatu, który będzie kompatybilny z różnymi aplikacjami, konieczne będzie wykonanie operacji transformacji.
Podstawowym celem pozyskiwania danych jest efektywne przenoszenie dużego zestawu danych z jednego miejsca do drugiego za pomocą automatyzacji oprogramowania. Pobiera tylko dane, a nie je przekształca. Dla wielu organizacji stanowi kluczowe narzędzie umożliwiające zarządzanie interfejsem danych.
Istnieje wiele sposobów pozyskiwania danych ze składnicy danych. W zależności od konkretnych potrzeb i wymagań projektowych możesz wybrać dowolną metodę przyjmowania, która będzie dla Ciebie najlepsza.
Jak działa pozyskiwanie danych?
Pozyskiwanie danych zbiera dane z wielu źródeł, w których były pierwotnie przechowywane lub wygenerowane. Ładuje lub przesyła dane do miejsca docelowego lub obszaru tymczasowego. Potok pozyskiwania danych stosuje lekkie transformacje wszędzie tam, gdzie jest to konieczne, aby odfiltrować lub zoptymalizować dane przed wysłaniem ich do kolejki komunikatów, magazynu danych lub miejsca docelowego.
Pozyskiwanie danych wykonuje również złożone transformacje, w tym sortowanie, łączenie i agregowanie dla określonych aplikacji, systemów raportowania i analiz z dodatkowymi potokami.
Aby zrozumieć krok po kroku proces pozyskiwania danych, należy zagłębić się w jego architekturę.
Źródło: Zestawy strumieniowe
Architektura pozyskiwania danych
Architektura pozyskiwania danych informuje o przepływie danych w następujących warstwach:
- Warstwa gromadzenia danych: Zbiera dane z różnych źródeł i przechowuje je w hurtowni danych. Ta warstwa definiuje sposób przesyłania i analizowania danych do innych warstw architektury pozyskiwania. Pomaga także w rozkładaniu danych do przetwarzania analitycznego.
- Warstwa przetwarzania danych: ta warstwa zbiera dane z poprzedniej warstwy w celu przetworzenia transferu danych znajdujących się w pamięci. Określa miejsce docelowe, do którego chcesz wysłać dane i odpowiednio je grupuje.
- Warstwa przechowywania danych: Po zgrupowaniu dane są przechowywane w wydajnym miejscu w celu dalszego przesyłania.
- Warstwa zapytań o dane: Jest to warstwa analityczna architektury pozyskiwania danych. W tym przypadku dane są odpytywane, aby warstwa mogła uzyskać cenne informacje.
- Warstwa wizualizacji danych: Wizualizacja danych to ostatnia warstwa zajmująca się prezentacją danych. Wyświetla dane w zrozumiałym i wizualnym formacie, dzięki czemu Twoja organizacja może uzyskać wgląd w czasie rzeczywistym.
Korzyści z pozyskiwania danych
Omówmy niektóre zalety pozyskiwania danych:
- Dostępność: gdy organizacja wdraża proces pozyskiwania danych, dane mogą być łatwo dostępne dla organizacji. Ponieważ dane są zbierane z kilku źródeł i przesyłane do miejsca przechowywania, każda osoba posiadająca ważne uprawnienia może łatwo uzyskać dostęp do danych w celu analizy.
- Jednolitość: dobra praktyka pozyskiwania danych poprawia jakość danych, przekształcając wiele typów danych w ujednolicony typ danych. Dzięki temu łatwiej jest manipulować danymi i je rozumieć na potrzeby przyszłych analiz.
- Większa produktywność: pozyskiwanie danych umożliwia wykorzystanie danych w celu zwiększenia produktywności. Pomaga to inżynierom danych stać się bardziej elastycznymi i pozwala im rozwinąć możliwości skalowania.
- Lepsze podejmowanie decyzji: proces pozyskiwania danych umożliwia organizacjom podejmowanie lepszych i bardziej świadomych decyzji przy użyciu danych w czasie rzeczywistym. Ponadto można uzyskać analizy pomocne w podejmowaniu decyzji taktycznych oraz śledzeniu wskaźników KPI i potencjalnych celów.
- Lepsze doświadczenie użytkownika: organizacje korzystają z najnowszych danych, aby obsługiwać swoich cennych klientów. Analityka oparta na danych umożliwia im tworzenie wydajnych narzędzi i aplikacji dla klientów.
Rodzaje pozyskiwania danych
Istnieją trzy typy pozyskiwania danych — przetwarzanie wsadowe, pozyskiwanie danych w czasie rzeczywistym i pozyskiwanie danych w oparciu o lambdę. Wybór jednego z nich w dużej mierze zależy od rodzaju prowadzonej działalności, posiadanej infrastruktury IT, budżetu, harmonogramu i celów, jakie chcemy osiągnąć. Ponadto firmy wybierają swój model i narzędzia w oparciu o źródła danych, z których korzystają.
Zagłębmy się w każdy z nich bardziej szczegółowo.
#1. Przetwarzanie wsadowe
Źródło: Liga Adobe Experience
Jest to najczęstsza metoda przyjmowania. W tym przypadku warstwa pozyskiwania gromadzi i grupuje dane pochodzące z kilku źródeł przyrostowo. Następnie przesyła dane partiami do aplikacji, systemu lub lokalizacji, gdzie są potrzebne.
Przekazywanie danych opiera się na aktywacji warunków politycznych poprzez zdarzenia inicjujące, analogiczną kolejność lub istniejące harmonogramy zapewniające przesyłanie danych. Przetwarzanie wsadowe jest przydatne w organizacjach, które muszą codziennie gromadzić określone dane w ramach działań wymagających list obecności, generowania raportów itp.
To podejście jest tańsze i w wielu przypadkach uważane za starsze podejście.
#2. Pozyskiwanie danych w czasie rzeczywistym
Pozyskiwanie danych w czasie rzeczywistym jest również znane jako przetwarzanie strumieniowe. Polega na zbieraniu i przekazywaniu danych z danego źródła w czasie rzeczywistym do miejsca docelowego. Tutaj nie ma grupowania; zamiast tego okaże się, że dane są pobierane, ładowane i przetwarzane, gdy tylko warstwa pozyskiwania znajdzie nowe dane.
Aby wdrożyć pozyskiwanie danych w czasie rzeczywistym, istnieje powszechne rozwiązanie o nazwie Zmień strukturę danych (CDC). Jednak ten typ pozyskiwania danych jest droższy niż pozyskiwanie wsadowe. Dzieje się tak dlatego, że wymaga ciągłego monitorowania źródeł, aby rozpoznać nowe dane i zapewnić ich prawidłowe odzwierciedlenie na docelowej platformie.
Jeśli obniżysz część kosztów, ta metoda jest bardzo przydatna dla firm, które chcą przeprowadzać analizy na podstawie świeżych danych za każdym razem, aby podejmować decyzje operacyjne.
Na przykład, jeśli chcesz podejmować decyzje dotyczące transakcji na giełdzie, najlepszym rozwiązaniem będzie pozyskiwanie danych w czasie rzeczywistym. Ta metoda jest również przydatna w monitorowaniu infrastruktury.
#3. Pozyskiwanie danych w oparciu o lambdę
Źródło: Hazelcast
Ta metoda stanowi połączenie dwóch typów pozyskiwania danych, tj. przetwarzania wsadowego i pozyskiwania w czasie rzeczywistym.
Przetwarzanie wsadowe służy do gromadzenia danych partiami, natomiast pozyskiwanie danych w czasie rzeczywistym zapewnia inny punkt widzenia na dane wrażliwe na upływ czasu. Pozyskiwanie danych w oparciu o lambdę dzieli gromadzone dane na grupy i pobiera je w mniejszych porcjach, dzięki czemu jest skuteczne w przypadku różnych aplikacji wymagających przesyłania strumieniowego danych.
Przypadki użycia pozyskiwania danych
Organizacje na całym świecie wykorzystują procesy pozyskiwania danych jako istotną część potoków danych w swoich operacjach.
- Internet rzeczy (IoT): pozyskiwanie danych jest wykorzystywane w kilku systemach IoT do gromadzenia i przekształcania danych z szerokiej gamy podłączonych urządzeń.
- Analityka Big Data: Analityka Big Data jest powszechnym wymogiem każdej organizacji. Pozyskiwanie dużych ilości danych z wielu źródeł jest zatem potrzebne w analizie dużych zbiorów danych, gdzie dane są przetwarzane za pomocą systemów rozproszonych, takich jak Spark lub Hadoop.
- Wykrywanie oszustw: Organizacje wykorzystują proces pozyskiwania danych do wykrywania oszustw poprzez importowanie i przekształcanie danych z różnych źródeł. Obejmuje to zachowania klientów, źródła danych stron trzecich i transakcje.
- E-commerce: Firmy zajmujące się handlem elektronicznym korzystają z procesu pozyskiwania danych, aby otrzymywać dane z kilku źródeł, takich jak transakcje klientów, katalogi produktów, analizy witryn internetowych i nie tylko. Pomaga im to rozwijać się dzięki odpowiednim danym w czasie rzeczywistym.
- Personalizacja: proces pozyskiwania danych można wykorzystać do zapewnienia użytkownikom spersonalizowanych doświadczeń lub rekomendacji poprzez wyodrębnienie danych z różnych źródeł, takich jak interakcje z klientami, dane z mediów społecznościowych, analizy witryn internetowych itp.
- Zarządzanie łańcuchem dostaw: Aby zarządzać łańcuchem dostaw, organizacja potrzebuje danych ze źródeł takich jak dane dotyczące zapasów, logistyki i dostawców. Pozyskiwanie danych polega na ich pozyskiwaniu z wielu źródeł i przetwarzaniu ich w celu efektywnego zarządzania łańcuchem dostaw.
- Analiza nastrojów i mediów społecznościowych: pozyskiwanie danych w czasie rzeczywistym pomaga firmom monitorować kanały mediów społecznościowych, identyfikować pojawiające się trendy i skutecznie analizować nastroje wobec marki poprzez gromadzenie danych z różnych źródeł. Prowadzi to do poprawy relacji z klientami, opracowania strategii zdobywania rynku i skutecznych strategii marketingowych.
Wyzwania
Proces pozyskiwania danych może napotkać pewne wyzwania:
- Skalowalność: mogą wystąpić trudności w skalowaniu dużego zestawu danych podczas pozyskiwania danych z różnych źródeł. Ilość przetwarzanych danych wymaga pionowego lub poziomego skalowania infrastruktury, aby obsłużyć zwiększone obciążenie, co powoduje komplikacje.
- Jakość danych: Jakość danych jest głównym wyzwaniem w procesie pozyskiwania danych. Wyodrębniając dane, nie zawsze możesz mieć pewność, że otrzymane dane są wysokiej jakości.
- Zróżnicowany ekosystem: istnieje wiele źródeł i typów danych, co utrudnia zespołom opracowanie dźwiękoszczelnego modelu przetwarzania. Niektóre narzędzia i funkcje obsługują tylko podstawowe technologie, umożliwiając organizacjom korzystanie z kilku narzędzi wymagających kilku umiejętności.
- Koszt: koszt pozyskiwania jest wprost proporcjonalny do ilości danych. Wraz ze wzrostem wartości danych w Twojej firmie rosną również ogólne koszty przetwarzania. Aby pozyskać wszystkie dane, będziesz potrzebować większej liczby serwerów i systemów pamięci masowej, co prowadzi do wzrostu kosztów przetwarzania.
- Bezpieczeństwo: ponieważ dane są przechowywane w wielu punktach potoku podczas ich pozyskiwania, są one podatne na ujawnienie danych i zagrożenia bezpieczeństwa. To sprawia, że proces pozyskiwania danych jest podatny na zagrożenia, co może prowadzić do naruszeń bezpieczeństwa. Dlatego też organizacje mają trudności z utrzymaniem standardów i przepisów dotyczących zgodności w trakcie tego procesu.
- Integracja danych: integrowanie danych ze źródeł zewnętrznych z potokiem pozyskiwania będzie trochę trudne. Dlatego potrzebujesz kompleksowego narzędzia, które pozwoli Ci zintegrować dane.
- Zawodność: jeśli w jakiś sposób niepoprawnie pozyskasz dane, może to skutkować zawodną łącznością. Powoduje to zakłócenia komunikacji i utratę danych.
Najlepsze praktyki
Omówmy niektóre praktyki integracji danych, które możesz zastosować, aby zwiększyć wydajność swojej firmy.
Automatyczne pozyskiwanie danych
Automatyczne pozyskiwanie danych może rozwiązać wiele problemów związanych z ręcznym pozyskiwaniem. Uznaje trudność i nieuchronność przekształcania surowych danych w przydatne spostrzeżenia, zwłaszcza gdy dane pochodzą z kilku różnych źródeł.
Organizacje mogą korzystać z narzędzi do pozyskiwania danych, aby zautomatyzować powtarzające się procesy gromadzenia danych w celu uzyskania lepszych analiz i raportów, redukując ryzyko błędu ludzkiego.
Utwórz umowy SLA dotyczące danych
Umowy SLA dotyczące danych wymagają:
- Co za potrzeba biznesowa
- Jakie oczekiwania musi mieć firma wobec danych
- Kiedy dane mogą spełnić oczekiwania
- Kto zostaje dotknięty
- Skąd wiedzieć, kiedy SLA zostanie dotrzymana i jaka będzie reakcja w przypadku jej naruszenia?
Zatem podejście polegające na pozyskiwaniu danych pomaga uzyskać wszystkie dane wymagane do skutecznego tworzenia umów SLA dotyczących danych.
Przepustowość sieci
Potok pozyskiwania danych można zbudować w taki sposób, aby skutecznie obsługiwał przepustowość sieci.
Ruch nie zawsze jest stały, czasami wzrasta lub maleje w zależności od parametrów społecznych i fizycznych. Przepustowość sieci zależy również od ilości danych, które mają zostać pobrane w określonym czasie.
Heterogeniczne systemy i technologie
Organizacja musi sprawdzić, czy model potoku pozyskiwania danych jest kompatybilny z narzędziami i aplikacjami innych firm, a także różnymi systemami operacyjnymi.
Obsługa niewiarygodnych danych
Potok pozyskiwania danych odbiera dane z kilku źródeł i różnych struktur, takich jak pliki audio, pliki dziennika, obrazy i wiele innych.
Różne struktury wymagają różnych prędkości, co sprawia, że zawodna sieć powoduje zawodność całego rurociągu. Organizacje muszą zaprojektować potok pozyskiwania danych, który obsługuje wszystkie formaty i nie jest zawodny.
Wysoka celność
Proces pozyskiwania danych jest wprost proporcjonalny do danych podlegających audytowi. Wymaga dobrze zaprojektowanego procesu, aby mógł zmieniać funkcje pośrednie w zależności od wymagań.
Dane strumieniowe
Przedsiębiorstwa wymagają procesów pozyskiwania danych w czasie rzeczywistym i przetwarzania wsadowego, aby ulepszyć swoje usługi i uzyskać maksymalną wydajność.
Oddzielenie baz danych
Niektóre organizacje, zwłaszcza duże, bezpośrednio integrują swoją bazę danych analitycznych lub business intelligence z operacyjną bazą danych. Oddzielenie analitycznych i operacyjnych baz danych pomaga organizacjom kaskadować problemy.
Wniosek
Pozyskiwanie danych zapewnia natychmiastowy wgląd w dane, dzięki czemu można zrozumieć aktualne trendy rynkowe, zachować niskie opóźnienia i mierzyć doświadczenia klientów. Potok pozyskiwania danych składa się z różnych warstw, które rozpoczynają się od wyodrębnienia i gromadzenia danych, po ich wizualizację i analizę.
Dzięki pozyskiwaniu danych organizacje mogą łatwo poprawić wydajność operacyjną, szybciej wykrywać oszustwa, uzyskiwać analizy w czasie rzeczywistym i inicjować proaktywną konserwację. Firmy mogą również korzystać z pozyskiwania danych w czasie rzeczywistym, aby uzyskać aktualne informacje i wykorzystać je w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej i podejmowania świadomych decyzji.
Możesz także przeczytać o orkiestracji danych w prostych słowach.