Gromadzenie danych to fundamentalny element procesów opartych na danych. Zapewnia firmom dostęp do właściwych informacji w odpowiednim czasie, co umożliwia analizę wyników biznesowych i wprowadzanie ulepszeń.
Współczesne przedsiębiorstwa generują każdego dnia ogromne ilości danych, stanowiących cenne aktywa dla ich działalności.
Poprzez analizę tych danych organizacje zyskują dogłębne zrozumienie, które wspiera podejmowanie przemyślanych decyzji opartych na faktach.
Dane te są niezbędne do zrozumienia potrzeb klientów, prognozowania zmian na rynku, planowania strategicznego, przewidywania trendów oraz czerpania innych korzyści.
Aby jednak efektywnie wykorzystać te możliwości, kluczowe jest sprawne pobieranie, analizowanie oraz zapewnienie łatwego dostępu do danych z jednego centralnego miejsca.
W tym kontekście pojawia się koncepcja pozyskiwania danych.
Pozyskiwanie danych polega na wydobywaniu informacji z różnorodnych źródeł, umożliwiając odkrycie ukrytych zależności i wykorzystanie ich do rozwoju firmy.
W tym artykule przyjrzymy się bliżej procesowi pozyskiwania danych, jego rodzajom, etapom, architekturze, zastosowaniom, korzyściom, najlepszym praktykom i potencjalnym wyzwaniom.
Zaczynajmy!
Czym jest pozyskiwanie danych?
Pozyskiwanie danych to proces zbierania informacji z jednego lub wielu źródeł i przenoszenia ich do hurtowni danych w celu bezpośredniego wykorzystania. Stanowi jeden z najważniejszych etapów w procesie analizy danych.
Dane mogą być pobierane w trybie wsadowym lub przesyłane strumieniowo w czasie rzeczywistym. Po dotarciu do miejsca docelowego, są one odpowiednio przechowywane, a następnie wykorzystywane do celów analitycznych.
Źródła danych mogą być różnorodne, w tym jeziora danych, bazy danych, urządzenia IoT, aplikacje SaaS, bazy danych lokalne oraz inne platformy zawierające istotne i niezbędne informacje.
Pozyskiwanie danych to proces, który pobiera informacje ze źródła, oczyszcza je i przenosi do miejsca docelowego, gdzie organizacja może je wykorzystywać, przetwarzać i analizować.
Pozyskiwanie danych umożliwia organizacjom podejmowanie decyzji opartych na danych, w oparciu o rosnącą złożoność i ilość danych, które generują na co dzień.
Gdy organizacja gromadzi dane, pozostają one w pierwotnym, surowym stanie, takim, jak w źródle. Jeśli zajdzie potrzeba przetworzenia lub przeanalizowania danych do czytelnego formatu, który będzie kompatybilny z różnymi aplikacjami, konieczne jest wykonanie operacji transformacji.
Głównym celem pozyskiwania danych jest efektywne przenoszenie dużych zbiorów informacji między różnymi miejscami, przy użyciu automatyzacji oprogramowania. Pobiera tylko dane, nie dokonując ich transformacji. Dla wielu organizacji jest to kluczowe narzędzie umożliwiające zarządzanie przepływem danych.
Istnieje wiele metod pozyskiwania danych ze składnicy danych. W zależności od konkretnych potrzeb i wymagań projektu można wybrać metodę, która będzie najbardziej odpowiednia.
Jak działa proces pozyskiwania danych?
Pozyskiwanie danych zbiera informacje z wielu źródeł, w których były one pierwotnie przechowywane lub generowane. Następnie dane te są ładowane lub przesyłane do miejsca docelowego lub obszaru tymczasowego. Potok pozyskiwania danych stosuje lekkie przekształcenia tam, gdzie jest to konieczne, aby odfiltrować lub zoptymalizować dane przed przesłaniem ich do kolejki komunikatów, magazynu danych lub docelowego miejsca przeznaczenia.
Proces pozyskiwania danych obejmuje również złożone transformacje, w tym sortowanie, łączenie i agregowanie, na potrzeby określonych aplikacji, systemów raportowania i analiz, wykorzystując dodatkowe potoki.
Aby szczegółowo zrozumieć proces pozyskiwania danych, należy przeanalizować jego architekturę.
Źródło: StreamSets
Architektura pozyskiwania danych
Architektura pozyskiwania danych określa przepływ informacji w następujących warstwach:
- Warstwa gromadzenia danych: Zbiera dane z różnych źródeł i zapisuje je w hurtowni danych. Ta warstwa definiuje sposób przesyłania i analizowania danych w innych warstwach architektury pozyskiwania. Ułatwia również dzielenie danych na mniejsze fragmenty w celu ich analizy.
- Warstwa przetwarzania danych: Ta warstwa pobiera dane z poprzedniej warstwy, aby przetworzyć transfer danych znajdujących się w pamięci. Określa miejsce docelowe, do którego mają być wysłane dane i odpowiednio je grupuje.
- Warstwa przechowywania danych: Po zgrupowaniu, dane są przechowywane w wydajnej lokalizacji w celu dalszego przesyłania.
- Warstwa zapytań o dane: Jest to warstwa analityczna architektury pozyskiwania danych. Na tym etapie dane są odpytywane, aby uzyskać cenne informacje.
- Warstwa wizualizacji danych: Wizualizacja danych to ostatnia warstwa, która zajmuje się prezentacją informacji. Wyświetla dane w zrozumiały i graficzny sposób, dzięki czemu organizacja może uzyskać wgląd w czasie rzeczywistym.
Zalety pozyskiwania danych
Przyjrzyjmy się niektórym z korzyści wynikających z pozyskiwania danych:
- Dostępność: Gdy organizacja wdroży proces pozyskiwania danych, informacje stają się łatwo dostępne. Ponieważ dane są gromadzone z wielu źródeł i przesyłane do centralnego miejsca przechowywania, każda osoba z odpowiednimi uprawnieniami może uzyskać do nich łatwy dostęp w celu analizy.
- Jednolitość: Sprawny proces pozyskiwania danych zwiększa jakość informacji poprzez przekształcanie wielu rodzajów danych w ujednolicony format. Ułatwia to manipulację danymi i ich zrozumienie na potrzeby przyszłych analiz.
- Zwiększona produktywność: Pozyskiwanie danych umożliwia wykorzystanie informacji do zwiększenia produktywności. Pomaga inżynierom danych stać się bardziej elastycznymi i rozwijać zdolności skalowania.
- Lepsze podejmowanie decyzji: Proces pozyskiwania danych umożliwia organizacjom podejmowanie lepszych i bardziej świadomych decyzji w oparciu o dane w czasie rzeczywistym. Ponadto można uzyskać analizy pomocne w podejmowaniu decyzji taktycznych oraz monitorowaniu kluczowych wskaźników wydajności (KPI) i potencjalnych celów.
- Lepsze doświadczenie użytkownika: Organizacje korzystają z aktualnych danych, aby lepiej obsługiwać klientów. Analityka oparta na danych umożliwia tworzenie skutecznych narzędzi i aplikacji dla użytkowników.
Rodzaje pozyskiwania danych
Istnieją trzy główne rodzaje pozyskiwania danych: przetwarzanie wsadowe, pozyskiwanie danych w czasie rzeczywistym i pozyskiwanie danych w oparciu o architekturę lambda. Wybór konkretnej metody zależy od rodzaju działalności, posiadanej infrastruktury IT, budżetu, harmonogramu i celów, jakie chcemy osiągnąć. Ponadto, firmy wybierają swój model i narzędzia na podstawie źródeł danych, z których korzystają.
Przyjrzyjmy się szczegółowo każdemu z tych rodzajów.
#1. Przetwarzanie wsadowe
Źródło: Adobe Experience League
Jest to najczęściej stosowana metoda pozyskiwania danych. W tym przypadku warstwa pozyskiwania gromadzi i grupuje dane pochodzące z wielu źródeł. Następnie przesyła dane partiami do aplikacji, systemu lub lokalizacji, gdzie są one potrzebne.
Przesyłanie danych opiera się na aktywacji warunków politycznych poprzez zdarzenia inicjujące, sekwencje lub harmonogramy, zapewniając w ten sposób regularne przesyłanie informacji. Przetwarzanie wsadowe jest przydatne w organizacjach, które muszą codziennie gromadzić dane do działań takich jak listy obecności czy generowanie raportów.
To podejście jest tańsze i w wielu przypadkach uważane za starszą metodę.
#2. Pozyskiwanie danych w czasie rzeczywistym
Pozyskiwanie danych w czasie rzeczywistym, nazywane również przetwarzaniem strumieniowym, polega na zbieraniu i przesyłaniu danych z określonego źródła w czasie rzeczywistym do miejsca docelowego. W tym przypadku nie ma grupowania danych. Zamiast tego, dane są pobierane, ładowane i przetwarzane natychmiast po tym, jak warstwa pozyskiwania znajdzie nowe dane.
Aby wdrożyć pozyskiwanie danych w czasie rzeczywistym, stosuje się powszechne rozwiązanie o nazwie Change Data Capture (CDC). Ten typ pozyskiwania danych jest jednak droższy niż pozyskiwanie wsadowe. Dzieje się tak dlatego, że wymaga ciągłego monitorowania źródeł w celu rozpoznawania nowych danych i zapewnienia ich poprawnego odzwierciedlenia na docelowej platformie.
Jeśli uda się zredukować część kosztów, ta metoda jest bardzo przydatna dla firm, które chcą przeprowadzać analizy w oparciu o aktualne dane w celu podejmowania decyzji operacyjnych.
Na przykład, jeśli chcemy podejmować decyzje dotyczące transakcji giełdowych, pozyskiwanie danych w czasie rzeczywistym będzie najlepszym rozwiązaniem. Metoda ta jest również przydatna w monitorowaniu infrastruktury.
#3. Pozyskiwanie danych w oparciu o architekturę lambda
Źródło: Hazelcast
Metoda ta stanowi kombinację dwóch rodzajów pozyskiwania danych, czyli przetwarzania wsadowego i pozyskiwania w czasie rzeczywistym.
Przetwarzanie wsadowe służy do gromadzenia danych w partiach, podczas gdy pozyskiwanie danych w czasie rzeczywistym zapewnia dodatkowy punkt widzenia na dane wrażliwe na czas. Pozyskiwanie danych w oparciu o architekturę lambda dzieli gromadzone informacje na mniejsze grupy i pobiera je w mniejszych porcjach, co czyni je skutecznymi w przypadku różnych aplikacji wymagających przesyłania strumieniowego danych.
Przykłady zastosowania pozyskiwania danych
Organizacje na całym świecie wykorzystują procesy pozyskiwania danych jako istotny element potoków danych w swoich operacjach.
- Internet Rzeczy (IoT): Pozyskiwanie danych jest wykorzystywane w systemach IoT do gromadzenia i przetwarzania informacji z wielu podłączonych urządzeń.
- Analityka Big Data: Analityka Big Data jest powszechnym wymogiem każdej organizacji. Pozyskiwanie dużych ilości informacji z wielu źródeł jest zatem niezbędne 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 przetwarzanie 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 informacje z wielu źródeł, takich jak transakcje klientów, katalogi produktów, analizy witryn internetowych i inne. 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 pozyskiwanie danych z różnych źródeł, takich jak interakcje z klientami, dane z mediów społecznościowych czy analizy witryn internetowych.
- Zarządzanie łańcuchem dostaw: Aby zarządzać łańcuchem dostaw, organizacja potrzebuje danych ze źródeł takich jak informacje dotyczące zapasów, logistyki i dostawców. Pozyskiwanie danych polega na gromadzeniu informacji 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 dużych zbiorów danych podczas pozyskiwania danych z różnych źródeł. Ilość przetwarzanych informacji wymaga pionowego lub poziomego skalowania infrastruktury, aby obsłużyć zwiększone obciążenie, co powoduje komplikacje.
- Jakość danych: Jakość danych jest głównym wyzwaniem w procesie pozyskiwania. Podczas wyodrębniania danych nie zawsze można mieć pewność, że otrzymane informacje są wysokiej jakości.
- Zróżnicowany ekosystem: Istnieje wiele źródeł i rodzajów danych, co utrudnia zespołom opracowanie uniwersalnego modelu przetwarzania. Niektóre narzędzia i funkcje obsługują tylko podstawowe technologie, co zmusza organizacje do korzystania z wielu narzędzi wymagających specjalistycznych umiejętności.
- Koszty: Koszt pozyskiwania danych jest proporcjonalny do ilości danych. Wraz ze wzrostem wartości informacji w firmie rosną również ogólne koszty przetwarzania. Aby pozyskać wszystkie dane, potrzebna będzie większa liczba serwerów i systemów pamięci masowej, co prowadzi do wzrostu kosztów.
- Bezpieczeństwo: Ponieważ dane są przechowywane w wielu punktach potoku podczas procesu pozyskiwania, są one podatne na ujawnienie i zagrożenia bezpieczeństwa. To sprawia, że proces pozyskiwania danych jest narażony na zagrożenia, co może prowadzić do naruszeń bezpieczeństwa. Organizacje mają trudności z utrzymaniem standardów i przepisów dotyczących zgodności podczas tego procesu.
- Integracja danych: Integracja danych ze źródeł zewnętrznych z potokiem pozyskiwania może być utrudniona. Dlatego potrzebne jest kompleksowe narzędzie umożliwiające integrację danych.
- Niezawodność: Niepoprawne pozyskanie danych może skutkować zawodnym połączeniem. Powoduje to zakłócenia komunikacji i utratę danych.
Najlepsze praktyki
Przyjrzyjmy się niektórym praktykom integracji danych, które można zastosować w celu zwiększenia efektywności działania firmy.
Automatyczne pozyskiwanie danych
Automatyczne pozyskiwanie danych może rozwiązać wiele problemów związanych z ręcznym pozyskiwaniem. Uwzględnia trudność i nieuchronność przekształcania surowych danych w przydatne spostrzeżenia, zwłaszcza gdy dane pochodzą z wielu różnych źródeł.
Organizacje mogą korzystać z narzędzi do pozyskiwania danych, aby zautomatyzować powtarzalne procesy gromadzenia informacji, co poprawia analizy i raporty, a także redukuje ryzyko wystąpienia błędu ludzkiego.
Utwórz umowy SLA dotyczące danych
Umowy SLA dotyczące danych powinny zawierać:
- Potrzeby biznesowe.
- Oczekiwania firmy wobec danych.
- Czas, w którym dane muszą spełnić oczekiwania.
- Kto zostanie dotknięty.
- Sposób, w jaki będzie można stwierdzić, że SLA jest dotrzymane oraz jak należy reagować w przypadku jego naruszenia.
Podejście oparte na pozyskiwaniu danych pomaga uzyskać wszystkie informacje niezbędne do skutecznego tworzenia umów SLA dotyczących danych.
Przepustowość sieci
Potok pozyskiwania danych można zbudować w taki sposób, aby efektywnie obsługiwał przepustowość sieci.
Ruch danych 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 upewnić się, że 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 wielu źródeł i o różnych strukturach, takich jak pliki audio, pliki dziennika, obrazy i wiele innych.
Różne struktury wymagają różnych prędkości, co sprawia, że zawodna sieć prowadzi do zawodności całego procesu. Organizacje muszą zaprojektować potok pozyskiwania danych tak, aby obsługiwał wszystkie formaty i był niezawodny.
Wysoka dokładność
Proces pozyskiwania danych jest proporcjonalny do jakości danych podlegających audytowi. Wymaga dobrze zaprojektowanego procesu, aby móc zmieniać funkcje pośrednie w zależności od wymagań.
Dane strumieniowe
Przedsiębiorstwa potrzebują procesów pozyskiwania danych w czasie rzeczywistym i przetwarzania wsadowego, aby ulepszyć swoje usługi i osiągnąć maksymalną wydajność.
Oddzielenie baz danych
Niektóre organizacje, zwłaszcza duże, bezpośrednio integrują swoją analityczną bazę danych lub system business intelligence z operacyjną bazą danych. Oddzielenie analitycznych i operacyjnych baz danych pomaga organizacjom w unikaniu potencjalnych problemów.
Podsumowanie
Pozyskiwanie danych zapewnia natychmiastowy wgląd w dane, umożliwiając zrozumienie aktualnych trendów rynkowych, zachowanie niskich opóźnień oraz ocenę doświadczeń klientów. Potok pozyskiwania danych składa się z różnych warstw, zaczynając od wyodrębniania i gromadzenia danych, aż po ich wizualizację i analizę.
Dzięki pozyskiwaniu danych organizacje mogą w łatwy sposób poprawić swoją wydajność operacyjną, szybciej wykrywać oszustwa, uzyskiwać analizy w czasie rzeczywistym oraz 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 oraz podejmowania świadomych decyzji.
Zachęcamy również do zapoznania się z tematem orkiestracji danych.