Поглинання даних пояснено найпростішими словами

Поглинання даних є важливою частиною процесу, орієнтованого на дані, гарантуючи, що організації отримають правильну інформацію в потрібний час, щоб зрозуміти ефективність бізнесу та покращити його.

Сучасні організації щодня створюють величезну кількість даних, які мають високу цінність для їх бізнесу.

Виконуючи бізнес-аналітику, організації можуть отримати глибше розуміння, що допоможе їм приймати обґрунтовані рішення на основі даних.

Ці дані також відіграють ключову роль у розумінні клієнтів, прогнозуванні ринку, плануванні, прогнозуванні тенденцій та отриманні інших переваг.

Однак для виконання певних завдань надзвичайно важливо отримувати та аналізувати дані та легко отримувати до них доступ із централізованого місця.

Ось тут і з’являється прийом даних.

Ця техніка витягує дані з кількох джерел, дозволяючи вам розкривати приховані в них ідеї та надалі використовувати їх для розвитку вашого бізнесу.

У цій статті я розповім про прийом даних і його типи, покроковий процес, архітектуру, випадки використання, переваги, найкращі практики та проблеми.

Ось і ми!

Що таке прийом даних?

Поглинання даних — це процес збору даних з одного чи кількох джерел та імпортування їх у сховище даних для негайного використання. Це один із найважливіших кроків у робочому процесі аналітики даних.

Дані можна завантажувати пакетами або передавати в режимі реального часу. Коли дані переміщуються на цільовий сайт, вони належним чином зберігаються, а потім використовуються для аналізу.

Джерелами даних можуть бути озера даних, бази даних, пристрої IoT, програми SaaS, локальні бази даних та інші платформи, які можуть мати відповідні та важливі дані.

Поглинання даних — це простий процес, який бере дані з джерела, очищає їх і пересилає до місця призначення, де підприємство може використовувати, отримувати доступ і аналізувати дані.

Поглинання даних дає змогу організаціям приймати рішення, керовані даними, на основі зростаючої складності та обсягу даних, які вони створюють щодня.

Коли організація збирає дані, вони залишаються у своєму вихідному та необробленому стані, такому ж, як і в джерелі. Вам потрібно буде виконати операцію перетворення, коли є потреба перетворити або проаналізувати дані в читабельний формат, сумісний з різними програмами.

Основною метою прийому даних є ефективне переміщення великого набору даних з одного місця в інше за допомогою програмної автоматизації. Він лише приймає дані, але не перетворює їх. Для багатьох організацій він працює як критично важливий інструмент, який дозволяє їм керувати зовнішніми даними.

Існує кілька способів отримання даних у вашій вітрині даних. Відповідно до ваших конкретних потреб і вимог до дизайну ви можете вибрати будь-який метод прийому даних, який вам найкраще підходить.

Як працює прийом даних?

Поглинання даних збирає дані з кількох джерел, де дані спочатку зберігалися або створювалися. Він завантажує або передає дані до місця призначення або проміжної області. Конвеєр прийому даних застосовує легкі перетворення, де це необхідно, щоб відфільтрувати або оптимізувати дані перед надсиланням їх до черги повідомлень, сховища даних або пункту призначення.

Поглинання даних також виконує складні перетворення, включаючи сортування, об’єднання та агрегати для певних програм, систем звітності та аналітики з додатковими конвеєрами.

Щоб зрозуміти покроковий процес прийому даних, потрібно зануритися в його архітектуру.

Джерело: StreamSets

Архітектура прийому даних

Архітектура прийому даних повідомляє вам про потік даних у таких рівнях:

  • Рівень збору даних: він збирає дані з різних джерел і зберігає їх у вашому сховищі даних. Цей рівень визначає, як дані передаються або аналізуються на інші рівні архітектури прийому. Крім того, це допомагає розбити дані для аналітичної обробки.
  • Рівень обробки даних: цей рівень збирає дані з попереднього рівня для обробки передачі даних, які знаходяться в сховищі. Він визначає пункт призначення, куди потрібно надіслати дані, і групує їх відповідно.
  • Рівень зберігання даних: згруповані дані зберігаються в зручному місці для подальшої передачі.
  • Рівень запиту даних: це аналітичний рівень архітектури прийому даних. Тут запитуються дані, щоб рівень міг отримати цінну інформацію.
  • Рівень візуалізації даних: Візуалізація даних є останнім рівнем, який займається представленням даних. Він відображає дані в зрозумілому та наочному форматі, щоб ваша організація отримувала статистику в реальному часі.

Переваги прийому даних

Давайте обговоримо деякі з переваг прийому даних:

  • Доступність: коли організація реалізує процес прийому даних, дані можуть бути легко доступними для організації. Оскільки дані збираються з кількох джерел і передаються до місця зберігання, будь-хто з дійсним авторизацією може легко отримати доступ до даних для аналізу.
  • Уніфікованість: належна практика прийому даних покращує якість даних, перетворюючи кілька типів даних в єдиний тип даних. Для цього легше маніпулювати та розуміти дані для майбутньої аналітики.
  • Підвищення продуктивності: прийом даних дає змогу використовувати дані для підвищення продуктивності. Це допомагає розробникам даних стати більш гнучкими та дозволяє їм розвивати потужність для масштабування.
  • Покращене прийняття рішень: процес прийому даних дозволяє організаціям приймати кращі та більш обґрунтовані рішення, використовуючи дані в реальному часі. Крім того, ви можете отримувати аналітичні дані, які допоможуть приймати тактичні рішення та відстежувати KPI та потенційні цілі.
  • Покращена взаємодія з користувачем: організації використовують останні дані, щоб обслуговувати своїх цінних клієнтів. Аналітика на основі даних дозволяє створювати ефективні інструменти та програми для клієнтів.

Типи прийому даних

Є три типи прийому даних – пакетна обробка, прийом даних у режимі реального часу та прийом даних на основі лямбда. Вибір одного з них багато в чому залежить від типу бізнесу, вашої ІТ-інфраструктури, бюджету, часових рамок і цілей, які потрібно досягти. Крім того, підприємства обирають свою модель та інструменти на основі джерел даних, які вони використовують.

Давайте зануримося в кожну більш докладно.

#1. Пакетна обробка

Джерело: Adobe Experience League

Це найпоширеніший спосіб прийому всередину. Тут рівень прийому збирає та групує дані, що надходять із кількох джерел, поступово. Потім він передає дані групами до програми, системи або місця, де це потрібно.

Передача даних базується на активації політичних умов через тригерні події, аналогічний порядок або існуючі розклади для забезпечення передачі даних. Пакетна обробка корисна для організацій, яким потрібно щодня збирати певні дані для діяльності, для якої потрібні табелі відвідуваності, створення звітів тощо.

Цей підхід менш дорогий і в багатьох випадках вважається застарілим.

#2. Передача даних у реальному часі

Передача даних у реальному часі також відома як обробка потоку. Це передбачає збір і передачу даних із певного джерела в режимі реального часу до місця призначення. Тут немає групування; натомість ви побачите, що дані збираються, завантажуються та обробляються, щойно рівень прийому знаходить нові дані.

Щоб реалізувати прийом даних у реальному часі, існує загальне рішення під назвою «Змінити структуру даних» (CDC). Однак цей тип прийому даних є дорожчим, ніж пакетне. Це тому, що вам потрібно постійно відстежувати джерела, щоб розпізнавати нові дані та гарантувати, що вони правильно відображаються на цільовій платформі.

Якщо скоротити частину витрат, цей метод дуже корисний для компаній, які хочуть щоразу запускати аналітику з свіжими даними для прийняття оперативних рішень.

Наприклад, якщо ви хочете приймати рішення щодо торгівлі на фондовому ринку, прийом даних у реальному часі є найкращим варіантом. Цей метод також корисний для моніторингу вашої інфраструктури.

#3. Передача даних на основі лямбда

Джерело: Hazelcast

Цей метод є комбінацією двох типів прийому даних, тобто пакетної обробки та прийому в реальному часі.

Пакетна обробка використовується для збору даних у пакетах, тоді як прийом даних у реальному часі використовується для надання іншого ракурсу чутливим до часу даним. Приймання даних на основі лямбда розділяє зібрані дані на групи та приймає їх меншими порціями, що робить його ефективним для різних програм, яким потрібні потокові дані.

Використання випадків прийому даних

Організації в усьому світі використовують процеси прийому даних як важливу частину конвеєрів даних у своїй діяльності.

  • Інтернет речей (IoT): прийом даних використовується в кількох системах IoT для збору та перетворення даних із широкого діапазону підключених пристроїв.
  • Аналітика великих даних: аналітика великих даних є загальною вимогою для кожної організації. Тому в аналітиці великих даних, де дані обробляються за допомогою розподілених систем, таких як Spark або Hadoop, необхідне отримання великих обсягів даних із багатьох джерел.
  • Виявлення шахрайства: організації використовують процес прийому даних для виявлення шахрайства шляхом імпорту та перетворення даних із різних джерел. Це включає в себе поведінку клієнтів, канали даних третіх сторін і транзакції.
  • Електронна комерція. Підприємства електронної комерції використовують процес прийому даних, щоб отримувати дані з кількох джерел, таких як транзакції клієнтів, каталоги продуктів, аналітика веб-сайтів тощо. Це допомагає їм рости з потрібними даними в режимі реального часу.
  • Персоналізація: процес прийому даних можна використовувати для надання персоналізованого досвіду або рекомендацій користувачам шляхом отримання даних із різних джерел, таких як взаємодія з клієнтами, дані соціальних мереж, аналітика веб-сайтів тощо.
  • Управління ланцюгом постачань. Щоб керувати ланцюгом поставок, організації потрібні дані з таких джерел, як запаси, логістика та дані постачальників. Поглинання даних отримує ці дані з кількох джерел і обробляє їх для ефективного керування ланцюгом поставок.
  • Аналіз настроїв і соціальних медіа. Отримання даних у реальному часі допомагає компаніям відстежувати канали соціальних мереж, визначати нові тенденції та ефективно аналізувати настрої бренду, збираючи дані з різних джерел. Це призводить до покращення відносин із клієнтами, розробки стратегій захоплення ринку та ефективних маркетингових стратегій.

Виклики

Ви можете зіткнутися з деякими труднощами під час процесу прийому даних:

  • Масштабованість: у вас можуть виникнути труднощі з масштабуванням великого набору даних під час прийому даних із різних джерел. Обсяг оброблених даних вимагає вертикального або горизонтального масштабування інфраструктури, щоб впоратися зі збільшеним навантаженням, отже, виникають ускладнення.
  • Якість даних: якість даних є основною проблемою в процесі прийому даних. Витягуючи дані, ви не завжди можете переконатися, що отримані дані мають високу якість.
  • Різноманітна екосистема: існує багато джерел і типів даних, що ускладнює для ваших команд розробку моделі звуконепроникної обробки. Деякі інструменти та функції підтримують лише базові технології, дозволяючи організаціям використовувати кілька інструментів, які потребують кількох наборів навичок.
  • Вартість: вартість прийому прямо пропорційна обсягу даних. У міру того, як ваш бізнес у сфері даних зростає, загальні витрати на прийом даних також зростають. Щоб отримати всі дані, вам знадобиться більше серверів і систем зберігання, що призведе до зростання вартості прийому.
  • Безпека: оскільки дані зберігаються в багатьох точках конвеєра під час їх прийому, вони схильні до розкриття даних і ризиків для безпеки. Це робить процес прийому даних вразливим, що призведе до порушень безпеки. Таким чином, організаціям важко підтримувати відповідність стандартам і правилам під час процесу.
  • Інтеграція даних: у вас виникнуть невеликі труднощі з інтеграцією даних із сторонніх джерел за допомогою конвеєра прийому. Ось чому вам потрібен комплексний інструмент, який дозволяє інтегрувати дані.
  • Ненадійність: якщо якось неправильно отримати дані, це може стати причиною ненадійного підключення. Це призводить до порушення зв’язку та втрати даних.

Кращі практики

Давайте обговоримо деякі практики інтеграції даних, яких ви можете дотримуватися, щоб покращити ефективність свого бізнесу.

Автоматизоване введення даних

Автоматизоване введення даних може вирішити багато проблем, пов’язаних із введенням вручну. Він визнає складність і неминучість перетворення необроблених даних у корисну інформацію, особливо коли дані походять із кількох різнорідних джерел.

Організації можуть використовувати інструменти прийому даних, щоб автоматизувати повторювані процеси збору даних для кращої аналітики та звітів, зменшуючи людські помилки.

Створення даних SLA

Угоди про рівень обслуговування даних вимагають:

  • Що потрібно бізнесу
  • Які очікування має мати компанія щодо даних
  • Коли дані відповідають очікуванням
  • Хто постраждає
  • Як знати, коли SLA виконується і якою буде відповідь у разі його порушення?

Таким чином, підхід прийому даних допомагає отримати всі необхідні дані для ефективного створення даних SLA.

Пропускна здатність мережі

Конвеєр прийому даних може бути побудований таким чином, щоб він міг ефективно обробляти пропускну здатність мережі.

Трафік не завжди постійний, іноді він збільшується або зменшується залежно від соціальних і фізичних параметрів. Пропускна здатність мережі також залежить від обсягу даних, які потрібно отримати в певний час.

Гетерогенні системи та технології

Організація повинна перевірити, чи модель конвеєра прийому даних сумісна з інструментами та програмами сторонніх виробників, а також різними операційними системами.

Підтримка ненадійних даних

Конвеєр прийому даних отримує дані з кількох джерел і різних структур, як-от аудіофайли, файли журналів, зображення та багато іншого.

Різним структурам потрібні різні швидкості, що дозволяє ненадійній мережі зробити весь конвеєр ненадійним. Організації повинні розробити конвеєр прийому даних, який підтримує всі формати, але не є ненадійним.

Висока точність

Процес прийому даних прямо пропорційний даним, які можна перевірити. Він вимагає добре розробленого процесу, щоб він міг змінювати посередницькі функції на основі вимог.

Потокове передавання даних

Підприємствам потрібні процеси прийому даних у режимі реального часу та пакетної обробки, щоб покращити свої послуги та отримати максимальну ефективність.

Відокремлення баз даних

Деякі організації, особливо великі, безпосередньо інтегрують свою аналітичну або бізнес-аналітичну базу даних з оперативною базою даних. Відокремлення аналітичних і оперативних баз даних допомагає організаціям каскадувати проблеми одна в одну.

Висновок

Отримання даних забезпечує миттєве уявлення, щоб ви могли зрозуміти поточні ринкові тенденції, підтримувати низьку затримку та вимірювати досвід клієнтів. Конвеєр прийому даних складається з різних рівнів, які починаються від вилучення та збору даних до їх візуалізації та аналізу.

За допомогою прийому даних організації можуть легко підвищити ефективність роботи, швидше виявляти шахрайство, отримувати аналітику в реальному часі та ініціювати профілактичне обслуговування. Підприємства також можуть використовувати прийом даних у реальному часі, щоб отримувати актуальну інформацію та використовувати її для конкурентної переваги та прийняття обґрунтованих рішень.

Ви також можете прочитати про оркестровку даних простими словами.