Збір інформації є критично важливим етапом у процесі, що базується на даних, оскільки він забезпечує своєчасне надходження необхідної інформації до організацій. Це допомагає їм розуміти ефективність своєї діяльності та вдосконалювати її.
Сучасні компанії щоденно генерують велику кількість даних, які є цінними для їхнього бізнесу.
Завдяки аналізу бізнес-даних, організації отримують більш глибоке розуміння ситуації, що дозволяє їм приймати обґрунтовані рішення, спираючись на фактичні дані.
Ці дані відіграють важливу роль у розумінні потреб клієнтів, прогнозуванні ринкових тенденцій, плануванні, передбаченні трендів та отримання інших вигод.
Для виконання певних завдань, надзвичайно важливо мати можливість ефективно отримувати, аналізувати дані та мати до них легкий доступ з єдиного централізованого місця.
Саме тут на допомогу приходить концепція збору даних.
Ця технологія дозволяє витягувати інформацію з різних джерел, відкриваючи приховані можливості та використовуючи їх для розвитку бізнесу.
У цій статті ми розглянемо поняття збору даних, його типи, поетапний процес, архітектуру, приклади використання, переваги, кращі практики та виклики.
Розпочнімо!
Що таке збір даних?
Збір даних – це процес отримання інформації з одного або декількох джерел та її імпортування до сховища даних для негайного застосування. Це один з ключових етапів в аналізі даних.
Інформація може завантажуватися пакетами або передаватися в режимі реального часу. Після переміщення даних до місця призначення, вони надійно зберігаються і використовуються для подальшого аналізу.
Джерела інформації можуть включати сховища даних, бази даних, пристрої Інтернету речей (IoT), програми SaaS, локальні бази даних та інші платформи, де може знаходитися релевантна та важлива інформація.
Збір даних – це чіткий процес, який витягує інформацію з джерела, очищає її і перенаправляє до місця призначення, де компанія може використовувати, отримувати доступ та аналізувати дані.
Збір даних дозволяє організаціям приймати рішення, орієнтовані на дані, з огляду на зростаючу складність і обсяги даних, які вони створюють щодня.
Коли організація збирає інформацію, вона залишається у вихідному та необробленому стані, тобто такому ж, як у джерелі. Операція перетворення потрібна лише тоді, коли виникає необхідність трансформувати або проаналізувати інформацію у форматі, який є зрозумілим і сумісним з різними програмами.
Основною метою збору даних є ефективне переміщення великих наборів даних з одного місця в інше за допомогою програмної автоматизації. Цей процес лише приймає інформацію, але не перетворює її. Для багатьох компаній це є критично важливим інструментом, що допомагає управляти зовнішніми даними.
Існує декілька способів отримання даних у вашій базі. Ви можете обрати будь-який метод збору, який найкраще відповідає вашим потребам та вимогам.
Як працює збір даних?
Процес збору даних починається з отримання інформації з різних джерел, де вона зберігалася або створювалася спочатку. Далі інформація завантажується або передається до місця призначення чи проміжної області. Потік збору даних може включати легкі перетворення, де це необхідно, для фільтрації або оптимізації інформації перед її відправленням до черги повідомлень, сховища даних або кінцевого пункту призначення.
Збір даних також виконує складні перетворення, такі як сортування, об’єднання та агрегування, для конкретних програм, систем звітності та аналізу, використовуючи додаткові конвеєри.
Для глибшого розуміння процесу збору даних, потрібно розглянути його архітектуру.
Джерело: StreamSets
Архітектура збору даних
Архітектура збору даних відображає потік даних через наступні рівні:
- Рівень збору даних: Цей рівень збирає інформацію з різних джерел і зберігає її у вашому сховищі. Він визначає спосіб передачі або аналізу даних на інших рівнях архітектури. Також він допомагає розбивати інформацію для аналітичної обробки.
- Рівень обробки даних: Цей рівень отримує інформацію з попереднього рівня для обробки передачі даних, які зберігаються у сховищі. Він визначає місце призначення для даних та групує їх відповідно до потреб.
- Рівень зберігання даних: Згрупована інформація зберігається в зручному місці для подальшої передачі.
- Рівень запиту даних: Цей рівень є аналітичним рівнем архітектури збору даних. Тут виконуються запити до даних для отримання цінних висновків.
- Рівень візуалізації даних: Візуалізація є останнім етапом, що займається представленням інформації. Дані відображаються у зрозумілому та наочному форматі, щоб організація могла отримувати статистику в реальному часі.
Переваги збору даних
Розглянемо деякі з переваг процесу збору даних:
- Доступність: Застосування процесу збору даних забезпечує легкий доступ до інформації для всієї організації. Оскільки дані збираються з різних джерел і передаються до сховища, кожен співробітник з відповідними правами доступу може аналізувати їх.
- Уніфікація: Належна практика збору даних покращує якість інформації, перетворюючи різні типи даних в один стандартизований формат. Це спрощує маніпулювання та розуміння даних для подальшого аналізу.
- Підвищення продуктивності: Збір даних сприяє підвищенню продуктивності. Це робить розробників даних більш гнучкими та надає їм можливість масштабувати процеси.
- Покращення прийняття рішень: Збір даних дозволяє організаціям приймати кращі та більш обґрунтовані рішення, використовуючи дані в реальному часі. Також ви можете отримувати аналітичні висновки, що сприяють тактичним рішенням та моніторингу KPI та потенційних цілей.
- Покращена взаємодія з користувачем: Організації використовують актуальні дані для обслуговування своїх клієнтів. Аналітика на основі даних дозволяє створювати ефективні інструменти та програми для користувачів.
Типи збору даних
Існує три основних типи збору даних: пакетна обробка, збір даних в реальному часі та збір даних на основі лямбда-архітектури. Вибір між ними залежить від типу бізнесу, ІТ-інфраструктури, бюджету, часових рамок та цілей. Компанії також вибирають модель та інструменти на основі джерел інформації, які вони використовують.
Давайте розглянемо кожен тип детальніше.
#1. Пакетна обробка
Джерело: Adobe Experience League
Це найпоширеніший метод збору даних. В цьому випадку, рівень збору інформації збирає та групує дані, що надходять з різних джерел, поступово. Потім, дані передаються групами до програми, системи або місця, де вони необхідні.
Передача інформації відбувається на основі політичних умов, які активуються через тригерні події, аналогічні послідовності дій, або існуючі розклади для гарантії передачі даних. Пакетна обробка корисна для організацій, які щоденно збирають певні дані для діяльності, що потребує табелі відвідування, створення звітів тощо.
Цей підхід є менш витратним і у багатьох випадках вважається дещо застарілим.
#2. Збір даних в реальному часі
Збір даних в реальному часі, також відомий як потокова обробка, передбачає отримання та передачу даних з певного джерела в режимі реального часу до місця призначення. Тут немає групування; натомість дані збираються, завантажуються та обробляються одразу після того, як рівень збору знаходить нову інформацію.
Для реалізації збору даних в реальному часі, часто використовують рішення під назвою “Зміна структури даних” (CDC). Однак, цей тип збору є дорожчим, ніж пакетна обробка. Це пояснюється необхідністю постійного моніторингу джерел для виявлення нових даних та забезпечення їх правильного відображення на цільовій платформі.
Попри більші витрати, цей метод є дуже корисним для компаній, що прагнуть проводити аналіз на основі актуальних даних для прийняття оперативних рішень.
Наприклад, якщо вам потрібно приймати рішення щодо торгівлі на фондовому ринку, збір даних в реальному часі є найкращим вибором. Цей метод також корисний для моніторингу вашої інфраструктури.
#3. Збір даних на основі лямбда-архітектури
Джерело: Hazelcast
Цей метод поєднує два типи збору даних: пакетну обробку та збір в реальному часі.
Пакетна обробка використовується для збору даних у пакетах, а збір в реальному часі – для надання іншого ракурсу для важливих даних, чутливих до часу. Збір даних на основі лямбда-архітектури розділяє зібрану інформацію на групи та приймає їх меншими порціями, що робить його ефективним для різноманітних програм, яким потрібні потокові дані.
Приклади використання збору даних
Організації по всьому світу використовують процеси збору даних як важливу частину своїх інформаційних потоків.
- Інтернет речей (IoT): Збір даних використовується в багатьох системах IoT для отримання та обробки інформації з різних підключених пристроїв.
- Аналітика великих даних: Аналіз великих даних є загальною потребою кожної організації. Тому, в аналітиці великих даних, де обробка здійснюється за допомогою розподілених систем, таких як Spark або Hadoop, необхідне отримання значних обсягів інформації з різних джерел.
- Виявлення шахрайства: Організації використовують процес збору даних для виявлення шахрайських дій, імпортуючи та трансформуючи інформацію з різних джерел, зокрема, поведінку клієнтів, дані від третіх сторін та транзакції.
- Електронна комерція: Компанії в сфері електронної комерції використовують процес збору даних для отримання інформації з різноманітних джерел, таких як транзакції клієнтів, каталоги товарів, веб-аналітика тощо. Це допомагає їм розвиватися, використовуючи потрібні дані в реальному часі.
- Персоналізація: Процес збору даних може бути використаний для надання персоналізованого досвіду або рекомендацій користувачам, отримуючи інформацію з різних джерел, таких як взаємодія з клієнтами, дані соціальних мереж та веб-аналітика.
- Управління ланцюгом постачання: Для ефективного управління ланцюгом постачання, організаціям потрібні дані з таких джерел, як запаси, логістика та дані постачальників. Збір даних отримує цю інформацію з різних джерел та обробляє її для ефективного управління ланцюгом постачання.
- Аналіз настроїв та соціальних мереж: Отримання даних в реальному часі допомагає компаніям моніторити соціальні мережі, виявляти нові тенденції та ефективно аналізувати настрої бренду, збираючи інформацію з різних джерел. Це покращує відносини з клієнтами, розробку стратегій захоплення ринку та ефективні маркетингові стратегії.
Виклики
Під час процесу збору даних можуть виникнути певні труднощі:
- Масштабованість: Можуть виникати труднощі з масштабуванням обробки великих наборів даних під час збору з різних джерел. Обсяг даних, що обробляються, вимагає вертикального або горизонтального масштабування інфраструктури для обробки збільшених навантажень, що призводить до ускладнень.
- Якість даних: Якість інформації є основною проблемою в процесі збору даних. Під час вилучення даних не завжди можна бути впевненим, що отримані дані є високої якості.
- Різноманітна екосистема: Існує багато джерел та типів даних, що ускладнює розробку надійної моделі обробки для команд. Деякі інструменти та функції підтримують лише базові технології, що змушує організації використовувати декілька інструментів, які потребують різних наборів навичок.
- Вартість: Вартість збору прямо пропорційна обсягу даних. Зі збільшенням вашого бізнесу в сфері даних, загальні витрати на збір також зростають. Для отримання всіх необхідних даних потрібно більше серверів та систем зберігання, що призводить до збільшення вартості збору.
- Безпека: Оскільки дані зберігаються в багатьох точках потоку під час їх збору, вони схильні до витоку та ризиків безпеки. Це робить процес збору вразливим, що може призвести до порушень безпеки. Через це, організаціям складно дотримуватися стандартів та правил під час процесу.
- Інтеграція даних: Можуть виникнути певні труднощі з інтеграцією даних від сторонніх джерел за допомогою конвеєра збору. Саме тому потрібен комплексний інструмент, що дозволяє інтегрувати дані.
- Ненадійність: Неправильне отримання даних може призвести до ненадійного з’єднання, що викликає порушення зв’язку та втрату інформації.
Кращі практики
Розглянемо деякі практики інтеграції даних, яких ви можете дотримуватися для покращення ефективності вашого бізнесу.
Автоматизований збір даних
Автоматизований збір даних допомагає вирішити багато проблем, пов’язаних з ручним введенням. Він визнає складність та неминучість перетворення необроблених даних у корисну інформацію, особливо, коли дані надходять з різних джерел.
Організації можуть використовувати інструменти збору даних для автоматизації повторюваних процесів збору для кращого аналізу та звітності, зменшуючи людські помилки.
Створення угод про рівень обслуговування даних (SLA)
Угоди про рівень обслуговування даних (SLA) вимагають:
- Визначення потреб бізнесу
- Чітких очікувань компанії щодо даних
- Критеріїв відповідності даних очікуванням
- Визначення осіб, на яких впливають проблеми
- Розуміння того, як виявити виконання SLA та порядок дій у разі його порушення
Таким чином, підхід до збору даних допомагає отримати всі необхідні дані для ефективного створення SLA.
Пропускна здатність мережі
Конвеєр збору даних має бути побудований таким чином, щоб він ефективно обробляв пропускну здатність мережі.
Трафік не завжди постійний, іноді він збільшується або зменшується залежно від соціальних та фізичних параметрів. Пропускна здатність мережі також залежить від обсягу даних, які потрібно отримати за певний час.
Гетерогенні системи та технології
Організації повинні перевірити, чи сумісна модель конвеєра збору даних з інструментами та програмами сторонніх розробників, а також з різними операційними системами.
Підтримка ненадійних даних
Конвеєр збору даних отримує інформацію з різних джерел та в різних структурах, таких як аудіофайли, файли журналів, зображення та багато іншого.
Різним структурам потрібні різні швидкості, що робить ненадійну мережу фактором, що впливає на весь конвеєр. Організації повинні розробити конвеєр збору, що підтримує всі формати та водночас залишається надійним.
Висока точність
Процес збору даних прямо пропорційний даним, які можна перевірити. Він вимагає добре розробленого процесу, щоб він міг змінювати проміжні функції на основі вимог.
Потокова передача даних
Компаніям потрібні процеси збору даних в реальному часі та пакетної обробки для покращення своїх послуг та досягнення максимальної ефективності.
Відокремлення баз даних
Деякі організації, особливо великі, безпосередньо інтегрують аналітичні або бізнес-аналітичні бази даних з оперативними. Відокремлення аналітичних та оперативних баз даних допомагає організаціям уникнути каскадування проблем.
Висновок
Збір даних забезпечує миттєве розуміння ситуації, що дозволяє вам відстежувати поточні ринкові тенденції, підтримувати низьку затримку та оцінювати досвід клієнтів. Конвеєр збору складається з різних рівнів, що починаються від вилучення та збору даних до їх візуалізації та аналізу.
За допомогою збору даних організації можуть легко підвищити ефективність роботи, швидше виявляти шахрайство, отримувати аналітику в реальному часі та ініціювати профілактичне обслуговування. Компанії також можуть використовувати збір даних в реальному часі, щоб отримувати актуальну інформацію та використовувати її для конкурентної переваги та прийняття обґрунтованих рішень.
Також ви можете прочитати про оркестровку даних простими словами.