Aportul de date reprezintă o etapă fundamentală în cadrul oricărui demers axat pe informații, asigurând accesul organizațiilor la datele corecte, la momentul potrivit. Acest proces este esențial pentru a înțelege eficiența operațională și a implementa îmbunătățiri.
În contextul actual, companiile generează zilnic volume impresionante de date, care se dovedesc a fi extrem de valoroase pentru activitatea lor.
Prin intermediul analizelor de business, organizațiile au oportunitatea de a obține perspective aprofundate, care facilitează adoptarea unor decizii fundamentate pe date reale.
Aceste date joacă un rol central în conturarea unei înțelegeri mai clare a clienților, în anticiparea evoluțiilor pieței, în planificarea strategică, în prognozarea tendințelor și în obținerea altor avantaje competitive.
Cu toate acestea, pentru a putea implementa anumite sarcini, devine imperios necesară extragerea, analiza și accesarea facilă a datelor dintr-o locație centralizată.
În acest punct, intervine rolul esențial al asimilării datelor.
Această metodologie permite preluarea datelor din diverse surse, oferind posibilitatea de a descoperi informații valoroase și de a le utiliza ulterior pentru a stimula creșterea afacerii.
În acest articol, vom explora în detaliu asimilarea datelor, abordând tipurile acesteia, etapele procesului, arhitectura specifică, cazurile de aplicare, beneficiile concrete, practicile recomandate și provocările inerente.
Să începem!
Ce reprezintă Aportul de Date?
Aportul de date este definit ca procesul de colectare a informațiilor din una sau mai multe surse și transferul acestora într-un depozit centralizat, în vederea utilizării imediate. Acesta reprezintă o etapă cheie în fluxul de lucru al analizei de date.
Datele pot fi integrate fie în loturi, fie prin transmitere continuă în timp real. Odată ce datele sunt transferate către locația țintă, acestea sunt stocate în mod corespunzător și ulterior utilizate pentru analize.
Sursele de date pot include depozite de date, baze de date diverse, dispozitive IoT, aplicații SaaS, baze de date locale și alte platforme ce conțin informații relevante și esențiale.
Aportul de date este un proces simplu care preia datele dintr-o sursă, le curăță și le transferă către o destinație unde o companie le poate utiliza, accesa și analiza eficient.
Acest proces permite organizațiilor să ia decizii bazate pe informații concrete, navigând eficient prin complexitatea și volumul crescut de date pe care le generează zilnic.
Când o organizație colectează date, acestea sunt păstrate în starea lor originală, brută, similară cu modul în care se prezintă în sursă. Transformarea datelor va fi necesară în momentul în care se dorește analizarea sau convertirea acestora într-un format lizibil și compatibil cu diferite aplicații.
Scopul principal al aportului de date este de a transfera eficient un set extins de date dintr-o locație în alta, cu ajutorul automatizării software. Acesta are rolul de a facilita accesul la date, fără a le modifica în mod direct. Pentru numeroase organizații, acest proces reprezintă un instrument esențial în gestionarea front-end-ului de date.
Există diverse metode prin care datele pot fi integrate în depozitul dvs. În funcție de necesitățile specifice și de cerințele de proiectare, puteți opta pentru metoda de asimilare care se potrivește cel mai bine nevoilor dvs.
Cum Funcționează Absorbția de Date?
Procesul de aport de date presupune colectarea informațiilor din diverse surse, unde acestea au fost inițial stocate sau generate. Ulterior, datele sunt încărcate sau transferate către destinația dorită sau către o zonă de transfer temporară. În cadrul procesului de asimilare, pot fi aplicate transformări ușoare, în scopul de a filtra sau optimiza datele înainte de a le direcționa către o coadă de mesaje, un depozit de date sau destinația finală.
Aportul de date poate efectua și transformări mai complexe, cum ar fi sortarea, îmbinarea și agregarea, adaptate specific pentru diverse aplicații, sisteme de raportare și analiză, prin intermediul unor conducte suplimentare.
Pentru a înțelege în detaliu procesul pas cu pas al aportului de date, este necesar să analizăm arhitectura acestuia.
Sursă: StreamSets
Arhitectura Aportului de Date
Arhitectura aportului de date evidențiază fluxul informațiilor prin următoarele straturi:
- Stratul de Colectare a Datelor: Acest strat are rolul de a colecta date din diverse surse și de a le stoca în depozitul central. Acesta definește modul în care datele sunt transferate sau analizate către celelalte straturi ale arhitecturii de asimilare. De asemenea, facilitează descompunerea datelor pentru procesarea analitică.
- Stratul de Procesare a Datelor: Acest strat preia datele de la nivelul anterior și procesează transferul acestora către destinația dorită. El determină locul unde vor fi trimise datele și le grupează corespunzător.
- Stratul de Stocare a Datelor: După ce sunt grupate, datele sunt stocate într-o locație eficientă, pregătite pentru transferuri ulterioare.
- Stratul de Interogare a Datelor: Acesta este stratul analitic al arhitecturii de asimilare a datelor. În acest nivel, datele sunt interogate, pentru ca stratul să poată extrage informații relevante și valoroase.
- Stratul de Vizualizare a Datelor: Vizualizarea datelor reprezintă stratul final, responsabil cu prezentarea informațiilor. Acesta afișează datele într-un format accesibil și vizual, ușor de înțeles de către organizație, facilitând obținerea de informații în timp real.
Beneficiile Aportului de Date
Să analizăm câteva dintre beneficiile concrete ale aportului de date:
- Disponibilitate: Odată ce o organizație implementează un proces eficient de asimilare a datelor, acestea devin ușor accesibile și disponibile pentru toți membrii echipei. Deoarece datele sunt colectate din diverse surse și stocate într-o locație centralizată, oricine deține autorizație validă poate accesa datele cu ușurință pentru analiză.
- Uniformitate: Practicile solide de asimilare a datelor contribuie la îmbunătățirea calității datelor, prin transformarea diverselor tipuri într-un format unificat. Astfel, datele devin mai ușor de manipulat și înțeles, pregătind terenul pentru analize viitoare.
- Productivitate Îmbunătățită: Aportul de date permite utilizarea informațiilor pentru a spori productivitatea. Acest lucru oferă inginerilor de date mai multă flexibilitate și le permite să-și dezvolte capacitatea de scalare.
- Decizii Informate: Procesul de asimilare a datelor oferă organizațiilor posibilitatea de a lua decizii mai bune și mai informate, bazându-se pe date în timp real. Mai mult, se pot obține analize valoroase, utile în procesul decizional, în urmărirea KPI-urilor și în stabilirea unor obiective realiste.
- Experiență Îmbunătățită a Utilizatorului: Organizațiile folosesc date actualizate pentru a oferi servicii mai bune clienților. Analiza bazată pe date facilitează dezvoltarea unor instrumente și aplicații eficiente, adaptate nevoilor clienților.
Tipuri de Aport de Date
Există trei tipuri principale de asimilare a datelor: procesarea în loturi, asimilarea de date în timp real și asimilarea de date bazată pe Lambda. Alegerea unei metode specifice depinde în mare măsură de natura afacerii, infrastructura IT, bugetul disponibil, calendarul de implementare și obiectivele de atins. Companiile își selectează modelele și instrumentele în funcție de sursele de date pe care le utilizează.
Să explorăm în detaliu fiecare dintre aceste metode.
#1. Procesare în Loturi
Sursă: Adobe Experience League
Procesarea în loturi este cea mai comună metodă de aport de date. În acest model, stratul de asimilare colectează și grupează treptat datele provenite din diverse surse. Apoi, transferă datele în grupuri către o aplicație, un sistem sau o locație specifică.
Transferul datelor este inițiat pe baza unor condiții politice predefinite, prin evenimente declanșatoare, ordini analogice sau programe existente, asigurând transferul corect și la timp al datelor. Procesarea în loturi este utilă pentru organizațiile care trebuie să colecteze date specifice zilnic, cum ar fi cele care necesită foaie de prezență sau generare de rapoarte.
Această abordare este mai puțin costisitoare și este considerată o metodă tradițională în multe cazuri.
#2. Aport de Date în Timp Real
Aportul de date în timp real, cunoscut și sub denumirea de procesare a fluxului, presupune colectarea și transferul continuu de date de la sursă către destinație. Spre deosebire de procesarea în loturi, în acest model nu se aplică grupare; datele sunt preluate, încărcate și procesate imediat ce sunt disponibile.
Pentru implementarea aportului de date în timp real, o soluție frecvent utilizată este Change Data Structure (CDC). Cu toate acestea, acest tip de asimilare este mai costisitor decât cel în loturi, deoarece necesită monitorizarea constantă a surselor pentru a recunoaște datele noi și a asigura corecta lor reflecție în platforma țintă.
În ciuda costurilor mai ridicate, această metodă este extrem de utilă pentru companiile care doresc să realizeze analize cu date proaspete, în timp real, pentru a lua decizii operaționale eficiente.
De exemplu, pentru a lua decizii informate în tranzacțiile bursiere, aportul de date în timp real este cea mai bună opțiune. Această metodă este de asemenea utilă în monitorizarea infrastructurii.
#3. Aport de Date Bazat pe Lambda
Sursă: Hazelcast
Această metodă combină caracteristicile celor două tipuri de asimilare: procesarea în loturi și aportul în timp real.
Procesarea în loturi este utilizată pentru a colecta date în grupuri, în timp ce aportul de date în timp real este folosit pentru a oferi o perspectivă actualizată asupra datelor sensibile la timp. Metoda de asimilare bazată pe Lambda împarte datele colectate în grupuri și le integrează în trepte mai mici, devenind astfel eficientă pentru o varietate de aplicații care necesită date în flux.
Cazuri de Utilizare a Aportului de Date
Organizații din întreaga lume utilizează procesele de asimilare a datelor ca parte integrantă a conductelor de date, în cadrul operațiunilor lor:
- Internetul Lucrurilor (IoT): Aportul de date este utilizat în sistemele IoT pentru a colecta și transforma date dintr-o gamă largă de dispozitive conectate.
- Analiza Big Data: Analiza Big Data este o necesitate comună pentru organizații. Pentru aceasta, este necesară integrarea unor volume mari de date din diverse surse, unde datele sunt procesate cu sisteme distribuite, cum ar fi Spark sau Hadoop.
- Detectarea Fraudei: Organizațiile utilizează asimilarea datelor pentru a identifica fraude, importând și transformând date din diverse surse. Aceste date includ comportamentul clienților, fluxurile de date terță parte și tranzacțiile efectuate.
- Comerț Electronic: Companiile de comerț electronic folosesc asimilarea datelor pentru a prelua informații din diverse surse, cum ar fi tranzacțiile clienților, cataloagele de produse, analizele site-urilor web și multe altele. Acest lucru le ajută să crească în mod eficient, utilizând datele relevante în timp real.
- Personalizare: Asimilarea datelor poate fi folosită pentru a oferi utilizatorilor experiențe sau recomandări personalizate, prin extragerea datelor din surse variate, precum interacțiunile cu clienții, date din rețelele sociale, analiza site-urilor etc.
- Managementul Lanțului de Aprovizionare: Pentru a gestiona eficient lanțul de aprovizionare, o organizație are nevoie de date din surse precum inventarul, logistica și datele furnizorilor. Aportul de date preia aceste informații și le procesează pentru un management eficient al lanțului de aprovizionare.
- Analiza Sentimentelor și a Rețelelor Sociale: Aportul de date în timp real ajută companiile să monitorizeze fluxurile de rețele sociale, să identifice tendințele emergente și să analizeze sentimentul mărcii, prin colectarea datelor din multiple surse. Acest lucru facilitează îmbunătățirea relațiilor cu clienții, dezvoltarea unor strategii eficiente de captare a pieței și implementarea unor campanii de marketing eficiente.
Provocări
Procesul de asimilare a datelor poate genera anumite provocări:
- Scalabilitate: Pot apărea dificultăți în scalarea unui volum mare de date, în timpul procesului de integrare din diverse surse. Volumul de date procesate necesită scalarea verticală sau orizontală a infrastructurii, pentru a face față volumului crescut, ducând la complicații.
- Calitatea Datelor: Calitatea datelor reprezintă o provocare majoră în timpul asimilării. Nu se poate garanta întotdeauna calitatea datelor primite în timpul procesului de extragere.
- Ecosistem Divers: Existența diverselor surse și tipuri de date îngreunează crearea unui model robust de absorbție. Unele instrumente și funcții acceptă doar tehnologii de bază, forțând organizațiile să utilizeze mai multe instrumente, ce necesită seturi de abilități diferite.
- Costuri: Costurile de asimilare sunt proporționale cu volumele de date. Odată cu creșterea importanței datelor pentru afacere, costurile totale de asimilare cresc și ele. Pentru a integra toate datele, sunt necesare mai multe servere și sisteme de stocare, ceea ce duce la creșterea costurilor.
- Securitate: Deoarece datele sunt stocate în mai multe puncte din conductă, în timpul procesului de asimilare, acestea sunt predispuse la expunerea datelor și la riscuri de securitate. Astfel, organizațiile întâmpină dificultăți în menținerea standardelor și reglementărilor de conformitate, pe parcursul procesului.
- Integrarea Datelor: Integarea datelor din surse terțe cu conducta de asimilare poate genera dificultăți. Din acest motiv, este necesar un instrument complet, care să permită integrarea datelor.
- Nesiguranță: Un aport incorect de date poate duce la o conectivitate nesigură. Acest lucru poate cauza întreruperea comunicării și pierderea datelor.
Cele Mai Bune Practici
Să analizăm câteva practici recomandate, care pot fi implementate pentru îmbunătățirea performanței afacerii.
Aport Automatizat de Date
Automatizarea aportului de date poate rezolva multe dintre problemele apărute în urma asimilării manuale. Această metodă recunoaște dificultatea transformării datelor brute în informații utile, în special atunci când datele provin din surse disparate.
Organizațiile pot utiliza instrumente de asimilare a datelor pentru a automatiza procesele recurente de colectare a datelor, pentru analize și rapoarte mai precise, reducând erorile umane.
Crearea SLA-urilor de Date
SLA-urile de date (Acorduri de Nivel al Serviciului) necesită:
- Identificarea nevoilor de afaceri.
- Definirea așteptărilor companiei cu privire la date.
- Stabilirea momentului în care datele pot satisface așteptările.
- Identificarea părților afectate.
- Determinarea modului în care se va ști când un SLA este îndeplinit și cum se va răspunde în cazul în care acesta este încălcat.
Astfel, abordarea asimilării datelor facilitează obținerea tuturor datelor necesare, pentru crearea eficientă a SLA-urilor.
Lățimea de Bandă a Rețelei
Conducta de asimilare a datelor trebuie construită pentru a gestiona eficient lățimea de bandă a rețelei.
Traficul nu este constant, variind în funcție de factori sociali și fizici. Lățimea de bandă a rețelei depinde și de cantitatea de date care trebuie integrată într-un anumit moment.
Sisteme și Tehnologii Eterogene
O organizație trebuie să verifice dacă modelul conductei de asimilare a datelor este compatibil cu instrumentele și aplicațiile terțe, precum și cu diversele sisteme de operare.
Suport pentru Date Nesigure
Conducta de absorbție a datelor primește date din multiple surse și structuri diferite, precum fișiere audio, fișiere jurnal, imagini și altele.
Structurile diferite necesită viteze diferite, iar o rețea nesigură poate compromite întreaga conductă. Organizațiile trebuie să creeze o conductă de asimilare a datelor care să suporte toate formatele, fără a depinde de un mediu sigur.
Precizie Ridicată
Procesul de asimilare a datelor necesită un proces bine conceput, care să permită modificarea funcțiilor intermediare în funcție de cerințe.
Streaming de Date
Întreprinderile au nevoie de procese de asimilare a datelor în timp real și în loturi, pentru a-și îmbunătăți serviciile și a obține eficiență maximă.
Decuplarea Bazelor de Date
Unele organizații, în special cele mari, își integrează direct baza de date de analiză cu baza de date operațională. Decuplarea bazelor de date analitice și operaționale ajută organizațiile să prevină suprapunerea problemelor.
Concluzie
Asimilarea datelor oferă informații imediate, permițând înțelegerea tendințelor actuale ale pieței, menținerea unei latențe scăzute și evaluarea experiențelor clienților. Conducta de absorbție a datelor este structurată pe mai multe straturi, de la extragerea și colectarea informațiilor până la vizualizarea și analiza acestora.
Prin intermediul asimilării datelor, organizațiile pot îmbunătăți eficiența operațională, detecta fraude mai rapid, obține analize în timp real și iniția întreținerea proactivă. Companiile pot folosi aportul de date în timp real pentru a obține informații actualizate, pe care să le folosească pentru un avantaj competitiv și pentru a lua decizii informate.
De asemenea, vă recomandăm să consultați articolul nostru despre orchestrarea datelor, pentru o înțelegere completă a acestui subiect.