Ingestia de date explicată în cei mai simpli termeni

Ingestia de date este o parte crucială a unui proces centrat pe date, asigurându-se că organizațiile obțin informațiile potrivite la momentul potrivit pentru a înțelege performanța afacerii și pentru a o îmbunătăți.

Organizațiile moderne generează zilnic cantități masive de date care sunt de mare valoare pentru afacerile lor.

Efectuând analize de afaceri, organizațiile pot obține informații mai profunde, care le ajută să ia decizii informate, bazate pe date.

Aceste date joacă, de asemenea, un rol cheie în înțelegerea clienților, în prezicerea pieței, planificarea, prognozarea tendințelor și obținerea altor beneficii.

Cu toate acestea, pentru a executa anumite sarcini, este crucial să extragem și să analizați datele și să le accesați cu ușurință dintr-o locație centralizată.

Aici intervine asimilarea de date.

Această tehnică extrage date din mai multe surse, permițându-vă să descoperiți informații ascunse în ea și să le utilizați în continuare pentru a vă dezvolta afacerea.

În acest articol, voi vorbi despre asimilarea datelor și tipurile acesteia, procesul pas cu pas, arhitectură, cazuri de utilizare, beneficii, bune practici și provocări.

Începem!

Ce este Ingestia de date?

Ingestia de date este procesul de colectare a datelor din una sau mai multe surse și de importare a acestora într-un depozit de date pentru utilizare imediată. Este unul dintre cei mai esențiali pași în fluxul de lucru pentru analiza datelor.

Datele pot fi ingerate în loturi sau transmise în flux în timp real. Când datele sunt mutate pe site-ul vizat, sunt stocate corespunzător și apoi utilizate pentru analiză.

Sursele de date pot fi lacuri de date, baze de date, dispozitive IoT, aplicații SaaS, baze de date on-premise și alte platforme care pot avea date relevante și esențiale.

Ingestia de date este un proces simplu care preia datele de la o origine, le curăță și le transmite către o destinație unde o întreprindere poate folosi, accesa și analiza datele.

Ingestia de date permite organizațiilor să ia decizii bazate pe date din complexitatea și volumul crescând de date pe care le produc în fiecare zi.

Când o organizație colectează date, acestea rămân în starea sa originală și brută, la fel ca și în sursă. Va trebui să efectuați o operație de transformare atunci când este nevoie să transformați sau să analizați datele într-un format care poate fi citit, care este compatibil cu diferite aplicații.

Scopul principal al ingerării datelor este de a muta eficient un set mare de date dintr-un loc în altul, cu ajutorul automatizării software. Doar ingerează date, nu le transformă. Pentru multe organizații, funcționează ca un instrument critic care le permite să-și gestioneze front-end-ul de date.

Există mai multe moduri de a ingera date în data mart-ului dvs. În funcție de nevoile dvs. particulare și de cerințele de proiectare, puteți alege orice metodă de asimilare care funcționează cel mai bine pentru dvs.

Cum funcționează absorbția de date?

Ingerarea datelor colectează date din mai multe surse în care datele au fost stocate sau generate inițial. Încarcă sau transferă date către destinație sau zona de transfer. Conducta de asimilare a datelor aplică transformări ușoare oriunde sunt necesare pentru a filtra sau optimiza datele înainte de a le trimite la o coadă de mesaje, la un depozit de date sau la destinație.

Ingestia de date realizează, de asemenea, transformări complexe, inclusiv sortări, îmbinări și agregate pentru aplicații specifice, sisteme de raportare și analiză cu conducte suplimentare.

Pentru a înțelege procesul pas cu pas al ingerării datelor, trebuie să vă scufundați în arhitectura acestuia.

Sursă: StreamSets

Arhitectura ingestiei de date

Arhitectura aportului de date vă spune despre fluxul de date în următoarele straturi:

• Stratul de colectare a datelor: colectează date din diferite surse și le stochează în depozitul dvs. de date. Acest strat definește modul în care datele sunt transferate sau analizate către alte straturi ale arhitecturii de asimilare. De asemenea, ajută la descompunerea datelor pentru procesarea analitică.
• Stratul de procesare a datelor: acest strat colectează date de la nivelul anterior pentru a procesa transferul de date care se află în stocare. Acesta definește destinația în care doriți să trimiteți datele și le grupează în consecință.
• Stratul de stocare a datelor: Datele, odată grupate, sunt stocate într-o locație eficientă pentru transferuri ulterioare.
• Stratul de interogare a datelor: acesta este stratul analitic al arhitecturii de asimilare a datelor. Aici, datele sunt interogate, astfel încât stratul să poată extrage informații valoroase.
• Stratul de vizualizare a datelor: Vizualizarea datelor este stratul final care se ocupă de prezentarea datelor. Afișează datele într-un format ușor de înțeles și vizual pentru organizația dvs. pentru a obține informații în timp real.

Beneficiile ingestiei de date

Să discutăm câteva dintre beneficiile ingerării de date:

• Disponibilitate: atunci când o organizație implementează un proces de asimilare a datelor, datele pot fi accesibile și disponibile cu ușurință pentru organizație. Deoarece datele sunt colectate din mai multe surse și transferate într-o locație de stocare, oricine are autorizație validă poate obține acces cu ușurință la date pentru analiză.
• Uniformitate: o bună practică de asimilare a datelor îmbunătățește calitatea datelor prin transformarea mai multor tipuri de date într-un tip de date unificat. În acest sens, este mai ușor să manipulați și să înțelegeți datele pentru analize viitoare.
• Productivitate îmbunătățită: asimilarea datelor vă permite să utilizați datele pentru a deveni mai productiv. Acest lucru îi ajută pe inginerii de date să devină mai flexibili și le permite să dezvolte puterea de scalare.
• Luare a deciziilor îmbunătățită: procesul de asimilare a datelor permite organizațiilor să ia decizii mai bune și mai informate folosind date în timp real. În plus, puteți obține analize care sunt utile în luarea deciziilor tactice și urmărirea KPI-urilor și potențialele ținte.
• Experiență îmbunătățită a utilizatorului: organizațiile folosesc datele recente pentru a-și servi clienții valoroși. Analiza bazată pe date le permite să construiască instrumente și aplicații eficiente pentru clienți.

Tipuri de ingestie de date

Există trei tipuri de asimilare de date – procesare în loturi, asimilare de date în timp real și asimilare de date bazată pe Lambda. Alegerea de a alege unul dintre ele depinde în mare măsură de tipul de afacere, infrastructura IT, buget, calendar și obiectivele care trebuie atinse. De asemenea, companiile își aleg modelul și instrumentele pe baza surselor de date pe care le folosesc.

Să ne aprofundăm mai detaliat în fiecare dintre ele.

#1. Procesare în loturi

Sursă: Adobe Experience League

Este cea mai comună metodă de ingerare. Aici, stratul de asimilare adună și grupează în mod incremental datele care provin din mai multe surse. Apoi transferă datele în grupuri într-o aplicație, sistem sau locație unde este necesar.

Transferul de date se bazează pe activarea condițiilor politice prin evenimente de declanșare, ordine analogică sau programe existente pentru a se asigura că datele sunt transferate. Procesarea în lot este utilă pentru organizațiile care au nevoie să adune date specifice în fiecare zi cu activități care necesită foi de prezență, generare de rapoarte etc.

Această abordare este mai puțin costisitoare și considerată o abordare moștenită în multe cazuri.

#2. Ingestie de date în timp real

Ingestia de date în timp real este cunoscută și sub denumirea de procesare a fluxului. Aceasta presupune colectarea și transferul de date de la o anumită sursă în timp real către destinație. Aici, nu există grupare; în schimb, veți găsi că datele sunt preluate, încărcate și procesate de îndată ce stratul de asimilare găsește date noi.

Pentru a implementa ingerarea datelor în timp real, există o soluție comună numită Change Data Structure (CDC). Cu toate acestea, acest tip de asimilare a datelor este mai costisitor decât asimilarea în lot. Acest lucru se datorează faptului că trebuie să monitorizați sursele în mod constant pentru a recunoaște noi date și pentru a vă asigura că se reflectă corect în platforma vizată.

Dacă reduceți partea de cost, această metodă este foarte utilă pentru companiile care doresc să ruleze analize cu date proaspete de fiecare dată pentru a lua decizii operaționale.

De exemplu, dacă doriți să luați decizii de tranzacționare la bursă, asimilarea datelor în timp real este cea mai bună opțiune. Această metodă este utilă și în monitorizarea infrastructurii dvs.

#3. Ingestie de date bazată pe lambda

Sursă: Hazelcast

Această metodă este combinația a două tipuri de asimilare a datelor, adică procesarea în lot și asimilarea în timp real.

Procesarea în loturi este utilizată pentru a aduna date în loturi, în timp ce asimilarea datelor în timp real este folosită pentru a oferi un unghi diferit datelor sensibile la timp. Ingestia de date bazată pe Lambda împarte datele pe care le colectează în grupuri și le ingerează în trepte mai mici, făcându-l eficient pentru diferite aplicații care au nevoie de date în flux.

Cazuri de utilizare de ingestie de date

Organizațiile din întreaga lume folosesc procesele de asimilare a datelor ca o parte esențială a conductelor de date în operațiunile lor.

• Internetul lucrurilor (IoT): Ingestia de date este utilizată în mai multe sisteme IoT pentru a colecta și transforma date dintr-o gamă largă de dispozitive conectate.
• Big Data Analytics: analiza Big Data este o cerință comună pentru fiecare organizație. Prin urmare, este necesară ingerarea unor volume mari de date din numeroase surse în analiza datelor mari, unde datele sunt procesate cu sisteme distribuite precum Spark sau Hadoop.
• Detectarea fraudei: organizațiile folosesc procesul de asimilare a datelor pentru a detecta frauda prin importul și transformarea datelor din diferite surse. Aceasta include comportamentul clienților, fluxurile de date terță parte și tranzacțiile.
• Comerț electronic: companiile de comerț electronic utilizează procesul de asimilare a datelor pentru a primi date din mai multe surse, cum ar fi tranzacțiile clienților, cataloagele de produse, analizele site-urilor și multe altele. Acest lucru îi ajută să devină mai mari cu datele potrivite în timp real.
• Personalizare: Procesul de asimilare a datelor poate fi utilizat pentru a oferi utilizatorilor experiențe sau recomandări personalizate prin extragerea datelor din diferite surse, cum ar fi interacțiunile cu clienții, datele din rețelele sociale, analiza site-ului etc.
• Managementul lanțului de aprovizionare: pentru a gestiona lanțul de aprovizionare, o organizație are nevoie de date din surse precum inventarul, logistica și datele furnizorilor. Ingerarea datelor ingerează aceste date din mai multe surse și le procesează pentru gestionarea eficientă a lanțului de aprovizionare.
• Analiza sentimentelor și a rețelelor sociale: absorbția de date în timp real ajută companiile să monitorizeze fluxurile de rețele sociale, să identifice tendințele emergente și să analizeze eficient sentimentul mărcii prin colectarea de date din diverse surse. Acest lucru duce la îmbunătățirea relațiilor cu clienții, dezvoltarea de strategii de captare a pieței și strategii de marketing eficiente.

Provocări

Puteți întâmpina unele provocări cu procesul de asimilare a datelor:

• Scalabilitate: este posibil să întâmpinați dificultăți în scalarea unui set mare de date în timp ce ingerați date din diferite surse. Cantitatea de date procesate necesită scalarea verticală sau orizontală a infrastructurii pentru a face față sarcinii crescute, prin urmare, apar complicații.
• Calitatea datelor: calitatea datelor este o provocare majoră în procesul de asimilare a datelor. În timpul extragerii datelor, nu vă puteți asigura întotdeauna că datele pe care le primiți sunt de înaltă calitate.
• Ecosistem divers: există multe surse și tipuri de date, ceea ce face dificil pentru echipele dvs. să dezvolte un model de absorbție rezistent la sunet. Unele instrumente și funcții acceptă doar tehnologii de bază, permițând organizațiilor să utilizeze mai multe instrumente care necesită mai multe seturi de abilități.
• Cost: costul de asimilare este direct proporțional cu volumele de date. Pe măsură ce afacerea dvs. în valorile datelor crește, costurile totale de asimilare cresc și ele. Pentru a ingera toate datele, veți avea nevoie de mai multe servere și sisteme de stocare, ceea ce duce la o creștere a costului de asimilare.
• Securitate: Deoarece datele sunt stocate în numeroase puncte din conductă în timpul ingerării lor, sunt predispuse la expunerea la date și la riscuri de securitate. Acest lucru face ca procesul de asimilare a datelor să fie vulnerabil, ceea ce va duce la încălcări de securitate. Astfel, organizațiilor le este o provocare să mențină standardele și reglementările de conformitate în timpul procesului.
• Integrarea datelor: veți întâmpina o mică dificultate în integrarea datelor din surse terțe cu conducta de asimilare. Acesta este motivul pentru care aveți nevoie de un instrument cuprinzător care vă permite să integrați date.
• Nesiguranță: dacă, într-un fel, ingerați date incorect, acestea ar putea fi supuse unei conectivitati nesigure. Acest lucru duce la întreruperea comunicării și la pierderea datelor.

Cele mai bune practici

Să discutăm câteva practici de integrare a datelor pe care le puteți urma pentru a vă îmbunătăți performanța afacerii.

Ingestie automată de date

Ingerarea automată a datelor poate rezolva multe provocări care vin odată cu ingerarea manuală. Recunoaște dificultatea și inevitabilitatea transformării datelor brute în informații utile, mai ales atunci când datele provin din mai multe surse disparate.

Organizațiile pot folosi instrumente de asimilare a datelor pentru a automatiza procesele recurente de colectare a datelor pentru analize și rapoarte mai bune, reducând erorile umane.

Creați SLA de date

SLA-urile de date necesită:

• Ce nevoie de afaceri
• Ce așteptări trebuie să aibă o companie față de date
• Când datele pot satisface așteptările
• Cine este afectat
• Cum ar trebui să știi când SLA este îndeplinit și care va fi răspunsul atunci când acesta este încălcat?

Astfel, abordarea de asimilare a datelor vă ajută să obțineți toate datele necesare pentru a crea SLA-uri de date în mod eficient.

Lățimea de bandă a rețelei

Conducta de asimilare a datelor poate fi construită astfel încât să poată gestiona eficient lățimea de bandă a rețelei.

Traficul nu este întotdeauna constant, uneori crește sau scade în funcție de parametrii sociali și fizici. Lățimea de bandă a rețelei depinde și de cantitatea de date care trebuie ingerată la un anumit moment.

Sisteme și tehnologii eterogene

O organizație trebuie să verifice dacă modelul conductei de asimilare a datelor este compatibil cu instrumente și aplicații terțe, precum și cu diferite sisteme de operare.

Suport pentru date nesigure

Conducta de absorbție a datelor primește date din mai multe surse și din diferite structuri, cum ar fi fișiere audio, fișiere jurnal, imagini și multe altele.

Structurile diferite au nevoie de viteze diferite, permițând unei rețele nefiabile să facă întreaga conductă nefiabilă. Organizațiile trebuie să proiecteze o conductă de asimilare a datelor care să accepte toate formatele, fără a fi de încredere.

Precizie ridicată

Procesul de asimilare a datelor este direct proporțional cu datele auditabile. Necesită un proces bine conceput, astfel încât să poată modifica funcțiile intermediare în funcție de cerințe.

Streaming de date

Întreprinderile au nevoie de procese de asimilare a datelor de procesare 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 sau business intelligence cu baza de date operațională. Decuplarea bazelor de date analitice și operaționale ajută organizațiile să trimită problemele una în cealaltă.

Concluzie

Asimilarea datelor oferă informații imediate, astfel încât să puteți înțelege tendințele actuale ale pieței, să mențineți o latență scăzută și să măsurați experiențele clienților. Conducta de absorbție a datelor constă din diferite straturi care pornesc de la extragerea și colectarea datelor până la vizualizarea și analizarea acestora.

Cu asimilarea datelor, organizațiile pot îmbunătăți cu ușurință eficiența operațională, pot detecta mai rapid fraudele, pot obține analize în timp real și pot iniția întreținerea proactivă. Companiile pot folosi, de asemenea, ingerarea de date în timp real pentru a obține informații actualizate și pentru a le utiliza pentru un avantaj competitiv și pentru a lua decizii informate.

De asemenea, puteți citi despre orchestrarea datelor în termeni simpli.