Полное руководство по загрузке данных и инструментам

Компании теперь проводят аналитику данных на основе объема данных из различных источников. Поэтому предприятиям необходим доступ ко всем их источникам данных для бизнес-аналитики (BI) и аналитики, чтобы принимать уверенные решения.

Недостаточное количество доступных данных может привести к ложным отчетам, вводящим в заблуждение аналитическим выводам и ограниченному принятию решений. Чтобы связать данные из нескольких источников, данные хранятся в общем месте, известном как хранилище данных, файл, созданный для эффективной отчетности.

Данные принимаются до того, как они перевариваются. Таким образом, лица, принимающие решения, такие как аналитики и менеджеры, должны понимать прием данных и связанные с ним инструменты и технологии как современный и стратегический подход к проектированию конвейера данных для повышения ценности бизнеса.

Этот блог будет кратко включать:

• О приеме данных
• Типы приема данных
• Различные инструменты приема данных
• Преимущества приема данных

Давайте начнем!

Что такое прием данных?

Прием данных — это перенос данных из смешанных источников в общую базу данных, где они могут быть проанализированы, доступны и использованы организацией. Источники включают электронные таблицы, базы данных, данные SaaS, собственные приложения или даже информацию из Интернета.

Слой приема данных   основной столп любой архитектуры аналитики. Системы аналитики и последующие отчеты полагаются на доступные и надежные данные.

Существуют разные способы приема данных, и конкретный шаблон приема данных основан на многочисленных архитектурах или моделях.

Типы приема данных

Данные могут обрабатываться в режиме реального времени или загружаться пакетами. Вы также можете автоматизировать прием данных.

При этом можно включить опции подготовки данных. Это позволяет вам лучше структурировать и организовывать ваши данные, что означает, что их можно проанализировать сразу или позже с помощью инструмента бизнес-аналитики.

Существует три основных режима приема данных: в режиме реального времени, пакетами или сочетанием обоих в настройке, называемой лямбда-архитектурой.

Организации могут выбрать один из этих типов в зависимости от своих финансовых ограничений, бизнес-целей и ИТ-инфраструктуры.

Прием данных в режиме реального времени

Прием данных в режиме реального времени передает и собирает данные в режиме реального времени из исходных систем с помощью таких решений, как сбор измененных данных (CDC).

CDC постоянно просматривает журналы повторов или транзакций и перемещает измененные данные без изменения рабочей нагрузки базы данных.

Прием данных в режиме реального времени жизненно важен для срочных дел, таких как мониторинг электросетей или торговля на фондовом рынке, когда предприятия быстро реагируют на новые данные.

Кроме того, получение данных в режиме реального времени имеет решающее значение при принятии немедленных оперативных решений и использовании новых идей.

Связанный: Руководство по маркетинговым решениям на основе данных

Пакетный прием данных

Пакетный прием данных — это метод сбора и перемещения данных пакетами через запланированные интервалы.

Уровень приема собирает данные в соответствии с простыми расписаниями, триггерными действиями или любым другим логическим набором.

Пакетный прием выгоден, когда компании хотят собирать определенные точки данных на ежедневной основе или не хотят получать данные для процесса принятия решений в реальном времени.

Прием данных на основе архитектуры Lambda

Лямбда-архитектура состоит как из методов реального времени, так и из пакетных методов.

Тип приема данных включает скорость, пакет и уровень обслуживания.

Упомянутые выше слои индексируют данные пакетами, в то время как этот уровень быстро индексирует данные, которые еще не выбраны, с помощью обслуживающих слоев и более медленных пакетов.

Эта постоянная передача данных между различными уровнями гарантирует, что данные доступны для запросов с малой задержкой.

Как работает прием данных

Прием данных извлекает данные из того места, где они изначально хранились, и загружает их в промежуточную область или место назначения.

Простой прием данных   применяет одно или несколько обогащающих фильтрующих данных или легких преобразований перед их применением к какой-либо очереди сообщений, набору адресатов или хранилищу данных.

Более сложные преобразования, такие как короткие соединения и агрегаты для определенных систем аналитики, отчетности и приложений, выполняются с помощью дополнительных конвейеров.

Подготовив свои источники данных, вы можете быстро настроить четкий конвейер больших данных, подобный приведенному ниже, чтобы увидеть, как данные перемещаются по вашему бизнесу и как они поступают в различные бизнес-приложения.

Инструменты приема данных

Инструменты приема данных — это программное обеспечение, которое собирает и передает неструктурированные, полуструктурированные и структурированные данные из источника в желаемые места назначения.

Эти инструменты автоматизируют все ручные и трудоемкие процессы приема. Данные передаются в конвейер приема данных, представляющий собой последовательность шагов, которая передает данные из одной точки в другую.

Инструменты приема данных оснащены различными возможностями и функциями. Чтобы выбрать инструмент, который соответствует вашим требованиям, вам придется учитывать множество факторов и принимать соответствующие решения:

Формат : данные поступают в целевое назначение в полуструктурированном, неструктурированном или структурированном виде?

Частота : выбраны ли данные для обработки и загрузки в пакетном режиме или в режиме реального времени?

Размер . Каким объемом данных управляет любой инструмент приема?

Конфиденциальность : есть ли какие-либо данные, чувствительные к регистру, которые требуют обфускации или защиты?

Извлечение : инструменты собирают информацию из различных источников, включая устройства Интернета вещей, приложения и базы данных.

Объем . Эти инструменты обычно используются для обработки больших наборов данных, рабочих нагрузок и масштабирования по мере изменения требований бизнеса.

Обработка . Инструменты обрабатывают данные, чтобы сделать их готовыми для приложений, которым они нужны немедленно, или сохранить их для последующего использования. Как упоминалось выше, инструмент приема данных обрабатывает данные в запланированных пакетах или в режиме реального времени.

Визуализация и отслеживание потока данных: инструменты приема обычно предоставляют пользователям возможность анализировать поток данных через систему.

И инструменты приема данных используются по-разному.

Например, предприятия ежедневно перемещают миллионы записей в Salesforce.

Или они обеспечивают регулярный обмен данными между различными приложениями. Инструменты приема также передают рекламные данные на платформу бизнес-аналитики для дополнительного анализа.

Преимущества приема данных

Технология приема данных дает множество преимуществ, позволяя командам эффективно обрабатывать данные, чтобы получить конкурентное преимущество.

Некоторые из этих льгот включают в себя:

• Данные легко доступны : прием данных позволяет компаниям собирать данные, хранящиеся на нескольких сайтах, и перемещать их в централизованную среду для мгновенного доступа и просмотра.
• Данные менее сложны : расширенные конвейеры приема данных и решения ETL преобразуют многочисленные типы данных в предопределенные настройки, а затем отправляют их в хранилище данных.
• Команды экономят деньги и время : прием данных регулирует некоторые задачи, которые должны были физически выполняться пользователями, чье время теперь можно инвестировать в другие, более важные задачи.
• Компании принимают более взвешенные решения : инструменты сбора данных в режиме реального времени позволяют компаниям замечать возможности и проблемы и принимать обоснованные решения.
• Команды улучшают программное обеспечение и инструменты приложений : пользователи используют инструменты приема данных, чтобы гарантировать, что их программное обеспечение и приложения быстро перемещают данные и предлагают пользователям больше возможностей.

Подведение итогов

Надеюсь, у вас уже есть представление о приеме данных и их эффективном использовании. Кроме того , инструменты приема данных помогают компаниям принимать уверенные решения и улучшать бизнес-аналитику.

Это снижает сложность доставки данных из многочисленных источников и позволяет пользователям работать с многочисленными схемами и типами данных.

Эффективный процесс приема данных обеспечивает лучшее понимание данных с помощью хорошо организованного и простого метода.

Такие методы, как предвидение трудностей, автоматизация и самостоятельный прием данных, могут улучшить процесс, сделав его безошибочным, бесшовным, быстрым и динамичным.

Джон Мюллер увлечен тем, что помогает читателям во всех аспектах руководств, связанных с информацией и технологиями, посредством экспертного освещения отрасли. Он опытный автор контента, который специализируется на создании контента, связанного с технологиями.