Veri Alma ve Araçlar İçin Eksiksiz Kılavuz

İşletmeler artık çeşitli kaynaklardan gelen veri miktarına dayalı olarak veri analitiği yapıyor. Bu nedenle, işletmelerin kendinden emin kararlar alabilmeleri için iş zekası (BI) ve analitik için tüm veri kaynaklarına erişmesi gerekir.

Yetersiz miktarda mevcut veri, yanlış raporlara, yanıltıcı analitik sonuçlara ve saklı karar vermeye neden olabilir. Birden çok kaynaktan gelen verileri ilişkilendirmek için veriler, etkin raporlama için tasarlanmış bir dosya olan veri ambarı olarak bilinen ortak bir yerde depolanır.

Veriler sindirilmeden önce alınır. Bu nedenle, analistler ve yöneticiler gibi karar vericilerin, veri alımını ve bununla ilgili araçları ve teknolojiyi, iş değerini artırmak için veri hattını tasarlamak için modern ve stratejik bir yaklaşım olarak anlaması gerekir.

Bu blog kısaca şunları içerecektir:

• Veri alımı hakkında
• Veri alma türleri
• Farklı veri Alma araçları
• Veri alımının faydaları

Başlayalım!

Veri alımı nedir?

Veri alımı, karışık kaynaklardan gelen verilerin kuruluş tarafından analiz edilebileceği, erişilebileceği ve kullanılabileceği ortak bir veritabanına taşınmasıdır. Kaynaklar arasında elektronik tablolar, veritabanları, SaaS verileri, şirket içi uygulamalar ve hatta internetten bilgiler bulunur.

Veri girişleri katmanı   herhangi bir analitik mimarisinin ana direğidir. Analitik sistemler ve alt raporlama, erişilebilir ve güvenilir verilere dayanır.

Veri almanın farklı yolları vardır ve belirli bir veri alma modeli çok sayıda mimariye veya modele dayanır.

Veri alma türleri

Veriler gerçek zamanlı olarak işlenebilir veya gruplar halinde alınabilir. Ayrıca veri alımınızı otomatikleştirebilirsiniz.

Bununla veri hazırlama seçeneklerini dahil etmek mümkündür. Bu, verilerinizi daha iyi yapılandırmanıza ve düzenlemenize olanak tanır, yani bir iş zekası aracı kullanılarak hemen veya daha sonra analiz edilebilir.

Veri alımını gerçekleştirmek için üç ana mod vardır: lambda mimarisi olarak adlandırılan bir kurulumda gerçek zamanlı, toplu veya her ikisinin karışımı.

Kuruluşlar, finansal sınırlamalarına, iş hedeflerine ve BT altyapılarına göre bu türlerden birini seçebilir.

Gerçek zamanlı veri alımı

Gerçek zamanlı veri alımı değişiklik verisi yakalama (CDC) gibi çözümleri kullanarak kaynak sistemlerden gerçek zamanlı verileri aktarıyor ve topluyor.

CDC, yeniden günlükleri veya işlemleri sürekli olarak gözden geçirir ve değiştirilen verileri veritabanı iş yükünü değiştirmeden taşır.

İşletmeler yeni verilere hızla tepki verdiğinde, elektrik şebekesi izleme veya borsa ticareti gibi zamana duyarlı durumlar için gerçek zamanlı veri alımı hayati önem taşır.

Ayrıca, anlık operasyonel kararlar alırken ve yeni içgörülere göre hareket ederken gerçek zamanlı veri alımı çok önemlidir.

İlgili: Veriye dayalı pazarlama kararları kılavuzu

Toplu iş tabanlı veri alımı

Toplu iş tabanlı veri alımı, zamanlanmış aralıklarla gruplar halinde veri toplama ve taşıma yöntemidir.

Alım katmanı, verileri basit zamanlamalara, tetikleyici eylemlere veya diğer herhangi bir mantıksal toplamaya göre toplar.

Toplu iş tabanlı alım, işletmeler günlük bazda belirli veri noktalarını toplamak istediğinde veya gerçek zamanlı karar verme süreci için veri istemediğinde faydalıdır.

Lambda mimarisi tabanlı veri alımı

Lambda mimarisi hem gerçek zamanlı hem de toplu yöntemlerden oluşur.

Veri alımının türü hız, toplu iş ve sunum katmanlarından oluşur.

Yukarıda bahsedilen katmanlar toplu olarak verileri indekslerken, bu katman henüz seçilmemiş olan verileri katmanlara ve daha yavaş topluluğa sunarak derhal indeksler.

Farklı katmanlar arasındaki bu sürekli geçiş, verilerin düşük gecikmeyle sorgulama için erişilebilir olmasını garanti eder.

Veri alımı nasıl çalışır?

Veri alımı, verileri orijinal olarak depolandığı yerden çeker ve bir hazırlama alanına veya hedefe yükler.

Basit veri alımı   bazı ileti kuyruğuna, hedef kümesine veya bir veri deposuna uygulamadan önce bir veya daha fazla zenginleştirici filtreleme verisi veya ışık dönüşümü uygular.

Kısa devre birleştirme ve belirli analitik, raporlama ve uygulama sistemleri için kümeler gibi daha fazla bileşik dönüşüm, ek boru hatlarıyla yapılır.

Veri kaynaklarınız hazır olduğunda, verinin işinizde nasıl hareket ettiğini ve farklı iş uygulamalarını nasıl beslediğini görmek için aşağıdaki gibi net bir büyük veri hattını hızlı bir şekilde kurabilirsiniz.

Veri alma araçları

Veri alma araçları, yapılandırılmamış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmış verileri kaynaktan istenen hedeflere toplayan ve aktaran yazılımlardır.

Bu araçlar, tüm manuel ve zahmetli alım süreçlerini otomatikleştirir. Veriler, verileri bir noktadan diğerine aktaran bir dizi adım olan bir veri alma ardışık düzenine aktarılır.

Veri alma araçları, farklı yetenek ve özelliklerle donatılmıştır. Gereksinimlerinize uyan aracı seçmek için çok sayıda faktörü göz önünde bulundurmanız ve buna göre karar vermeniz gerekir:

Biçim : Hedeflenen hedefe gelen veriler yarı yapılandırılmış mı, yapılandırılmamış mı yoksa yapılandırılmış mı?

Sıklık : Veriler, gruplar halinde mi yoksa gerçek zamanlı olarak mı işlenmek ve yutulmak üzere seçiliyor?

Boyut : Herhangi bir besleme aracı hangi miktarda veriyi yönetir?

Gizlilik : Gizleme veya koruma gerektiren büyük/küçük harfe duyarlı veriler var mı?

Çıkarma : Araçlar, nesnelerin interneti cihazları, uygulamaları ve veritabanları dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan bilgi toplar.

hacim . Bu araçlar genellikle daha büyük veri kümelerini, iş yüklerini işlemek ve iş değişikliği gereksinimleri olarak ölçeklendirmek için kullanılır.

İşleme . Araçlar, verileri hemen gerektiren uygulamalara hazır hale getirmek veya daha sonra kullanmak üzere saklamak için işler. Yukarıda bahsedildiği gibi, bir veri alma aracı, verileri planlanmış gruplar halinde veya gerçek zamanlı olarak işler.

Veri akışı görselleştirme ve izleme: Alım araçları genellikle kullanıcılara bir sistem üzerinden veri akışını analiz etmenin bir yolunu sunar.

Ve veri alma araçları farklı şekillerde kullanılır.

Örneğin, işletmeler her gün milyonlarca kaydı Salesforce'a taşır.

Veya farklı uygulamaların düzenli olarak veri alışverişinde bulunmasını sağlarlar. Alım araçları ayrıca, ekstra analiz için bir iş zekası platformuna tanıtım verilerini getirir.

Veri alımının faydaları

Veri alma teknolojisi, ekiplerin verileri verimli bir şekilde ele almasına ve rekabette liderliğe ulaşmasına olanak tanıyan sayısız fayda sağlar.

Bu avantajlardan bazıları şunlardır:

• Veriler hazır : Veri alımı, şirketlerin çeşitli sitelerde depolanan verileri toplamasını ve anında erişim ve inceleme için merkezi bir ortama taşımasını sağlar.
• Veriler daha az karmaşıktır : Gelişmiş veri alma ardışık düzenleri ve ETL çözümleri, çok sayıda veri türünü önceden tanımlanmış kurulumlara dönüştürür ve ardından bunları bir veri ambarına gönderir.
• Ekipler paradan ve zamandan tasarruf sağlar: Veri alımı, kullanıcılar tarafından fiziksel olarak gerçekleştirilmesi gereken bazı görevleri düzenler ve artık zamanları diğer daha önemli görevlere yatırılabilir.
• Şirketler daha iyi kararlar verir : Gerçek zamanlı veri alma araçları, işletmelerin bilinçli kararlar vermek için fırsatları ve sorunları fark etmelerini sağlar.
• Ekipler daha iyi yazılım ve uygulama araçları üretir: Kullanıcılar, yazılımlarının ve uygulamalarının verileri hızlı bir şekilde taşımasını ve kullanıcılara daha iyi bir deneyim sunmasını garanti etmek için veri alma araçlarını kullanır.

toparlamak

Umarım şimdiye kadar veri alımı ve etkin kullanımı hakkında bir fikriniz vardır. Ayrıca , veri alma araçları işletmelerin kendinden emin kararlar almasına ve iş zekasını geliştirmesine yardımcı olur.

Çok sayıda kaynaktan veri sağlamanın zorluğunu azaltır ve kullanıcıların çok sayıda veri şeması ve türüyle çalışmasına olanak tanır.

Etkili bir veri alma süreci, iyi organize edilmiş ve basit bir yöntemle verilerden daha iyi içgörüler sağlar.

Zorlukları tahmin etme, otomasyon ve self servis veri alımı gibi uygulamalar, onu hatasız, sorunsuz, hızlı ve dinamik hale getirme sürecini iyileştirebilir.

Jhon Muller, uzman endüstri kapsamı aracılığıyla Bilgi ve teknoloji ile ilgili kılavuzların tüm yönlerinde okuyuculara yardımcı olma konusunda tutkulu. Teknolojiyle ilgili içerik oluşturma konusunda uzmanlaşmış deneyimli bir içerik yazarıdır.