数据摄取和工具完整指南

企业现在根据来自各种来源的数据量进行数据分析。 因此，企业需要访问其所有数据源以进行商业智能 (BI) 和分析，以做出自信的决策。

可用数据量不足可能导致虚假报告、误导性分析结论和保留决策。 为了关联来自多个来源的数据，数据存储在一个称为数据仓库的公共位置，这是一个为有效报告而构建的文件。

数据在被消化之前被摄取。 因此，分析师和经理等决策者需要将数据摄取及其相关工具和技术理解为设计数据管道以推动业务价值的现代战略方法。

本博客将简要包括：

• 关于数据摄取
• 数据摄取的类型
• 不同的数据摄取工具
• 数据摄取的好处

让我们开始吧！

什么是数据摄取？

数据摄取是将来自混合来源的数据传输到一个公共数据库，组织可以在该数据库中对其进行分析、访问和使用。 来源包括电子表格、数据库、SaaS 数据、内部应用程序，甚至来自互联网的信息。

数据摄取层  任何分析架构的主要支柱。 分析系统和下游报告依赖于可访问且可靠的数据。

有不同的方式来摄取数据，并且特定的数据摄取模式基于许多架构或模型。

数据摄取的类型

数据可以实时处理或批量摄取。 您还可以自动化数据摄取。

有了这个，就可以包括数据准备选项。 这使您可以更好地构建和组织数据，这意味着可以立即或稍后使用商业智能工具对其进行分析。

执行数据摄取的主要模式有三种：实时、批处理或在称为 lambda 架构的设置中混合使用这两种模式。

组织可以根据其财务限制、业务目标和 IT 基础架构选择其中一种类型。

实时数据摄取

实时数据摄取 正在使用变更数据捕获 (CDC) 等解决方案从源系统传输和收集实时数据。

CDC 持续审查重做日志或事务，并在不改变数据库工作负载的情况下移动更改的数据。

实时数据摄取对于时间敏感的情况至关重要，例如当企业对新数据做出快速反应时的电网监控或股票市场交易。

此外，在做出即时运营决策和根据新见解采取行动时，实时数据摄取至关重要。

相关：数据驱动的营销决策指南

基于批处理的数据摄取

基于批处理的数据摄取是按计划间隔分批收集和移动数据的方法。

摄取层根据简单的计划、触发操作或任何其他逻辑集合来收集数据。

当企业希望每天收集特定数据点或不希望数据用于实时决策过程时，基于批次的摄取是有益的。

基于 Lambda 架构的数据摄取

Lambda 架构由实时方法和批处理方法组成。

数据摄取的类型包括速度层、批处理层和服务层。

上面提到的层对数据进行批量索引，而这一层迅速索引尚未被服务层和较慢批量选择的数据。

这种不同层之间的持续切换保证了数据可以以低延迟进行查询。

数据摄取的工作原理

数据摄取从最初存储的位置提取数据并将其上传到暂存区域或目的地。

简单的数据摄取  在将其应用到某个消息队列、目标集或数据存储之前，应用一个或多个丰富的过滤数据或轻量转换。

更多复合转换（例如针对特定分析、报告和应用程序系统的短连接和聚合）是通过额外的管道完成的。

准备好数据源后，您可以快速设置清晰的大数据管道，如下所示，以查看数据如何在您的业务中移动以及它如何为不同的业务应用程序提供数据。

数据摄取工具

数据摄取工具是收集非结构化、半结构化和结构化数据并将其从源传输到所需目的地的软件。

这些工具使所有手动和费力的摄取过程自动化。 数据被传输到数据摄取管道中，这是将数据从一个点传输到另一个点的一系列步骤。

数据摄取工具配备了不同的功能和特性。 要选择适合您要求的工具，您必须考虑许多因素并做出相应决定：

格式：到达目标目的地的数据是半结构化的、非结构化的还是结构化的？

频率：数据是分批还是实时处理和摄取的？

大小：任何摄取工具管理的数据量是多少？

隐私：是否有任何需要混淆或保护的区分大小写的数据？

提取：这些工具从各种来源收集信息，包括物联网设备、应用程序和数据库。

卷。 这些工具通常用于处理更大的数据集、工作负载，并随着业务需求的变化进行扩展。

处理。 这些工具处理数据以使其为立即需要它的应用程序做好准备，或将其存储以备后用。 如上所述，数据摄取工具以计划的批次或实时处理数据。

数据流可视化和跟踪：摄取工具通常为用户提供一种分析系统数据流的方法。

数据摄取工具的使用方式也不同。

例如，企业每天将数百万条记录转移到 Salesforce。

或者他们确保不同的应用程序定期交换数据。 摄取工具还将促销数据带到商业智能平台以进行额外分析。

数据摄取的好处

数据摄取技术提供了许多好处，使团队能够有效地处理数据以获得竞争优势。

其中一些特权包括：

• 数据随时可用：数据摄取使公司能够收集存储在多个站点中的数据并将其移动到集中环境以进行即时访问和审查。
• 数据不那么复杂：高级数据摄取管道和 ETL 解决方案将大量数据类型转换为预定义的设置，然后将它们发送到数据仓库。
• 团队节省金钱和时间：数据摄取规范了一些必须由用户实际执行的任务，他们的时间现在可以投入到其他更重要的任务上。
• 公司做出更好的决策：实时数据摄取工具使企业能够注意到机会和问题，从而做出明智的决策。
• 团队制作更好的软件和应用工具：用户使用数据摄取工具来保证他们的软件和应用快速移动数据并为用户提供更好的体验。

包起来

希望到现在为止，您对数据摄取及其有效使用有所了解。 此外，数据摄取工具可帮助企业做出自信的决策并提高商业智能。

它降低了从众多来源传递数据的难度，并让用户可以使用多种数据模式和类型。

有效的数据摄取过程以组织良好且直接的方法从数据中提供更好的洞察力。

预测困难、自动化和自助数据摄取等实践可以增强使其无错误、无缝、快速和动态的过程。

Jhon Muller 热衷于通过专业的行业报道帮助读者了解信息和技术相关指南的各个方面。 他是一位经验丰富的内容作家，专门从事与技术相关的内容创作。