數據攝取和工具完整指南

企業現在根據來自各種來源的數據量進行數據分析。 因此，企業需要訪問其所有數據源以進行商業智能 (BI) 和分析，以做出自信的決策。

可用數據量不足可能導致虛假報告、誤導性分析結論和保留決策。 為了關聯來自多個來源的數據，數據存儲在一個稱為數據倉庫的公共位置，這是一個為有效報告而構建的文件。

數據在被消化之前被攝取。 因此，分析師和經理等決策者需要將數據攝取及其相關工具和技術理解為設計數據管道以推動業務價值的現代戰略方法。

本博客將簡要包括：

• 關於數據攝取
• 數據攝取的類型
• 不同的數據攝取工具
• 數據攝取的好處

讓我們開始吧！

什麼是數據攝取？

數據攝取是將來自混合來源的數據傳輸到一個公共數據庫，組織可以在該數據庫中對其進行分析、訪問和使用。 來源包括電子表格、數據庫、SaaS 數據、內部應用程序，甚至來自互聯網的信息。

數據攝取層  任何分析架構的主要支柱。 分析系統和下游報告依賴於可訪問且可靠的數據。

有不同的方式來攝取數據，並且特定的數據攝取模式基於許多架構或模型。

數據攝取的類型

數據可以實時處理或批量攝取。 您還可以自動化數據攝取。

有了這個，就可以包括數據準備選項。 這使您可以更好地構建和組織數據，這意味著可以立即或稍後使用商業智能工具對其進行分析。

執行數據攝取的主要模式有三種：實時、批處理或在稱為 lambda 架構的設置中混合使用這兩種模式。

組織可以根據其財務限制、業務目標和 IT 基礎架構選擇其中一種類型。

實時數據攝取

實時數據攝取 正在使用變更數據捕獲 (CDC) 等解決方案從源系統傳輸和收集實時數據。

CDC 持續審查重做日誌或事務，並在不改變數據庫工作負載的情況下移動更改的數據。

實時數據攝取對於時間敏感的情況至關重要，例如當企業對新數據做出快速反應時的電網監控或股票市場交易。

此外，在做出即時運營決策和根據新見解採取行動時，實時數據攝取至關重要。

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基於批處理的數據攝取

基於批處理的數據攝取是按計劃間隔分批收集和移動數據的方法。

攝取層根據簡單的計劃、觸發操作或任何其他邏輯集合來收集數據。

當企業希望每天收集特定數據點或不希望數據用於實時決策過程時​​，基於批次的攝取是有益的。

基於 Lambda 架構的數據攝取

Lambda 架構由實時方法和批處理方法組成。

數據攝取的類型包括速度層、批處理層和服務層。

上面提到的層對數據進行批量索引，而這一層迅速索引尚未被服務層和較慢批量選擇的數據。

這種不同層之間的持續切換保證了數據可以以低延遲進行查詢。

數據攝取的工作原理

數據攝取從最初存儲的位置提取數據並將其上傳到暫存區域或目的地。

簡單的數據攝取  在將其應用到某個消息隊列、目標集或數據存儲之前，應用一個或多個豐富的過濾數據或輕量轉換。

更多複合轉換（例如針對特定分析、報告和應用程序系統的短連接和聚合）是通過額外的管道完成的。

準備好數據源後，您可以快速設置清晰的大數據管道，如下所示，以查看數據如何在您的業務中移動以及它如何為不同的業務應用程序提供數據。

數據攝取工具

數據攝取工具是收集非結構化、半結構化和結構化數據並將其從源傳輸到所需目的地的軟件。

這些工具使所有手動和費力的攝取過程自動化。 數據被傳輸到數據攝取管道中，這是將數據從一個點傳輸到另一個點的一系列步驟。

數據攝取工具配備了不同的功能和特性。 要選擇適合您要求的工具，您必須考慮許多因素並做出相應決定：

格式：到達目標目的地的數據是半結構化的、非結構化的還是結構化的？

頻率：數據是分批還是實時處理和攝取的？

大小：任何攝取工具管理的數據量是多少？

隱私：是否有任何需要混淆或保護的區分大小寫的數據？

提取：這些工具從各種來源收集信息，包括物聯網設備、應用程序和數據庫。

卷。 這些工具通常用於處理更大的數據集、工作負載，並隨著業務需求的變化進行擴展。

處理。 這些工具處理數據以使其為立即需要它的應用程序做好準備，或將其存儲以備後用。 如上所述，數據攝取工具以計劃的批次或實時處理數據。

數據流可視化和跟踪：攝取工具通常為用戶提供一種分析系統數據流的方法。

數據攝取工具的使用方式也不同。

例如，企業每天將數百萬條記錄轉移到 Salesforce。

或者他們確保不同的應用程序定期交換數據。 攝取工具還將促銷數據帶到商業智能平台以進行額外分析。

數據攝取的好處

數據攝取技術提供了許多好處，使團隊能夠有效地處理數據以獲得競爭優勢。

其中一些特權包括：

• 數據隨時可用：數據攝取使公司能夠收集存儲在多個站點中的數據並將其移動到集中環境以進行即時訪問和審查。
• 數據不那麼複雜：高級數據攝取管道和 ETL 解決方案將大量數據類型轉換為預定義的設置，然後將它們發送到數據倉庫。
• 團隊節省金錢和時間：數據攝取規範了一些必須由用戶實際執行的任務，他們的時間現在可以投入到其他更重要的任務上。
• 公司做出更好的決策：實時數據攝取工具使企業能夠注意到機會和問題，從而做出明智的決策。
• 團隊製作更好的軟件和應用工具：用戶使用數據攝取工具來保證他們的軟件和應用快速移動數據並為用戶提供更好的體驗。

包起來

希望到現在為止，您對數據攝取及其有效使用有所了解。 此外，數據攝取工具可幫助企業做出自信的決策並提高商業智能。

它降低了從眾多來源傳遞數據的難度，並讓用戶可以使用多種數據模式和類型。

有效的數據攝取過程以組織良好且直接的方法從數據中提供更好的洞察力。

預測困難、自動化和自助數據攝取等實踐可以增強使其無錯誤、無縫、快速和動態的過程。

Jhon Muller 熱衷於通過專業的行業報導幫助讀者了解信息和技術相關指南的各個方面。 他是一位經驗豐富的內容作家，專門從事與技術相關的內容創作。