Prikupljanje podataka je ključni aspekt procesa koji se fokusira na informacije, omogućavajući organizacijama da steknu prave podatke u pravom trenutku. Ovo je neophodno kako bi se razumelo poslovanje i postigao napredak.
Savremene firme svakodnevno stvaraju ogromne količine podataka, koji su od velikog značaja za njihove operacije.
Kroz sprovođenje poslovne analitike, preduzeća mogu steći dublji uvid, što im pomaže da donose odluke koje se temelje na podacima i informacijama.
Ovi podaci igraju ključnu ulogu u razumevanju potrošača, predviđanju kretanja na tržištu, planiranju, predviđanju trendova, kao i mnogim drugim pogodnostima.
Međutim, za izvršavanje određenih zadataka, od suštinskog je značaja izdvajanje i analiza podataka, kao i njihov lak pristup sa centralizovane lokacije.
Tu nastupa unos podataka.
Ova tehnika izdvaja podatke iz različitih izvora, omogućavajući vam da otkrijete uvide koji se u njima kriju, i dalje ih koristite za razvoj poslovanja.
U ovom tekstu, baviću se unosom podataka, njegovim tipovima, procesom korak po korak, arhitekturom, primerima upotrebe, prednostima, najboljim praksama i izazovima.
Krenimo!
Šta je unos podataka?
Unos podataka je procedura prikupljanja informacija iz jednog ili više izvora i njihovog prebacivanja u skladište podataka za momentalnu upotrebu. To je jedan od najvažnijih koraka u procesu analize podataka.
Podaci se mogu unositi grupno ili strimovati u realnom vremenu. Kada se informacije prenesu na ciljnu lokaciju, one se pravilno skladište i koriste za analizu.
Izvori podataka mogu biti data jezera, baze podataka, IoT uređaji, SaaS aplikacije, lokalne baze podataka i druge platforme koje sadrže relevantne i važne podatke.
Unos podataka je jednostavan postupak preuzimanja informacija iz izvora, njihovog čišćenja i prosleđivanja na mesto gde preduzeće može da koristi, pristupi i analizira podatke.
Unos podataka omogućava organizacijama da donose odluke zasnovane na podacima iz sve veće složenosti i obima podataka koje svakodnevno proizvode.
Kada organizacija prikuplja podatke, oni ostaju u svom originalnom i sirovom stanju, kao i u izvoru. Operaciju transformacije ćete morati da izvršite onda kada postoji potreba za transformisanjem ili raščlanjivanjem podataka u čitljiv format koji je kompatibilan sa različitim aplikacijama.
Primarni cilj unosa podataka je efikasan prenos velikih skupova podataka sa jednog mesta na drugo uz pomoć softverske automatizacije. On samo unosi podatke, ne transformiše ih. Za mnoge organizacije, on služi kao ključan alat koji im omogućava da upravljaju svojim front-end-om podataka.
Postoji više načina za unos podataka u vašu matricu podataka. U skladu sa vašim specifičnim potrebama i zahtevima dizajna, možete odabrati bilo koji metod unosa koji vam najviše odgovara.
Kako funkcioniše unos podataka?
Unos podataka prikuplja informacije iz raznih izvora gde se podaci prvobitno skladište ili generišu. On učitava ili prenosi podatke na odredište ili staging područje. Cevovod za unos podataka primenjuje jednostavne transformacije gde god je potrebno da se podaci filtriraju ili optimizuju pre nego što se proslede u red poruka, skladište podataka ili odredište.
Unos podataka takođe vrši složene transformacije, uključujući sortiranje, spajanje i agregaciju za specifične aplikacije, sisteme izveštavanja i analitiku sa dodatnim cevovodima.
Da biste razumeli proces unosa podataka korak po korak, morate da zaronite u njegovu arhitekturu.
Izvor: StreamSets
Arhitektura unosa podataka
Arhitektura unosa podataka vam govori o toku podataka u sledećim slojevima:
- Sloj za prikupljanje podataka: Prikuplja informacije iz različitih izvora i čuva ih u vašem skladištu podataka. Ovaj sloj definiše način na koji se podaci prenose ili raščlanjuju na druge slojeve arhitekture unosa. Takođe, pomaže u razdvajanju podataka za analitičku obradu.
- Sloj za obradu podataka: Ovaj sloj prikuplja informacije sa prethodnog sloja za obradu prenosa podataka koji se nalaze u skladištu. On definiše odredište gde želite da pošaljete podatke i grupiše ih u skladu sa tim.
- Sloj za skladištenje podataka: Podaci, kada su grupisani, čuvaju se na efikasnoj lokaciji za dalji prenos.
- Sloj za upite podataka: Ovo je analitički sloj arhitekture za unos podataka. Ovde se traže podaci kako bi sloj mogao da izvuče vredne uvide.
- Sloj za vizuelizaciju podataka: Vizuelizacija podataka je završni sloj koji se bavi prezentacijom podataka. On prikazuje podatke u razumljivom i vizuelnom formatu, kako bi vaša organizacija dobila uvid u realnom vremenu.
Prednosti unosa podataka
Razmotrimo neke od prednosti unosa podataka:
- Dostupnost: Kada organizacija implementira proces unosa podataka, podaci mogu biti dostupni i lako pristupačni za organizaciju. Pošto se podaci prikupljaju iz više izvora i prenose na lokaciju za skladištenje, svako sa validnim ovlašćenjem može lako da pristupi podacima za analizu.
- Ujednačenost: Dobra praksa unosa podataka poboljšava kvalitet informacija pretvaranjem različitih tipova podataka u objedinjeni tip podataka. Zbog toga je lakše manipulisati i razumeti podatke za buduću analitiku.
- Poboljšana produktivnost: Unos podataka vam omogućava da koristite podatke kako biste postali produktivniji. Ovo pomaže inženjerima podataka da postanu fleksibilniji i omogućava im da razviju moć skaliranja.
- Poboljšano donošenje odluka: Proces unosa podataka omogućava organizacijama da donose bolje i informisanije odluke koristeći podatke u realnom vremenu. Pored toga, možete da izvedete analitiku koja je od pomoći u donošenju taktičkih odluka i praćenju KPI-a i potencijalnih ciljeva.
- Poboljšano korisničko iskustvo: Organizacije koriste nedavne podatke kako bi pružile bolju uslugu svojim vrednim klijentima. Analitika vođena podacima omogućava im da naprave efikasne alate i aplikacije za klijente.
Vrste unosa podataka
Postoje tri vrste unosa podataka – grupna obrada, unos podataka u realnom vremenu i unos podataka zasnovan na Lambda arhitekturi. Izbor jednog od njih u velikoj meri zavisi od vrste poslovanja, vaše IT infrastrukture, budžeta, vremenskog okvira i ciljeva koje treba postići. Takođe, preduzeća biraju svoj model i alate na osnovu izvora podataka koje koriste.
Hajde da detaljnije razmotrimo svaki od njih.
#1. Batch Processing
Izvor: Adobe Experience League
To je najčešći metod unosa. Ovde sloj za unos podataka prikuplja i grupiše podatke koji dolaze iz nekoliko izvora postepeno. Zatim prenosi podatke u grupama u aplikaciju, sistem ili lokaciju gde je to potrebno.
Prenos podataka se zasniva na aktiviranju političkih uslova putem događaja pokretača, analognog redosleda ili postojećih rasporeda kako bi se osiguralo da se podaci prenose. Batch obrada je korisna za organizacije koje svakodnevno treba da prikupljaju specifične podatke sa aktivnostima koje zahtevaju evidenciju prisustva, generisanje izveštaja itd.
Ovaj pristup je jeftiniji i u mnogim slučajevima se smatra zastarelim pristupom.
#2. Unos podataka u realnom vremenu
Unos podataka u realnom vremenu je poznat i kao obrada strima. Uključuje prikupljanje i prenos podataka iz datog izvora u realnom vremenu do odredišta. Ovde nema grupisanja; umesto toga, videćete da se podaci dobijaju, učitavaju i obrađuju čim sloj za unos podataka pronađe nove informacije.
U cilju implementacije unosa podataka u realnom vremenu, postoji uobičajeno rešenje pod nazivom Change Data Structure (CDC). Međutim, ovaj tip unosa podataka je skuplji od grupnog unosa. To je zato što je potrebno da stalno nadgledate izvore kako biste prepoznali nove podatke i osigurali da se pravilno odražavaju na ciljnoj platformi.
Ako smanjite deo troškova, ovaj metod je veoma koristan za kompanije koje žele da pokreću analitiku sa svežim podacima svaki put kako bi donele operativne odluke.
Na primer, ako želite da donosite odluke o trgovanju na berzi, unos podataka u realnom vremenu je vaša najbolja opcija. Ovaj metod je takođe koristan za praćenje vaše infrastrukture.
#3. Unos podataka zasnovan na lambda arhitekturi
Izvor: Hazelcast
Ovaj metod je kombinacija dve vrste unosa podataka, odnosno grupne obrade i unosa u realnom vremenu.
Batch obrada se koristi za prikupljanje podataka u serijama, dok se unos podataka u realnom vremenu koristi da bi se obezbedio drugačiji ugao u odnosu na vremenski osetljive podatke. Unos podataka zasnovan na lambda arhitekturi deli podatke koje prikuplja u grupe i unosi ih u manjim koracima, što ga čini efikasnim za različite aplikacije kojima su potrebni podaci za striming.
Slučajevi upotrebe unosa podataka
Organizacije širom sveta koriste procese unosa podataka kao suštinski deo cevovoda podataka u svojim operacijama.
- Internet stvari (IoT): Unos podataka se koristi u nekoliko IoT sistema za prikupljanje i transformaciju informacija sa širokog spektra povezanih uređaja.
- Analitika velikih podataka: Analitika velikih podataka je uobičajeni zahtev za svaku organizaciju. Unos velikih količina podataka iz brojnih izvora je stoga potreban u analitici velikih podataka, gde se podaci obrađuju pomoću distribuiranih sistema kao što su Spark ili Hadoop.
- Otkrivanje prevare: Organizacije koriste proces unosa podataka za otkrivanje prevare uvozom i transformacijom podataka iz različitih izvora. Ovo uključuje ponašanje klijenata, fidove podataka trećih strana i transakcije.
- E-trgovina: Preduzeća e-trgovine koriste proces unosa podataka da bi primila podatke iz nekoliko izvora, kao što su transakcije kupaca, katalozi proizvoda, analitika veb stranice i još mnogo toga. Ovo im pomaže da rastu sa pravim podacima u realnom vremenu.
- Personalizacija: Proces unosa podataka može da se koristi za pružanje personalizovanih iskustava ili preporuka korisnicima izvlačenjem podataka iz različitih izvora, kao što su interakcije korisnika, podaci društvenih medija, analitika veb stranice itd.
- Upravljanje lancem snabdevanja: Za upravljanje lancem snabdevanja, organizaciji su potrebni podaci iz izvora kao što su inventar, logistika i podaci o dobavljačima. Unos podataka unosi ove podatke iz više izvora i obrađuje ih za efikasno upravljanje lancem snabdevanja.
- Analiza raspoloženja i društvenih medija: Unos podataka u realnom vremenu pomaže preduzećima da prate fidove društvenih medija, identifikuju trendove u nastajanju i efikasno analiziraju raspoloženje brenda prikupljanjem podataka iz različitih izvora. Ovo dovodi do poboljšanja odnosa sa kupcima, razvoja strategija za hvatanje tržišta i efikasnih marketinških strategija.
Izazovi
Možete iskusiti neke izazove sa procesom unosa podataka:
- Skalabilnost: Možda ćete naići na poteškoće u skaliranju velikog skupa podataka dok unosite podatke iz različitih izvora. Količina obrađenih podataka zahteva vertikalno ili horizontalno skaliranje infrastrukture da bi se nosila sa povećanim opterećenjem, pa dolazi do komplikacija.
- Kvalitet podataka: Kvalitet podataka je glavni izazov u procesu unosa podataka. Dok izvlačite podatke, ne možete uvek osigurati da su podaci koje primate visokog kvaliteta.
- Raznovrstan ekosistem: Postoji mnogo izvora i tipova podataka, što otežava vašim timovima da razviju dobro izolovan model unosa podataka. Neki alati i funkcije podržavaju samo osnovne tehnologije, dozvoljavajući organizacijama da koriste nekoliko alata koji zahtevaju nekoliko skupova veština.
- Cena: Troškovi unosa su direktno proporcionalni količini podataka. Kako vaše poslovanje u vrednostima podataka raste, tako se povećavaju i ukupni troškovi unosa podataka. Da biste uneli sve podatke, biće vam potrebno više servera i sistema za skladištenje, što dovodi do povećanja troškova unosa.
- Bezbednost: Pošto se podaci čuvaju na brojnim tačkama u procesu tokom njihovog unosa, oni su skloni izlaganju podataka i bezbednosnim rizicima. Ovo čini proces unosa podataka ranjivim što će dovesti do kršenja bezbednosti. Stoga, organizacije smatraju izazovnim da održavaju standarde i propise usklađenosti tokom procesa.
- Integracija podataka: Naići ćete na manje poteškoće u integraciji podataka iz izvora trećih strana u cevovod za unos podataka. Zbog toga vam je potreban sveobuhvatan alat koji vam omogućava da integrišete podatke.
- Nepouzdanost: Ako na neki način pogrešno unesete podatke, oni mogu biti podložni nepouzdanoj povezanosti. To dovodi do prekida komunikacije i gubitka podataka.
Najbolje prakse
Hajde da razgovaramo o nekim praksama integracije podataka koje možete pratiti da biste poboljšali svoj poslovni učinak.
Automatsko unošenje podataka
Automatsko unošenje podataka može da reši mnoge izazove koji dolaze sa ručnim unosom podataka. On prepoznaje poteškoće i neizbežnost transformacije neobrađenih podataka u korisne uvide, posebno kada podaci potiču iz nekoliko različitih izvora.
Organizacije mogu da koriste alate za unos podataka da automatizuju ponavljajuće procese prikupljanja podataka za bolju analitiku i izveštaje, smanjujući ljudske greške.
Napravite SLA za podatke
SLA za podatke zahtevaju:
- Šta je potrebno za posao
- Kakva očekivanja preduzeće mora da ima od podataka
- Kada podaci mogu ispuniti očekivanja
- Ko je pogođen
- Kako treba znati kada je SLA ispunjen i kakav će biti odgovor kada se prekrši?
Stoga vam pristup unosa podataka pomaže da dobijete sve potrebne podatke za efikasno kreiranje SLA podataka.
Mrežni propusni opseg
Cevovod za unos podataka može se izgraditi na način da efikasno upravlja propusnim opsegom mreže.
Promet nije uvek konstantan, ponekad se povećava ili smanjuje na osnovu društvenih i fizičkih parametara. Mrežni propusni opseg takođe zavisi od količine podataka koji se unose u određeno vreme.
Heterogeni sistemi i tehnologije
Organizacija treba da proveri da li je model cevovoda za unos podataka kompatibilan sa alatima i aplikacijama nezavisnih proizvođača, kao i različitim operativnim sistemima.
Podrška za nepouzdane podatke
Cevovod za unos podataka prima podatke iz nekoliko izvora i različitih struktura kao što su audio datoteke, datoteke evidencije, slike i još mnogo toga.
Različite strukture trebaju različite brzine, omogućavajući nepouzdanoj mreži da učini ceo cevovod nepouzdanim. Organizacije moraju dizajnirati cevovod za unos podataka koji podržava sve formate, a da nije nepouzdan.
Visoka preciznost
Proces unosa podataka je direktno proporcionalan podacima koji se mogu revidirati. Zahteva dobro osmišljen proces tako da može da menja posredničke funkcije na osnovu zahteva.
Striming podataka
Preduzećima su potrebni procesi unosa podataka u realnom vremenu i procesi grupne obrade kako bi poboljšali svoje usluge i postigli maksimalnu efikasnost.
Razdvajanje baza podataka
Neke organizacije, posebno velike, direktno integrišu svoju analitiku ili bazu podataka poslovne inteligencije sa operativnom bazom podataka. Razdvajanje analitičke i operativne baze podataka pomaže organizacijama da kaskadiraju probleme jedno u drugo.
Zaključak
Unos podataka pruža trenutne uvide tako da možete da razumete trenutne tržišne trendove, održavate nisko kašnjenje i merite korisničko iskustvo. Cevovod za unos podataka sastoji se od različitih slojeva koji počinju od ekstrakcije i prikupljanja podataka do vizualizacije i analize.
Uz unos podataka, organizacije mogu lako poboljšati operativnu efikasnost, brže otkrivati prevare, dobiti analitiku u realnom vremenu i pokrenuti proaktivno održavanje. Preduzeća takođe mogu da koriste unos podataka u realnom vremenu da dobiju ažurne informacije i da ih koriste za konkurentsku prednost i informisano donošenje odluka.
Takođe možete čitati o orkestraciji podataka jednostavnim rečima.