Уношење података је кључни део процеса усредсређеног на податке, осигуравајући да организације добију праве информације у право време како би разумеле пословни учинак и побољшале га.
Модерне организације свакодневно генеришу огромне количине података који су од велике вредности за њихово пословање.
Извођењем пословне аналитике, организације могу стећи дубље увиде, што им помаже да доносе одлуке засноване на информацијама заснованим на подацима.
Ови подаци такође играју кључну улогу у разумевању купаца, предвиђању тржишта, планирању, предвиђању трендова и стицању других погодности.
Међутим, да бисте извршили одређене задатке, кључно је издвојити и анализирати податке и лако им приступити са централизоване локације.
Овде долази до уноса података.
Ова техника издваја податке из неколико извора, омогућавајући вам да откријете увиде скривене у њима и даље их користите за развој вашег пословања.
У овом чланку ћу говорити о уносу података и његовим типовима, процесима корак по корак, архитектури, случајевима коришћења, предностима, најбољим праксама и изазовима.
Идемо!
Преглед садржаја
Шта је уношење података?
Уношење података је процес прикупљања података из једног или више извора и њиховог увоза у складиште података за тренутну употребу. То је један од најважнијих корака у току рада анализе података.
Подаци се могу уносити у групама или стримовати у реалном времену. Када се подаци померају на циљану локацију, они се правилно складиште и затим користе за анализу.
Извори података могу бити језера података, базе података, ИоТ уређаји, СааС апликације, локалне базе података и друге платформе које могу имати релевантне и битне податке.
Уношење података је једноставан процес који узима податке из извора, чисти их и прослеђује на одредиште где предузеће може да користи, приступи и анализира податке.
Уношење података омогућава организацијама да доносе одлуке засноване на подацима из све веће сложености и обима података које производе сваки дан.
Када организација прикупља податке, они остају у свом оригиналном и сировом стању, као што су и у извору. Мораћете да извршите операцију трансформације када постоји потреба да трансформишете или рашчланите податке у читљив формат који је компатибилан са различитим апликацијама.
Примарни циљ уноса података је ефикасно премештање великог скупа података са једног места на друго уз помоћ софтверске аутоматизације. Он само уноси податке, а не их трансформише. За многе организације, он функционише као критичан алат који им омогућава да управљају својим предњим делом података.
Постоји више начина за унос података у вашу матрицу података. У складу са вашим специфичним потребама и захтевима дизајна, можете одабрати било који метод гутања који вам највише одговара.
Како функционише гутање података?
Уношење података прикупља податке из више извора где су подаци првобитно ускладиштени или генерисани. Учитава или преноси податке до одредишта или области за сцену. Цевовод за унос података примењује лаке трансформације где год је потребно да се подаци филтрирају или оптимизују пре него што их пошаље у ред порука, складиште података или одредиште.
Уношење података такође врши сложене трансформације, укључујући сортирање, спајање и агрегате за специфичне апликације, системе извештавања и аналитике са додатним цевоводима.
Да бисте разумели корак по корак процес уноса података, морате да зароните у његову архитектуру.
Извор: СтреамСетс
Архитектура гутања података
Архитектура уноса података говори вам о току података у следећим слојевима:
- Слој прикупљања података: прикупља податке из различитих извора и чува их у вашем складишту података. Овај слој дефинише како се подаци преносе или рашчлањују на друге слојеве архитектуре уноса. Такође, помаже у разбијању података за аналитичку обраду.
- Слој за обраду података: Овај слој прикупља податке са претходног слоја за обраду преноса података који се налазе у складишту. Он дефинише одредиште где желите да пошаљете податке и групише их у складу са тим.
- Слој складиштења података: Подаци када су груписани, чувају се на ефикасној локацији за даљи пренос.
- Слој упита података: Ово је аналитички слој архитектуре за унос података. Овде се траже подаци како би слој могао да извуче вредне увиде.
- Слој визуелизације података: Визуелизација података је завршни слој који се бави презентацијом података. Он приказује податке у разумљивом и визуелном формату како би ваша организација добила увид у реалном времену.
Предности уношења података
Хајде да размотримо неке од предности уноса података:
- Доступност: Када организација имплементира процес уноса података, подаци могу бити доступни и лако доступни за организацију. Пошто се подаци прикупљају из више извора и преносе на локацију за складиштење, свако са важећим овлашћењем може лако да приступи подацима за анализу.
- Уједначеност: Добра пракса уноса података побољшава квалитет података претварањем више типова података у обједињени тип података. Због тога је лакше манипулисати и разумети податке за будућу аналитику.
- Побољшана продуктивност: Уношење података вам омогућава да користите податке да бисте постали продуктивнији. Ово помаже инжењерима података да постану флексибилнији и омогућава им да развију моћ скалирања.
- Побољшано доношење одлука: Процес уноса података омогућава организацијама да доносе боље и информисаније одлуке користећи податке у реалном времену. Поред тога, можете да изведете аналитику која је од помоћи у доношењу тактичких одлука и праћењу КПИ-а и потенцијалних циљева.
- Побољшано корисничко искуство: Организације користе недавне податке да би служиле својим вредним клијентима. Аналитика вођена подацима омогућава им да направе ефикасне алате и апликације за клијенте.
Врсте уношења података
Постоје три типа уноса података – групна обрада, унос података у реалном времену и уношење података засновано на Ламбда. Избор једног од њих у великој мери зависи од врсте пословања, ваше ИТ инфраструктуре, буџета, временског оквира и циљева које треба постићи. Такође, предузећа бирају свој модел и алате на основу извора података које користе.
Хајде да заронимо дубље у сваки детаљније.
#1. Батцх Процессинг
Извор: Адобе Екпериенце Леагуе
То је најчешћи метод гутања. Овде слој за унос података прикупља и групише податке који долазе из неколико извора постепено. Затим преноси податке у групама у апликацију, систем или локацију где је то потребно.
Пренос података је заснован на активирању политичких услова путем догађаја покретача, аналогног поретка или постојећих распореда како би се осигурало да се подаци преносе. Пакетна обрада је корисна за организације које свакодневно треба да прикупљају специфичне податке са активностима које захтевају евиденцију присуства, генерисање извештаја итд.
Овај приступ је јефтинији и у многим случајевима се сматра застарелим приступом.
#2. Уношење података у реалном времену
Уношење података у реалном времену познато је и као обрада стрима. Укључује прикупљање и пренос података из датог извора у реалном времену до одредишта. Овде нема груписања; уместо тога, видећете да се подаци добијају, учитавају и обрађују чим слој за унос података пронађе нове податке.
У циљу имплементације уноса података у реалном времену, постоји уобичајено решење под називом Цханге Дата Струцтуре (ЦДЦ). Међутим, овај тип уноса података је скупљи од скупног уноса. То је зато што је потребно да стално надгледате изворе како бисте препознали нове податке и осигурали да се правилно одражавају на циљаној платформи.
Ако смањите део трошкова, овај метод је веома користан за компаније које желе да покрећу аналитику са свежим подацима сваки пут како би донеле оперативне одлуке.
На пример, ако желите да доносите одлуке о трговању на берзи, унос података у реалном времену је ваша најбоља опција. Овај метод је такође користан за праћење ваше инфраструктуре.
#3. Уношење података засновано на ламбди
Извор: Хазелцаст
Овај метод је комбинација две врсте уноса података, односно групне обраде и уноса у реалном времену.
Пакетна обрада се користи за прикупљање података у серијама, док се унос података у реалном времену користи да би се обезбедио другачији угао у односу на временски осетљиве податке. Уношење података засновано на ламбда дели податке које прикупља у групе и уноси их у мањим корацима, што га чини ефикасним за различите апликације којима су потребни подаци за стриминг.
Случајеви употребе гутања података
Организације широм света користе процесе уноса података као суштински део цевовода података у својим операцијама.
- Интернет ствари (ИоТ): Уношење података се користи у неколико ИоТ система за прикупљање и трансформацију података са широког спектра повезаних уређаја.
- Аналитика великих података: Аналитика великих података је уобичајени захтев за сваку организацију. Уношење великих количина података из бројних извора је стога потребно у аналитици великих података, где се подаци обрађују помоћу дистрибуираних система као што су Спарк или Хадооп.
- Откривање преваре: Организације користе процес уноса података за откривање преваре увозом и трансформацијом података из различитих извора. Ово укључује понашање клијената, фидове података трећих страна и трансакције.
- Е-трговина: Предузећа е-трговине користе процес уноса података да би примили податке из неколико извора, као што су трансакције купаца, каталози производа, аналитика веб странице и још много тога. Ово им помаже да расту са правим подацима у реалном времену.
- Персонализација: Процес уноса података може да се користи за пружање персонализованих искустава или препорука корисницима извлачењем података из различитих извора, као што су интеракције корисника, подаци друштвених медија, аналитика веб странице итд.
- Управљање ланцем снабдевања: За управљање ланцем снабдевања, организацији су потребни подаци из извора као што су инвентар, логистика и подаци о добављачима. Уношење података уноси ове податке из више извора и обрађује их за ефикасно управљање ланцем снабдевања.
- Анализа расположења и друштвених медија: Уношење података у реалном времену помаже предузећима да прате фидове друштвених медија, идентификују трендове у настајању и ефикасно анализирају расположење бренда прикупљањем података из различитих извора. Ово доводи до побољшања односа са купцима, развоја стратегија за хватање тржишта и ефикасних маркетиншких стратегија.
Изазови
Можете искусити неке изазове са процесом уноса података:
- Скалабилност: Можда ћете наићи на потешкоће у скалирању великог скупа података док уносите податке из различитих извора. Количина обрађених података захтева вертикално или хоризонтално скалирање инфраструктуре да би се носила са повећаним оптерећењем, па долази до компликација.
- Квалитет података: Квалитет података је главни изазов у процесу уноса података. Док извлачите податке, не можете увек осигурати да су подаци које примате високог квалитета.
- Разноврсни екосистем: Постоји много извора и типова података, што отежава вашим тимовима да развију звучно изолован модел уношења података. Неки алати и функције подржавају само основне технологије, дозвољавајући организацијама да користе неколико алата који захтевају неколико скупова вештина.
- Цена: Трошкови уноса су директно пропорционални количини података. Како ваше пословање у вредностима података расте, тако се повећавају и укупни трошкови уношења података. Да бисте унели све податке, биће вам потребно више сервера и система за складиштење, што доводи до повећања трошкова уноса.
- Безбедност: Пошто се подаци чувају на бројним тачкама у процесу током њиховог уноса, они су склони излагању података и безбедносним ризицима. Ово чини процес уноса података рањивим што ће довести до кршења безбедности. Стога, организације сматрају изазовним да одржавају стандарде и прописе усклађености током процеса.
- Интеграција података: Наићи ћете на мале потешкоће у интеграцији података из извора трећих страна у цевовод за унос података. Због тога вам је потребан свеобухватан алат који вам омогућава да интегришете податке.
- Непоузданост: Ако на неки начин погрешно унесете податке, они могу бити подложни непоузданој повезаности. То доводи до прекида комуникације и губитка података.
Најбоље праксе
Хајде да разговарамо о неким праксама интеграције података које можете пратити да бисте побољшали свој пословни учинак.
Аутоматско уношење података
Аутоматско уношење података може да реши многе изазове који долазе са ручним уносом података. Он признаје потешкоће и неизбежност трансформације необрађених података у корисне увиде, посебно када подаци потичу из неколико различитих извора.
Организације могу да користе алате за унос података да аутоматизују понављајуће процесе прикупљања података за бољу аналитику и извештаје, смањујући људске грешке.
Направите СЛА за податке
СЛА за податке захтевају:
- Шта је потребно за посао
- Каква очекивања предузеће мора да има од података
- Када подаци могу испунити очекивања
- Ко је погођен
- Како треба знати када је СЛА испуњен и какав ће бити одговор када се прекрши?
Стога вам приступ уноса података помаже да добијете све потребне податке за ефикасно креирање СЛА података.
Мрежни пропусни опсег
Цевовод за унос података може се изградити на начин да ефикасно управља пропусним опсегом мреже.
Промет није увек константан, понекад се повећава или смањује на основу друштвених и физичких параметара. Мрежни пропусни опсег такође зависи од количине података који се уносе у одређено време.
Хетерогени системи и технологије
Организација треба да провери да ли је модел цевовода за унос података компатибилан са алатима и апликацијама независних произвођача, као и различитим оперативним системима.
Подршка за непоуздане податке
Цевовод за унос података прима податке из неколико извора и различитих структура као што су аудио датотеке, датотеке евиденције, слике и још много тога.
Различите структуре требају различите брзине, омогућавајући непоузданој мрежи да учини цео цевовод непоузданим. Организације морају дизајнирати цевовод за унос података који подржава све формате, а да није непоуздан.
Високе прецизности
Процес уноса података је директно пропорционалан подацима који се могу ревидирати. Захтева добро осмишљен процес тако да може да мења посредничке функције на основу захтева.
Стреаминг Дата
Предузећима су потребни процеси уноса података у реалном времену и процеси групне обраде како би побољшали своје услуге и постигли максималну ефикасност.
Раздвајање база података
Неке организације, посебно велике, директно интегришу своју аналитику или базу података пословне интелигенције са оперативном базом података. Раздвајање аналитичке и оперативне базе података помаже организацијама да каскадирају проблеме једно у друго.
Закључак
Уношење података пружа тренутне увиде тако да можете да разумете тренутне тржишне трендове, одржавате ниско кашњење и мерите корисничко искуство. Цевовод за унос података састоји се од различитих слојева који почињу од екстракције и прикупљања података до визуелизације и анализе.
Уз унос података, организације могу лако побољшати оперативну ефикасност, брже откривати преваре, добити аналитику у реалном времену и покренути проактивно одржавање. Предузећа такође могу да користе унос података у реалном времену да добију ажурне информације и да их користе за конкурентску предност и информисано доношење одлука.
Такође можете читати о оркестрацији података једноставним речима.