Gegevensinname – definitie, uitdagingen en best practices

Organisaties zijn tegenwoordig sterk afhankelijk van data voor het voorspellen van trends, het maken van voorspellingen, het plannen van toekomstige vereisten, het begrijpen van consumenten en het nemen van zakelijke beslissingen. Om deze taken te volbrengen, is het essentieel om op één plek snelle toegang tot bedrijfsgegevens te krijgen. Dit is waar gegevensopname van pas komt. Maar wat is het?

Wat is gegevensopname?

Gegevensopname is het proces waarbij gegevens uit verschillende bronnen worden verkregen en geïmporteerd en deze worden overgebracht naar een doeldatabase waar deze kunnen worden opgeslagen en geanalyseerd. Afhankelijk van de bedrijfsbehoeften en infrastructuur kan deze gegevensbeweging batchgewijs of in realtime plaatsvinden.

Het bestemmingssysteem kan een database zijn, datawarehouse, data lake, data mart, enz. Aan de andere kant kunnen gegevensbronnen spreadsheets, webgegevensextractie of webscrapping, interne apps en SaaS-gegevens omvatten.

Bedrijfsgegevens worden doorgaans in meerdere bronnen en formaten opgeslagen. Verkoopgegevens kunnen zich bijvoorbeeld in Salesforce bevinden, relationele DBMS-productinformatie opslaan, enz. Omdat deze gegevens afkomstig zijn van verschillende locaties, moeten analisten deze opschonen en converteren om deze te kunnen analyseren voor snelle besluitvorming. Tools voor gegevensopname zijn in dergelijke scenario's van groot nut.

FAQ 1: Gegevensopname versus gegevensintegratie: wat is het verschil?

Op het eerste gezicht lijken beide concepten vergelijkbaar. Data-opname en data-integratie zijn echter niet hetzelfde. Gegevensopname is het verzamelen en verplaatsen van gegevens naar een doelsysteem voor onmiddellijk gebruik of opslag. Bij data-integratie gaat het daarentegen om het samenbrengen van gegevens die verspreid zijn over verschillende systemen en applicaties in een centrale opslagplaats, waardoor één holistische visie voor rapportage en analyse ontstaat.

FAQ 2: Wat is het verschil tussen gegevensopname en ETL/ELT?

Nogmaals, data-opname omvat het verzamelen van onbewerkte gegevens en het verplaatsen ervan naar een systeem zonder transformatie. Het vindt plaats aan het begin van de datapijplijn en is gericht op het importeren van gegevens in een verzamelgebied. ETL en ELT gebruiken daarentegen verschillende technieken om gegevens te integreren: ze omvatten gegevensextractie, transformatie en laden, waarbij de volgorde van de stappen afhangt van de vraag of de gebruikte methode ETL of ELT was. Datatransformatie kan bestaan ​​uit het opschonen, verrijken en herstructureren van data om deze voor te bereiden voor analyse of opslag.

Gerelateerd: Leer hoe Gegevensopname verschilt van ETL.

Typen gegevensopname

Gegevensopname kan op verschillende manieren plaatsvinden, zoals in realtime, in batches of een combinatie van beide (ook wel lambda-architectuur genoemd), afhankelijk van de bedrijfsvereisten.

Laten we kijken naar manieren om het in meer detail uit te voeren.

• Realtime opname

Realtime gegevensopname, ook wel streaminggegevens genoemd, is handig wanneer de verzamelde gegevens extreem tijdgevoelig zijn. Gegevens worden opgenomen, verwerkt en opgeslagen zodra ze worden gegenereerd voor realtime besluitvorming. Het doel is om de vertraging tussen het genereren en verwerken van gegevens tot een minimum te beperken.

Om gegevens in realtime op te nemen, kunnen bedrijven streamingplatforms voor gegevensopname gebruiken die continu gegevens verzamelen en verwerken. Gegevens die afkomstig zijn van een elektriciteitsnet moeten bijvoorbeeld voortdurend in de gaten worden gehouden om problemen, zoals oververhitting of defecten aan apparatuur, te identificeren en preventief onderhoud mogelijk te maken om een ​​continue stroomvoorziening te garanderen.

• Batchopname

Batchopname omvat het verzamelen en verplaatsen van gegevens in afzonderlijke batches. Vaak zijn deze batches gepland om automatisch te worden uitgevoerd of te worden geactiveerd op basis van een gebeurtenis. Batch-opname omvat ook technieken zoals op bestanden gebaseerde opname, waarbij gegevens worden verzameld uit bestanden (bijvoorbeeld CSV, JSON, XML) en worden opgeslagen in bestandssystemen of worden benaderd via API's. Het is geschikt voor grote datavolumes en kan efficiënt in geplande intervallen worden verwerkt.

• Lambda-architectuur

De lambda-architectuur, geïntroduceerd door Nathan Marz in 2011, brengt de voordelen van zowel batch- als realtime-opname in evenwicht door de batch- en realtime verwerkingslagen parallel uit te voeren.

De architectuur bestaat uit drie hoofdlagen:

1. Batch-laag: Deze laag is verantwoordelijk voor het verwerken van grote hoeveelheden gegevens in batchmodus. Het maakt doorgaans gebruik van gedistribueerde verwerkingsframeworks zoals Apache Hadoop en MapReduce om enorme datasets te verwerken. De batchlaag berekent uitgebreide overzichten van de gegevens in de loop van de tijd, die vervolgens worden opgeslagen in een database die de batchlaag bedient.
2. Snelheidslaag: De snelheidslaag zorgt voor realtime gegevensverwerking. Het gaat om gegevens die onmiddellijk moeten worden verwerkt en geanalyseerd, wat resultaten met een lage latentie oplevert. Technologieën zoals Apache Storm, Apache Flink of Apache Spark Streaming worden in deze laag vaak gebruikt om streaminggegevens in realtime te verwerken.
3. Serveerlaag: De weergavelaag bedient zoekopdrachten en biedt toegang tot de resultaten die zijn gegenereerd door zowel de batch- als de snelheidslagen. Het consolideert de resultaten van beide lagen en biedt een uniform beeld van de gegevens aan de eindgebruikers of downstream-applicaties.

• Micro-batching
  Microbatching valt tussen traditionele batchverwerking en realtime streamingverwerking. Micro-batchinggegevens worden met regelmatige tussenpozen verwerkt in kleine batches van vaste grootte, doorgaans variërend van milliseconden tot seconden.

Kader voor gegevensopname

Een raamwerk voor gegevensopname is eenvoudigweg een systeem of platform dat is ontworpen om het verzamelen, importeren en verwerken van grote hoeveelheden gegevens uit verschillende bronnen in een gecentraliseerde opslag- of verwerkingsomgeving te vergemakkelijken.

De belangrijkste componenten van een raamwerk voor gegevensopname zijn onder meer:

1. Data bronnen: Deze kunnen divers zijn en omvatten databases, bestanden, streams, API's, sensoren, enz.
2. Gegevensconnectoren: Met deze adapters of connectoren kan het raamwerk communiceren met verschillende soorten gegevensbronnen.
3. Datatransport: Dit kan batchverwerking, realtime streaming of een combinatie van beide inhouden.
4. Foutafhandeling en -bewaking: Het raamwerk moet mechanismen bieden om fouten tijdens het opnameproces af te handelen en de gegevensintegriteit te garanderen.
5. Schaalbaarheid en prestaties: Een goed raamwerk voor gegevensopname moet grote hoeveelheden gegevens kunnen verwerken en horizontaal kunnen schalen.
6. Security: Het raamwerk moet functies bevatten voor authenticatie, autorisatie, encryptie en naleving van regelgeving op het gebied van gegevensbescherming.

Voordelen van gegevensopname

Data-inname biedt tal van voordelen voor organisaties. Op een hoog niveau stelt het een bedrijf bijvoorbeeld in staat betere beslissingen te nemen die marketingcampagnes optimaliseren, superieure producten ontwikkelen en de klantenservice verbeteren. Dit zijn de belangrijkste voordelen van gegevensopname:

1. Efficiënte gegevensverzameling: Gegevensopname maakt het efficiënt verzamelen van onbewerkte gegevens uit diverse bronnen mogelijk.
2. Gegevens centralisatie: Het vergemakkelijkt centralisatie van gegevens in één enkele repository of systeem, waardoor het gemakkelijker te beheren en te gebruiken is.
3. Realtime inzichten: Realtime opname vergemakkelijkt tijdige inzichten en maakt datagestuurde beslissingen sneller.
4. Integratie met analysetools: Opgenomen gegevens kunnen naadloos worden geïntegreerd met verschillende analyse- en visualisatietools voor geavanceerde analyses, rapportage en business intelligence.
5. Operationele efficiëntie: Het automatiseren van gegevensopnameprocessen vermindert handmatige inspanningen en verbetert de operationele efficiëntie, waardoor middelen vrijkomen voor meer strategische taken.

Uitdagingen in verband met gegevensinname

Dit zijn de belangrijkste uitdagingen die van invloed kunnen zijn op de prestaties van de pijplijn voor gegevensopname:

• Handmatige processen

De hoeveelheid data is toegenomen en zeer gediversifieerd geworden. De oude procedures voor het verwerken van gegevens zijn niet langer snel genoeg om het volume en bereik van verschillende gegevensbronnen aan te kunnen. En het schrijven van codes om gegevens op te nemen en handmatig te creëren toewijzingen For extraheren, schoonmaak, en het laden ervan in het tijdperk van automatisering is een stap in de verkeerde richting.

Daarom is er behoefte aan automatisering van gegevensopname om het proces te versnellen. Het gebruik van een geavanceerde tool voor gegevensopname is één manier om dit te doen.

• De kostenfactor

Gegevensinname kan duur worden vanwege verschillende factoren. De infrastructuur die u nodig hebt om de aanvullende gegevensbronnen en gepatenteerde tools te ondersteunen, kan bijvoorbeeld op de lange termijn erg kostbaar zijn om te onderhouden.

Op dezelfde manier is het ook duur om een ​​team van datawetenschappers en andere specialisten te behouden om de data-opnamepijplijn te ondersteunen.

• Het risico voor gegevensbeveiliging

Gegevensbeveiliging is een van de grootste uitdagingen bij het opnemen en verplaatsen van gegevens. Dit is belangrijk omdat gegevens tijdens het opnameproces vaak in verschillende fasen worden opgeslagen, waardoor het lastig wordt om hieraan te voldoen nalevingsvereisten.

• onbetrouwbaarheid van slechte gegevens

Het garanderen van schone en nauwkeurige gegevens tijdens het gehele opnameproces is een grote uitdaging, vooral voor organisaties met honderden gegevensbronnen. Het onjuist verwerken van gegevens kan leiden tot onbetrouwbare analyses en misleidende conclusies.

Best practices voor gegevensopname

Het opnemen van gegevens brengt zijn eigen uitdagingen met zich mee. Het opnemen van de best practices in het algehele proces helpt echter om hiermee om te gaan. Hier volgen enkele praktische tips voor gegevensopname waarmee u rekening moet houden:

Anticipeer op moeilijkheden en plan dienovereenkomstig

De eerste stap van een data-innamestrategie zou zijn om de uitdagingen te schetsen die verband houden met uw specifieke gebruiksproblemen en deze dienovereenkomstig te plannen. Identificeer bijvoorbeeld de bronsystemen die u tot uw beschikking heeft en zorg ervoor dat u weet hoe u gegevens uit deze bronnen kunt halen. Als alternatief kunt u externe expertise inhuren of een no-code gebruiken hulpmiddel voor gegevensopname om te helpen met het proces.

Automatiseer het proces

Naarmate de data in volume en complexiteit toenemen, kun je niet langer vertrouwen op handmatige technieken om zo’n enorme hoeveelheid ongestructureerde data te beheren. Overweeg daarom om het hele proces te automatiseren om tijd te besparen, de productiviteit te verhogen en handmatige inspanningen te verminderen.

U wilt bijvoorbeeld gegevens opnemen uit een gescheiden bestand dat in een map is opgeslagen, dit opschonen en overbrengen naar de SQL Server. Dit proces moet elke keer dat een nieuw bestand in de map wordt geplaatst, worden herhaald. Het gebruik van een tool voor gegevensopname die het proces kan automatiseren met behulp van op gebeurtenissen gebaseerde triggers, kan de gehele opnamecyclus optimaliseren.

Bovendien biedt automatisering de extra voordelen van architecturale consistentie, geconsolideerd beheer, veiligheid en foutbeheer. Dit alles helpt uiteindelijk bij het verkorten van de gegevensverwerkingstijd.

Gegevensvalidatie en kwaliteitsborging

Geef prioriteit aan gegevensvalidatie en maatregelen voor kwaliteitsborging om ervoor te zorgen dat de opgenomen gegevens accuraat, volledig en consistent zijn. Implementeer validatiecontroles en technieken voor gegevensprofilering om afwijkingen, fouten of inconsistenties in de binnenkomende gegevens te identificeren. Door gegevens te valideren op het moment dat ze worden opgenomen, kunnen organisaties de verspreiding van fouten door de datapijplijn voorkomen en de integriteit van hun gegevensassets behouden.

Hulpmiddelen voor gegevensopname

Tools voor gegevensopname spelen een belangrijke rol bij het automatiseren en versnellen van het verzamelen, verwerken en opslaan van grote hoeveelheden gegevens uit verschillende bronnen. Deze tools stroomlijnen de opnameworkflow door connectoren of adapters te bieden voor verschillende gegevensbronnen, waardoor er geen aangepaste integratiecode meer nodig is. Ze faciliteren efficiënte gegevensverplaatsing via batchverwerking, realtime streaming of beide, waarbij gebruik wordt gemaakt van parallelle verwerking en gedistribueerde computertechnieken om de overdrachtssnelheden te optimaliseren en de latentie te minimaliseren.

Bovendien bieden deze tools schaalbaarheid en prestaties door horizontaal te schalen om de toenemende databelasting aan te kunnen, waardoor consistente prestaties en betrouwbaarheid behouden blijven, zelfs onder scenario's met hoge vraag.

Monitoring- en beheermogelijkheden zijn ook een integraal onderdeel van de tools voor gegevensopname. Ze bieden inzicht in de opnamepijplijn en stellen organisaties in staat de taakstatus te volgen, de systeemstatus te monitoren en problemen in realtime op te lossen.

Bovendien geven tools voor gegevensopname prioriteit aan beveiliging en compliance en bieden ze functies zoals encryptie, toegangscontrole en naleving van regelgeving op het gebied van gegevensbescherming om ervoor te zorgen dat gegevens veilig blijven tijdens het opnameproces. Populaire tools voor gegevensopname zijn onder meer Astera, Apache Kafka, Apache NiFi, Amazon Kinesis, Google Cloud Dataflow, Apache Flume en StreamSets.

verpakken

Nu begrijpt u wat gegevensopname betekent en hoe hulpmiddelen voor gegevensopname het gegevensbeheer helpen stroomlijnen. Deze tools kunnen helpen bij de zakelijke besluitvorming en het verbeteren van de business intelligence. Ze verminderen de complexiteit van het samenbrengen van gegevens uit meerdere bronnen en stellen u in staat met verschillende gegevenstypen en schema's te werken.

Voor bedrijven die op zoek zijn naar een uitgebreide oplossing voor gegevensopname, Astera is een leidende keuze. Astera biedt een krachtig platform zonder code met geavanceerde functies voor connectiviteit, gegevensverplaatsing en vooraf gebouwde gegevenstransformaties. Met Asterakrijgen organisaties ook bekroonde klantenondersteuning en uitgebreide training en documentatie.

Klaar om de voordelen van naadloze gegevensopname uit de eerste hand te ervaren? Schrijf je in voor een Gratis 14-dagproef vandaag!