Прием данных: определение, проблемы и передовой опыт

Сегодня организации в значительной степени полагаются на данные для прогнозирования тенденций, прогнозирования, планирования будущих требований, понимания потребителей и принятия бизнес-решений. Для решения этих задач важно получить быстрый доступ к корпоративным данным в одном месте. Вот тут-то и пригодится прием данных. Но что это такое?

Что такое прием данных?

Прием данных — это процесс получения и импорта данных из различных источников и передачи их в целевую базу данных, где они могут храниться и анализироваться. В зависимости от потребностей бизнеса и инфраструктуры это перемещение данных может осуществляться пакетно или в режиме реального времени.

Целевой системой может быть база данных, информационное хранилище, озеро данных, витрина данныхи т. д. С другой стороны, источники данных могут включать электронные таблицы, извлечение или удаление веб-данных, собственные приложения и данные SaaS.

Корпоративные данные обычно хранятся в нескольких источниках и форматах. Например, данные о продажах могут храниться в Salesforce, реляционная СУБД хранит информацию о продуктах и ​​т. д. Поскольку эти данные поступают из разных мест, аналитикам необходимо очищать и преобразовывать их, чтобы проанализировать для быстрого принятия решений. В таких сценариях весьма полезны инструменты приема данных.

Прием данных и интеграция данных: в чем разница?

На первый взгляд обе эти концепции кажутся схожими. Однако прием данных и интеграция данных — это не одно и то же. Прием данных — это сбор и перемещение данных в целевую систему для немедленного использования или хранения. С другой стороны, интеграция данных предполагает объединение данных, разбросанных по разным системам и приложениям, в центральный репозиторий, создавая единое целостное представление для отчетности и аналитики.

В чем разница между приемом данных и ETL/ELT?

Опять же, прием данных предполагает сбор необработанных данных и их перемещение в систему без преобразования. Это происходит в начале конвейера данных и фокусируется на импорте данных в промежуточную область. Напротив, ETL и ELT используют разные методы интеграции данных — они включают извлечение, преобразование и загрузку данных, при этом последовательность шагов зависит от того, был ли использован метод ETL или ELT. Преобразование данных может включать очистку, обогащение и реструктуризацию данных для их подготовки к анализу или хранению.

Связанный: Узнайте, как Прием данных отличается от ETL.

Типы приема данных

Прием данных может происходить разными способами, например в режиме реального времени, в пакетном режиме или в сочетании того и другого (так называемая лямбда-архитектура), в зависимости от бизнес-требований.

Рассмотрим способы его выполнения более подробно.

• Прием в реальном времени

Прием данных в реальном времени, также известный как потоковые данные, полезен, когда собранные данные чрезвычайно чувствительны ко времени. Данные принимаются, обрабатываются и сохраняются сразу после их создания для принятия решений в режиме реального времени. Цель состоит в том, чтобы свести к минимуму задержку между созданием и обработкой данных.

Для приема данных в режиме реального времени компании могут использовать платформы потокового приема данных, которые непрерывно собирают и обрабатывают данные. Например, данные, полученные из электросети, необходимо постоянно контролировать, чтобы выявлять такие проблемы, как перегрев или неисправности оборудования, а также обеспечивать профилактическое обслуживание для обеспечения непрерывного электроснабжения.

• Пакетный прием

Пакетный прием предполагает сбор и перемещение данных отдельными пакетами. Часто эти пакеты планируются для автоматического запуска или запускаются в зависимости от события. Пакетный прием также включает в себя такие методы, как прием на основе файлов, при котором данные собираются из файлов (например, CSV, JSON, XML) и сохраняются в файловых системах или доступны через API. Он подходит для больших объемов данных и может эффективно обрабатываться через запланированные интервалы времени.

• Лямбда-архитектура

Представленная Натаном Марцем в 2011 году лямбда-архитектура сочетает в себе преимущества пакетного приема и приема в реальном времени за счет параллельного выполнения уровней пакетной обработки и обработки в реальном времени.

Архитектура состоит из трех основных слоев:

1. Пакетный слой: этот уровень отвечает за обработку больших объемов данных в пакетном режиме. Обычно для обработки огромных наборов данных используются платформы распределенной обработки, такие как Apache Hadoop и MapReduce. Пакетный уровень вычисляет комплексные представления данных с течением времени, которые затем сохраняются в обслуживающей базе данных пакетного уровня.
2. Слой скорости: Уровень скорости обеспечивает обработку данных в реальном времени. Он имеет дело с данными, которые необходимо немедленно обработать и проанализировать, обеспечивая результаты с малой задержкой. Такие технологии, как Apache Storm, Apache Flink или Apache Spark Streaming, обычно используются на этом уровне для обработки потоковых данных в режиме реального времени.
3. Обслуживающий слой: уровень обслуживания обслуживает запросы и обеспечивает доступ к результатам, генерируемым как пакетным, так и скоростным уровнями. Он объединяет результаты обоих уровней и предоставляет унифицированное представление данных конечным пользователям или последующим приложениям.

• Микродозирование
  Микропакетная обработка находится между традиционной пакетной обработкой и потоковой обработкой в ​​реальном времени. Данные микропакетной обработки обрабатываются небольшими пакетами фиксированного размера через регулярные промежутки времени, обычно от миллисекунд до секунд.

Стоит ли вам создать собственный инструмент ETL или купить его?

Подробнее

Платформа приема данных

Платформа приема данных — это просто система или платформа, предназначенная для облегчения сбора, импорта и обработки больших объемов данных из различных источников в централизованную среду хранения или обработки.

Ключевые компоненты системы приема данных включают в себя:

1. Источники данных: они могут быть разнообразными и включать базы данных, файлы, потоки, API, датчики и т. д.
2. Соединители данных: эти адаптеры или соединители позволяют платформе взаимодействовать с различными типами источников данных.
3. Передача данных: это может включать пакетную обработку, потоковую передачу в реальном времени или их комбинацию.
4. Обработка ошибок и мониторинг: Платформа должна предоставлять механизмы для обработки ошибок во время процесса приема и обеспечения целостности данных.
5. Масштабируемость и производительность: Хорошая платформа приема данных должна быть способна обрабатывать большие объемы данных и горизонтально масштабироваться.
6. Безопасность.: Платформа должна включать функции аутентификации, авторизации, шифрования и соблюдения правил защиты данных.

Преимущества приема данных

Прием данных предлагает организациям множество преимуществ. Например, на высоком уровне это позволяет бизнесу принимать более правильные решения, которые оптимизируют маркетинговые кампании, разрабатывают превосходные продукты и улучшают обслуживание клиентов. Вот основные преимущества приема данных:

1. Эффективный сбор данных: прием данных позволяет эффективно собирать необработанные данные из различных источников.
2. Централизация данных: Это облегчает централизация данных в единый репозиторий или систему, что упрощает управление и использование.
3. Информация в реальном времени: прием данных в режиме реального времени позволяет получать своевременную информацию и быстрее принимать решения на основе данных.
4. Интеграция с инструментами аналитики: принятые данные можно легко интегрировать с различными инструментами аналитики и визуализации для расширенного анализа, отчетности и бизнес-аналитики.
5. Операционная эффективность: Автоматизация процессов приема данных сокращает объем ручного труда и повышает операционную эффективность, высвобождая ресурсы для решения более стратегических задач.

Примеры использования приема данных

1. Здравоохранение: интеграция данных пациентов для лучшей диагностики

Задача: Медицинские организации собирают огромные объемы данных о пациентах из электронных медицинских карт (EHR), медицинских устройств IoT и страховых заявлений. Однако интеграция этих данных из нескольких источников в режиме реального времени является сложной задачей.

Решение: Фреймворки приема данных помогают принимать структурированные и неструктурированные данные из электронных медицинских карт, носимых медицинских устройств и лабораторных отчетов в централизованное озеро данных. Это позволяет поставщикам медицинских услуг получать доступ к унифицированной карте пациента, улучшая диагностику, планы лечения и прогнозную аналитику для результатов лечения пациентов.

2. Финансы: обнаружение мошенничества в режиме реального времени

Задача: Финансовым учреждениям приходится обрабатывать огромные объемы транзакционных данных для выявления мошенничества, часто требуя анализа в режиме реального времени для предотвращения несанкционированных действий.

Решение: Решения для потокового приема данных позволяют банкам непрерывно принимать данные о транзакциях из нескольких источников. Модели обнаружения мошенничества на основе ИИ анализируют шаблоны транзакций в режиме реального времени, отмечая аномалии для немедленного принятия мер. Это снижает уровень финансового мошенничества и повышает безопасность.

3. Розничная торговля: персонализированный клиентский опыт с использованием озер данных

Задача: Ритейлеры собирают данные о покупках в магазине, веб-сайтах электронной коммерции, мобильных приложениях и программах лояльности. Однако разрозненные данные затрудняют персонализацию клиентского опыта.

Решение: Платформы сбора данных собирают и обрабатывают данные из всех источников в единое озеро данных клиентов. Это позволяет ритейлерам анализировать поведение покупателей, персонализировать маркетинговые кампании и рекомендовать продукты на основе прошлых покупок и предпочтений.

4. Производство: данные датчиков Интернета вещей для профилактического обслуживания

Задача: Производители полагаются на машины с поддержкой IoT для мониторинга эффективности производства. Однако непоследовательный прием данных может привести к задержкам в обнаружении сбоев машин.

Решение: Конвейер приема данных в реальном времени собирает данные датчиков IoT с машин, анализируя аномалии температуры, вибрации и давления. Это позволяет проводить предиктивное обслуживание, сокращая незапланированные простои и повышая эффективность работы.

5. Медиа и развлечения: рекомендации по контенту в реальном времени

Задача: Стриминговым платформам необходимо анализировать поведение и предпочтения пользователей в режиме реального времени, чтобы предлагать релевантный контент и повышать вовлеченность.

Решение: Netflix и Spotify используют фреймворки приема данных для непрерывной обработки пользовательских взаимодействий, истории просмотров и отзывов. Поглощая эти данные в рекомендательные системы на основе ИИ, они улучшают пользовательский опыт с помощью персонализированных предложений контента.

6. Правительство: интеллектуальное управление городским трафиком

Задача: Городским властям необходимо управлять данными о дорожном движении в режиме реального времени из множества источников, включая дорожные датчики, устройства GPS и камеры видеонаблюдения, чтобы уменьшить заторы и улучшить городскую мобильность.

Решение: Конвейер приема данных в реальном времени обрабатывает потоки данных о дорожном движении в реальном времени, интегрируя данные с моделями прогнозирования дорожного движения на основе ИИ. Это позволяет динамически корректировать сигналы светофоров, предлагать интеллектуальные маршруты и повышать эффективность общественного транспорта.

Проблемы, связанные с приемом данных

Ниже приведены основные проблемы, которые могут повлиять на производительность конвейера приема данных:

• Ручные процессы

Объем данных увеличился и стал очень диверсифицированным. Старые процедуры приема данных уже не достаточно быстры, чтобы справляться с объемом и диапазоном различных источников данных. И написание кодов для приема данных и создания вручную отображения для экстрагирование, очистка, и загружать его в век автоматизации — это шаг в неправильном направлении.

Поэтому существует потребность в автоматизации приема данных, чтобы ускорить этот процесс. Одним из способов сделать это является использование передового инструмента приема данных.

• Фактор стоимости

Прием данных может стать дорогостоящим из-за нескольких факторов. Например, поддержка инфраструктуры, необходимой для поддержки дополнительных источников данных и запатентованных инструментов, в долгосрочной перспективе может оказаться очень дорогостоящей.

Аналогичным образом, содержание команды специалистов по обработке данных и других специалистов для поддержки конвейера приема данных также обходится дорого.

• Риск для безопасности данных

Безопасность данных — одна из наиболее серьезных проблем при приеме и перемещении данных. Это значение связано с тем, что данные часто размещаются на различных этапах процесса приема, что затрудняет их соблюдение. требования соответствия.

• ненадежность плохих данных

Обеспечение чистоты и точности данных на протяжении всего процесса приема является серьезной проблемой, особенно для организаций с сотнями источников данных. Неправильный прием данных может привести к ненадежному анализу и ошибочным выводам.

Лучшие практики приема данных

Прием данных сопряжен с рядом проблем. Однако включение лучших практик в общий процесс помогает справиться с ними. Вот некоторые рекомендации по приему данных, которые следует учитывать:

Предвидите трудности и планируйте соответственно

Первым шагом стратегии приема данных будет определение проблем, связанных с трудностями вашего конкретного варианта использования, и соответствующее планирование их решения. Например, определите исходные системы, находящиеся в вашем распоряжении, и убедитесь, что вы знаете, как извлекать данные из этих источников. Альтернативно вы можете приобрести внешний опыт или использовать код без кода. инструмент приема данных чтобы помочь с процессом.

Автоматизировать процесс

По мере роста объема и сложности данных вы больше не можете полагаться на ручные методы обработки такого огромного количества неструктурированных данных. Поэтому рассмотрите возможность автоматизации всего процесса, чтобы сэкономить время, повысить производительность и сократить объем ручного труда.

Например, вы хотите получить данные из файла с разделителями, хранящегося в папке, очистить его и передать на SQL-сервер. Этот процесс необходимо повторять каждый раз, когда в папку добавляется новый файл. Использование инструмента приема данных, который может автоматизировать процесс с помощью триггеров на основе событий, может оптимизировать весь цикл приема.

Кроме того, автоматизация предлагает дополнительные преимущества архитектурной согласованности, консолидированного управления, безопасности и управления ошибками. Все это в конечном итоге помогает сократить время обработки данных.

Проверка данных и обеспечение качества

Уделяйте первоочередное внимание мерам по проверке данных и обеспечению качества, чтобы обеспечить точность, полноту и согласованность принимаемых данных. Внедряйте проверки и методы профилирования данных для выявления аномалий, ошибок или несоответствий во входящих данных. Проверяя данные в момент их приема, организации могут предотвратить распространение ошибок по всему конвейеру данных и поддерживать целостность своих информационных активов.

Управляйте своими данными и выполняйте требования BI

Посмотрите, как это делается

Инструменты приема данных

Инструменты приема данных играют важную роль в автоматизации и ускорении сбора, обработки и хранения больших объемов данных из различных источников. Эти инструменты оптимизируют рабочий процесс приема данных, предоставляя соединители или адаптеры для различных источников данных, устраняя необходимость в специальном коде интеграции. Они способствуют эффективному перемещению данных посредством пакетной обработки, потоковой передачи в реальном времени или того и другого, используя методы параллельной обработки и распределенных вычислений для оптимизации скорости передачи и минимизации задержек.

Кроме того, эти инструменты обеспечивают масштабируемость и производительность за счет горизонтального масштабирования для обработки растущих нагрузок данных, поддерживая стабильную производительность и надежность даже в сценариях с высокими требованиями.

Возможности мониторинга и управления также являются неотъемлемой частью инструментов приема данных, обеспечивая видимость конвейера приема и позволяя организациям отслеживать состояние заданий, контролировать состояние системы и устранять проблемы в режиме реального времени.

Более того, инструменты приема данных отдают приоритет безопасности и соответствию требованиям, предлагая такие функции, как шифрование, контроль доступа и соблюдение правил защиты данных, чтобы гарантировать безопасность данных на протяжении всего процесса приема. Популярные инструменты приема данных включают в себя Astera, Apache Kafka, Apache NiFi, Amazon Kinesis, Google Cloud Dataflow, Apache Flume и StreamSets.

Прием данных с использованием искусственного интеллекта Astera Конвейер данных

Теперь вы понимаете, что означает прием данных и как инструменты приема данных помогают оптимизировать управление данными. Эти инструменты могут помочь в принятии бизнес-решений и улучшении бизнес-аналитики. Они уменьшают сложность объединения данных из нескольких источников и позволяют работать с различными типами данных и схемами.

Для предприятий, которым требуется комплексное решение для приема данных, Astera Data Pipeline — это ведущий выбор. Он предлагает облачную платформу без программирования на базе искусственного интеллекта с расширенными функциями подключения, перемещения данных и готовыми функциями преобразования данных.

Инструмент позволяет пользователям управлять всеми компонентами рабочих процессов ETL, ELT и подготовки данных в одном месте для удобства, поддерживает простые команды на английском языке и выполняет обработку данных в реальном времени, в режиме, близком к реальному времени, а также пакетную обработку данных.

Готовы ли вы лично ощутить преимущества бесперебойного приема данных с помощью искусственного интеллекта? Зарегистрируйтесь для участия Бесплатная пробная версия 14 Cегодня!