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自动化, 无代码 数据栈

了解如何 Astera Data Stack 可以简化企业的数据管理。

    数据提取:定义、挑战和最佳实践

    三月4th,2025

    当今的组织严重依赖数据来预测趋势、预测、规划未来需求、了解消费者和制定业务决策。为了完成这些任务,必须在一个地方快速访问企业数据。这就是数据摄取派上用场的地方。但它是什么?

    资料撷取

    什么是数据摄取?

    数据摄取是从各种来源获取和导入数据并将其传输到可以存储和分析的目标数据库的过程。根据业务需求和基础设施,这种数据移动可以是批量的,也可以是实时的。

    目标系统可以是数据库, 数据仓库, 数据湖, 数据集市另一方面,数据源可能包括电子表格、Web 数据提取或 Web 抓取、内部应用程序和 SaaS 数据。

    企业数据通常以多种来源和格式存储。例如,销售数据可能位于 Salesforce、关系型 DBMS 中存储产品信息等。由于这些数据来自不同的位置,分析师需要对其进行清理和转换,以便快速分析以做出决策。数据摄取工具在这种情况下非常有用。

    数据提取与数据集成:有什么区别?

    从表面上看,这两个概念似乎相似。然而,数据摄取和数据集成并不相同。数据摄取是指收集数据并将其移动到目标系统以供立即使用或存储。另一方面,数据集成涉及将分散在不同系统和应用程序中的数据统一到一个中央存储库中,从而为报告和分析创建单一的整体视图。

    因素
    资料撷取
    数据集成
    它有什么作用呢?
    收集来自各种来源的原始数据并将其移动到存储系统。
    结合来自多个来源的数据以创建统一且可用的数据集。
    它使用什么技术?
    使用 ETL/ELT 管道、批处理和流式传输工具。
    使用 ETL、API、中间件和数据虚拟化。
    它能处理什么类型的数据?
    处理来自结构化、半结构化和非结构化来源的原始未处理数据。
    使用处理过且丰富的数据来确保一致性和可用性。
    它会产生什么样的输出?
    将数据存储在数据湖、仓库或实时流中。
    为业务应用程序提供清理、转换和结构化的数据。
    它对于变化的数据源的适应能力如何?
    可以从各种来源获取数据,但可能需要针对新格式进行调整。
    旨在协调跨系统的数据,确保不断变化的来源之间的一致性。
    它提供什么级别的自动化?
    自动收集数据,但可能需要手动干预进行转换。
    完全自动化的工作流程,包括转换、验证和治理。
    其错误处理能力有多强?
    有限的错误处理;数据按原样提取。
    包括数据质量检查、错误纠正和验证机制。
    它能提供什么级别的准确度?
    准确性取决于源数据的质量;无需转换即可获取数据。
    通过标准化、清理和丰富数据确保高精度。
    它能轻松与业务系统集成吗?
    可以将数据移动到业务系统,但不确保互操作性。
    无缝集成不同平台的数据,进行统一分析。
    它节省了多少时间?
    减少数据收集所需的时间,但可能需要后期处理。
    通过提供可供决策使用的可立即使用的数据来节省大量时间。
    这是一个经济有效的解决方案吗?
    初始成本较低,但如果不与集成相结合可能会导致效率低下。
    前期成本较高,但通过优化数据可用性可最大化长期价值。
    它适合哪些行业或用例?
    通常用于日志收集、实时分析和数据存储。
    非常适合商业智能、分析、合规性和企业报告。

    数据提取和 ETL/ELT 之间有什么区别?

    同样,数据摄取涉及收集原始数据并将其移入系统而不进行转换。它发生在数据管道的开始处,重点是将数据导入到暂存区域。相比之下,ETL 和 ELT 使用不同的技术来集成数据 - 它们包括数据提取、转换和加载,步骤的顺序取决于所使用的方法是 ETL 还是 ELT。数据转换可以包括清理、丰富和重组数据,为分析或存储做好准备。

    因素
    资料撷取
    ETL(提取、转换、加载)
    ELT(提取、加载、转换)
    它有什么作用呢?
    收集来自各种来源的原始数据并将其移动到存储系统。
    提取、转换并将数据加载到目标系统,确保数据在存储之前是干净且结构化的。
    首先提取原始数据并将其加载到目标系统中,然后在系统内进行转换。
    它使用什么技术?
    使用批处理、流工具和 API 来传输数据。
    依赖于 ETL 管道、数据仓库和转换引擎。
    使用基于云的数据湖、现代仓库和可扩展的计算资源。
    它能处理什么类型的数据?
    处理来自结构化、半结构化和非结构化来源的原始未处理数据。
    最适合于分析前需要预处理的结构化和半结构化数据。
    处理所有数据类型,包括原始数据、结构化数据和非结构化数据。
    它会产生什么样的输出?
    将数据存储在数据湖、数据仓库或实时流中。
    提供可供分析的转换后的结构化数据。
    首先加载原始数据,然后在需要时应用转换。
    它对于变化的数据源的适应能力如何?
    可轻松从多个来源获取数据,但缺乏内置的转换功能。
    当出现新的数据格式时,可能需要更新转换逻辑。
    适应性强,因为可以在目标系统内动态调整转换。
    它提供什么级别的自动化?
    自动收集数据,但可能需要人工干预进行组织和转换。
    提供自动提取和转换,但可能需要计划作业。
    完全自动化和可扩展,利用基于云的转换。
    其错误处理能力有多强?
    有限;主要侧重于移动数据而不是清理或验证数据。
    包括内置数据质量检查和验证机制。
    允许加载后进行错误修正,使其对于大型数据集更加灵活。
    它能提供什么级别的准确度?
    准确性取决于源数据的质量;不执行转换。
    通过在数据到达目标系统之前进行转换来确保高精度。
    通过加载后转换和数据治理确保准确性。
    它能轻松与业务系统集成吗?
    将数据移入业务系统但不确保互操作性。
    与 CRM 和 ERP 等结构化业务应用程序良好集成。
    与现代基于云的平台和大数据分析工具无缝集成。
    它节省了多少时间?
    减少数据收集所需的时间,但不处理可立即使用的数据。
    通过提供干净、结构化的数据来节省时间,但由于预加载转换,速度可能会更慢。
    由于转换是按需应用的,因此大数据处理效率很高。
    这是一个经济有效的解决方案吗?
    降低前期成本,但如果整合不佳,可能会导致效率低下。
    由于前期转换,成本较高,但能确保数据干净、可靠。
    由于可扩展性和灵活性,对于云和大数据环境来说更具成本效益。
    它适合哪些行业或用例?
    常用于实时日志收集、物联网数据流和大数据管道。
    最适合传统 BI、报告和合规驱动行业。
    非常适合基于云的分析、AI/ML 应用程序和实时处理需求。

    相关:了解如何 数据摄取不同于 ETL.

    数据摄取类型

    数据摄取可以以不同的方式进行,例如实时、批量或两者的组合(称为 lambda 架构),具体取决于业务需求。

    让我们看看更详细的执行方法。

    • 实时摄取

    当收集的数据对时间极其敏感时,实时数据摄取(也称为流数据)非常有用。数据一生成就被摄取、处理和存储,以进行实时决策。目标是将数据生成和处理之间的延迟保持在最低限度。

    为了实时摄取数据,公司可以利用连续收集和处理数据的流数据摄取平台。例如,必须不断监控从电网获取的数据,以识别过热或设备故障等问题,并进行预防性维护,以确保持续供电。

    • 批量摄取

    批量摄取涉及分批收集和移动数据。通常,这些批次被安排自动运行或根据事件触发。批量摄取还包括基于文件的摄取等技术,其中数据从文件(例如 CSV、JSON、XML)收集并存储在文件系统中或通过 API 访问。它适用于大数据量,并且可以按预定时间间隔进行高效处理。

    • Lambda建筑

    lambda 架构由 Nathan Marz 于 2011 年推出,通过并行运行批处理层和实时处理层来平衡批处理和实时摄取的优势。

    该架构由三个主要层组成:

    1. 批处理层:该层负责以批处理模式处理大量数据。它通常利用 Apache Hadoop 和 MapReduce 等分布式处理框架来处理海量数据集。批处理层计算一段时间内数据的综合视图,然后将其存储在批处理层服务数据库中。
    2. 速度层:速度层负责实时数据处理。它处理需要立即处理和分析的数据,提供低延迟结果。这一层通常使用 Apache Storm、Apache Flink 或 Apache Spark Streaming 等技术来实时处理流数据。
    3. 服务层:服务层提供查询服务并提供对批处理层和速度层生成的结果的访问。它整合了两层的结果,并向最终用户或下游应用程序提供统一的数据视图。
    • 微配料
      微批处理介于传统批处理和实时流处理之间。微批处理数据以固定大小的小批次定期处理,通常范围从毫秒到秒。

    数据摄取框架

    数据摄取框架只是一个系统或平台,旨在促进从各种来源收集、导入和处理大量数据到集中存储或处理环境中。

    数据摄取框架的关键组件包括:

    1. 数据源:这些可以多种多样,包括数据库、文件、流、API、传感器等。
    2. 数据连接器:这些适配器或连接器使框架能够与不同类型的数据源连接。
    3. 资料传输:这可能涉及批处理、实时流或两者的组合。
    4. 错误处理和监控:框架应提供处理摄取过程中的错误并确保数据完整性的机制。
    5. 可扩展性和性能:一个好的数据摄取框架应该能够处理大量数据并水平扩展。
    6. 安全性:框架应包括身份验证、授权、加密和遵守数据保护法规的功能。

    数据摄取的好处

    数据摄取为组织带来了许多好处。例如,在较高层面上,它使企业能够做出更好的决策,优化营销活动、开发优质产品并改善客户服务。以下是数据摄取的主要好处:

    1. 高效的数据收集:数据摄取可以有效地从不同来源收集原始数据。
    2. 数据集中化: 方便 数据集中化 到单个存储库或系统中,使其更易于管理和使用。
    3. 实时洞察:实时摄取有助于及时获得洞察并更快地做出数据驱动的决策。
    4. 与分析工具集成:摄取的数据可以与各种分析和可视化工具无缝集成,以实现高级分析、报告和商业智能。
    5. 操作高效:自动化数据摄取流程减少了手动工作并提高了运营效率,从而释放资源用于更具战略性的任务。

    数据提取用例

    1. 医疗保健:整合患者数据以实现更好的诊断

    挑战: 医疗保健机构从电子健康记录 (EHR)、物联网医疗设备和保险索赔中收集大量患者数据。然而,实时整合来自多个来源的这些数据是一项挑战。

    解决方案: 数据采集​​框架有助于将 EHR、可穿戴医疗设备和实验室报告中的结构化和非结构化数据采集到集中式数据湖中。这使医疗保健提供者能够访问统一的患者记录,从而改善诊断、治疗计划和患者结果的预测分析。

    2. 金融:实时欺诈检测

    挑战: 金融机构必须处理大量交易数据来检测欺诈行为,通常需要实时分析以防止未经授权的活动。

    解决方案: 流式数据采集解决方案使银行能够持续从多个来源采集交易数据。人工智能驱动的欺诈检测模型可实时分析交易模式,标记异常情况以便立即采取行动。这可以减少金融欺诈并增强安全性。

    3. 零售:利用数据湖实现个性化客户体验

    挑战: 零售商从店内购买、电子商务网站、移动应用程序和忠诚度计划中收集数据。然而,孤立的数据使得个性化客户体验变得困难。

    解决方案: 数据采集​​平台将来自所有来源的数据收集并处理到统一的客户数据湖中。这使零售商能够分析购物行为、个性化营销活动并根据过去的购买和偏好推荐产品。

    4.制造业:用于预测性维护的物联网传感器数据

    挑战: 制造商依靠物联网设备来监控生产效率。然而,数据采集不一致可能会导致检测机器故障的延迟。

    解决方案: 实时数据采集管道从机器收集物联网传感器数据,分析温度、振动和压力异常。这可以实现预测性维护,减少计划外停机时间并提高运营效率。

    5. 媒体与娱乐:实时内容推荐

    挑战: 流媒体平台需要实时分析用户行为和偏好,以推荐相关内容并提高参与度。

    解决方案: Netflix 和 Spotify 使用数据采集框架来持续处理用户互动、观看历史和反馈。通过将这些数据采集到 AI 驱动的推荐引擎中,它们可以通过个性化的内容建议来增强用户体验。

    6. 政府:智慧城市交通管理

    挑战: 城市政府需要管理来自多个来源的实时交通数据,包括道路传感器、GPS 设备和监控摄像头,以减少交通拥堵并改善城市流动性。

    解决方案: 实时数据采集管道处理实时交通信息,将数据与人工智能交通预测模型相结合。这可以实现动态交通信号调整、智能路线建议和提高公共交通效率。

    数据摄取挑战

    与数据摄取相关的挑战

    以下是可能影响数据摄取管道性能的主要挑战:

    • 手动流程

    数据量不断增长且高度多样化。旧的数据提取过程不再足够快,无法适应不同数据源的数量和范围。并编写代码来提取数据并手动创建 映射 HPMC胶囊 提取清洗 cleaning,在自动化时代加载它是朝着错误方向迈出的一步。

    因此,需要数据摄取自动化来加速这一过程——使用先进的数据摄取工具是实现这一目标的一种方法。

    • 成本因素

    由于多种因素,数据摄取可能会变得昂贵。例如,从长远来看,支持额外数据源和专利工具所需的基础设施的维护成本可能非常高。

    同样,保留一个由数据科学家和其他专家组成的团队来支持数据摄取管道也很昂贵。

    • 数据安全风险

    数据安全是摄取和移动数据时最重大的挑战之一。这一重要性是因为数据在整个摄取过程中通常分多个阶段,因此很难满足 合规要求.

    • 不可靠 不良数据

    确保整个摄取过程中的数据干净且准确是一项重大挑战,特别是对于拥有数百个数据源的组织而言。错误地获取数据可能会导致不可靠的分析和误导性的结论。

    数据摄取最佳实践

    数据摄取意义

    摄取数据也面临着一系列挑战。然而,将最佳实践纳入整个流程有助于解决这些问题。以下是一些需要考虑的数据摄取最佳实践:

    预测困难并相应计划

    数据摄取策略的第一步是概述与特定用例困难相关的挑战,并相应地制定计划。例如,确定您可以使用的源系统,并确保您知道如何从这些源中提取数据。或者,您可以获取外部专业知识或使用无代码 数据摄取工具 帮助完成这个过程。

    自动化流程

    随着数据量和复杂性的增长,您不能再依赖手动技术来管理如此大量的非结构化数据。因此,请考虑实现整个过程的自动化,以节省时间、提高生产率并减少手动工作。

    例如,您想要从存储在文件夹中的分隔文件中提取数据、清理数据并将其传输到 SQL Server 中。每次将新文件放入文件夹时都必须重复此过程。使用可以使用基于事件的触发器实现流程自动化的数据摄取工具可以优化整个摄取周期。

    此外,自动化还提供了架构一致性、统一管理、安全性和错误管理等额外优势。 所有这些最终都有助于减少数据处理时间。

    数据验证和质量保证

    优先考虑数据验证和质量保证措施,以确保摄取的数据准确、完整和一致。实施验证检查和数据分析技术来识别传入数据中的异常、错误或不一致之处。通过在摄取时验证数据,组织可以防止错误在整个数据管道中传播,并保持数据资产的完整性。

    数据摄取工具

    数据摄取工具 有助于自动和加速从各种来源收集、处理和存储大量数据。这些工具通过为各种数据源提供连接器或适配器来简化提取工作流程,无需自定义集成代码。它们通过批处理、实时流式传输或两者兼而有之来促进高效的数据移动,利用并行处理和分布式计算技术来优化传输速度并最大限度地减少延迟。

    此外,这些工具通过水平扩展来提供可扩展性和性能,以处理不断增加的数据负载,即使在高需求场景下也能保持一致的性能和可靠性。

    监控和管理功能也是数据摄取工具不可或缺的一部分,可提供摄取管道的可见性,并允许组织跟踪作业状态、监控系统运行状况并实时解决问题。

    此外,数据摄取工具优先考虑安全性和合规性,提供加密、访问控制和遵守数据保护法规等功能,以确保数据在整个摄取过程中保持安全。流行的数据摄取工具包括 Astera、Apache Kafka、Apache NiFi、Amazon Kinesis、Google Cloud Dataflow、Apache Flume 和 StreamSets。

    人工智能驱动的数据采集 Astera 数据管道生成器

    现在您了解了数据摄取的含义以及数据摄取工具如何帮助简化数据管理。这些工具可以帮助制定业务决策并提高商业智能。它们降低了将多个来源的数据整合在一起的复杂性,并允许您使用各种数据类型和模式。

    对于寻求全面数据摄取解决方案的企业来说, Astera Data Pipeline Builder 是首选。它提供了一个基于云的 AI 驱动的无代码平台,具有用于连接、数据移动和预构建数据转换的高级功能。

    该工具允许用户在一个地方管理其 ETL、ELT 和数据准备工作流程的所有组件,以方便使用,支持简单的英语命令,并处理实时、近实时和批量数据处理。

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    数据提取:常见问题 (FAQ)
    什么是数据提取?为什么它很重要?
    数据采集​​涉及将来自各种来源的数据导入集中系统。这很重要,因为它使组织能够有效地分析和利用数据进行决策。
    有哪些不同类型的数据提取方法?
    数据提取可以实时(流式)、批量或两者结合(lambda 架构)进行。
    实时数据提取与批量数据提取有何不同?
    实时摄取在数据生成时进行处理,允许立即进行分析。批量摄取会随时间收集数据并按预定的时间间隔进行处理。
    数据提取面临哪些挑战?
    常见的挑战包括处理不同的数据格式、确保数据质量、管理大量数据以及维护数据一致性。
    有效数据提取的一些最佳实践是什么?
    最佳实践包括验证数据质量、选择适当的提取方法、确保可扩展性以及监控数据管道的性能问题。
    数据提取如何融入 ETL 流程?
    数据提取是 ETL(提取、转换、加载)的初始步骤。它从源中提取数据,然后将其转换并加载到目标系统中。
    数据提取可以自动化吗?
    是的,可以使用安排和管理数据收集的工具自动进行数据提取,从而减少人工干预和错误。
    数据提取在数据仓库中起什么作用?
    数据提取将来自各种来源的信息填充到数据仓库中,从而实现集中分析和报告。
    如何 Astera 数据管道构建器是否有助于数据提取?
    Astera 数据管道生成器提供基于 AI 的无代码解决方案来设计和自动化数据管道,简化从各种来源的提取过程。
    有什么特点 Astera 数据管道构建器是否提供数据提取?
    它提供内置连接器来跨多种格式和应用程序读取和写入数据,支持 ETL 和 ELT 方法实现灵活的数据流。
    数据提取如何影响数据质量?
    正确的数据提取过程包括验证和清理步骤,以确保提取的数据准确可靠。
    组织如何确保数据采集过程中的安全?
    实施加密、访问控制和安全协议可确保数据在提取过程中受到保护。

    作者:

    • 特雷姆·纳伊姆
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