Zpracování dat je nezbytnou součástí datově orientovaného přístupu, který organizacím zajišťuje přístup k relevantním informacím v pravý čas. To jim umožňuje lépe chápat výkonnost podniku a následně ji zlepšovat.
Současné firmy denně produkují ohromné objemy dat, která mají pro jejich fungování klíčovou hodnotu.
Díky podnikové analýze mohou společnosti získat hlubší vhledy, které jim pomáhají přijímat informovaná rozhodnutí, podložená daty.
Tato data hrají zásadní roli i v pochopení chování zákazníků, předvídání vývoje trhu, plánování, odhadování trendů a získávání konkurenční výhody.
Pro efektivní plnění úkolů je však nezbytné data extrahovat, analyzovat a mít k nim snadný přístup z centralizovaného místa.
Právě zde vstupuje do hry koncept příjmu dat.
Tato technika umožňuje získávat data z mnoha různých zdrojů, odhalovat v nich skryté souvislosti a využívat je k dalšímu rozvoji podnikání.
V tomto článku se zaměříme na příjem dat a jeho různé aspekty – typy, proces krok za krokem, architekturu, praktické případy použití, výhody, osvědčené postupy a výzvy.
Pojďme se do toho ponořit!
Co je to příjem dat?
Příjem dat je proces sběru dat z jednoho nebo více zdrojů a jejich následný import do datového úložiště, kde jsou okamžitě k dispozici pro použití. Je to jeden z klíčových kroků v rámci celého pracovního postupu analýzy dat.
Data mohou být přijímána buď v dávkách, nebo streamována v reálném čase. Po přesunu na cílové umístění jsou data správně uložena a následně využita pro analytické účely.
Zdroji dat mohou být datová jezera, databáze, zařízení internetu věcí (IoT), SaaS aplikace, lokální databáze a další platformy, které obsahují relevantní a důležitá data.
Příjem dat je v podstatě proces, který přebírá data z původního zdroje, provádí jejich základní úpravu a přenáší je do cílového umístění, kde je může firma používat, získávat k nim přístup a analyzovat je.
Zpracování dat umožňuje organizacím činit rozhodnutí podložená daty, a to i přes rostoucí složitost a objem dat, které každodenně generují.
Když organizace shromažďuje data, ta zůstávají v původním, nezpracovaném stavu, tak jak jsou uložena ve zdroji. Pokud je potřeba data transformovat nebo analyzovat do čitelného formátu, který je kompatibilní s různými aplikacemi, je nutné provést transformační operaci.
Primárním cílem příjmu dat je efektivní přenos velkého objemu dat z jednoho místa na druhé s využitím softwarové automatizace. Tento proces data pouze přijímá, nikoliv transformuje. Pro mnoho firem funguje jako klíčový nástroj, který umožňuje spravovat jejich front-end data.
Existuje několik metod, jakým lze data do vašeho datového prostředí integrovat. V závislosti na specifických potřebách a požadavcích si můžete vybrat metodu, která vám nejlépe vyhovuje.
Jak funguje příjem dat?
Proces příjmu dat zahrnuje sběr informací z různých zdrojů, kde byly data původně uložena nebo vytvořena. Poté jsou data načtena nebo přenesena do cílové oblasti. Potrubí pro příjem dat může provádět lehké transformace, jako je filtrování nebo optimalizace, před odesláním dat do fronty zpráv, datového úložiště nebo cílové destinace.
Příjem dat může rovněž provádět i složitější transformace, včetně řazení, spojování a agregací, které jsou specifické pro konkrétní aplikace, sestavy nebo analytické systémy s doplňujícími kanály.
Pro pochopení celého procesu příjmu dat krok za krokem, je nutné se podívat na jeho architekturu.
Zdroj: StreamSets
Architektura příjmu dat
Architektura příjmu dat představuje tok dat v následujících vrstvách:
- Vrstva sběru dat: Zajišťuje sběr dat z různých zdrojů a jejich ukládání do vašeho datového úložiště. Tato vrstva definuje způsob přenosu nebo analýzy dat do dalších vrstev. Pomáhá rovněž data rozdělit pro účely analytického zpracování.
- Vrstva zpracování dat: V této vrstvě jsou data shromažďována z předchozí vrstvy za účelem jejich zpracování pro přenos do úložiště. Definuje se zde cílové umístění dat a data jsou podle toho seskupována.
- Vrstva ukládání dat: Po seskupení jsou data uložena na vhodném místě pro další využití.
- Vrstva dotazů na data: Tato vrstva slouží k analytickým účelům. Data jsou zde dotazována s cílem extrahovat hodnotné poznatky.
- Vrstva vizualizace dat: Tato vrstva se zabývá prezentací dat v srozumitelné a vizuální formě, aby organizace mohla získávat přehled v reálném čase.
Výhody příjmu dat
Podívejme se na některé výhody zpracování dat:
- Dostupnost: Zavedení procesu příjmu dat zajišťuje, že jsou data pro organizaci snadno dostupná. Protože jsou data shromažďována z různých zdrojů a ukládána do úložiště, může kdokoliv s oprávněním k nim snadno získat přístup pro účely analýzy.
- Jednotnost: Správné postupy příjmu dat zvyšují kvalitu dat tím, že převádí různé typy dat na jednotný formát. To usnadňuje manipulaci s daty a jejich pochopení pro budoucí analýzy.
- Zvýšení produktivity: Příjem dat umožňuje využívat data k zlepšení produktivity. To pomáhá datovým inženýrům být flexibilnější a umožňuje jim rozvíjet schopnost škálování.
- Zlepšené rozhodování: Proces příjmu dat umožňuje organizacím činit lepší a informovanější rozhodnutí s využitím dat v reálném čase. Dále umožňuje provádět analýzy, které jsou užitečné pro přijímání taktických rozhodnutí a sledování klíčových ukazatelů výkonnosti (KPI) a cílů.
- Zlepšená uživatelská zkušenost: Organizace využívají nejnovější data k tomu, aby svým zákazníkům poskytovaly kvalitnější služby. Analýza dat jim umožňuje vytvářet efektivní nástroje a aplikace pro zákazníky.
Typy příjmu dat
Existují tři základní typy příjmu dat: dávkové zpracování, příjem dat v reálném čase a příjem dat založený na lambdě. Volba jedné z těchto metod do značné míry závisí na charakteru podnikání, IT infrastruktuře, rozpočtu, časovém harmonogramu a cílech, kterých chcete dosáhnout. Společnosti volí model a nástroje také na základě zdrojů dat, které používají.
Pojďme se na jednotlivé typy podívat podrobněji.
#1. Dávkové zpracování
Zdroj: Adobe Experience League
Toto je nejčastější metoda příjmu dat. Vrstva příjmu dat shromažďuje a seskupuje data z různých zdrojů postupně. Následně přenáší data ve svazcích do aplikace, systému nebo umístění, kde jsou potřebná.
Přenos dat je založen na spouštěcích událostech, analogickém řazení nebo existujících plánech, které zajišťují, že data jsou přenášena. Dávkové zpracování je užitečné pro organizace, které potřebují denně shromažďovat specifická data pro činnosti jako jsou například generování sestav, docházkové listiny atd.
Tento přístup je levnější a v mnoha ohledech je považován za zastaralý.
#2. Zpracování dat v reálném čase
Příjem dat v reálném čase je také známý jako streamované zpracování dat. Zahrnuje sběr a přenos dat z daného zdroje do cíle v reálném čase. Nedochází zde k žádnému seskupování. Data jsou naopak získávána, načítána a zpracovávána, jakmile je vrstva příjmu detekuje.
Pro implementaci příjmu dat v reálném čase se často využívá metoda označovaná jako Change Data Structure (CDC). Tento typ příjmu dat je však nákladnější než dávkové zpracování. Je to z důvodu nutnosti neustálého monitorování zdrojů za účelem rozpoznání nových dat a zajištění jejich správného zobrazení v cílové platformě.
Pokud se ohlédneme na odvrácenou stranu nákladů, tak je tato metoda velmi užitečná pro společnosti, které chtějí provádět analýzu s aktuálními daty, a to za účelem přijímání provozních rozhodnutí.
Pokud například chcete činit rozhodnutí o obchodování na akciovém trhu, příjem dat v reálném čase je nejlepší volbou. Tato metoda je také užitečná pro monitorování vaší infrastruktury.
#3. Příjem dat na bázi lambdy
Zdroj: Hazelcast
Tato metoda je kombinací dvou předchozích typů: dávkového zpracování a příjmu dat v reálném čase.
Dávkové zpracování se používá pro shromažďování dat v dávkách, zatímco příjem dat v reálném čase se používá pro zajištění detailního pohledu na časově citlivá data. Příjem dat založený na lambdě rozděluje shromážděná data do menších skupin a zpracovává je v menších krocích, což je efektivní pro různé aplikace, které vyžadují streamování dat.
Případy použití zpracování dat
Organizace po celém světě využívají procesy příjmu dat jako nezbytnou součást svých datových kanálů.
- Internet věcí (IoT): Příjem dat se využívá v několika systémech IoT ke shromažďování a transformaci dat z celé řady připojených zařízení.
- Analýza velkých dat: Analýza velkých dat je běžným požadavkem všech organizací. Proto je potřeba zpracovávat velké objemy dat z mnoha zdrojů, v systémech jako Spark nebo Hadoop.
- Detekce podvodů: Organizace využívají příjem dat k detekci podvodných aktivit. Importují a transformují data z různých zdrojů, včetně chování zákazníků, transakcí a dat od třetích stran.
- E-commerce: E-commerce společnosti využívají příjem dat z různých zdrojů jako jsou transakce zákazníků, katalogy produktů, webové analytiky a další. To jim pomáhá s růstem díky využití relevantních dat v reálném čase.
- Personalizace: Příjem dat lze využít k poskytování personalizovaných zážitků nebo doporučení uživatelům. Data jsou extrahována z různých zdrojů, jako jsou interakce se zákazníky, sociální sítě a analýza webových stránek.
- Řízení dodavatelského řetězce: Pro správu dodavatelského řetězce potřebuje organizace data z různých zdrojů, jako jsou zásoby, logistika a dodavatelé. Zpracování dat tyto data přijímá z mnoha zdrojů a zpracovává je pro efektivní řízení dodavatelského řetězce.
- Analýza sentimentu a sociálních médií: Příjem dat v reálném čase pomáhá firmám monitorovat sociální sítě, identifikovat trendy a efektivně analyzovat sentiment značky díky shromažďování dat z různých zdrojů. To vede ke zlepšení vztahů se zákazníky, rozvoji strategií pro oslovení trhu a efektivním marketingovým strategiím.
Výzvy
Během zpracování dat se můžete setkat s následujícími problémy:
- Škálovatelnost: Můžete narazit na potíže při škálování velkých objemů dat z různých zdrojů. Zpracování velkého množství dat vyžaduje vertikální nebo horizontální škálování infrastruktury, což může vést ke komplikacím.
- Kvalita dat: Kvalita dat je klíčovou výzvou v procesu příjmu. Během extrakce dat nelze vždy zajistit, že přijatá data budou vysoce kvalitní.
- Různorodý ekosystém: Existuje mnoho zdrojů a typů dat, což pro vaše týmy ztěžuje vývoj spolehlivého modelu příjmu. Některé nástroje podporují pouze základní technologie, což vyžaduje, aby organizace používaly několik nástrojů vyžadujících různé sady dovedností.
- Náklady: Náklady na příjem dat jsou přímo úměrné jejich objemu. S rostoucími objemy dat, rostou i celkové náklady na zpracování. Pro zpracování všech dat budete potřebovat více serverů a úložných systémů, což povede ke zvýšení nákladů.
- Zabezpečení: Data jsou během příjmu ukládána na mnoha místech, což je činí náchylnými k úniku a bezpečnostním rizikům. To vede k narušení bezpečnosti a komplikuje proces dodržování standardů a předpisů.
- Integrace dat: Při integraci dat od třetích stran s kanálem příjmu můžete narazit na komplikace. Proto potřebujete komplexní nástroj, který vám umožní efektivně data integrovat.
- Nespolehlivost: Pokud data zpracujete nesprávně, může dojít k nespolehlivému připojení. To může vést k přerušení komunikace a ztrátě dat.
Osvědčené postupy
Podívejme se na některé postupy integrace dat, které můžete dodržovat, abyste zvýšili výkon vašeho podnikání.
Automatizovaný příjem dat
Automatizovaný příjem dat může vyřešit mnohé problémy spojené s ručním příjmem. Uvědomuje si obtížnost a nevyhnutelnost transformace nezpracovaných dat na užitečné poznatky, zejména pokud pocházejí z mnoha různých zdrojů.
Organizace mohou používat nástroje pro příjem dat k automatizaci opakujících se procesů sběru dat, čímž dosáhnou kvalitnějších analýz a reportů a omezí lidské chyby.
Vytvořte data SLA
SLA pro data by mělo obsahovat:
- Jaká je obchodní potřeba?
- Jaká jsou očekávání podniku ohledně dat?
- Kdy mohou data splnit očekávání?
- Koho se to dotýká?
- Jak poznám, že je SLA splněna a jaká bude reakce, pokud nebude dodržena?
Správný přístup k příjmu dat vám pomůže získat všechna potřebná data k efektivnímu vytváření datových SLA.
Šířka pásma sítě
Potrubí pro příjem dat by mělo být navrženo tak, aby efektivně zvládalo šířku pásma sítě.
Provoz není vždy konstantní, někdy se zvyšuje nebo snižuje v závislosti na sociálních a fyzických parametrech. Šířka pásma sítě závisí také na množství dat, které je třeba v daném čase přijmout.
Heterogenní systémy a technologie
Organizace by měla ověřit, zda je model kanálu pro příjem dat kompatibilní s nástroji a aplikacemi třetích stran a také s různými operačními systémy.
Podpora pro nespolehlivá data
Potrubí pro příjem dat přijímá data z několika zdrojů a různých struktur, jako jsou zvukové soubory, soubory protokolu, obrázky a mnoho dalších.
Různé struktury vyžadují různé rychlosti, což může vést k tomu, že nespolehlivá síť způsobí nespolehlivost celého potrubí. Organizace musí navrhnout kanál pro příjem dat tak, aby podporoval všechny formáty a zároveň zůstal spolehlivý.
Vysoká přesnost
Proces příjmu dat je přímo úměrný auditovaným datům. Proto vyžaduje dobře navržený proces, aby bylo možné měnit zprostředkovatelské funkce na základě požadavků.
Streamování dat
Firmy potřebují procesy zpracování dat v reálném čase a dávkové zpracování pro zlepšení služeb a dosažení maximální efektivity.
Oddělování databází
Některé organizace, zejména ty velké, integrují své analytické nebo business intelligence databáze přímo s provozní databází. Oddělení analytických a provozních databází pomáhá organizacím kaskádovat problémy mezi sebou.
Závěr
Zpracování dat poskytuje okamžitý přehled, takže můžete porozumět aktuálním trendům na trhu, udržovat nízkou latenci a měřit spokojenost zákazníků. Potrubí pro příjem dat se skládá z různých vrstev, od extrakce a sběru dat až po jejich vizualizaci a analýzu.
Díky příjmu dat mohou organizace snadno zlepšit provozní efektivitu, provádět rychlejší detekci podvodů, získávat analýzy v reálném čase a implementovat proaktivní údržbu. Společnosti mohou také využívat získávání dat v reálném čase k získávání aktuálních informací, které jim zajistí konkurenční výhodu a podpoří informovaná rozhodnutí.
Dále si můžete přečíst o orchestraci dat.