Potok danych: współczesny wynalazek zapewniający stabilność

Jeśli prowadzisz firmę w XXI wieku, prawdopodobnie rozważałeś zatrudnienie naukowca zajmującego się danymi. Jeśli nie, przypisz to względnej młodości tej dziedziny: data science dołączyła do korporacyjnego słownika w 2001 roku. Wtedy William S. Cleveland ustanowił ją jako gałąź statystyki. Następnie, w 2009 roku, Hal Varian (największy ekonomista Google) dokonał przewidującej obserwacji. Przekonywał, że przechwytywanie ogromnych ilości danych i czerpanie z nich wartości zrewolucjonizuje współczesny biznes.

Obecnie analityka, taka jak saras analytics , opracowuje algorytmy uczenia maszynowego, które rozwiązują złożone problemy biznesowe. Algorytmy te pomagają w:

• Zwiększ zdolność przewidywania oszustw
• Określ motywy i preferencje konsumenta na poziomie szczegółowym. W rezultacie przyczynia się to do rozpoznawalności marki, zmniejszenia obciążenia finansowego i zwiększenia marży przychodów.
• Przewiduj przyszłe zapotrzebowanie konsumentów, aby zapewnić optymalną alokację zapasów.
• Spraw, aby doświadczenie konsumenta było bardziej spersonalizowane.

Potoki danych są kluczowym elementem w osiąganiu takich wyników. W tej sekcji omówiono znaczenie potoków danych, ich zalety oraz sposób projektowania potoku danych.

Potok danych to termin techniczny odnoszący się do serii przepływów danych. Potok danych to zbiór procedur, które transportują nieprzetworzone dane z jednej lokalizacji do drugiej. Źródłem może być transakcyjna baza danych w kontekście analizy biznesowej, podczas gdy miejscem docelowym jest często jezioro danych lub hurtownia danych. Celem jest ocena danych na potrzeby analizy biznesowej.

Podczas tej podróży od źródła do celu dane są przekształcane w celu przygotowania ich do analizy.

Dlaczego potrzebny jest potok danych?

Rozpowszechnienie chmury obliczeniowej spowodowało, że współczesne korporacje używają pakietu aplikacji do wykonywania różnych operacji. W celu automatyzacji marketingu zespół marketingowy może użyć kombinacji HubSpot i Marketo; zespół sprzedaży może wykorzystywać Salesforce do zarządzania potencjalnymi klientami. Zespół produktu może używać MongoDB do przechowywania informacji o klientach. Powoduje to fragmentację danych między kilkoma technologiami i tworzenie silosów danych.

Nawet niezbędne informacje biznesowe mogą być trudne do zdobycia, gdy istnieją silosy danych, takie jak Twój najbardziej lukratywny rynek. Nawet jeśli ręcznie zbierasz dane z kilku źródeł i integrujesz je w arkuszu Excela w celu analizy, ryzykujesz popełnienie błędów, takich jak nadmiarowość danych. Dodatkowo praca niezbędna do ręcznego wykonania tego zadania jest odwrotnie proporcjonalna do złożoności Twojej architektury informatycznej. Problem staje się coraz bardziej skomplikowany, gdy uwzględniane są dane w czasie rzeczywistym ze źródeł, takich jak dane strumieniowe.

Poprzez agregowanie danych z kilku różnych źródeł w jednym miejscu docelowym. Ponadto zapewniają stałą jakość danych, co ma kluczowe znaczenie dla generowania wiarygodnych informacji biznesowych.

Komponenty potoku danych

Aby lepiej zrozumieć, w jaki sposób potok danych przygotowuje ogromne zbiory danych do analizy, przeanalizujmy główne składniki typowego potoku danych. Należą do nich:

1) Pochodzenie

Są to miejsca, z których dane pozyskuje potok. Systemy zarządzania bazami danych, takie jak RDBMS i CRM, to tylko kilka przykładów. Inne obejmują systemy ERP, narzędzia do zarządzania mediami społecznościowymi, a nawet czujniki w gadżetach i urządzeniach Internetu Rzeczy.

2) Ostateczny cel podróży

Jest to koniec potoku danych, w którym wyprowadza wszystkie wyodrębnione dane. Miejscem docelowym potoku danych jest często jezioro danych lub hurtownia danych, w którym są przechowywane do analizy. Jednak nie zawsze tak jest. Na przykład dane mogą być szybko dostarczane do narzędzi analitycznych do wizualizacji danych.

3) Przepływ informacji

Gdy dane przemieszczają się ze źródła do miejsca docelowego, zmieniają się. To przesunięcie danych jest określane jako przepływ danych. ETL, czyli wyodrębnianie, przekształcanie i ładowanie, jest jedną z najczęściej stosowanych metodologii przepływu danych.

4) Procesy

Workflow dotyczy kolejności wykonywania zadań w potoku danych oraz ich współzależności. Uruchomienie potoku danych jest określane przez jego zależności i sekwencjonowanie. Zazwyczaj operacje nadrzędne muszą być wykonane w sposób zadowalający, zanim będą mogły rozpocząć się zadania niższego szczebla.

5) Nadzór

Potok danych wymaga ciągłego monitorowania w celu zapewnienia poprawności i integralności danych. Dodatkowo sprawdzana jest szybkość i wydajność potoku, zwłaszcza gdy ilość danych rośnie.

Zalety solidnego potoku danych

Mówi się, że potok danych to zbiór procedur, które transportują surowe dane z jednej lokalizacji do drugiej. Źródłem może być transakcyjna baza danych w kontekście analizy biznesowej. Miejsce docelowe to lokalizacja, w której dane są oceniane na potrzeby analizy biznesowej. Podczas tej podróży od źródła do celu dane są przekształcane w celu przygotowania ich do analizy. Ta metoda ma kilka zalet; oto nasza szóstka najlepszych.

1 – Wzorce, które można replikować

Kiedy przetwarzanie danych jest postrzegane jako sieć potoków, wyłania się model mentalny, w którym poszczególne potoki są postrzegane jako instancje wzorców w bardziej rozbudowanej architekturze, które można ponownie wykorzystać i przeznaczyć na nowe przepływy danych.

2 – Skrócony czas potrzebny na integrację dodatkowych źródeł danych

Jasne zrozumienie, w jaki sposób dane powinny przepływać przez systemy analityczne, upraszcza planowanie przyjmowania nowych źródeł danych oraz minimalizuje czas i koszty związane z ich integracją.

3 – Zaufanie do jakości danych

Widząc przepływy danych jako potoki, które muszą być monitorowane, a także pomocne dla użytkowników końcowych, możesz poprawić jakość danych i zmniejszyć prawdopodobieństwo niewykrycia naruszeń potoków.

4 – Zaufanie do bezpieczeństwa rurociągu

Bezpieczeństwo jest wbudowane w potok od samego początku poprzez ustanowienie powtarzalnych wzorców i powszechną wiedzę na temat narzędzi i architektur. Skuteczne metody zabezpieczeń można łatwo dostosować do nowych przepływów danych lub źródeł danych.

5 – Rozwój iteracyjny

Rozważ swoje przepływy danych jako potoki, aby umożliwić przyrostowy wzrost. Możesz szybko zacząć i zarabiać, zaczynając od skromnego wycinka danych ze źródła danych do użytkownika.

6 – Adaptacyjność i zdolność adaptacji

Potoki zapewniają strukturę umożliwiającą elastyczne reagowanie na zmiany w źródłach lub potrzebach użytkowników danych.

Rozszerzanie, modularyzacja i ponowne używanie Data Pipeline to większy problem, który jest bardzo istotny w inżynierii danych.

Wdrożone strategicznie i odpowiednio, potoki danych mogą potencjalnie zmienić sposób, w jaki firma jest prowadzona w sposób fundamentalny. Po wdrożeniu technologia przynosi firmie natychmiastowe korzyści i otwiera drzwi do nowych praktyk biznesowych, które wcześniej były niedostępne.