Co to jest potok danych?

Organizowanie danych w celu uzyskania solidnej analizy biznesowej, spostrzeżeń taktycznych i analiz zawsze zaczyna się od potoków danych. Jednak większość firm ma do czynienia z ogromnymi ilościami danych pochodzących z różnych źródeł, przechowywanych w różnych infrastrukturach chmurowych i dostępnych w szerokiej gamie formatów; w rezultacie silosy są nieuniknionym rezultatem.

Uzyskanie wszechstronnego i ujednoliconego zrozumienia własnych danych ma kluczowe znaczenie dla podejmowania świadomych decyzji, zwiększania produktywności i odkrywania głębokich spostrzeżeń. Dlatego kluczowa jest wiedza o tym, czym jest potok danych i jak go operacjonalizować.

• Definicja potoku danych
• Znaczenie i zalety potoku danych
• Jak zbudować potok danych
• Składniki potoku danych

Co to jest potok danych?

Potok danych to zespół zadań i narzędzi umożliwiających transfer danych z jednego systemu, przy zachowaniu technik ich przechowywania i przetwarzania, do innego systemu, w którym można nimi administrować i przechowywać – koncentrując się na konkretnych wymaganiach biznesowych.

Co więcej, potoki ułatwiają automatyczne pobieranie danych z wielu źródeł, a następnie ich konwersję i konsolidację w jeden, wysokowydajny system przechowywania danych. Ma to kluczowe znaczenie dla nowoczesnych przedsiębiorstw ze znacznymi zależnościami IT i cyfrowymi.

Pomyśl o sobie jako o analityku różnych typów danych, pokazującym, w jaki sposób ludzie wchodzą w interakcję z Twoją marką. Może to obejmować lokalizację użytkownika, gadżety, nagrania sesji, historię transakcji, interakcje z obsługą klienta i wszelkie przekazane przez niego opinie. Następnie dane te gromadzone są w magazynie połączonym z CRM, tworząc unikalny profil dla każdego klienta.

Każdy użytkownik danych, który potrzebuje ich do budowy i utrzymywania narzędzi analitycznych lub do podejmowania decyzji strategicznych i operacyjnych, może to zrobić łatwo i sprawnie, dzięki agregacji możliwej za pomocą potoków danych. Osoby te to marketerzy, grupy zajmujące się analityką danych, eksperci BI, dyrektorzy ds. produktów lub inni specjaliści, którzy w dużym stopniu opierają się na danych.

Dla dzisiejszych CIO zapewnienie właściwej architektury i działania korporacyjnych potoków danych jest główną częścią ich obowiązków.

Dlaczego potrzebujesz potoków danych? Kluczowe korzyści

Z Twoich systemów będzie następował pewien poziom danych przychodzących i wychodzących, które bez potoków danych utworzą nieustrukturyzowany i nieefektywny proces. I odwrotnie, inwestując w swoje potoki danych, CIO i menedżerowie IT mogą:

1. Popraw jakość danych

   Przepływy danych są podatne na przeszkody i uszkodzenia w wielu miejscach. Jednak potoki danych pomagają w ciągłej organizacji danych. Ułatwiają i udostępniają monitoring wszystkim użytkownikom. Dodatkowo integrują dane z różnych źródeł i systemów, aby poprawić niezawodność, dokładność i użyteczność informacji.

2. Automatyzuj operacje na danych

   Rozbicie potoku danych na powtarzalne etapy ułatwia automatyzację. Minimalizacja prawdopodobieństwa błędu ludzkiego umożliwia bezproblemową transmisję danych i przyspiesza przetwarzanie. Równoczesną obsługę wielu strumieni danych można również osiągnąć poprzez eliminację i automatyzację zbędnych etapów, co zwiększa wydajność.

3. Zwiększ dokładność analiz

   Dane pochodzące z różnych źródeł mają unikalne cechy i są dostępne w różnych formatach. Potok danych wspiera edycję i transformację różnorodnych zbiorów danych, niezależnie od ich unikalnych atrybutów. Nacisk położony jest na konsolidację w celu optymalizacji analiz, umożliwiając bardziej płynną integrację z aplikacjami do analizy biznesowej.

Budowanie potoku danych

Budując potoki danych, liderzy technologii zazwyczaj wybierają jedną z dwóch opcji – przetwarzanie wsadowe i potoki danych przesyłanych strumieniowo. Każdy z nich nadaje się do innego przypadku użycia, jak wyjaśniono poniżej:

1. Rurociągi przetwarzania wsadowego

   Jak sama nazwa wskazuje, przetwarzanie wsadowe ładuje „partie” danych do repozytorium w określonych odstępach czasu. Zadania przetwarzania wsadowego często wymagają zarządzania znacznymi ilościami danych, co powoduje obciążenie całego systemu. Dlatego proces ten jest zaplanowany poza godzinami szczytu, aby zminimalizować przerwy w realizacji innych zadań.

   Ogólnie rzecz biorąc, przetwarzanie wsadowe jest uważane za najodpowiedniejszą metodę potoku danych w przypadku zadań takich jak miesięczne księgowanie, które nie wymagają natychmiastowej analizy określonego zestawu danych.

   Kroki w tym przypadku będą składać się z serii kolejnych poleceń, przy czym wynik jednego polecenia będzie stanowić sygnał wejściowy dla następnego.

   Doskonałym tego przykładem może być sytuacja, gdy pojedyncze polecenie inicjuje akcję przyjmowania danych; inny może wywołać filtrowanie poszczególnych kolumn, a jeszcze inny może być odpowiedzialny za agregację. Ta sekwencja poleceń jest kontynuowana, dopóki dane nie zostaną poddane kompleksowej transformacji i nie zostaną dodane do repozytorium. Hadoop i MongoDB to przykłady tego typu potoku danych w działaniu.

2. Strumieniowe potoki danych

   W przeciwieństwie do przetwarzania sekwencyjnego, dane przesyłane strumieniowo są używane, gdy konieczne są ciągłe aktualizacje danych. Na przykład aplikacje i systemy punktów sprzedaży wymagają danych w czasie rzeczywistym w celu odświeżenia zapasów produktów i historii sprzedaży.

   

   „Wydarzenie” w kontekście potoków danych strumieniowych to pojedyncze zdarzenie, takie jak sprzedaż oprogramowania. Przykładowo dodanie pozycji do transakcji nazywane jest „tematem” lub „strumieńem”. Z kolei zdarzenia te przechodzą przez infrastrukturę przesyłania wiadomości, taką jak Apache Kafka.

   W wyniku natychmiastowego przetwarzania zachodzących zdarzeń związanych z danymi, systemy przesyłania strumieniowego wykazują zmniejszone opóźnienia w porównaniu z systemami sekwencyjnymi.

   Są mniej niezawodne niż potoki przetwarzania masowego, ponieważ wiadomości mogą zostać przypadkowo usunięte lub zbyt wiele wiadomości może zablokować kolejkę.

   Aby rozwiązać ten problem, systemy przesyłania wiadomości dodają funkcję zwaną „potwierdzeniem”. W tej fazie potok danych sprawdza, czy komunikat z danymi został pomyślnie przetworzony, umożliwiając systemowi przesyłania komunikatów wyeliminowanie go ze stosu.

   Oceniając potoki danych, CIO muszą wziąć pod uwagę specyficzne potrzeby swojej organizacji i każdej jednostki biznesowej. Ale niezależnie od tego, który potok wybierzesz dla aplikacji, będzie on składał się z kilku kluczowych komponentów.

Podstawowe składniki potoków danych

Potok danych będzie obejmował:

• Pochodzenie:

  Początek to punkt początkowy potoku danych, w którym wprowadzane są dane. Środowisko IT Twojej firmy będzie zawierać liczne źródła danych (aplikacje transakcyjne, podłączone urządzenia, sieci społecznościowe itp.) i obiekty do przechowywania danych (hurtownie danych, jeziora danych itp.) – wszystkie one posłużą za początek.

• Przepływ danych:

  Jest to transfer danych od miejsca ich powstania do miejsca docelowego, obejmujący zarówno dostosowania, jakim podlegają podczas przesyłania, jak i repozytoria danych, przez które przechodzą. Składnik ten jest często określany jako spożycie.

• Przygotowanie:

  Przed wdrożeniem może zaistnieć konieczność oczyszczenia, zagregowania, przekształcenia (w tym konwersji formatu pliku) i skompresowania danych w celu normalizacji. Przygotowanie to proces, który zmienia dane, aby nadawały się do analizy.

• Miejsce docelowe:

  Transmisja danych kończy się w miejscu zwanym „miejscem docelowym”. Miejsce docelowe zależy od sposobu użytkowania; na przykład dane można uzyskać w celu wzmocnienia i rozszerzenia wizualizacji danych lub innych narzędzi do analizy. Może też zasilać system automatyzacji bezpieczeństwa, taki jak SIEM.

• Przepływ pracy:

  Przepływ pracy ustanawia serię akcji i ich interakcji w ramach potoku danych. Zadania nadrzędne to zadania wykonywane na danych znajdujących się blisko zasobu, z którego dane docierają do potoku. Działania na dalszym etapie mają miejsce bliżej produktu końcowego.

Podsumowując: wybór zestawu narzędzi do potoku danych

Organizacja chcąca zbudować i wzmocnić swoje potoki danych powinna rozważyć wdrożenie następujących rozwiązań:

• Jeziora danych : organizacje często wykorzystują jeziora danych do tworzenia potoków danych na potrzeby inicjatyw związanych z uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją. W przypadku ogromnych ilości danych wszyscy główni dostawcy usług w chmurze — AWS, Microsoft Azure, Google Cloud i IBM — oferują jeziora danych.

• Hurtownie danych : Te centralne repozytoria przechowują przetworzone dane wyłącznie w określonym celu. Teradata, Amazon Redshift, Azure Synapse, Google BigQuery i Snowflake to popularne alternatywy w zakresie magazynowania.

• Narzędzia ETL (wyodrębnianie, przekształcanie, ładowanie) : ETL oferuje różnorodne narzędzia do integracji i przygotowania danych, w tym Oracle Data Integrator, IBM DataStage, Talend Open Studio i kilka innych.

• Wsadowe harmonogramy przepływu pracy : Narzędzia programistyczne, takie jak Luigi czy Azkaban, obsługują tworzenie podprocesów jako zestawu zadań powiązanych ze sobą. Możliwe jest również monitorowanie i automatyzowanie tych przepływów pracy.

• Narzędzia do strumieniowego przesyłania danych : narzędzia te mogą w sposób ciągły przetwarzać dane zebrane ze źródeł takich jak IoT i systemy transakcyjne. Google Data Flow, Amazon Kinesis, Azure Stream Analytics i SQLstream to kilka przykładów.

Uber wykorzystuje potoki przesyłania strumieniowego oparte na Apache do gromadzenia danych w czasie rzeczywistym z aplikacji szoferów/kierowców i pasażerów. Wykorzystując kanały danych obejmujące zarówno systemy lokalne, jak i Google Cloud, Macy's zapewnia każdemu klientowi równie atrakcyjne doświadczenia, niezależnie od tego, czy jest w sklepie, czy dokonuje zakupów online. Bez względu na branżę, wydajne potoki danych mają kluczowe znaczenie dla nowoczesnych przedsiębiorstw opartych na danych.

Możesz usprawnić swoje operacje, korzystając z danych, skupiając się na przykładowej architekturze potoku i najbardziej optymalnym zestawie narzędzi.