Conducta de date: o invenție contemporană care asigură stabilitatea

Dacă conduci o firmă în secolul XXI, probabil te-ai gândit să angajezi un cercetător de date. Dacă nu ați făcut-o, puneți-o pe seama tinereții relative a domeniului: știința datelor s-a alăturat vocabularului corporativ în 2001. Atunci William S. Cleveland a stabilit-o ca ramură a statisticii. Apoi, în 2009, Hal Varian (cel mai bun economist al Google) a făcut o observație prevăzătoare. El a susținut că captarea unor volume mari de date și obținerea de valoare din acestea va revoluționa afacerile contemporane.

În zilele noastre, analizele precum Saras Analytics dezvoltă algoritmi de învățare automată pentru a aborda probleme complexe de afaceri. Acești algoritmi ajută la următoarele:

• Îmbunătățiți capacitatea de predicție a fraudelor
• Determinați motivele și preferințele consumatorului la un nivel detaliat. Ca rezultat, acest lucru contribuie la recunoașterea mărcii, la reducerea sarcinii financiare și la extinderea marjei de venituri.
• Prognoza cererea viitoare a consumatorilor pentru a asigura o alocare optimă a stocurilor.
• Faceți experiența consumatorului mai personalizată.

Conductele de date sunt o componentă critică în obținerea unor astfel de rezultate. Această secțiune discută despre importanța conductelor de date, avantajele acestora și modul de proiectare a conductelor de date.

O conductă de date este un termen tehnic care se referă la o serie de fluxuri de date. O conductă de date este o colecție de proceduri care transportă date brute dintr-o locație în alta. O sursă poate fi o bază de date tranzacțională în contextul informațiilor de afaceri, în timp ce destinația este adesea un lac de date sau un depozit de date. Scopul este în cazul în care datele sunt evaluate în scopuri de business intelligence.

Pe parcursul acestei călătorii de la sursă la destinație, datele sunt transformate pentru a le pregăti pentru analiză.

De ce este necesară o conductă de date?

Răspândirea cloud computing-ului a făcut ca corporațiile contemporane să folosească o suită de aplicații pentru a face diverse operațiuni. Pentru automatizarea marketingului, echipa de marketing poate utiliza o combinație de HubSpot și Marketo; echipa de vânzări poate folosi Salesforce pentru a gestiona clienții potențiali. Echipa de produs poate folosi MongoDB pentru a stoca informații despre clienți. Acest lucru are ca rezultat fragmentarea datelor între mai multe tehnologii și formarea de silozuri de date.

Chiar și informațiile esențiale de afaceri ar putea fi dificil de obținut atunci când există silozuri de date, cum ar fi cea mai profitabilă piață. Chiar dacă adunați manual date din mai multe surse și le integrați într-o foaie Excel pentru analiză, riscați să întâlniți greșeli precum redundanța datelor. În plus, munca necesară pentru a efectua această sarcină manual este invers legată de complexitatea arhitecturii dvs. de tehnologie a informației. Problema devine exponențial mai complicată atunci când sunt incluse date în timp real din surse, cum ar fi datele în flux.

Prin agregarea datelor din mai multe surse diferite într-o singură destinație. În plus, asigură o calitate consecventă a datelor, care este esențială pentru generarea de informații de afaceri de încredere.

Componentele unei conducte de date

Pentru a înțelege mai bine modul în care o conductă de date pregătește seturi masive de date pentru analiză, să examinăm componentele majore ale unei conducte de date tipice. Acestea includ următoarele:

1) Originea

Acestea sunt locurile din care o conductă obține date. Sistemele de gestionare a bazelor de date precum RDBMS și CRM sunt doar câteva exemple. Altele includ sisteme ERP, instrumente de gestionare a rețelelor sociale și chiar senzori în gadgeturile și dispozitivele Internet of Things.

2) Destinația finală

Acesta este punctul terminus al conductei de date, unde scoate toate datele pe care le-a extras. Destinația unei conducte de date este adesea un lac de date sau un depozit de date, unde este păstrat pentru analiză. Nu este întotdeauna cazul, însă. De exemplu, datele pot fi furnizate rapid în instrumente analitice pentru vizualizarea datelor.

3) Fluxul de informații

Pe măsură ce datele se mută de la sursă la destinație, se schimbă. Această mișcare de date este denumită flux de date. ETL, sau extragerea, transformarea și încărcarea, este una dintre cele mai des utilizate metodologii de flux de date.

4) Procese

Fluxul de lucru se referă la ordinea în care sarcinile sunt executate într-o conductă de date și interdependența lor. Când rulează o conductă de date, aceasta este determinată de dependențele și secvențierea acesteia. De obicei, operațiunile din amonte trebuie efectuate în mod satisfăcător înainte ca lucrările din aval să înceapă.

5) Supraveghere

O conductă de date necesită monitorizare continuă pentru a asigura corectitudinea și integritatea datelor. În plus, viteza și eficiența unei conducte sunt verificate, mai ales pe măsură ce volumul de date devine mai mare.

Avantajele unei conducte de date robuste

S-a spus că o conductă de date este o colecție de proceduri care transportă date brute dintr-o locație în alta. O sursă poate fi o bază de date tranzacțională în contextul business intelligence. Destinația este locația în care datele sunt evaluate în scopuri de business intelligence. Pe parcursul acestei călătorii de la sursă la destinație, datele sunt transformate pentru a le pregăti pentru analiză. Există mai multe avantaje ale acestei metode; iată primele șase ale noastre.

1 – Modele care sunt replicabile

Când procesarea datelor este văzută ca o rețea de conducte, apare un model mental în care conductele individuale sunt privite ca exemple de tipare într-o arhitectură mai extinsă care poate fi reutilizată și reutilizată pentru noi fluxuri de date.

2 – Timp redus necesar pentru integrarea surselor de date suplimentare

Înțelegerea clară a modului în care datele ar trebui să circule prin sistemele de analiză simplifică planificarea aportului de noi surse de date și minimizează timpul și cheltuielile asociate cu integrarea acestora.

3 – Încrederea în calitatea datelor

Văzând fluxurile de date ca conducte care trebuie monitorizate și de asemenea utile pentru utilizatorii finali, puteți crește calitatea datelor și puteți reduce probabilitatea ca încălcările conductei să nu fie descoperite.

4 – Încrederea în securitatea conductei

Securitatea este încorporată în conductă de la început prin stabilirea de modele repetabile și o cunoaștere comună a instrumentelor și arhitecturii. Metodele de securitate eficiente sunt ușor de adaptat la noile fluxuri de date sau surse de date.

5 – Dezvoltare iterativă

Luați în considerare fluxurile dvs. de date drept conducte pentru a permite o creștere incrementală. Puteți începe rapid și puteți câștiga valoare începând cu o porțiune modestă de date de la o sursă de date la un utilizator.

6 – Adaptabilitate și adaptabilitate

Pipelines oferă un cadru pentru a răspunde în mod flexibil la schimbările surselor sau nevoilor utilizatorilor dvs. de date.

Extinderea, modularizarea și reutilizarea Data Pipeline este o problemă mai mare, care este foarte semnificativă în Data Engineering.

Atunci când sunt implementate strategic și adecvat, conductele de date au potențialul de a modifica modul în care o companie este condusă în mod fundamental. Odată implementată, tehnologia aduce beneficii imediate firmei și deschide ușa către noi practici de afaceri care anterior nu erau disponibile.