Dataintag förklaras i de enklaste termerna

Dataintag är en avgörande del av en datacentrerad process, vilket säkerställer att organisationer får rätt information vid rätt tidpunkt för att förstå verksamhetens resultat och förbättra den.

Moderna organisationer genererar enorma mängder data varje dag som är av högt värde för deras företag.

Genom att utföra affärsanalyser kan organisationer få djupare insikter, vilket hjälper dem att fatta välgrundade, datadrivna beslut.

Dessa data spelar också en nyckelroll för att förstå kunder, förutsäga marknaden, planera, förutsäga trender och få andra fördelar.

Men för att utföra vissa uppgifter är det avgörande att extrahera och analysera data och enkelt komma åt dem från en centraliserad plats.

Det är här dataintag kommer in.

Den här tekniken extraherar data från flera källor, vilket gör att du kan avslöja insikter som är gömda i den och ytterligare använda den för att växa ditt företag.

I den här artikeln kommer jag att prata om dataintag och dess typer, steg-för-steg-process, arkitektur, användningsfall, fördelar, bästa praxis och utmaningar.

Nu kör vi!

Vad är dataintag?

Dataintag är processen att samla in data från en eller flera källor och importera den till ett datalager för omedelbar användning. Det är ett av de viktigaste stegen i arbetsflödet för dataanalys.

Data kan tas in i partier eller streamas i realtid. När data flyttas till den riktade platsen lagras den korrekt och används sedan för analys.

Datakällorna kan vara datasjöar, databaser, IoT-enheter, SaaS-applikationer, lokala databaser och andra plattformar som kan ha relevant och viktig data.

Dataintag är en enkel process som tar data från ett ursprung, rensar det och vidarebefordrar det till en destination där ett företag kan använda, komma åt och analysera data.

Dataintag gör det möjligt för organisationer att fatta datadrivna beslut utifrån den ökande komplexiteten och mängden data som de producerar varje dag.

När en organisation samlar in data förblir den i sitt ursprungliga och råa tillstånd, på samma sätt som det är i källan. Du kommer att behöva utföra en omvandlingsoperation när det finns ett behov av att omvandla eller analysera data till ett läsbart format som är kompatibelt med olika applikationer.

Det primära målet med dataintag är att flytta en stor uppsättning data från en plats till en annan effektivt med hjälp av mjukvaruautomatisering. Den tar bara in data, inte transformerar den. För många organisationer fungerar det som ett kritiskt verktyg som låter dem hantera sin frontend av data.

Det finns flera sätt att få in data i din datamart. Enligt dina speciella behov och designkrav kan du välja vilken intagsmetod som helst som fungerar bäst för dig.

Hur fungerar dataintag?

Datainmatning samlar in data från flera källor där data ursprungligen lagrades eller genererades. Den laddar eller överför data till destinationen eller mellanrummet. Dataintagspipelinen tillämpar lätta transformationer där det behövs för att filtrera bort eller optimera data innan den skickas till en meddelandekö, datalager eller destination.

Datainmatning utför också komplexa transformationer, inklusive sortering, kopplingar och aggregering för specifika applikationer, rapportering och analyssystem med kompletterande pipelines.

För att förstå den steg-för-steg processen för dataintag måste du dyka in i dess arkitektur.

Källa: StreamSets

Arkitektur för dataintag

Arkitekturen för dataintag berättar om dataflödet i följande lager:

  • Datainsamlingslager: Det samlar in data från olika källor och lagrar det i ditt datalager. Detta lager definierar hur data överförs eller tolkas till andra lager i inmatningsarkitekturen. Det hjälper också till att bryta ner data för analytisk bearbetning.
  • Databehandlingslager: Detta lager samlar in data från det föregående lagret för att bearbeta överföringen av data som är lagrad. Den definierar destinationen dit du vill skicka data och grupperar dem därefter.
  • Datalagringslager: När data väl är grupperade lagras de på en effektiv plats för vidare överföring.
  • Datafrågelager: Detta är det analytiska lagret i datainmatningsarkitekturen. Här efterfrågas data så att lagret kan extrahera värdefulla insikter.
  • Datavisualiseringslager: Datavisualisering är det sista lagret som handlar om datapresentation. Den visar data i ett begripligt och visuellt format för din organisation för att få realtidsinsikter.

Fördelar med dataintag

Låt oss diskutera några av fördelarna med dataintag:

  • Tillgänglighet: När en organisation implementerar en datainmatningsprocess kan data vara lättillgänglig och tillgänglig för organisationen. Eftersom data samlas in från flera källor och överförs till en lagringsplats kan alla med giltig behörighet enkelt få tillgång till data för analys.
  • Enhetlighet: En bra praxis för dataintag förbättrar datakvaliteten genom att omvandla flera datatyper till en enhetlig datatyp. Till detta är det lättare att manipulera och förstå data för framtida analyser.
  • Förbättrad produktivitet: Datainmatning låter dig använda data för att bli mer produktiv. Detta hjälper dataingenjörer att bli mer flexibla och låter dem utveckla kraften att skala.
  • Förbättrat beslutsfattande: Dataintagsprocessen gör det möjligt för organisationer att fatta bättre och mer informerade beslut med hjälp av realtidsdata. Dessutom kan du härleda analyser som är till hjälp för att fatta taktiska beslut och spåra KPI:er och potentiella mål.
  • Förbättrad användarupplevelse: Organisationer använder senaste data för att betjäna sina värdefulla kunder. Datadriven analys gör att de kan bygga effektiva verktyg och applikationer för kunder.

Typer av dataintag

Det finns tre typer av dataintag – batchbearbetning, realtidsdataintag och lambdabaserad datainmatning. Valet av att välja en av dem beror till stor del på typen av verksamhet, din IT-infrastruktur, budget, tidslinje och mål som ska uppnås. Dessutom väljer företag sin modell och sina verktyg baserat på de datakällor de använder.

Låt oss dyka djupare in i var och en mer detaljerat.

#1. Satsvis bearbetning

Källa: Adobe Experience League

Det är den vanligaste intagsmetoden. Här samlar och grupperar inmatningsskiktet data som kommer från flera källor stegvis. Den överför sedan data i grupper till en applikation, ett system eller en plats där det krävs.

Överföringen av data baseras på aktivering av politiska förhållanden via triggerhändelser, analog ordning eller befintliga scheman för att säkerställa att data överförs. Batchbearbetning är användbar för organisationer som behöver samla in specifik data varje dag med aktiviteter som kräver närvaroblad, rapportgenerering, etc.

Detta tillvägagångssätt är billigare och anses i många fall vara ett äldre tillvägagångssätt.

#2. Realtidsdataintag

Dataintag i realtid är också känt som strömbehandling. Det innebär insamling och överföring av data från en given källa i realtid till destinationen. Här finns ingen gruppering; istället kommer du att se att data hämtas, laddas och bearbetas så snart inmatningsskiktet hittar ny data.

För att implementera dataintag i realtid finns det en gemensam lösning som heter Change Data Structure (CDC). Den här typen av dataintag är dock dyrare än batchintag. Detta beror på att du måste övervaka källor hela tiden för att känna igen ny data och säkerställa att den återspeglas korrekt i den riktade plattformen.

Om du skär ner kostnadsdelen är denna metod mycket användbar för företag som vill köra analyser med färsk data varje gång för att fatta operativa beslut.

Om du till exempel vill fatta beslut om aktiemarknaden är dataintag i realtid det bästa alternativet. Denna metod är också användbar för att övervaka din infrastruktur.

#3. Lambda-baserat dataintag

Källa: Hasselcast

Denna metod är kombinationen av två typer av dataintag, dvs batchbearbetning och realtidsintag.

Batchbearbetning används för att samla in data i partier, medan realtidsdataintag används för att ge en annan vinkel till tidskänsliga data. Lambda-baserad datainmatning delar in data som den samlar in i grupper och matar in dem i mindre steg, vilket gör den effektiv för olika applikationer som behöver strömmande data.

Användningsfall av dataintag

Organisationer över hela världen använder dataintagsprocesser som en viktig del av datapipelines i sin verksamhet.

  • Internet of Things (IoT): Dataintag används i flera IoT-system för att samla in och transformera data från ett brett utbud av anslutna enheter.
  • Big Data Analytics: Big data-analys är ett vanligt krav för varje organisation. Intag av stora datamängder från många källor behövs därför i big data-analys, där data bearbetas med distribuerade system som Spark eller Hadoop.
  • Bedrägeriupptäckt: Organisationer använder datainmatningsprocessen för att upptäcka bedrägerier genom att importera och transformera data från olika källor. Detta inkluderar kundbeteende, tredjepartsdataflöden och transaktioner.
  • E-handel: E-handelsföretag använder datainmatningsprocessen för att ta emot data från flera källor, såsom kundtransaktioner, produktkataloger, webbplatsanalyser och mer. Detta hjälper dem att växa sig större med rätt data i realtid.
  • Personalisering: Dataintagsprocessen kan användas för att tillhandahålla personliga upplevelser eller rekommendationer till användare genom att extrahera data från olika källor, såsom kundinteraktioner, sociala mediedata, webbplatsanalys, etc.
  • Försörjningskedjehantering: För att hantera försörjningskedjan behöver en organisation data från källor som lager, logistik och leverantörsdata. Dataintag tar in denna data från flera källor och bearbetar den för din effektiva hantering av försörjningskedjan.
  • Sentiment och sociala medier analys: Realtidsdataintag hjälper företag att övervaka sociala medier, identifiera nya trender och analysera varumärkesentiment effektivt genom att samla in data från olika källor. Detta leder till förbättrade kundrelationer, utveckling av marknadsfångande strategier och effektiva marknadsföringsstrategier.

Utmaningar

Du kan uppleva några utmaningar med dataintagsprocessen:

  • Skalbarhet: Du kan ha svårt att skala en stor uppsättning data medan du matar in data från olika källor. Mängden bearbetad data kräver vertikal eller horisontell skalning av infrastrukturen för att hantera den ökade belastningen, därför uppstår komplikationer.
  • Datakvalitet: Datakvalitet är en stor utmaning i dataintagsprocessen. När du extraherar data kan du inte alltid säkerställa att den data du får är av hög kvalitet.
  • Olika ekosystem: Det finns många datakällor och typer, vilket gör det svårt för dina team att utveckla en ljudsäker intagsmodell. Vissa verktyg och funktioner stöder bara grundläggande teknik, vilket låter organisationer använda flera verktyg som kräver flera färdigheter.
  • Kostnad: Intagskostnaden är direkt proportionell mot datamängden. När din verksamhet i datavärden växer ökar också de totala intagskostnaderna. För att få in all data kommer du att behöva fler servrar och lagringssystem, vilket leder till en ökning av intagskostnaden.
  • Säkerhet: Eftersom data lagras på flera ställen i pipelinen under intag, är den utsatt för dataexponering och säkerhetsrisker. Detta gör dataintagsprocessen sårbar vilket kommer att leda till säkerhetsöverträdelser. Därför tycker organisationer att det är utmanande att upprätthålla efterlevnadsstandarder och föreskrifter under processen.
  • Dataintegration: Du kommer att ha lite svårigheter med att integrera data från tredjepartskällor med inmatningspipeline. Det är därför du behöver ett omfattande verktyg som låter dig integrera data.
  • Otillförlitlighet: Om du på något sätt matar in data felaktigt, kan det vara föremål för opålitlig anslutning. Detta resulterar i att kommunikationen störs och data förloras.

Bästa metoder

Låt oss diskutera några metoder för dataintegrering som du kan följa för att förbättra ditt företags resultat.

Automatiserad dataintag

Automatiserad datainmatning kan lösa många utmaningar som kommer med manuell inmatning. Den erkänner svårigheten och oundvikligheten med att omvandla rådata till användbara insikter, särskilt när data härrör från flera olika källor.

Organisationer kan använda verktyg för datainmatning för att automatisera återkommande processer för att samla in data för bättre analyser och rapporter, vilket minskar mänskliga fel.

Skapa SLA:er för data

Data SLA kräver:

  • Vilket företagsbehov
  • Vilka förväntningar ett företag måste ha på datan
  • När data kan uppfylla förväntningarna
  • Vem drabbas
  • Hur ska man veta när SLA uppfylls och vad blir svaret när det överträds?

Sålunda hjälper dataintagsmetoden dig att få all nödvändig data för att effektivt skapa data-SLA.

Nätverksbandbredd

Dataintagspipelinen kan byggas på ett sätt så att den kan hantera nätverksbandbredd effektivt.

Trafiken är inte alltid konstant, ibland ökar eller minskar den utifrån de sociala och fysiska parametrarna. Nätverkets bandbredd beror också på mängden data som ska tas in vid en viss tidpunkt.

Heterogena system och teknologier

En organisation måste kontrollera om pipelinemodellen för dataintag är kompatibel med tredjepartsverktyg och applikationer samt olika operativsystem.

Stöd för opålitlig data

Dataintagspipelinen tar emot data från flera källor och olika strukturer som ljudfiler, loggfiler, bilder och många fler.

Olika strukturer behöver olika hastigheter, vilket gör att ett opålitligt nätverk gör hela pipelinen opålitlig. Organisationer måste utforma en pipeline för dataintag som stöder alla format utan att vara opålitlig.

Hög precision

Dataintagsprocessen är direkt proportionell mot granskningsbar data. Det kräver en väl utformad process så att den kan ändra mellanfunktionerna utifrån krav.

Strömmande data

Företag kräver dataintagsprocesser i realtid och batchbearbetning för att förbättra sina tjänster och få maximal effektivitet.

Frikoppling av databaser

Vissa organisationer, särskilt stora, integrerar sin analys- eller business intelligence-databas direkt med den operativa databasen. Att frikoppla de analytiska och operativa databaserna hjälper organisationer att kasta problemen in i varandra.

Slutsats

Dataintag ger omedelbara insikter så att du kan förstå aktuella marknadstrender, bibehålla låg latens och mäta kundupplevelser. Dataintagspipelinen består av olika lager som börjar från att extrahera och samla in data till att visualisera och analysera den.

Med dataintag kan organisationer enkelt förbättra operativ effektivitet, utföra snabbare bedrägeriupptäckt, få realtidsanalyser och initiera proaktivt underhåll. Företag kan också använda dataintag i realtid för att få aktuell information och använda den för konkurrensfördelar och informerat beslutsfattande.

Du kan också läsa om dataorkestrering i enkla termer.