מהי תזמורת נתונים, אתגרים בניתוח נתונים

תזמורת נתונים הוא תהליך של העברת נתונים מוצקים ממקומות אחסון מרובים לתוך מאגר מרכזי שבו ניתן לשלב אותם, לנקות אותם ולהעשיר אותם לצורך הפעלה (למשל, דיווח).

תזמור נתונים מסייע לאוטומטי של זרימת הנתונים בין כלים ומערכות כדי להבטיח שארגונים עובדים עם מידע מלא, מדויק ועדכני.

זמן קריאה משוער: 7 דקות

שלושת השלבים של תזמורת נתונים

1. ארגן נתונים ממקורות שונים

אם יש נתונים שמגיעים ממקורות שונים, בין אם זה ה-CRM, הזנות של מדיה חברתית או נתוני אירועים התנהגותיים. והנתונים האלה מאוחסנים ככל הנראה בכלים ומערכות שונות בכל ערימת הטכנולוגיה (כגון מערכות מדור קודם, כלים מבוססי ענן, ו מחסן נתונים o אגם).

השלב הראשון בתזמור נתונים הוא לאסוף ולארגן נתונים מכל המקורות השונים הללו ולהבטיח שהם מעוצבים בצורה נכונה עבור יעד היעד. מה שמביא אותנו ל: טרנספורמציה.

2. שנה את הנתונים שלך לניתוח טוב יותר

הנתונים זמינים במספר פורמטים שונים. זה יכול להיות מובנה, לא מובנה או מובנה למחצה, או לאותו אירוע עשוי להיות מוסכמות שמות שונה בין שני צוותים פנימיים. לדוגמה, מערכת אחת עשויה לאסוף ולאחסן את התאריך כ-21 באפריל, 2022, ואחרת עשויה לאחסן אותו בפורמט המספרי, 20220421.

כדי להבין את כל הנתונים הללו, חברות צריכות לרוב להפוך אותם לפורמט סטנדרטי. תזמור נתונים יכול לעזור להפחית את העומס של התאמה ידנית של כל הנתונים הללו ויישום טרנספורמציות בהתבסס על מדיניות ניהול הנתונים ותוכנית הניטור של הארגון שלך.

3. הפעלת נתונים

חלק מכריע בתזמור נתונים הוא הפיכת הנתונים לזמינים להפעלה. זה קורה כאשר נתונים נקיים ומאוחדים נשלחים לכלים במורד הזרם לשימוש מיידי (לדוגמה, יצירת קהל בקמפיין או עדכון לוח מחוונים של בינה עסקית).

למה לעשות תזמורת נתונים

תזמור נתונים הוא בעצם ביטול של נתונים מוצקים ומערכות מקוטעות. Alluxio מעריך שטכנולוגיית הנתונים עוברת שינויים גדולים כל 3-8 שנים. המשמעות היא שחברה בת 21 אולי עברה 7 מערכות שונות לניהול נתונים מאז היווסדה.

תזמור נתונים גם עוזר לך לציית לחוקי פרטיות הנתונים, להסיר צווארי בקבוק של נתונים ולאכוף ממשל נתונים - רק שלוש (בין רבים) סיבות טובות ליישם זאת.

1. עמידה בחוקי פרטיות הנתונים

לחוקי פרטיות הנתונים, כגון GDPR ו-CCPA, יש הנחיות מחמירות לאיסוף, שימוש ואחסון נתונים. חלק מהציות הוא מתן אפשרות לצרכנים לבטל את הסכמתם לאיסוף נתונים או לבקש שהחברה שלך תמחק את כל הנתונים האישיים שלהם. אם אין לך שליטה טובה על איפה הנתונים שלך מאוחסנים ומי ניגש אליהם, ייתכן שיהיה קשה לעמוד בביקוש הזה.

מאז שנחקק ה-GDPR, ראינו מיליוני בקשות מחיקה. זה חיוני לקבל הבנה מוצקה של כל מחזור החיים של נתונים כדי לוודא ששום דבר לא בורח.

2. הסרת צווארי בקבוק בנתונים

צווארי בקבוק הם אתגר מתמשך ללא תזמורת נתונים. נניח שאתה חברה עם מספר מערכות אחסון שאתה צריך לבקש מידע. סביר להניח שלאדם האחראי על שאילתות המערכות הללו יהיו הרבה בקשות לנפות, כלומר יכול להיות עיכוב בין הצוותים שהם צריכים של הנתונים ושל מי שיש הם קיבלו למעשה, מה שבתורו יכול להפוך את המידע למיושן.

בסביבה מתוזמרת היטב, סוג זה של התחלה ועצירה יבוטל. הנתונים שלך כבר יימסרו לכלים במורד הזרם להפעלה (והנתונים האלה יהיו סטנדרטיים, כלומר אתה יכול לסמוך על איכותם).

3. ליישם ממשל נתונים

ממשל נתונים קשה כאשר הנתונים מופצים על פני מספר מערכות. לחברות אין תצוגה מלאה של מחזור חיי הנתונים ואי ודאות לגבי הנתונים המאוחסנים (למשל יונה) יוצר נקודות תורפה, כגון אי הגנה נאותה על מידע אישי מזהה.

תזמורת נתונים עוזרת לפתור בעיה זו על ידי מתן שקיפות רבה יותר לאופן ניהול הנתונים. זה מאפשר לחברות לחסום באופן יזום נתונים לא חוקיים לפני שהם מגיעים לבסיסי נתונים או לדיווח על השפעה ולהגדיר הרשאות לגישה לנתונים.

אתגרים נפוצים עם תזמורת נתונים

ישנם מספר אתגרים שיכולים להתעורר כאשר מנסים ליישם תזמורת נתונים. להלן הנפוצים ביותר שכדאי להיות מודעים אליהם וכיצד להימנע מהם.

ממגורות נתונים

ממגורות נתונים הן תופעה שכיחה, אם לא מזיקה, בקרב עסקים. כאשר ערימות טכנולוגיה מתפתחות וצוותים שונים מחזיקים בהיבטים שונים של חווית הלקוח, קל מדי לנתונים להסתלק על פני כלים ומערכות שונות. אבל התוצאה היא הבנה לא מלאה של ביצועי החברה, מנקודות עיוורות במסע הלקוח ועד לחוסר אמון בדייקנות הניתוח והדיווח.

לעסקים תמיד יהיו נתונים שיזרמו ממספר נקודות מגע לכלים שונים. אבל פירוק ממגורות חיוני אם החברות הללו רוצות לקבל ערך מהנתונים שלהן.

מגמות מתפתחות בa תזמור נתונים

בשנים האחרונות הופיעו כמה מגמות בנוגע לאופן שבו חברות מנהלות את הזרימה וההפעלה של הנתונים שלהן. דוגמה לכך היא עיבוד נתונים בזמן אמת, כלומר כאשר הנתונים מעובדים תוך אלפיות שניות מהדור. נתונים בזמן אמת הפכו מכריעים בכל התעשיות, וממלאים תפקיד מפתח בIOT (לדוגמה, חיישני קרבה במכוניות), שירותי בריאות, ניהול שרשרת אספקה, זיהוי הונאה והתאמה אישית כמעט מיידית. במיוחד עם ההתקדמות בתחום למידת מכונה ובינה מלאכותית, נתונים בזמן אמת מאפשרים אלגוריתמים ובינה מלאכותית ללמוד בקצב מהיר יותר.

מגמה נוספת הייתה המעבר לטכנולוגיות המבוססות על ענן. בעוד שחברות מסוימות עברו לחלוטין ל ענן, ייתכן שאחרים ימשיכו להיות בעלי שילוב של מערכות מקומיות ופתרונות מבוססי ענן.

לאחר מכן, יש את האבולוציה של האופן שבו תוכנה נבנתה ופריסה, אשר משפיעה על אופן ביצוע תזמור הנתונים. 

קריאות קשורות

• FRANKIES BIKINIS צולל לתוך יעילות עם CENTRIC PLM ™
• כיצד לבצע שינוי מסיבי של משימות קשורות בפרויקט Microsoft
• מה ה Data Science, מה זה עושה ועם אילו מטרות
• מהו מחשוב ענן ומהו מחשוב קצה: defiהגדרות והבדלים
• ExaGrid נבחרה לגמר בפרסי SDC לשנת 2022

שאלות נפוצות

BlogInnovazione.it