Що таке потік даних?

Дізнайтеся, як дані переміщуються між системами, підтримують бізнес-процеси та забезпечують аналітику.

Визначення потоку даних

Термін "потік даних" описує, як дані переміщуються між системами, програмами й операціями, а також як вони перетворюються в процесі.

Основні висновки

Потік даних – це процес переміщення даних у системі.
Ефективне керування потоком даних дає змогу отримувати аналітику в реальному часі, ухвалювати рішення й підвищувати продуктивність.
Діаграми потоку даних (DFD) допомагають візуалізувати переміщення даних і виявляти неточності або проблеми.
Сховища озер даних об’єднують можливості озер і сховищ, що дає змогу обробляти структуровані й неструктуровані дані.
Сучасні системи потоку даних набагато кращі за традиційні процеси видобування, перетворення та завантаження (ETL), оскільки вони гнучкі й забезпечують обробку в реальному часі.
До поширених сценаріїв застосування потоку даних належать керування зв’язками із замовниками, оптимізація ланцюжка постачання та фінансова звітність.
Безпечне керування потоком даних є запорукою дотримання нормативних вимог і захисту делікатної інформації.

Принцип роботи потоку даних

Потік даних – це процес переміщення даних між системами, включно з інформацією про їх джерела, перетворення й призначення. Чітке розуміння потоку даних – це запорука керування даними відповідно до бізнес-цілей.

Нижче наведено ключові компоненти потоку даних.

Джерела даних. Це системи й програми, які генерують дані. Приклади: бази даних, пристрої Інтернету речей (IoT) і транзакційні системи.
Місця призначення даних. Це системи або програми, які використовують дані. Приклади: інструменти створення звітів, системи керування зв’язками із замовниками (CRM) і моделі машинного навчання.
Перетворення даних. У межах цих процесів (які можуть включати очищення, агрегування й кодування) змінюється формат або структура даних, щоб зробити їх сумісними з місцем призначення або кориснішими для аналізу.
Шляхи потоків даних. Конкретні маршрути, якими рухаються дані під час переміщення між компонентами і які забезпечують надходження даних у правильне місце в потрібний час.

Найпоширеніший спосіб візуалізувати потік даних – скористатися діаграмами DFD. DFD ілюструють переміщення даних між різними компонентами, що полегшує розуміння складних систем. Зіставлення потоку даних за допомогою DFD спрощує виявлення проблем, неточностей і можливостей для покращення.

Потік даних у середовищі сховища озера даних

Потік даних уможливлює використання сучасних гібридних архітектур, зокрема сховищ озер даних. Вони об’єднують переваги озер і сховищ даних, формуючи комплексну й масштабовану систему для керування структурованими та неструктурованими даними.

Щоб зрозуміти, що таке сховище озера даних, спочатку варто розглянути його попередників: озера й сховища даних. Традиційні сховища призначено для зберігання структурованих даних або інформації, упорядкованої в рядках і стовпцях, як-от баз даних чи фінансових звітів. Вони чудово підходять для забезпечення підтримки процесів, пов’язаних зі звичайною та бізнес-аналітикою, але недостатньо гнучкі, щоб обробляти вихідні й неструктуровані дані, наприклад відео, зображення або журнали. Озера вможливлюють зберігання неструктурованих даних в оригінальному форматі та ідеально підходять для обробки великих масивів інформації й машинного навчання. Однак їм бракує вбудованої структури, що може ускладнити надсилання запитів і аналіз даних.

Сховище озера даних усуває цей розрив, об’єднуючи можливості масштабування й гнучкого зберігання з функціями структурованого надсилання запитів і аналітики. Ця архітектура вможливлює виконання всіх операцій в одному середовищі.

Потік даних відіграє важливу роль у гарантуванні безперебійної роботи сховища озера даних, забезпечуючи підтримку наведених нижче процесів.

Поглинання даних. Вихідні дані з різних джерел, зокрема з IoT-пристроїв, транзакційних систем або зовнішніх API, потрапляють у сховище озера даних (часто в оригінальному форматі). Цей етап вимагає безперервного потоку даних, щоб забезпечити збір усієї відповідної інформації без затримок.
Перетворення даних. Після поглинання дані очищуються, структуруються та збагачуються, щоб зробити їх придатними для аналізу. Шляхи потоку даних забезпечують підтримку цих процесів для ефективної та точної обробки інформації.
Споживання даних. Перетворені дані надсилаються в місця призначення, як-от на платформи бізнес-аналітики, в інструменти аналітики на основі ШІ або на інформаційні панелі візуалізації. Ці системи вимагають безперервного потоку даних, щоб надавати корисну аналітику в реальному часі.

Інтегрувавши систему керування потоком даних у сховище озера, організації можуть масштабувати свої операції, адаптуватися до мінливих вимог і максимально ефективно використовувати інформацію, не хвилюючись за її точність або надійність. Інакше організації ризикують зазнати затримок системи, отримати неповні набори даних або менш точний аналіз, що перешкоджатиме ухваленню рішень і впровадженню інновацій.

Переваги потоку даних для бізнесу

Ефективне керування потоком даних забезпечує не лише доступність, а й практичність інформації. Нижче наведено переваги використання доступних і практичних даних для бізнесу.

Оптимізовані процедури обробки даних. Належне керування потоком даних спрощує збір, перетворення й надсилання даних, а також забезпечує ефективне й ненадлишкове використання ресурсів. Оптимізуючи ці процеси, компанії можуть обробляти більші обсяги даних із меншими затримками.
Масштабованість. Що розвиненішими стають організації, то більше даних вони мають. Система керування потоком даних підтримує масштабованість, адаптуючись до зростаючих обсягів даних і рівнів їх складності. Продумані системи потоку даних масштабуються відповідно до ваших потреб, хоч би що ви робили: обробляли дані з кількох джерел чи інтегрували потоки з тисяч IoT-пристроїв.
Доступ до аналітики в реальному часі. Завдяки ефективному потоку даних компанії можуть обробляти інформацію в реальному часі й миттєво отримувати доступ до аналітики. Це допомагає їм швидше реагувати на тенденції ринку, потреби клієнтів і операційні проблеми і, як наслідок, здобувати конкурентну перевагу.
Покращене ухвалення рішень. Структуровані дані й аналітика в реальному часі допомагають організаціям ухвалювати обґрунтованіші рішення. Керівники можуть використовувати своєчасні й точні дані для формування стратегій, хоч би чого вони стосувалися: виявлення можливостей для заощадження коштів або прогнозування поведінки клієнтів.
Підвищення продуктивності. Автоматизація процесів обробки даних і мінімізація ручного втручання зменшують ризик людських помилок та прискорюють виконання операцій. Автоматизація робочих процесів дає змогу заощадити час команд, щоб вони могли більше зосередитися на виконанні стратегічних, а не повторюваних завдань.
Посилений захист даних. Система керування потоком даних допомагає регулювати використання делікатної інформації, роблячи її доступною лише для вповноважених осіб. Це сприяє мінімізації ризику порушення безпеки даних, забезпеченню відповідності вимогам і формуванню довіри з боку клієнтів та партнерів.
Удосконалене обслуговування клієнтів. Завдяки простому доступу до актуальних даних компанії можуть краще розуміти й задовольняти потреби клієнтів, персоналізуючи рекомендації, швидко вирішуючи проблеми та вживаючи інших заходів, пов’язаних із використанням інформації в реальному часі.

Потоки даних і процеси ETL

Процеси ETL уже століттями є основою керування даними. ETL передбачають наведені нижче етапи, які допомагають компаніям збирати й готувати дані для аналізу.

Видобування. Отримання інформації з таких джерел, як бази даних, API або файли.
Перетворення. Конвертування даних у підтримуваний формат (може включати очищення, агрегування й оптимізацію).

Завантаження. Зберігання перетворених даних у системі (наприклад, у сховищі), де їх можна використовувати для створення звітів і аналізу.

Сучасні системи керування потоком даних базуються на ETL і включають наведені нижче вдосконалені можливості.

Підтримка пакетної обробки й обробки в реальному часі. Традиційні процеси ETL часто відбуваються за розкладом і передбачають обробку даних пакетами через певні інтервали. Натомість система керування потоком даних підтримує пакетну обробку й обробку в реальному часі, завдяки чому компанії можуть використовувати інформацію в міру її генерування. Це дуже важливо для таких сценаріїв, як виявлення шахрайства, IoT-моніторинг та динамічне ціноутворення.

Гнучкіша архітектура. Попри те що процеси ETL зазвичай залежать від заздалегідь визначених робочих циклів, адаптованих до структурованих даних, системи потоку даних можуть працювати із ширшим спектром форматів і вимог. Вони адаптуються до неструктурованих даних, зокрема текстів, зображень або показників датчиків, і підтримують інтеграцію з різноманітними системами. Така гнучкість особливо корисна в гібридних середовищах, зокрема в сховищах озер даних.
Збагачення даних у реальному часі. Системи потоку даних інтегрують можливості збагачення безпосередньо в потік. Наприклад, вони можуть додавати географічні відомості до транзакцій або співвідносити ідентифікатори клієнтів із зовнішніми наборами даних у міру переміщення інформації в системі. Це зменшує затримки й дає змогу використовувати дані відразу після досягнення ними місця призначення.

Розвиток: від ETL до системи керування потоком даних

Попри те що процеси ETL досі ефективні для деяких сценаріїв, їх обмеження стали очевиднішими в умовах зростання обсягу, різноманітності та швидкості передавання даних. Сьогодні для задоволення мінливих потреб компаніям потрібні системи, які оброблятимуть потоки даних у реальному часі й неструктуровані формати в динамічних середовищах.

Упровадивши сучасну систему керування потоком даних, організації отримують рішення, яке не лише ефективніше обробляє інформацію, а й масштабується відповідно до мінливих потреб. Попри те що процеси ETL досі корисні для виконання певних завдань, система керування потоком представляє наступне покоління інтеграції даних, забезпечуючи швидкість, адаптивність та інтелект, необхідні для досягнення успіху в інформаційному світі.

Приклади використання потоку даних

Система керування потоком даних допомагає підвищувати продуктивність, ухвалювати рішення та впроваджувати інновації в усіх сферах підприємницької діяльності, спрощуючи переміщення даних між системами. Нижче наведено приклади найпоширеніших сценаріїв застосування потоку даних.

CRM. Система керування потоком клієнтських даних (наприклад, контактної інформації, записів транзакцій і запитів на обслуговування) у реальному часі забезпечує доступ до актуальних відомостей для персоналізації взаємодій, вирішення проблем та покращення задоволеності клієнтів. Крім того, вона підтримує динамічні оновлення профілів клієнтів і дає співробітникам змогу використовувати засоби аналізу передбачень для прогнозування потреб споживачів.
Керування ланцюжками постачання. Система керування потоком даних відіграє важливу роль у координації переміщення товарів, матеріалів та інформації між ланцюжками постачання. Вона допомагає відстежувати рівні запасів, контролювати відвантаження й оптимізувати логістику в реальному часі, що, зрештою, зменшує затримки та покращує ефективність витрат. Інтеграція з IoT-пристроями, як-от розумними датчиками, забезпечує безперервний потік даних ланцюжків постачання між системами.

Керування фінансами. Точні фінансові дані є основою ухвалення обґрунтованих бізнес-рішень. Система керування потоком даних допомагає впорядковувати інформацію, зокрема рахунки до отримання, рахунки до сплати, зарплатні відомості й відомості про бюджети, забезпечуючи фінансовим командам доступ до важливих даних у реальному часі. Автоматизовані робочі процеси також дають змогу усувати помилки ручного введення даних, покращуючи відповідність вимогам і готовність до аудиту.
Керування людськими ресурсами. Система керування потоком даних допомагає кадровим командам забезпечувати впорядкованість і доступність записів співробітників, інформації про пільги, історії навчання та показників продуктивності. Потік даних у реальному часі гарантує миттєве відображення оновлень, забезпечує ефективне приєднання та дотримання вимог трудового законодавства.
Маркетинг і аналітика кампаній. Система керування потоком даних дає маркетинговим командам змогу відстежувати ефективність кампаній, збираючи інформацію з кількох каналів, зокрема з електронної пошти, соціальних мереж і вебсайтів. Консолідуючи ці дані в реальному часі, компанії можуть швидко коригувати стратегії для охоплення потрібної аудиторії з використанням правильного повідомлення в належний час.
Інтеграція даних про здоров’я. Система керування потоком даних дає працівникам у галузі охорони здоров’я змогу інтегрувати інформацію про пацієнтів із різних джерел, зокрема з електронних медичних записів, діагностичних систем і пристроїв, які можна носити, щоб ставити точні діагнози, легко координувати догляд і дотримуватися правових норм щодо конфіденційності, як-от HIPAA.
Виробництво та IoT. Потік даних відіграє дуже важливу роль у розумних виробничих середовищах, де машини й датчики постійно генерують інформацію. Система керування потоком даних дає компаніям змогу відстежувати продуктивність обладнання, прогнозувати потреби в технічному обслуговуванні й оптимізувати виробничі графіки для зменшення простоїв і відходів.
Електронна комерція та роздрібна торгівля. У межах електронної комерції система керування потоком даних допомагає відстежувати запаси в реальному часі, надавати персоналізовані рекомендації щодо продуктів і впроваджувати динамічне ціноутворення. Інтеграція даних із різних платформ гарантує належне обслуговування клієнтів на всіх етапах взаємодії: від початкового перегляду товару до оформлення замовлення.

Майбутнє керування потоком даних

Ефективне керування потоком даних стає дедалі важливішим для виконання повсякденних операцій, оскільки компанії обробляють усе більші обсяги інформації. Для ухвалення обґрунтованих рішень, продуктивної роботи й збереження конкурентної переваги організації потребують безперервного переміщення даних між системами.

Сучасні інструменти для керування потоком даних не просто забезпечують оптимізацію та контроль, а й включають такі функції обробки в реальному часі, розширеної аналітики та автоматизації з підтримкою ШІ. Вони допомагають організаціям отримувати докладнішу аналітику й швидше реагувати на зміни в середовищі.

Нижче наведено нові тенденції в керуванні потоком даних.

Керування даними з підтримкою ШІ. ШІ трансформує керування потоком даних, автоматизуючи очищення та класифікацію інформації, а також прогнозуючи тенденції на основі закономірностей у реальному часі. Ці вдосконалення допоможуть компаніям покращити ухвалення рішень і спростити виконання операцій у найближчі роки.
Матриці даних. Цей інтегрований шар об’єднує процеси різних платформ і користувачів для забезпечення безперешкодного доступу до даних та їх поширення. Microsoft Fabric – це один із прикладів матриці даних, що забезпечує комплексні послуги, підтримує аналітику в реальному часі та допомагає компаніям легко отримувати доступ до інформації з різних систем без шкоди для продуктивності.

Платформи з базовим кодуванням і без кодування. Ці платформи допомагають усім користувачам (навіть тим, хто не має ґрунтовних знань у програмуванні) створювати робочі процеси з даними й керувати ними. Платформи з базовим кодуванням і без кодування розширюють можливості організацій для впровадження інновацій та швидшого реагування на мінливі бізнес-потреби.
Покращена безпека й конфіденційність даних. Оскільки нормативні вимоги, зокрема Генеральний регламент із захисту персональних даних Європейського Союзу (GDPR) і Закон Каліфорнії про захист конфіденційних даних користувачів (CCPA), змінюються, безпечне керування потоком даних набуває дедалі більшої важливості. Інструменти, які відстежують, перевіряють і контролюють доступ до даних, допоможуть організаціям дотримуватися цих нормативних вимог та захищати делікатну інформацію.

Початок роботи з безкоштовної ознайомлювальної версії Fabric

Отримайте нові можливості завдяки Microsoft Fabric – універсальній платформі для аналізу даних і керування ними, яка сприятиме розвитку вашої організації та інноваціям в епоху штучного інтелекту.

Вам буде легко почати роботу. Обліковий запис Azure не потрібен, натомість ви можете зареєструватися безпосередньо на платформі Fabric.

Дізнайтеся більше

Ресурси

Дізнайтеся, як керувати потоками даних за допомогою Fabric

Серії вебінарів

Огляд Fabric

Дізнайтеся про ключові можливості й переваги цього комплексного рішення для аналізу даних, переглянувши вебінар за запитом.

Переглянути зараз

Чоловік із бородою та жінка в окулярах дивляться на ноутбук.

Допомога від експертів

Співпраця з партнером Fabric

Знайдіть досвідченого партнера, який допоможе вам керувати даними в епоху ШІ.

Дізнайтеся більше

Демонстрація

Огляд функцій Fabric

Дізнайтеся, як Fabric об’єднує дані та спрощує створення моделей із ними, ознайомившись із реальним бізнес-сценарієм.