Kas yra duomenų srautas?

Sužinokite, kaip duomenys juda per sistemas, palaiko verslo procesus ir suteikia įžvalgų.

Duomenų srauto apibrėžtis

Terminas "duomenų srautas" apibūdina, kaip duomenys juda tarp sistemų, programų ir procesų, ir kaip duomenys transformuojami šio proceso metu.

Pagrindinės įžvalgos

Duomenų srautas reiškia duomenų judėjimą sistemoje.
Efektyvus duomenų srauto valdymas palaiko realiojo laiko įžvalgas, sprendimų priėmimą ir veiklos efektyvumą.
Duomenų srauto diagramos (DSD) padeda vizualizuoti duomenų judėjimą ir identifikuoti neefektyvumą ar kliūtis.
Duomenų ežerai apjungia duomenų ežerus ir sandėlius, kad būtų galima tvarkyti tiek struktūrizuotus, tiek nestruktūrizuotus duomenis.
Modernios duomenų srauto sistemos dėl savo realiojo laiko apdorojimo ir lankstumo galimybių lenkia tradicinius duomenų išskleidimo, transformavimo ir įkėlimo (ETL) procesus.
Dažniausiai pasitaikantys duomenų srauto naudojimo atvejai apima ryšių su klientais valdymą, tiekimo grandinės optimizavimą ir finansinių ataskaitų teikimą.
Saugus duomenų srauto valdymas padeda užtikrinti atitiktį reglamentams, tuo pačiu apsaugant jautrią informaciją.

Kaip veikia duomenų srauto valdymas

Duomenų srautas reiškia tai, kaip duomenys juda per sistemą, įskaitant jų šaltinius, transformacijas ir paskirties vietas. Aiškus duomenų srauto supratimas yra raktas į duomenų valdymą, palaikantis jūsų verslo tikslus.

Pagrindiniai duomenų srauto komponentai:

Duomenų šaltiniai. Tai yra sistemos ir programos, generuojančios duomenis. Pavyzdžiai apima duomenų bazes, internetu sąveikaujančius įrenginius (IoT) ir operacijų sistemas.
Duomenų paskirties vietos. Tai yra sistemos ar programos, naudojančios duomenis. Jos gali apimti ataskaitų rengimo įrankius, ryšių su klientais valdymo (CRM) sistemas ar mašininio mokymo modelius.
Duomenų transformavimas. Šie procesai keičia duomenų formatą ar struktūrą, kad jie būtų suderinami su paskirties vieta arba naudingesni analizei. Tai gali apimti duomenų valymą, agregavimą ir kodavimą.
Duomenų srauto keliai: tai yra specifiniai maršrutai, kuriais duomenys juda tarp komponentų. Duomenų srauto keliai užtikrina, kad duomenys pasiektų tinkamą vietą tinkamu laiku.

Įprastas būdas duomenų srautui vizualizuoti yra naudoti duomenų srauto diagramas (DSD). DSD iliustruoja duomenų judėjimą tarp skirtingų komponentų, padėdamos lengviau suprasti sudėtingas sistemas. Duomenų srauto susiejimas su DSD padeda lengviau identifikuoti kliūtis, neefektyvumą ir tobulinimo galimybes.

Duomenų srautas duomenų ežero aplinkoje

Duomenų srautas leidžia naudoti modernias, hibridines architektūras, tokias kaip duomenų ežerai. Duomenų ežeras sujungia duomenų ežerų ir duomenų sandėlių privalumus, kad sukurtų vieningą, išplečiamą sistemą, skirtą tiek struktūrizuotiems, tiek nestruktūrizuotiems duomenims valdyti.

Norint suprasti, kas yra duomenų ežeras, naudinga pirmiausia peržiūrėti jo pirmtakus: duomenų ežerus ir duomenų sandėlius. Tradiciniai duomenų sandėliai yra skirti struktūrizuotiems duomenims arba informacijai, išdėstytai eilutėmis ir stulpeliais, saugoti, pvz., duomenų bazėms ar finansinėms ataskaitoms. Duomenų sandėliai puikiai palaiko verslo įžvalgas ir analizę, tačiau neturi lankstumo, reikalingo neapdorotiems, nestruktūrizuotiems duomenims, tokiems kaip vaizdo įrašai, nuotraukos ar žurnalai, tvarkyti. Kita vertus, duomenų ežerai gali saugoti nestruktūrizuotus duomenis jų originaliu formatu, todėl jie puikiai tinka dideliems duomenims ir mašininio mokymo programoms. Tačiau jų integruotos struktūros trūkumas gali apsunkinti duomenų užklausas ir analizę.

Duomenų ežerai užpildo šią spragą, sujungdami išplečiamą, lanksčią duomenų ežero saugojimo sistemą su struktūrizuotų užklausų ir analizės galimybėmis, kurias siūlo duomenų sandėlis. Ši architektūra leidžia visoms duomenų operacijoms vykti vienoje aplinkoje.

Duomenų srautas atlieka kritinį vaidmenį, padėdamas duomenų ežerams sklandžiai veikti, šiuo tikslu jis palaiko:

Duomenų surinkimą. Neapdoroti duomenys iš įvairių šaltinių – tokių kaip IoT įrenginiai, operacijų sistemos ar išoriniai API – yra perduodami į duomenų ežerus, dažnai savo originaliu formatu. Šis veiksmas remiasi nenutrūkstamu duomenų srautu, kad būtų užtikrinta, jog visa svarbi informacija užfiksuojama be vėlavimų.
Duomenų transformavimas. Įvedus duomenys yra valomi, struktūrizuojami ir papildomi, kad būtų tinkami analizei atlikti. Duomenų srauto keliai palaiko šias transformacijas, kad duomenys būtų apdorojami efektyviai ir tiksliai.
Duomenų vartojimą. Transformuoti duomenys teikiami į paskirties vietas, tokias kaip verslo įžvalgų platformos, dirbtiniu intelektu pagrįsti analizės įrankiai ar vizualizavimo skydeliai. Šios sistemos priklauso nuo nuolatinio duomenų srauto, kad teiktų veiksmingas įžvalgas realiuoju laiku.

Integravę duomenų srauto valdymą į duomenų ežerus, organizacijos gali išplėsti savo veiklą, prisitaikyti prie besikeičiančių duomenų reikalavimų ir realizuoti visą savo duomenų potencialą išvengdamos kliūčių ar neefektyvumo. Be jų, sistema rizikuoja patirti vėlavimų, turėti neišsamių duomenų rinkinių ar susidurti su sumažėjusiu analizės tikslumu – visa tai gali trukdyti priimti sprendimus ir inovacijoms.

Duomenų srauto nauda verslui

Efektyvus duomenų srauto valdymas užtikrina, kad duomenys būtų ne tik prieinami, bet ir veiksnūs. Prieinami, veiksnūs duomenys turi didžiulę naudą verslui, įskaitant:

Optimizuotas duomenų apdorojimo procedūras. Tinkamas duomenų srauto valdymas supaprastina tai, kaip duomenys yra renkami, transformuojami ir teikiami. Duomenų srautas užtikrina efektyvų išteklių naudojimą ir sumažina perteklinius procesus. Optimizuodamos šiuos procesus, įmonės gali apdoroti didesnius kiekius duomenų su mažiau vėlavimų.
Išplečiamumas. Augant organizacijoms, auga ir jų duomenys. Duomenų srauto valdymas palaiko išplečiamumo galimybę, prisitaikydamas prie didėjančių duomenų kiekių ir sudėtingumo. Nesvarbu, ar apdorojate duomenis iš kelių šaltinių, ar integruojate srautus iš tūkstančių IoT įrenginių, gerai suprojektuotos duomenų srauto sistemos prisitaiko prie jūsų poreikių.
Prieiga prie realiojo laiko įžvalgų. Efektyvus duomenų srautas leidžia įmonėms apdoroti duomenis realiuoju laiku ir gauti greitą prieigą prie įžvalgų. Tai padeda organizacijoms greičiau reaguoti į rinkos tendencijas, klientų poreikius ir veiklos iššūkius, suteikdama joms konkurencinį pranašumą.
Patobulintas sprendimų priėmimas. Struktūrizuotų duomenų ir realiojo laiko įžvalgų derinys padeda organizacijoms priimti labiau informuotus sprendimus. Nesvarbu, ar tai būtų išlaidų taupymo galimybių nustatymas, ar klientų elgesio prognozavimas, sprendimų priėmėjai gali pasikliauti laiku ir tiksliai pateiktais duomenimis, kad galėtų nukreipti savo strategijas.
Geresnis veiklos efektyvumas. Duomenų procesų automatizavimas ir rankinio įsikišimo mažinimas dirbant su duomenų srautais sumažina žmogiškosios klaidos riziką ir pagreitina operacijas. Darbo srautų automatizavimas leidžia komandoms sutelkti dėmesį į strateginius iniciatyvas, o ne į pasikartojančias užduotis.
Sustiprinta duomenų sauga. Duomenų srauto valdymas padeda reguliuoti prieigą ir naudojimą, apsaugodamas slaptą informaciją, kad ji būtų prieinama tik įgaliotiems asmenims. Tai sumažina duomenų nutekėjimo riziką, palaiko atitiktį ir plėtoja pasitikėjimu pagrįstus santykius su klientais ir partneriais.
Geresnis klientų aptarnavimas. Turėdamos aktualius duomenis, įmonės gali geriau suprasti ir patenkinti klientų poreikius, asmeniškai pritaikydamos rekomendacijas, greitai spręsdamos klientų problemas ir vykdydamos kitus veiksmus, priklausančius nuo realiojo laiko duomenų.

Duomenų srautai ir ETL procesai

ETL procesai jau dešimtmečius yra pagrindinė duomenų valdymo dalis. ETL padeda įmonėms rinkti ir paruošti duomenis analizei trimis pagrindiniais žingsniais:

Išgavimas: duomenų gavimas iš šaltinių, tokių kaip duomenų bazės, API ar failai.
Transformavimas: duomenų konvertavimas į naudojamą formatą, kuris gali apimti valymą, agregavimą ar papildymą.

Įkėlimas: transformuotų duomenų saugojimas sistemoje, pavyzdžiui, duomenų sandėlyje, kur jie gali būti pasiekiami ataskaitoms ir analizei.

Modernus duomenų srauto valdymas remiasi ETL pagrindu ir pristato reikšmingus patobulinimus, įskaitant:

Tiek partijų, tiek realiojo laiko apdorojimo palaikymas. Tradiciškai ETL procesai dažnai veikia pagal grafiką, apdorodami duomenis partijomis nustatytais intervalais. Priešingai, duomenų srauto valdymas palaiko tiek partijų, tiek realiojo laiko apdorojimą, leidžiant įmonėms imtis veiksmų dėl duomenų, kai jie generuojami. Tai yra kritiškai svarbu tokioms programoms kaip sukčiavimo aptikimas, IoT stebėjimas ir dinaminė kainodara.

Lankstesnė architektūra. Nors ETL procesai paprastai remiasi iš anksto apibrėžtais darbo srautais, pritaikytais struktūrizuotiems duomenims, duomenų srauto sistemos gali apdoroti platesnį formatų ir reikalavimų spektrą. Jos prisitaiko prie nestruktūrizuotų duomenų, tokių kaip tekstas, vaizdai ar jutiklių rodmenys, ir gali integruotis su įvairiomis sistemomis. Šis lankstumas ypač vertingas hibridinėse aplinkose, tokiose kaip duomenų ežerai.
Realiojo laiko duomenų papildymas. Duomenų srauto sistemos integruoja papildymo galimybes tiesiai į srautą. Pavyzdžiui, jos gali pridėti geografinio konteksto prie operacijos arba pritaikyti klientų ID prie išorinių duomenų rinkinių, kai duomenys juda per sistemą. Tai sumažina gaištį ir užtikrina, kad duomenys būtų iš karto veiksnūs, kai pasiekia savo paskirties vietą.

Evoliucija nuo ETL iki duomenų srauto valdymo

Nors ETL išlieka efektyvus tam tikrose situacijose, kai padidėjo duomenų kiekis, įvairovė ir greitis, jo apribojimai tapo akivaizdesni. Įmonės dabar reikalauja sistemų, galinčių apdoroti realiojo laiko duomenų srautus, nestruktūrizuotus formatus ir dinamiškas aplinkas, kad patenkintų savo sparčiai besikeičiančius poreikius.

Priimdamos modernų duomenų srauto valdymą, organizacijos gauna sistemą, kuri ne tik efektyviau apdoroja duomenis, bet ir prisitaiko prie besikeičiančių poreikių. Nors ETL procesai išlieka naudingi atliekant tam tikras užduotis, duomenų srauto valdymas atspindi naują duomenų integracijos kartą, pasiūlydamas greitį, pritaikomumą ir intelektą, reikalingą norint klestėti duomenų valdomame pasaulyje.

Duomenų srauto taikymo sričių pavyzdžiai

Duomenų srauto valdymas palaiko efektyvumą, sprendimų priėmimą ir inovacijas visose verslo funkcijose, supaprastindamas duomenų judėjimą per sistemas. Štai keletas dažniausiai pasitaikančių duomenų srauto taikymo sričių:

CRM. Klientų duomenų, tokių kaip kontaktiniai duomenys, operacijų įrašai ir paslaugų užklausos, valdymas užtikrina, kad komandos turi naujausią informaciją, jog galėtų asmeniniams poreikiams pritaikyti sąveikas, spręsti problemas ir gerinti klientų pasitenkinimą. Realiojo laiko duomenų srautas taip pat gali palaikyti dinamiškus atnaujinimus klientų profiliuose ir leisti darbuotojams naudoti galimybių analizę klientų poreikiams numatyti.
Tiekimo grandinės valdymas. Duomenų srauto valdymas atlieka kritinį vaidmenį koordinuojant prekių, medžiagų ir informacijos judėjimą per tiekimo grandines. Tai padeda stebėti atsargų lygius, siuntas ir optimizuoti logistiką realiuoju laiku, galiausiai sumažinant vėlavimus ir pagerinant išlaidų efektyvumą. Integravimas su IoT įrenginiais, tokiais kaip išmanieji jutikliai, užtikrina, kad tiekimo grandinės duomenys nuolat judėtų tarp sistemų.

Finansų valdymas. Tikslūs finansiniai duomenys yra tvirtas patikimų verslo sprendimų priėmimo pagrindas. Duomenų srauto valdymo procesas tvarko informaciją, tokią kaip gautinos ir mokėtinos sumos, algalapiai ir biudžetai, suteikdamas finansų komandoms realiojo laiko prieigą prie svarbių įžvalgų. Automatizuoti darbo procesai taip pat padeda pašalinti rankinio duomenų įvedimo klaidas, gerinant atitiktį reikalavimams ir pasirengimą auditui.
Žmogiškųjų išteklių valdymas. Žmogiškųjų išteklių komandoms duomenų srauto valdymas reiškia darbuotojų įrašų, privalumų informacijos, mokymų istorijos ir veiklos rodiklių tvarkymą, kad jie būtų gerai sutvarkyti ir lengvai prieinami. Realiojo laiko duomenų srautas užtikrina, kad atnaujinimai bus atspindėti iš karto, palaikant efektyvų supažindinimą ir nuolatinę atitiktį darbo teisės aktams.
Rinkodaros ir kampanijų analizė. Duomenų srauto valdymas leidžia rinkodaros komandoms stebėti kampanijų našumą, renkant duomenis iš įvairių kanalų, tokių kaip el. paštas, socialiniai tinklai ir svetainės. Konsoliduodamos šiuos duomenis realiuoju laiku, įmonės gali greitai pakoreguoti strategijas, užtikrindamos, kad kampanijos pasiektų tinkamą auditoriją su tinkamu pranešimu ir tinkamu laiku.
Sveikatos priežiūros duomenų integracija. Sveikatos priežiūros sektoriuje duomenų srauto valdymas naudojamas pacientų informacijai integruoti iš įvairių šaltinių, įskaitant elektroninius sveikatos įrašus, diagnostikos sistemas ir nešiojamuosius prietaisus. Šis integravimas palaiko tikslią diagnozę, supaprastintą priežiūros koordinavimą ir atitiktį privatumo reglamentams, tokiems kaip HIPAA.
Gamyba ir IoT. Duomenų srautas yra kritiškai svarbus išmaniosios gamybos aplinkose, kur įrenginiai ir jutikliai nuolat generuoja duomenis. Įmonės naudoja duomenų srauto valdymą įrangos našumui stebėti, priežiūros poreikiams prognozuoti ir gamybos grafikams optimizuoti, kad sumažintų prastovas ir atliekas.
El. prekyba ir mažmeninė prekyba. El. prekyboje duomenų srauto valdymas palaiko realiojo laiko atsargų stebėjimą, asmeniniams poreikiams pritaikytas produktų rekomendacijas ir dinaminį kainodaros nustatymą. Duomenų integravimas platformose užtikrina sklandžią klientų patirtį, pradedant nuo pradinio naršymo iki pirkimo užbaigimo.

Duomenų srauto valdymo ateitis

Efektyvus duomenų srauto valdymas kasdienėje veikloje tampa vis svarbesnis, kai įmonės tvarko vis didesnius duomenų kiekius. Organizacijoms reikia, kad duomenys sklandžiai judėtų tarp sistemų, jog jos galėtų priimti gerai pagrįstus sprendimus, efektyviai dirbti ir išlaikyti konkurencinį pranašumą.

Šiuolaikiniai duomenų srauto valdymo įrankiai dabar viršija pagrindinį optimizavimą ir kontrolę, įtraukdami tokias funkcijas kaip apdorojimas realiuoju laiku, išplėstinė analizė ir dirbtiniu intelektu pagrįstas automatizavimas. Su šiomis funkcijomis organizacijos gauna gilesnių įžvalgų ir greičiau reaguoja į aplinkos pokyčius.

Naujos tendencijos duomenų srauto valdyme apima:

Dirbtiniu intelektu pagrįstas duomenų valdymas. Dirbtinis intelektas keičia duomenų srauto valdymą automatizuodamas duomenų valymą ir klasifikavimą bei prognozuodamas tendencijas pagal realiojo laiko modelius. Šie patobulinimai padės įmonėms dar labiau pagerinti sprendimų priėmimą ir supaprastinti veiklą ateinančiais metais.
Duomenų audiniai. Šis integruotas sluoksnis sujungia procesus tarp platformų ir naudotojų, kad būtų užtikrinta sklandi prieiga prie duomenų ir dalijimasis jais. „Microsoft Fabric“ yra vienas iš duomenų audinių pavyzdžių, teikiantis visapuses duomenų paslaugas, palaikantis realiojo laiko analizę ir padedantis įmonėms lengvai pasiekti duomenis iš įvairių sistemų, neprarandant našumo.

Platformos su bazinėmis programavimo žiniomis ir be programavimo žinių. Šios platformos suteikia galimybę visiems, net ir neturintiems išsamių programavimo žinių, kurti ir valdyti duomenų darbo srautus. Platformos su bazinėmis programavimo žiniomis ir be programavimo žinių išplečia organizacijos inovacijų potencialą ir sutrumpina atsako į besikeičiančius verslo poreikius laiką.
Patobulinta duomenų sauga ir privatumas. Kadangi tokie reglamentai kaip Europos Sąjungos Bendrasis duomenų apsaugos reglamentas (BDAR) ir Kalifornijos vartotojų privatumo aktas (CCPA) vystosi, įmonėms saugus duomenų srauto valdymas tampa dideliu prioritetu. Įrankiai, kurie stebi, audituoja ir kontroliuoja duomenų prieigą, padės organizacijoms išlaikyti atitiktį šiems reglamentams, tuo pačiu apsaugodami slaptą informaciją.

Pradėkite naudoti nemokamą bandomąją „Fabric“ versiją

Įgalinkite savo organizaciją naudodami „Microsoft Fabric“ – vieningą duomenų valdymo ir analizės platformą, skatinančią transformaciją ir inovacijas dirbtinio intelekto eroje.

Pradėti yra paprasta ir aišku. Jums nereikia „Azure“ paskyros, bet galite prisiregistruoti tiesiogiai „Fabric“ platformoje.

Sužinokite daugiau

Ištekliai

Išmokite valdyti duomenų srautus naudodami „Fabric“

Vyras ir moteris, žiūrintys į nešiojamąjį kompiuterį.

Internetinių seminarų ciklas

Įvadas į „Fabric“

Sužinokite apie pagrindines šio visapusio duomenų analizės sprendimo patirtis ir privalumus per seminarą pagal poreikį.

Žiūrėkite dabar

Vyras su barzda ir moteris su akiniais žiūri į nešiojamąjį kompiuterį.

Ekspertų pagalba

Dirbkite su „Fabric“ partneriu

Raskite patyrusį partnerį, kuris padės jums perkelti savo duomenis į dirbtinio intelekto erą.

Sužinokite daugiau

Vyras, stovintis priešais didelį ekraną.

Išsami apžvalga

Naršykite „Fabric“ funkcijas

Pamatykite, kaip „Fabric“ suvienija duomenis ir supaprastina tai, kaip kuriate duomenų modelius realiame verslo scenarijuje.

Susipažinkite

Duomenų srautai naudojami renkant, transformuojant ir apjungiant duomenis iš įvairių šaltinių analizei atlikti ir ataskaitoms rengti. Jie padeda supaprastinti duomenų paruošimą, sumažinti perteklumą ir pagerinti duomenų kokybę.
Duomenų srauto saugojimo paskirties vieta lemia duomenų srauto tipą. Duomenų srautas, kuris įkelia duomenis į „Microsoft Dataverse“ lenteles, klasifikuojamas kaip standartinis duomenų srautas, o duomenų srautas, įkeliantis duomenis į analizės lenteles, – kaip analizės duomenų srautas.
Trys duomenų srauto režimai apima vienkryptį (tekantis tik viena kryptimi), iš dalies dvikryptį (tekantis abiem kryptimis, bet ne vienu metu) ir visiškai dvikryptį (tekantis abiem kryptimis vienu metu).
Duomenų srautą kontroliuoja integracijos sistemos, protokolai ir įrankiai, kurie valdo duomenų judėjimą, transformacijas ir saugumą. Suvienytos duomenų platformos, tokios kaip „Microsoft Fabric“, gali padėti supaprastinti kontrolę ir prieigą. Sužinokite daugiau apie „Fabric“.
Duomenų srauto valdymas apima duomenų integracijos įrankių naudojimą, duomenų valdymo strategijų nustatymą ir duomenų judėjimo stebėjimą, kad būtų užtikrintas tikslumas ir efektyvumas. Tai taip pat apima duomenų apdorojimo užduočių automatizavimą, kad sumažėtų rankinio įsikišimo poreikis ir klaidų.
Duomenų srautą galite stebėti naudodami stebėjimo įrankius, kurie stebi duomenų judėjimą, nustato problemas ir užtikrina, kad duomenys pasiektų numatytą vietą.