Co to jest przepływ danych?

Dowiedz się, jak dane są przenoszone w ramach systemów, wspierają procesy biznesowe i umożliwiają uzyskiwanie analiz.

Definicja przepływu danych

Termin "przepływ danych" odnosi się do tego, jak dane są przenoszone między systemami, aplikacjami i procesami oraz jak są przekształcane w trakcie tego procesu.

Kluczowe wnioski

Przepływ danych odnosi się do przenoszenia danych w systemie.
Skuteczne zarządzanie przepływem danych wspiera analizę, podejmowanie decyzji oraz efektywność operacyjną w czasie rzeczywistym.
Diagramy przepływu danych ułatwiają wizualizowanie przenoszenia danych i identyfikowanie nieefektywności lub wąskich gardeł.
Magazyny data lakehouse łączą w sobie cechy repozytoriów data lake i magazynów danych, aby obsługiwać dane strukturalne, jak i niestrukturalne.
Nowoczesne systemy przepływu danych przewyższają tradycyjne procesy wyodrębniania, transformacji i ładowania (ETL) przetwarzaniem w czasie rzeczywistym i elastycznością.
Typowe przypadki użycia przepływu danych obejmują zarządzanie relacjami z klientami, optymalizację łańcucha dostaw oraz raportowanie finansowe.
Bezpieczne zarządzanie przepływem danych ułatwia zapewnienie zgodności z przepisami, jednocześnie chroniąc informacje wrażliwe.

Jak działa zarządzanie przepływem danych

Przepływ danych odnosi się do tego, jak dane są przenoszone w systemie, uwzględniając ich źródła, składniki transformacji i miejsca docelowe. Jasne zrozumienie przepływu danych jest kluczowe dla zarządzania danymi w sposób wspierający cele biznesowe.

Do kluczowych składników przepływu danych należą:

Źródła danych. To są systemy i aplikacje, które generują dane. Przykłady obejmują bazy danych, urządzenia Internetu rzeczy (IoT) oraz systemy transakcyjne.
Miejsca docelowe danych.. To są systemy lub aplikacje, które zużywają dane. Mogą to być narzędzia raportowania, systemy zarządzania relacjami z klientami (CRM) lub modele uczenia maszynowego.
Przekształcenia danych. Te procesy zmieniają format lub strukturę danych, aby były zgodne z lokalizacją docelową lub bardziej użyteczne na potrzeby analizy. To może obejmować czyszczenie, agregowanie i kodowanie danych.
Ścieżki przepływu danych: są to konkretne trasy, którymi poruszają się dane przenoszone między komponentami. Ścieżki przepływu danych gwarantują, że dane docierają we właściwe miejsce w odpowiednim czasie.

Powszechnym sposobem wizualizowania przepływu danych są diagramy przepływu danych. Diagramy przepływu danych ilustrują przenoszenie danych między różnymi składnikami, ułatwiając zrozumienie złożonych systemów. Mapowanie przepływu danych za pomocą diagramu przepływu danych ułatwia identyfikowanie wąskich gardeł, nieefektywności i możliwości poprawy.

Przepływ danych w środowisku magazynu lakehouse

Przepływ danych umożliwia korzystanie z nowoczesnych, hybrydowych architektur takich jak magazyn lakehouse. Magazyn data lakehouse łączy korzyści repozytoriów data lake i magazynów danych, aby utworzyć ujednolicony, skalowalny system do zarządzania danymi strukturalnymi, jak i niestrukturalnymi.

Aby zrozumieć, czym jest magazyn data lakehouse, warto najpierw zapoznać się z jego poprzednikami: repozytoriami data lake i magazynami danych. Tradycyjne magazyny danych są przeznaczone do przechowywania danych strukturalnych, czyli informacji uporządkowanych w wierszach i kolumnach, takich jak bazy danych lub raporty finansowe. Magazyny danych doskonale obsługują analizę i analitykę biznesową, ale nie mają elastyczności potrzebnej do obsługi pierwotnych, niestrukturalnych danych, takich jak wideo, obrazy lub dzienniki. Repozytoria data lake mogą natomiast przechowywać dane niestrukturalne w ich oryginalnym formacie, dzięki czemu są idealne do zastosowań związanych z danymi big data i uczeniem maszynowym. Brak wbudowanej struktury może jednak utrudniać wykonywanie zapytań i analizę danych.

Magazyn lakehouse wypełnia tę lukę, łącząc skalowalne, elastyczne magazynowanie repozytorium data lake z możliwościami strukturalnych zapytań i analizy magazynu danych. Ta architektura pozwala na przeprowadzanie wszystkich operacji danych w jednym środowisku.

Przepływ danych odgrywa kluczową rolę w ułatwianiu płynnego działania magazynu lakehouse, obsługując następujące kroki:

Pozyskiwanie danych.. Dane pierwotne z różnych źródeł (takich jak urządzenia IoT, systemy transakcyjne czy zewnętrzne interfejsy API) są przekazywane do magazynu lakehouse, często w oryginalnym formacie. Ten krok opiera się na nieprzerwanym przepływie danych, aby mieć pewność, że wszystkie istotne informacje są przechwytywane bez opóźnień.
Transformacja danych. Po pozyskaniu dane są czyszczone, strukturyzowane i wzbogacane, aby mogły być analizowane. Ścieżki przepływu danych wspierają te transformacje, aby przetwarzać dane wydajnie i dokładnie.
Zużycie danych. Przetransformowane dane są dostarczane do miejsc docelowych, takich jak platformy analizy biznesowej, narzędzia analityczne obsługiwane przez sztuczną inteligencję lub pulpity wizualizacji. Te systemy opierają się na ciągłym przepływie danych, aby zapewniać praktyczne szczegółowe informacje w czasie rzeczywistym.

Integrując zarządzanie przepływem danych z magazynem lakehouse, organizacje mogą skalować swoje operacje, dostosowywać się do zmieniających się wymagań dotyczących danych i w pełni wykorzystywać potencjał swoich danych, unikając wąskich gardeł i nieefektywności. Bez tego systemowi grożą opóźnienia, niekompletne zestawy danych lub ograniczona dokładność analizy, a to może utrudniać podejmowanie decyzji i hamować innowacje.

Korzyści z przepływu danych dla firm

Skuteczne zarządzanie przepływem danych zapewnia nie tylko dostępność danych, ale też możliwość działania. Dostępne, praktyczne dane przynoszą firmom ogromne korzyści dla firm, na przykład:

Zoptymalizowane procedury przetwarzania danych. Odpowiednie zarządzanie przepływem danych usprawnia sposoby zbierania, transformacji i dostarczania danych. Przepływ danych zapewnia, aby zasoby były używane wydajnie przy jednoczesnym ograniczeniu nadmiarowości. Optymalizując te procesy, firmy mogą obsługiwać większą ilość danych z mniejszymi opóźnieniami.
Skalowalność. W miarę wzrostu organizacji rośnie też ilość ich danych. Zarządzanie przepływem danych wspiera skalowalność, dostosowując się do rosnącej ilości i złożoności danych. Niezależnie od tego, czy przetwarzasz dane z kilku źródeł, czy integrujesz strumienie z tysięcy urządzeń IoT, dobrze zaprojektowane systemy przepływu danych skalują się, aby spełniać Twoje potrzeby.
Dostęp do analizy w czasie rzeczywistym. Efektywny przepływ danych pozwala firmom przetwarzać dane w czasie rzeczywistym i uzyskiwać natychmiastowy dostęp do informacji. To pomaga organizacjom szybciej reagować na trendy rynkowe, potrzeby klientów i wyzwania operacyjne, dając im przewagę konkurencyjną.
Ulepszony proces podejmowania decyzji. Połączenie danych strukturalnych i analizy w czasie rzeczywistym ułatwia organizacjom podejmowanie bardziej przemyślanych decyzji. Zarówno w przypadku identyfikowania możliwości oszczędności, jak i przewidywania zachowań klientów, osoby podejmujące decyzje mogą polegać w procesie tworzenia strategii na aktualnych i dokładnych danych.
Zwiększona wydajność operacyjna. Automatyzacja procesów danych i minimalizowanie ręcznej interwencji w przepływach danych zmniejsza ryzyko błędów ludzkich i przyspiesza operacje. Automatyzacja przepływów pracy pozwala zespołom skupić się na strategicznych inicjatywach, a nie na powtarzających się zadaniach.
Wzmocnione zabezpieczenia danych. Zarządzanie przepływem danych ułatwia regulowanie dostępu i użycia, chroniąc informacje wrażliwe przez udostępnianie ich tylko upoważnionym osobom. To minimalizuje ryzyko naruszeń danych, wspiera zgodność i buduje zaufanie wśród klientów i partnerów.
Ulepszona obsługa klienta. Dzięki odpowiednim, dostępnym w każdej chwili danym, firmy mogą lepiej rozumieć i zaspokajać potrzeby klientów, personalizując rekomendacje, szybko rozwiązując problemy klientów i podejmując inne działania, które wymagają danych w czasie rzeczywistym, aby były efektywne.

Przepływy danych a Procesy ETL

Procesy ETL od lat stanowią podstawę zarządzania danymi. Procesy ETL ułatwiają firmom zbieranie i przygotowywanie danych do analizy za pomocą trzech podstawowych kroków:

Wyodrębnianie: pobieranie danych ze źródeł, takich jak bazy danych, interfejsy API lub pliki.
Przekształcanie: konwertowanie danych na użyteczny format, które może obejmować ich czyszczenie, agregowanie lub wzbogacanie.

Ładowanie: magazynowanie przekształconych danych w systemie takim jak magazyn danych, gdzie są dostępne na potrzeby raportowania i analizy.

Nowoczesne zarządzanie przepływem danych opiera się na fundamentach procesów ETL i wprowadza znaczące ulepszenia, do których należą:

Wsparcie zarówno dla przetwarzania wsadowego, jak i przetwarzania w czasie rzeczywistym. Tradycyjne procesy ETL często działają w oparciu o harmonogram, przetwarzając dane partiami w określonych odstępach czasu. W przeciwieństwie do tego, zarządzanie przepływem danych obsługuje zarówno przetwarzanie wsadowe, jak i przetwarzanie w czasie rzeczywistym, co pozwala firmom działać w oparciu o dane w miarę ich generowania. Jest to kluczowe dla zastosowań takich jak wykrywanie oszustw, monitorowanie IoT i dynamiczne ustalanie cen.

Bardziej elastyczna architektura. Procesy ETL zazwyczaj opierają się na wstępnie zdefiniowanych przepływach pracy dostosowanych do danych strukturalnych, natomiast systemy przepływu danych mogą obsługiwać szerszy zakres formatów i wymagań. Dostosowują się do danych niestrukturalnych, takich jak tekst, obrazy czy odczyty z czujników i mogą integrować się z wieloma systemami. Ta elastyczność jest szczególnie przydatna w środowiskach hybrydowych, takich jak magazyn lakehouse.
Wzbogacanie danych w czasie rzeczywistym. Systemy przepływu danych uwzględniają możliwości wzbogacania bezpośrednio w ramach przepływu. Na przykład mogą dodać do transakcji kontekst geograficzny lub dopasować identyfikatory klientów do zewnętrznych zbiorów danych w miarę przepływu danych przez system. To zmniejsza opóźnienia i zapewnia natychmiastową możliwość działania na danych, gdy dotrą do lokalizacji docelowej.

Ewolucja od procesów ETL do zarządzania przepływem danych

Procesy ETL pozostaje skuteczne w niektórych scenariuszach, ale ich ograniczenia stały się bardziej widoczne w miarę wzrostu ilości, różnorodności i szybkości danych. Aby wspierać szybko zmieniające się potrzeby, firmy wymagają teraz systemów, które mogą obsługiwać strumienie danych w czasie rzeczywistym, niestrukturalne formaty i dynamiczne środowiska.

Wdrażając nowoczesne zarządzanie przepływem danych, organizacje zyskują system, który nie tylko efektywniej przetwarza dane, ale także skaluje się, aby sprostać zmieniającym się potrzebom. Podczas gdy procesy ETL pozostają użyteczne w konkretnych zadaniach, zarządzanie przepływem danych reprezentuje następną generację integracji danych, oferując szybkość, przystosowalność i inteligencję potrzebną do odnoszenia sukcesów w świecie opartym na danych.

Przykłady zastosowań przepływów danych

Zarządzanie przepływem danych wspiera efektywność, podejmowanie decyzji i innowacje w różnych funkcjach biznesowych, usprawniając sposób przenoszenia danych w systemach. Oto niektóre z najczęstszych zastosowań przepływu danych:

CRM. Zarządzanie przepływem danych klientów, takich jak dane kontaktowe, rekordy transakcji i zapytania serwisowe, dostarcza zespołom aktualnych informacji, aby personalizować interakcje, rozwiązywać problemy i zwiększać satysfakcję klientów. Przepływ danych w czasie rzeczywistym może też obsługiwać dynamiczne aktualizacje profilów klientów i pozwala pracownikom korzystać z analizy predykcyjnej, aby przewidywać potrzeby klientów.
Zarządzanie łańcuchem zaopatrzenia. Zarządzanie przepływem danych odgrywa kluczową rolę w koordynowaniu przepływu towarów, materiałów i informacji w łańcuchach dostaw. Pomaga śledzić poziomy zapasów, monitorować przesyłki i optymalizować logistykę w czasie rzeczywistym, redukując ostatecznie opóźnienia i poprawiając efektywność kosztową. Integracja z urządzeniami IoT, takimi jak inteligentne czujniki, zapewnia, że dane łańcucha dostaw nieprzerwanie przepływają między systemami.

Zarządzanie finansami. Dokładne dane finansowe są podstawą trafnych decyzji biznesowych. Zarządzanie przepływem danych porządkuje informacje takie jak rozrachunki z dostawcami i odbiorcami, płace i budżety, dając zespołom ds. finansów dostęp do kluczowych informacji w czasie rzeczywistym. Zautomatyzowane przepływy pracy pomagają też eliminować błędy powstające podczas ręcznego wprowadzania danych, poprawiając zgodność i gotowość do audytu.
Zarządzanie zasobami ludzkimi. Dla zespołów ds. zasobów ludzkich zarządzanie przepływem danych oznacza utrzymywanie dobrze zorganizowanych i dostępnych danych pracowników, informacji o świadczeniach, historii szkoleń i metryk wydajności. Przepływ danych w czasie rzeczywistym zapewnia natychmiastowe odzwierciedlenie aktualizacji, wspierając efektywne wdrażanie do pracy i stałą zgodność z przepisami prawa pracy.
Marketing i analiza kampanii. Zarządzanie przepływem danych pozwala zespołom ds. marketingu śledzić wyniki kampanii, zbierając dane z różnych kanałów, takich jak wiadomości e-mail, media społecznościowe i witryny internetowe. Konsolidując te dane w czasie rzeczywistym, firmy mogą szybko dostosowywać strategie, zapewniając dotarcie kampanii do odpowiedniej grupy odbiorców, z właściwym przekazem i w odpowiednim czasie.
Integracja danych medycznych. W branży opieki zdrowotnej zarządzanie przepływem danych jest używane do integrowania informacji o pacjentach z różnych źródeł, w tym elektronicznej dokumentacji medycznej, systemów diagnostycznych i urządzeń ubieralnych. Ta integracja wspiera prawidłowe diagnozy, usprawnioną koordynację opieki oraz zgodność z regulacjami dotyczącymi prywatności takimi jak HIPAA.
Produkcja i Internet rzeczy. Przepływ danych jest kluczowy w inteligentnych środowiskach produkcyjnych, gdzie maszyny i czujniki nieustannie generują dane. Firmy korzystają z zarządzania przepływem danych do monitorowania wydajności sprzętu, przewidywania potrzeb konserwacyjnych oraz optymalizowania harmonogramów produkcji, aby ograniczać przestoje i straty.
Handel elektroniczny i sprzedaż detaliczna. W handlu elektronicznym zarządzanie przepływem danych wspiera śledzenie zapasów w czasie rzeczywistym, spersonalizowane rekomendacje produktów oraz dynamiczne ustalanie cen. Integracja danych na różnych platformach zapewnia bezproblemowe środowisko klienta, od wstępnego przeglądania po finalizację zakupu.

Przyszłość zarządzania przepływem danych

Skuteczne zarządzanie przepływem danych staje się coraz ważniejsze w codziennej działalności, gdy firmy mają do czynienia z rosnącą ilością danych. Organizacje potrzebują płynnego przenoszenia danych między systemami, aby podejmować dobrze przemyślane decyzje, efektywnie działać i utrzymywać przewagę konkurencyjną.

Nowoczesne narzędzia do zarządzania przepływem danych wykraczają obecnie poza podstawową optymalizację i kontrolę, obejmując funkcje takie jak przetwarzanie w czasie rzeczywistym, zaawansowana analiza i automatyzacja wspomagana przez AI. Za pomocą tych funkcji organizacje uzyskują głębsze analizy i szybciej reagują na zmiany w swoim otoczeniu.

Do nowych trendów w zarządzaniu przepływem danych należą:

Zarządzanie danymi wspomagane przez AI. AI przekształca zarządzanie przepływem danych, automatyzując czyszczenie i klasyfikację danych oraz przewidując trendy na podstawie wzorców w czasie rzeczywistym. Te ulepszenia pomogą firmom poprawić podejmowanie decyzji i jeszcze bardziej usprawnić operacje w nadchodzących latach.
Sieci szkieletowe danych. Ta zintegrowana warstwa łączy procesy na różnych platformach i użytkowników, zapewniając płynny dostęp do danych i ich udostępnianie. Platforma Microsoft Fabric to przykład sieci szkieletowej danych, która oferuje kompleksowe usługi danych, obsługuje analizę w czasie rzeczywistym i ułatwia firmom dostęp do danych z różnych systemów bez wpływu na wydajność.

Platformy niskokodowe i bezkodowe. Te platformy umożliwiają każdemu użytkownikowi, nawet bez rozległej wiedzy programistycznej, tworzenie przepływów danych i zarządzanie nimi. Platformy niskokodowe i bezkodowe zwiększają potencjał organizacji w zakresie innowacji i przyspieszają czas odpowiedzi na zmieniające się potrzeby biznesowe.
Ulepszone zabezpieczenia danych i prywatność. W miarę ewoluowania regulacji takich jak Ogólne rozporządzenie o ochronie danych Unii Europejskiej (RODO) i Ustawa o prywatności konsumentów w Kalifornii (CCPA), bezpieczne zarządzanie przepływem danych staje się priorytetem dla firm. Narzędzia, które monitorują, przeprowadzają inspekcję i kontrolują dostęp do danych, pomogą organizacjom zachować zgodność z tymi regulacjami, jednocześnie chroniąc informacje wrażliwe.

Rozpocznij korzystanie z bezpłatnej wersji próbnej platformy Fabric

Zwiększ możliwości swojej organizacji za pomocą platformy Microsoft Fabric — ujednoliconej platformy do zarządzania danymi i ich analizowania, która umożliwia stymulowanie transformacji i wprowadzania innowacji w erze sztucznej inteligencji.

Rozpoczęcie jest bardzo proste. Nie potrzebujesz konta platformy Azure — możesz utworzyć konto bezpośrednio na platformie Fabric.

Dowiedz się więcej

Zasoby

Dowiedz się, jak zarządzać przepływami danych za pomocą platformy Microsoft Fabric

Mężczyzna i kobieta patrzący na laptopa.

Seria seminariów internetowych

Wprowadzenie do platformy Fabric

Poznaj kluczowe doświadczenia i korzyści płynące z tego kompleksowego rozwiązania analizy danych korzystając z seminarium internetowego na żądanie.

Obejrzyj teraz

Mężczyzna z brodą i kobieta w okularach patrzący na laptopa.

Pomoc ekspertów

Współpraca z partnerem platformy Fabric

Znajdź doświadczonego partnera, który pomoże Ci wprowadzić dane w erę AI.

Dowiedz się więcej

Przewodnik

Odkrywaj funkcje platformy Fabric

Zobacz, jak platforma Fabric łączy dane i upraszcza budowanie modeli danych w rzeczywistym scenariuszu biznesowym.

Skorzystaj z przewodnika

Przepływy danych są używane do zbierania, przekształcania i ujednolicania danych z różnych źródeł na potrzeby analizy i raportowania. Pomagają uprościć przygotowanie danych, ograniczyć nadmiarowość i poprawić jakość danych.
Docelowa lokalizacja magazynowania przepływu danych określa typ przepływu danych. Przepływ danych, który ładuje dane do tabel platformy Microsoft Dataverse, jest klasyfikowany jako standardowy przepływ danych, podczas gdy przepływ danych, który ładuje dane do tabel analitycznych, jest klasyfikowany jako analityczny przepływ danych.
Trzy tryby przepływu danych obejmują simpleks (przepływ tylko w jednym kierunku), półdupleks (przepływ w obu kierunkach, ale nie jednocześnie) oraz pełny dupleks (przepływ w obu kierunkach jednocześnie).
Przepływ danych jest kontrolowany przez systemy integracji, protokoły i narzędzia, które zarządzają przenoszeniem danych, składnikami transformacji i zabezpieczeniami. Ujednolicone platformy danych, takie jak Microsoft Fabric, mogą pomóc w usprawnianiu mechanizmów kontroli i dostępu. Dowiedz się więcej o platformie Fabric.
Zarządzanie przepływem danych obejmuje korzystanie z narzędzi integracji danych, ustalanie zasad zarządzania danymi i monitorowanie przenoszenia danych, aby zapewnić dokładność i skuteczność. Uwzględnia też automatyzację zadań przetwarzania danych, aby ograniczać ręczną interwencję i minimalizować błędy.
Możesz sprawdzić przepływ danych za pomocą narzędzi monitorujących, które śledzą przenoszenie danych, wykrywają wąskie gardła i zapewniają, aby dane docierały do oczekiwanego celu.