Какво представлява потокът от данни?

Научете как данните преминават през системите, подпомагат бизнес процесите и дават възможност за прозрения.

Определение за поток от данни

Терминът "поток на данни" описва как данните се придвижват между системите, приложенията и процесите и как данните се трансформират по пътя.

Ключови изводи

Потокът от данни се отнася до движението на данни в дадена система.
Ефективното управление на потока от данни подпомага прозренията в реално време, вземането на решения и оперативната ефективност.
Диаграмите на потока от данни (DFD) помагат да се визуализира движението на данните и да се идентифицират неефективности или тесни места.
Хранилищата за необработени данни с инструменти за управление комбинират езера за данни и складове за данни, за да обработват както структурирани, така и неструктурирани данни.
Съвременните системи за поток от данни превъзхождат традиционните процеси на извличане, преобразуване и зареждане (ETL) с обработка в реално време и гъвкавост.
Често срещаните случаи на използване на потока от данни включват управление на взаимоотношенията с клиентите, оптимизиране на веригата за доставки и финансова отчетност.
Сигурното управление на потока от данни помага да се осигури съответствие с нормативните изисквания, като същевременно се защитава чувствителната информация.

Как работи управлението на потока от данни

Потокът от данни се отнася до начина, по който данните се движат през дадена система, включително техните източници, трансформации и дестинации. Ясното разбиране на потока от данни е от ключово значение за управлението на данните по начин, който подпомага бизнес целите ви.

Ключовите компоненти на потока от данни са:

Източници на данни. Това са системите и приложенията, които генерират данни. Примери за това са базите данни, устройствата на Интернет на нещата (IoT) и транзакционните системи.
Дестинации на данни. Това са системите или приложенията, които консумират данните. Те могат да включват инструменти за отчитане, системи за управление на взаимоотношенията с клиенти (CRM) или модели за машинно обучение.
Трансформации на данни. Тези процеси променят формата или структурата на данните, за да ги направят съвместими с местоназначението им или по-полезни за анализ. Това може да включва почистване, агрегиране и кодиране на данни.
Пътища за поток от данни: Това са конкретните маршрути, по които данните се придвижват между компонентите. Пътищата на потока от данни гарантират, че данните достигат до точното място в точното време.

Обичайният начин за визуализиране на потока от данни е чрез диаграми на потока от данни (DFD). DFD илюстрират движението на данните между различните компоненти, което улеснява разбирането на сложните системи. Картографирането на потока от данни с помощта на DFD улеснява идентифицирането на тесните места, неефективността и възможностите за подобрение.

Поток на данни в среда на хранилище за необработени данни с инструменти за управление

Управлението на потока от данни прави възможно използването на модерни, хибридни архитектури като хранилище за необработени данни с инструменти за управление. Хранилището за необработени данни с инструменти за управление съчетава предимствата на хранилищата за необработени данни и складовете за данни, за да създаде единна, мащабируема система за управление на структурирани и неструктурирани данни.

За да разберете какво представлява хранилището за необработени данни с инструменти за управление, е полезно първо да разгледате неговите предшественици: хранилища за необработени данни и складове за данни. Традиционните складове за данни са предназначени за съхранение на структурирани данни или информация, организирана в редове и колони, като бази данни или финансови отчети. Хранилищата на данни са чудесни за подпомагане на бизнес разузнаването и анализите, но нямат необходимата гъвкавост за обработка на необработени, неструктурирани данни като видеоклипове, изображения или регистри. От друга страна, хранилищата за необработени данни могат да съхраняват неструктурирани данни в оригиналния им формат, което ги прави идеални за приложения за големи данни и машинно обучение. Липсата на вградена структура обаче може да направи заявяването и анализирането на данни по-трудно.

Хранилището за необработени данни с инструменти за управление преодолява тази празнина, като съчетава мащабируемото, гъвкаво съхранение на хранилището за необработени данни със структурираните възможности за търсене и анализ на склад за данни. Тази архитектура позволява всички операции с данни да се извършват в рамките на една среда.

Потокът от данни играе решаваща роля за безпроблемното функциониране на хранилището за необработени данни с инструменти за управление, като подпомага:

Поглъщане на данни. Суровите данни от различни източници – например устройства на интернет на нещата, транзакционни системи или външни API – се подават към хранилището за необработени данни с инструменти за управление, често в оригиналния си формат. Тази стъпка разчита на непрекъснат поток от данни, за да се гарантира, че цялата релевантна информация се улавя без закъснения.
Трансформиране на данни. След като бъдат поети, данните се почистват, структурират и обогатяват, за да станат подходящи за анализ. Пътищата на потока от данни подпомагат тези трансформации, за да се обработват данните ефективно и точно.
Използване на данни. Трансформираните данни се доставят до дестинации като платформи за бизнес анализ, инструменти за анализ с помощта на изкуствен интелект или табла за визуализация. Тези системи зависят от непрекъснатия поток от данни, за да предоставят приложими прозрения в реално време.

Чрез интегриране на управлението на потока от данни в хранилището за необработени данни с инструменти за управление организациите могат да мащабират операциите си, да се адаптират към променящите се изисквания към данните и да реализират пълния потенциал на своите данни без затруднения или неефективност. Без него системата рискува забавяния, непълни набори от данни или намалена точност на анализа – всичко това може да попречи на вземането на решения и иновациите.

Ползи от потока данни за бизнеса

Ефективното управление на потока от данни поддържа данните не само достъпни, но и приложими. Достъпните данни, които могат да се използват, имат огромни ползи за бизнеса, включително:

Оптимизирани процедури за обработка на данни. Правилното управление на потока от данни оптимизира начина на събиране, преобразуване и предоставяне на данни. Потокът от данни гарантира, че ресурсите се използват ефективно, като същевременно се намаляват излишъците. Чрез оптимизиране на тези процеси предприятията могат да обработват по-големи обеми данни с по-малко забавяния.
Мащабируемост. С разрастването на организациите се увеличават и техните данни. Управлението на потока от данни подпомага мащабируемостта, като се адаптира към нарастващите обеми и сложност на данните. Независимо дали обработвате данни от няколко източника, или интегрирате потоци от хиляди IoT устройства, добре проектираните системи за управление на потока от данни се мащабират, за да отговорят на вашите нужди.
Достъп до прозрения в реално време. С ефективния поток от данни предприятията могат да обработват данни в реално време и да получат незабавен достъп до информация. Това помага на организациите да реагират по-бързо на пазарните тенденции, нуждите на клиентите и оперативните предизвикателства, като им дава конкурентно предимство.
Усъвършенстване на процеса на вземане на решения. Комбинацията от структурирани данни и прозрения в реално време помага на организациите да вземат по-информирани решения. Независимо дали става въпрос за идентифициране на възможности за намаляване на разходите или за предвиждане на поведението на клиентите, вземащите решения могат да разчитат на навременни и точни данни, за да направляват своите стратегии.
По-добра оперативна ефективност. Автоматизирането на процесите с данни и свеждането до минимум на ръчната намеса при потоците от данни намалява риска от човешки грешки и ускорява операциите. Автоматизирането на работните процеси освобождава екипите да се съсредоточат върху стратегически инициативи, а не върху повтарящи се задачи.
Засилена сигурност на данните. Управлението на потоците от данни помага да се регулира достъпът и използването, като се защитава чувствителната информация, правейки я достъпна само за упълномощени лица. Така се намалява рискът от нарушаване на сигурността на данните, подпомага се спазването на изискванията и се изгражда доверие сред клиентите и партньорите.
Подобрено обслужване на клиентите. С леснодостъпните релевантни данни фирмите могат по-добре да разберат и да посрещнат нуждите на клиентите, като персонализират препоръките, разрешават бързо проблемите на клиентите и предприемат други действия, които разчитат на данни в реално време, за да бъдат ефективни.

Потоци от данни срещу. Процеси на ETL

Процесите на ETL са основна част от управлението на данни от десетилетия. ETL помага на предприятията да събират и подготвят данни за анализ чрез три основни стъпки:

Извличане: Извличане на данни от източници като бази данни, API или файлове.
Трансформация: Преобразуване на данните в използваем формат, което може да включва почистване, агрегиране или обогатяване.

Зареждане: Съхраняване на трансформираните данни в система като склад за данни, където те могат да бъдат достъпни за отчитане и анализ.

Съвременното управление на потока от данни се основава на основата на ETL и въвежда значителни подобрения, включително:

Поддръжка на пакетна обработка и обработка в реално време. Традиционните ETL процеси често работят по график, обработвайки данни на партиди през определени интервали. За разлика от тях управлението на потока от данни поддържа както пакетна обработка, така и обработка в реално време, което позволява на предприятията да действат с данните в момента на генерирането им. Това е от решаващо значение за приложения като откриване на измами, наблюдение на IoT и динамично ценообразуване.

По-гъвкава архитектура. Докато ETL процесите обикновено разчитат на предварително дефинирани работни потоци, пригодени за структурирани данни, системите за поток от данни могат да се справят с по-широк спектър от формати и изисквания. Те се адаптират към неструктурирани данни като текст, изображения или показания на сензори и могат да се интегрират с различни системи. Тази гъвкавост е особено ценна в хибридни среди като хранилищата за необработени данни с инструменти за управление.
Обогатяване на данни в реално време. Системите за поток от данни включват възможности за обогатяване директно в потока. Например, те могат да добавят географски контекст към дадена транзакция или да съпоставят идентификаторите на клиентите с външни набори от данни, докато данните преминават през системата. Това намалява закъснението и гарантира, че данните могат да се използват незабавно, когато достигнат местоназначението си.

Еволюцията от ETL към управление на потока от данни

Въпреки че ETL остава ефективен за някои сценарии, ограниченията му стават все по-очевидни с увеличаването на обема, разнообразието и скоростта на данните. Предприятията вече изискват системи, които могат да обработват потоци от данни в реално време, неструктурирани формати и динамични среди, за да поддържат бързо променящите се нужди.

Чрез внедряването на модерно управление на потоците от данни организациите получават система, която не само обработва данните по-ефективно, но и се мащабира, за да отговори на променящите се нужди. Въпреки че процесите ETL остават полезни за специфични задачи, управлението на потоци от данни представлява следващото поколение интеграция на данни, предлагайки скоростта, адаптивността и интелигентността, необходими за процъфтяване в свят, основан на данни.

Примери за приложения на потока от данни

Управлението на потока от данни подпомага ефективността, вземането на решения и иновациите във всички бизнес функции чрез оптимизиране на движението на данните през системите. Ето някои от най-често срещаните приложения на потока от данни:

CRM. Управлението на потока от данни за клиентите – като данни за контакт, записи на транзакции и запитвания за услуги – гарантира, че екипите разполагат с актуална информация, за да персонализират взаимодействията, да разрешават проблеми и да подобряват удовлетвореността на клиентите. Потокът от данни в реално време може също така да поддържа динамични актуализации на клиентските профили и да позволява на служителите да използват прогнозни анализи, за да предвиждат нуждите на клиентите.
Управление на веригата за доставки. Управлението на потока от данни играе решаваща роля при координирането на движението на стоки, материали и информация по веригите за доставки. То помага да се проследяват нивата на запасите, да се наблюдават пратките и да се оптимизира логистиката в реално време, като в крайна сметка се намаляват закъсненията и се подобрява икономическата ефективност. Интеграцията с устройства на IoT, като например интелигентни сензори, гарантира, че данните по веригата на доставки текат непрекъснато между системите.

Финансово управление. Точните финансови данни са в основата на разумните бизнес решения. Управлението на потока от данни организира информация като вземания, задължения, заплати и бюджети, предоставяйки на финансовите екипи достъп в реално време до критични прозрения. Автоматизираните работни потоци също така помагат да се елиминират грешките при ръчно въвеждане на данни, което подобрява съответствието и готовността за одит.
Управление на човешките ресурси. За екипите по управление на човешките ресурси управлението на потока от данни означава да поддържат досиетата на служителите, информацията за обезщетенията, историята на обученията и показателите за ефективност добре организирани и достъпни. Потокът от данни в реално време гарантира, че актуализациите се отразяват незабавно, което подпомага ефективното назначаване на работа и непрекъснатото спазване на трудовите разпоредби.
Анализ на маркетинга и кампаниите. Управлението на потока от данни позволява на маркетинговите екипи да проследяват ефективността на кампаниите, като събират данни от множество канали, като например електронна поща, социални медии и уебсайтове. Чрез консолидирането на тези данни в реално време фирмите могат бързо да коригират стратегиите, като гарантират, че кампаниите достигат до правилната аудитория с правилното послание в правилното време.
Интеграция на данни в Здравеопазването. В сектора на Здравеопазването управлението на потока от данни се използва за интегриране на информация за пациентите от различни източници, включително електронни здравни досиета, диагностични системи и устройства за носене. Тази интеграция подпомага поставянето на точни диагнози, рационализирането на координацията на грижите и спазването на разпоредбите за защита на личните данни като HIPAA.
Производството и IoT. Потокът от данни е от решаващо значение в интелигентните производствени среди, където машините и сензорите непрекъснато генерират данни. Предприятията използват управлението на потока от данни, за да наблюдават работата на оборудването, да предвиждат нуждите от поддръжка и да оптимизират производствените графици, за да намалят престоя и загубите.
Търговия и търговия на дребно. В електронната търговия управлението на потока от данни подпомага проследяването на наличностите в реално време, персонализираните препоръки за продукти и динамичното ценообразуване. Интегрирането на данни от различни платформи осигурява безпроблемно преживяване на клиентите – от първоначалното разглеждане на сайта до плащането.

Бъдещето на управлението на потока от данни

Ефективното управление на потока от данни става все по-важно за ежедневните операции, тъй като предприятията обработват все по-големи обеми от данни. Организациите се нуждаят от безпроблемно движение на данните между системите, за да могат да вземат добре информирани решения, да работят ефективно и да поддържат конкурентно предимство.

Съвременните инструменти за управление на потока от данни вече надхвърлят основната оптимизация и контрол и включват функции като обработка в реално време, усъвършенстван анализ и автоматизация с помощта на изкуствен интелект. С тези функции организациите извличат по-задълбочени прозрения и реагират по-бързо на промените в своята среда.

Новите тенденции в управлението на потока от данни включват:

Управление на потока от данни с помощта на изкуствен интелект. ИИ трансформира управлението на потоците от данни, като автоматизира почистването и класификацията на данните и прогнозира тенденции въз основа на модели в реално време. Тези подобрения ще помогнат на предприятията да подобрят още повече вземането на решения и да опростят операциите през следващите години.
Тъкани от данни. Този интегриран слой свързва процесите между платформите и потребителите за безпроблемен достъп и споделяне на данни. Microsoft Fabric е един пример за тъкан за данни, която предоставя услуги за данни от край до край, поддържа анализи в реално време и помага на предприятията да имат лесен достъп до данни от различни системи, без да се нарушава производителността.

Платформи с нисък код и без код. Тези платформи дават възможност на всички, дори и на тези, които нямат широки познания по кодиране, да създават и управляват работни потоци от данни. Платформите с нисък код и без код разширяват потенциала на организацията за иновации и ускоряват времето за реакция на променящите се бизнес нужди.
Подобрена сигурност на данните и неприкосновеност на личния живот. С развитието на регулации като Общия регламент за защита на данните (GDPR) на Европейския съюз и Калифорнийския закон за защита на личните данни на потребителите (CCPA), сигурното управление на потоците от данни се превръща във важен приоритет за бизнеса. Инструментите, които наблюдават, одитират и контролират достъпа до данни, ще помогнат на организациите да спазват тези разпоредби, като същевременно защитават чувствителната информация.

Започнете с безплатна пробна версия на Fabric

Дайте възможност на организацията си с Microsoft Fabric – единна платформа за управление на данни и анализ за стимулиране на трансформацията и иновациите в ерата на изкуствения интелект.

Началото е лесно и ясно. Не ви е необходим акаунт в Azure, а вместо това можете да се регистрирате директно в платформата на Fabric.

Научете повече

Ресурси

Научете как да управлявате потоците от данни с Fabric

Серия от уебинари

Въведение във Fabric

Научете повече за ключовия опит и предимствата на това цялостно решение за анализ на данни в уебинар по заявка.

Гледайте сега

Мъж с брада и жена с очила гледат към лаптоп.

Експертна помощ

Работете с партньор от Fabric

Намерете опитен партньор, който да ви помогне да въведете данните си в ерата на изкуствения интелект.

Научете повече

Обиколка с водач

Разгледайте функциите на Fabric

Вижте как Fabric обединява данните и опростява изграждането на модели на данни в реален бизнес сценарий.

Направете обиколката

Потоците от данни се използват за събиране, трансформиране и обединяване на данни от различни източници за анализ и отчитане. Те спомагат за рационализиране на подготовката на данните, намаляване на излишъците и подобряване на качеството на данните.
Дестинацията за съхранение на потока от данни определя типа на потока от данни. Поток от данни, който зарежда данни в таблици на Microsoft Dataverse, се категоризира като стандартен поток от данни, докато поток от данни, който зарежда данни в аналитични таблици, се категоризира като аналитичен поток от данни.
Трите режима на потока от данни включват симплексен (протичащ само в една посока), полудуплексен (протичащ в двете посоки, но не едновременно) и пълен дуплексен (протичащ едновременно в двете посоки).
Потокът от данни се контролира от интеграционни системи, протоколи и инструменти, които управляват движението, трансформациите и сигурността на данните. Обединените платформи за данни като Microsoft Fabric могат да помогнат за рационализиране на контрола и достъпа. Научете повече за Fabric.
Управлението на потока от данни включва използване на инструменти за интегриране на данни, създаване на политики за управление на данните и наблюдение на движението на данните, за да се гарантира точност и ефективност. То включва и автоматизиране на задачите за обработка на данни, за да се намали ръчната намеса и да се сведат до минимум грешките.
Можете да проверявате потока от данни с помощта на инструменти за наблюдение, които проследяват движението на данните, откриват тесни места и гарантират, че данните достигат до предназначението си.