Co je to tok dat?

Zjistěte, jak data procházejí systémy, podporují obchodní procesy a poskytují poznatky.

Definice toku dat

Termín "tok dat" popisuje, jak data proudí mezi systémy, aplikacemi a procesy, a jak se během této cesty transformují.

Hlavní poznatky

Tok dat označuje pohyb dat v systému.
Efektivní správa toku dat podporuje analýzy v reálném čase, rozhodování a provozní efektivitu.
Diagramy datového toku (DFD) pomáhají vizualizovat pohyb dat a identifikovat neefektivity nebo úzká místa.
Datová transakční jezera kombinují datová jezera a sklady pro zpracování strukturovaných i nestrukturovaných dat.
Moderní systémy toku dat překonávají tradiční procesy extrakce, transformace a načítání (ETL) díky zpracování v reálném čase a flexibilitě.
Běžné případy použití toku dat zahrnují řízení vztahů se zákazníky, optimalizaci dodavatelského řetězce a finanční výkaznictví.
Bezpečná správa toku dat pomáhá zajistit dodržování předpisů a chránit citlivé informace.

Jak funguje správa toku dat

Tok dat popisuje to, jak data proudí systémem, včetně jejich zdrojů, transformací a cílů. Jasné pochopení toku dat je klíčové pro správu dat tak, aby podporovala vaše obchodní cíle.

Klíčové komponenty toku dat jsou:

Zdroje dat. Toto jsou systémy a aplikace, které generují data. Příklady zahrnují databáze, zařízení Internetu věcí (IoT) a transakční systémy.
Cíle dat. Toto jsou systémy nebo aplikace, které data spotřebovávají. Mohou zahrnovat nástroje pro reportování, systémy řízení vztahů se zákazníky (CRM) nebo modely strojového učení.
Transformace dat. Tyto procesy mění formát nebo strukturu dat, aby byla kompatibilní s cílem nebo užitečnější pro analýzu. To může zahrnovat čištění, agregaci a kódování dat.
Cesty toku dat: Jde o konkrétní cesty, kterými data procházejí při přesunu mezi jednotlivými komponentami. Cesty toku dat zajišťují, že data dorazí na správné místo ve správný čas.

Běžným způsobem, jak vizualizovat tok dat, jsou diagramy toku dat (DFD). DFD ilustrují pohyb dat mezi různými komponenty, což usnadňuje pochopení složitých systémů. Mapování toku dat pomocí DFD usnadňuje identifikaci úzkých míst, neefektivit a příležitostí k zlepšení.

Tok dat v prostředí datového transakčního jezera

Tok dat umožňuje využívat moderní hybridní architektury, jako jsou datová transakční jezera. Datová transakční jezera kombinují výhody datových jezer a datových skladů, aby vznikl jednotný, škálovatelný systém pro správu strukturovaných i nestrukturovaných dat.

Abychom pochopili, co je to datové transakční jezero, je užitečné nejprve přezkoumat jeho předchůdce: datová jezera a datové sklady. Tradiční datové sklady jsou navrženy pro ukládání strukturovaných dat, tedy informací organizovaných do řádků a sloupců, jako jsou databáze nebo finanční zprávy. Datové sklady jsou skvělé pro podporu obchodní inteligence a analýz, ale nemají flexibilitu potřebnou pro zpracování surových, nestrukturovaných dat, jako jsou videa, obrázky nebo protokoly. Datová jezera mohou naopak ukládat nestrukturovaná data v jejich původním formátu, což z nich činí ideální řešení pro aplikace s velkým objemem dat a strojovým učením. Jejich nedostatek vestavěné struktury však může ztížit dotazování a analýzu dat.

Datová transakční jezera překonávají tuto mezeru tím, že kombinují škálovatelné, flexibilní úložiště datového jezera se strukturovanými dotazovacími a analytickými schopnostmi datového skladu. Tato architektura umožňuje, aby všechny datové operace probíhaly v jednom prostředí.

Tok dat hraje klíčovou roli v tom, při zajištění hladkého fungování datového transakčního jezera tím, že podporuje:

Získávání dat. Surová data z různých zdrojů – jako jsou zařízení IoT, transakční systémy nebo externí API – jsou přiváděna do datového transakčního jezera, často v původním formátu. Tento krok závisí na nepřerušeném toku dat, aby bylo zajištěno, že veškeré relevantní informace budou zachyceny bez zpoždění.
Transformace dat. Jakmile jsou data získána, jsou čištěna, strukturována a obohacena, aby byla vhodná pro analýzu. Cesty toku dat podporují tyto transformace, aby bylo data možné zpracovávat přesně a efektivně.
Spotřeba dat. Transformovaná data jsou doručována do cílových míst, jako jsou platformy business intelligence, analytické nástroje s podporou AI nebo vizualizační panely. Tyto systémy závisí na nepřetržitém toku dat, díky kterému poskytují akční poznatky v reálném čase.

Integrací správy toku dat do datového transakčního jezera mohou organizace škálovat své operace, přizpůsobit se měnícím se požadavkům na data a plně využít potenciál svých dat bez úzkých míst nebo neefektivit. Bez něj systém riskuje zpoždění, neúplné datové sady nebo sníženou přesnost analýzy – to vše může bránit rozhodování a inovacím.

Výhody toku dat pro podniky

Efektivní správa toku dat udržuje data nejen přístupná, ale také akční. Dostupná a využitelná data přinášejí firmám obrovské výhody, včetně:

Optimalizované postupy zpracování dat. Správné řízení toku dat zjednodušuje způsob, jakým jsou data shromažďována, transformována a doručována. Tok dat zajišťuje efektivní využívání zdrojů a snižuje nadbytečnosti. Díky optimalizaci těchto procesů dokážou podniky zpracovávat větší objemy dat s menšími zpožděními.
Škálovatelnost. S růstem organizací rostou i jejich data. Řízení toku dat podporuje škálovatelnost tím, že se přizpůsobuje rostoucím objemům a složitosti dat. Ať už zpracováváte data z několika zdrojů nebo integrujete toky z tisíců zařízení IoT, dobře navržené systémy toku dat se přizpůsobí vašim potřebám.
Přístup k informacím v reálném čase. Díky efektivnímu toku dat mohou podniky zpracovávat data v reálném čase a získávat okamžitý přístup k přehledům. To organizacím pomáhá rychleji reagovat na tržní trendy, potřeby zákazníků a provozní výzvy, což jim poskytuje konkurenční výhodu.
Lepší rozhodování. Kombinace strukturovaných dat a přehledů v reálném čase pomáhá organizacím činit lépe informovaná rozhodnutí. Ať už jde o identifikaci příležitostí k úsporám nákladů nebo předvídání chování zákazníků, rozhodující osoby se mohou spolehnout na včasná a přesná data při formování svých strategií.
Lepší provozní efektivita. Automatizace datových procesů a minimalizace manuálního zásahu pomocí toků dat snižuje riziko lidské chyby a urychluje provoz. Automatizace pracovních postupů uvolňuje týmy, aby se mohly soustředit na strategické iniciativy místo opakujících se úkolů.
Posílené zabezpečení dat. Správa toku dat pomáhá regulovat přístup a používání dat tím, že chrání citlivé informace a zpřístupňuje je pouze oprávněným osobám. To minimalizuje riziko úniků dat, podporuje dodržování předpisů a buduje důvěru zákazníků a partnerů.
Vylepšená zákaznická služba. Díky snadno dostupným relevantním datům mohou podniky lépe porozumět potřebám zákazníků a naplňovat je – například personalizovat doporučení, rychle řešit problémy zákazníků a podnikat další kroky, které ke své účinnosti vyžadují data v reálném čase.

Toky dat vs. ETL procesy

ETL procesy jsou základem správy dat již po desetiletí. ETL pomáhá podnikům shromažďovat a připravovat data pro analýzu prostřednictvím tří hlavních kroků:

Extrakce: Jde o získávání dat ze zdrojů, jako jsou databáze, rozhraní API nebo soubory.
Transformace: Představuje převod dat do použitelného formátu, což může zahrnovat jejich čištění, agregaci nebo obohacení.

Načtení: Jedná se o ukládání transformovaných dat do systému, jako je datový sklad, kde k nim lze přistupovat pro účely reportování a analýzy.

Moderní správa toku dat staví na základech ETL a přináší významná vylepšení, včetně:

Podpora jak dávkového zpracování, tak zpracování v reálném čase. Tradiční ETL procesy často fungují podle časového plánu, kdy zpracovávají data v dávkách v pravidelných intervalech. Naproti tomu správa toku dat podporuje jak dávkové zpracování, tak zpracování v reálném čase, což podnikům umožňuje s daty pracovat hned po jejich vygenerování. To je klíčové pro aplikace, jako je detekce podvodů, monitorování IoT zařízení a dynamické stanovení cen.

Flexibilnější architektura. Zatímco ETL procesy obvykle spoléhají na předdefinované pracovní postupy přizpůsobené strukturovaným datům, systémy toku dat mohou zpracovávat širší spektrum formátů a požadavků. Přizpůsobují se nestrukturovaným datům, jako jsou texty, obrázky nebo údaje ze senzorů, a lze e je integrovat s různými systémy. Tato flexibilita je obzvlášť cenná v hybridních prostředích, jako jsou datová transakční jezera.
Obohacení dat v reálném čase. Systémy pro tok dat zahrnují možnosti obohacování přímo v rámci samotného toku. Například mohou během toku dat přidat geografický kontext k transakci nebo přiřadit ID zákazníků k externím datovým sadám. To snižuje latenci a zajišťuje, že data jsou využitelná hned, jak dorazí na své cílové místo.

Evoluce od ETL ke správě toku dat

I když je ETL stále účinné pro některé scénáře, jeho omezení se stala zřetelnějšími s nárůstem objemu, rozmanitosti a rychlosti dat. Podniky nyní vyžadují systémy, které dokážou zpracovávat toky dat v reálném čase, nestrukturované formáty a dynamická prostředí, což podporuje jejich rychle se měnící potřeby.

Přijetím moderní správy toku dat získávají organizace systém, který nejenže zpracovává data efektivněji, ale také škáluje, aby vyhověl měnícím se potřebám. Zatímco ETL procesy zůstávají užitečné pro konkrétní úkoly, správa toku dat představuje další generaci integrace dat, která nabízí rychlost, přizpůsobivost a inteligenci potřebnou k úspěchu ve světě řízeném daty.

Příklady aplikací toku dat

Správa toku dat podporuje efektivitu, rozhodování a inovace napříč obchodními funkcemi tím, že zjednodušuje způsob, jakým data procházejí systémy. Zde jsou některé z nejběžnějších aplikací správy toku dat:

CRM. Správa toku zákaznických dat — například kontaktní údaje, záznamy o transakcích a dotazy na služby — zajišťuje, že týmy mají aktuální informace pro personalizaci interakcí, řešení problémů a zlepšení spokojenosti zákazníků. Tok dat v reálném čase může také podporovat dynamické aktualizace zákaznických profilů a umožnit zaměstnancům využívat prediktivní analýzu k předvídání potřeb zákazníků.
Správa dodavatelského řetězce. Správa toku dat hraje klíčovou roli v koordinaci pohybu zboží, materiálů a informací napříč dodavatelskými řetězci. Pomáhá sledovat stav zásob, monitorovat zásilky a optimalizovat logistiku v reálném čase, což pomáhá snížit zpoždění a zlepšit nákladovou efektivitu. Integrace s IoT zařízeními, jako jsou chytré senzory, zajišťuje nepřetržitý tok dat v dodavatelském řetězci mezi systémy.

Správa financí. Přesná finanční data jsou základem správných obchodních rozhodnutí. Správa toku dat organizuje informace jako pohledávky, závazky, mzdy a rozpočty, čímž finančním týmům poskytuje přístup k zásadním přehledům v reálném čase. Automatizované pracovní postupy také pomáhají eliminovat chyby při ručním zadávání dat a zlepšují tak dodržování předpisů a připravenost na audity.
Správa lidských zdrojů. Pro týmy lidských zdrojů znamená správa toku dat udržovat dobře organizované a snadno dostupné záznamy o zaměstnancích, informace o benefitech, historii školení a výkonové metriky. Tok dat v reálném čase zajišťuje, že aktualizace jsou okamžitě promítnuty, což podporuje efektivní onboarding a průběžné dodržování pracovněprávních předpisů.
Marketing a analytika kampaní. Správa toků dat umožňuje marketingovým týmům sledovat výkon kampaní pomocí shromažďování dat z různých kanálů, jako jsou e-maily, sociální média a webové stránky. Konsolidací těchto dat v reálném čase mohou firmy rychle upravovat své strategie a zajistit, že kampaně osloví správné publikum se správným sdělením ve správný čas.
Integrace zdravotnických dat. V oblasti zdravotnictví se správa toků dat používá k integraci informací o pacientech z různých zdrojů, včetně elektronických zdravotních záznamů, diagnostických systémů a nositelných zařízení. Tato integrace podporuje přesné diagnózy, zjednodušenou koordinaci zdravotní péče a dodržování předpisů o ochraně soukromí, jako je HIPAA.
Výroba a IoT. Tok dat je klíčový v chytrých výrobních prostředích, kde stroje a senzory neustále generují data. Firmy používají správu toku dat k monitorování výkonu zařízení, předpovídání potřeb údržby a optimalizaci výrobních plánů, aby snížily prostoje a odpad.
Elektronické obchodování a maloobchod. V elektronickém obchodování správa toku dat podporuje sledování zásob v reálném čase, personalizovaná doporučení produktů a dynamické stanovování cen. Integrace dat napříč platformami zajišťuje hladké zákaznické prostředí, od prvotního procházení produktů až po pokladnu.

Budoucnost správy toku dat

Efektivní správa toku dat se stává stále důležitějším pro každodenní provoz, protože firmy zpracovávají rostoucí objemy dat. Organizace potřebují, aby data hladce procházela systémy a pomohla jim činit dobře informovaná rozhodnutí, efektivně fungovat a udržet si konkurenční výhodu.

Moderní nástroje pro správu toků dat nyní přesahují základní optimalizaci a kontrolu a zahrnují funkce jako zpracování v reálném čase, pokročilou analytiku a automatizaci asistovanou AI. S těmito funkcemi organizace získávají hlubší poznatky a rychleji reagují na změny ve svém prostředí.

Nově se objevující trendy ve správě toku dat zahrnují:

Správa dat s asistencí AI. AI transformuje správu toků dat pomocí automatizace čištění a klasifikace dat a předpovídání trendů na základě vzorců v reálném čase. Tato vylepšení pomohou firmám zlepšit rozhodování a ještě více zjednodušit operace v nadcházejících letech.
Infrastruktury data. Tato integrovaná vrstva propojuje procesy napříč platformami a uživateli, aby umožnila plynulý přístup k datům a jejich sdílení. Microsoft Fabric je jedním příkladem datové struktury, která poskytuje komplexní datové služby, podporuje analýzu v reálném čase a pomáhá firmám snadno přistupovat k datům z různých systémů, aniž by došlo k ohrožení výkonu.

Platformy s nízkým kódem a bez kódu. Tyto platformy umožňují všem, i těm bez rozsáhlých znalostí programování, vytvářet a spravovat datové pracovní postupy. Platformy s nízkým kódem a bez kódu rozšiřují potenciál organizace pro inovace a zrychlují reakční dobu na měnící se obchodní potřeby.
Zvýšené zabezpečení dat a soukromí. S vývojem předpisů, jako je Obecné nařízení o ochraně osobních údajů (GDPR) v Evropské unii a Kalifornský zákon o ochraně soukromí spotřebitelů (CCPA), se bezpečná správa toku dat stává pro firmy stále důležitější prioritou. Nástroje, které monitorují, auditují a kontrolují přístup k datům, pomohou organizacím zůstat v souladu s těmito předpisy a chránit citlivé informace.

Začněte s bezplatnou zkušební verzí Fabricu

Pořiďte své organizaci Microsoft Fabric – jednotnou platformu pro správu a analýzu dat, jež umožňuje transformaci a inovace v éře AI.

Začít můžete zcela jednoduše. Nepotřebujete účet Azure – stačí se zaregistrovat přímo na platformě Fabric.

Další informace

Zdroje informací

Zjistěte, jak spravovat toky dat pomocí Microsoft Fabric

Muž a žena, kteří se dívají na notebook.

Série webinářů

Seznamte se s platformou Fabric

Seznamte se s klíčovými zkušenostmi a výhodami tohoto komplexního řešení pro datovou analytiku v on-demand webináři.

Přehrát video

Muž s vousy a žena s brýlemi se dívají na přenosný počítač.

Odborná pomoc

Spolupracujte s partnerem Fabric

Najděte zkušeného partnera, který vám pomůže přenést vaše data do éry AI.

Další informace

Muž a žena stojící před velkou obrazovkou.

Prohlídka s průvodcem

Prozkoumat funkce Fabric

Podívejte se, jak Fabric sjednocuje data a zjednodušuje způsob, jakým vytváříte datové modely v reálném obchodním scénáři.

Zahájit prohlídku

Toky dat se používají ke sběru, transformaci a sjednocení dat z různých zdrojů pro analýzu a reporting. Pomáhají zjednodušit přípravu dat, snížit redundanci a zlepšit kvalitu dat.
Úložiště toku dat určuje jejich typ. Tok dat, který načítá data do tabulek Microsoft Dataverse, je zařazen jako standardní tok dat, zatímco tok dat, který načítá data do analytických tabulek, je zařazen jako analytický tok dat.
Tři režimy toku dat zahrnují simplex (tok pouze v jednom směru), half duplex (tok v obou směrech, ale ne současně) a full duplex (tok v obou směrech současně).
Tok dat je řízen integračními systémy, protokoly a nástroji, které spravují pohyb, transformaci a zabezpečení dat. Jednotné datové platformy jako Microsoft Fabric mohou pomoci zjednodušit kontrolu a přístup. Získejte další informace o Fabricu.
Správa toku dat zahrnuje používání nástrojů pro integraci dat, zavádění pravidel správy dat a sledování pohybu dat, aby byla zajištěna jejich přesnost a efektivita. Zahrnuje také automatizaci úloh zpracování dat, aby se snížila manuální intervence a minimalizovaly chyby.
Tok dat můžete sledovat pomocí monitorovacích nástrojů, což jsou nástroje, které sledují pohyb dat, odhalují úzká místa a zajišťují, že se data dostanou do cílového místa.