Hvad er dataflow?

Få mere at vide om, hvordan data bevæger sig gennem systemer, understøtter forretningsprocesser og driver indsigt.

Definition af dataflow

Begrebet "dataflow" beskriver, hvordan data bevæger sig mellem systemer, programmer og processer, og hvordan dataene transformeres undervejs.

Vigtigste budskaber

Dataflow handler om bevægelsen af data i et system.
Effektiv dataflowstyring understøtter realtidsindsigt, beslutningstagning og driftseffektivitet.
Dataflowdiagrammer (DFD'er) hjælper med at visualisere databevægelse og identificere ineffektiviteter eller flaskehalse.
Datasøhuse kombinerer datasøer og datalagre for at håndtere både strukturerede og ustrukturerede data.
Moderne dataflowsystemer overgår traditionelle ETL-processer (extraction, transformation og loading) med realtidsbehandling og fleksibilitet.
Almindelige use cases for dataflow inkluderer kundehåndtering, optimering af forsyningskæden og finansiel rapportering.
Sikker dataflowstyring hjælper med at sikre overholdelse af regler, samtidig med at følsomme oplysninger beskyttes.

Sådan fungerer dataflowstyring

Dataflow handler om, hvordan data bevæger sig gennem et system, herunder dets kilder, transformationer og destinationer. En klar forståelse af dataflow er nøglen til at styre data på en måde, der understøtter dine forretningsmål.

De vigtigste komponenter i dataflow er:

Datakilder. Dette er de systemer og applikationer, der genererer data. Eksempler inkluderer databaser, IoT-enheder (Tingenes internet) og transaktionssystemer.
Datadestinationer. Disse er de systemer eller programmer, der forbruger data. De kan inkludere rapporteringsværktøjer, CRM-systemer (Customer Relationship Management) eller modeller til maskinel indlæring.
Datatransformationer. Disse processer ændrer formatet eller strukturen af data for at gøre dem kompatible med deres destination eller mere nyttige til analyse. Dette kan inkludere rengøring, aggregering og kodning af data.
Dataflowstier: Dette er de specifikke ruter, som data følger, når de bevæger sig mellem komponenter. Dataflowstier sikrer, at data når det rigtige sted til rette tid.

En almindelig måde at visualisere dataflow på er gennem dataflowdiagrammer (DFD'er). DFD'er illustrerer bevægelsen af data mellem forskellige komponenter, hvilket gør det lettere at forstå komplekse systemer. At kortlægge dataflow med et DFD gør det lettere at identificere flaskehalse, ineffektiviteter og muligheder for forbedring.

Dataflow i et datasøhusmiljø

Dataflow gør det muligt at bruge moderne, hybride arkitekturer som datasøhuset. Et datasøhus kombinerer fordelene ved datasøer og datalagre for at skabe et samlet, skalerbart system til at håndtere både strukturerede og ustrukturerede data.

For at forstå, hvad et datasøhus er, hjælper det først at gennemgå dets forgængere: datasøer og datalagre. Traditionelle datalagre er designet til at opbevare strukturerede data, eller oplysninger organiseret i rækker og kolonner, som databaser eller finansielle rapporter. Datalagre er gode til at understøtte business intelligence og analyse, men har ikke den fleksibilitet, der kræves for at håndtere rå, ustrukturerede data som videoer, billeder eller logfiler. Datasøer kan derimod opbevare ustrukturerede data i deres oprindelige format, hvilket gør dem ideelle til big data og programmer til maskinel indlæring. Dog kan deres mangel på indbygget struktur gøre forespørgsel og analyse af data mere udfordrende.

Datasøhuse bygger bro over denne kløft ved at kombinere den skalerbare, fleksible opbevaring af en datasø med de strukturerede forespørgsels- og analysefunktioner fra et datalager. Denne arkitektur tillader, at alle dataoperationer finder sted inden for ét enkelt miljø.

Dataflow spiller en kritisk rolle med hensyn til at hjælpe et datasøhus med at fungere godt ved at understøtte:

Dataindtagelse. Rådata fra forskellige kilder – som IoT-enheder (Tingenes internet), transaktionssystemer eller eksterne API'er – føres ind i datasøhuset, ofte i deres oprindelige format. Dette trin afhænger af et uafbrudt dataflow for at sikre, at alle relevante oplysninger registreres uden forsinkelser.
Datatransformation. Når dataene er indtaget, renses, struktureres og beriges de for at gøre dem egnet til analyse. Dataflowstier understøtter disse transformationer for at behandle data effektivt og præcist.
Dataforbrug. Transformerede data leveres til destinationer som business intelligence-platforme, analyseværktøjer drevet af kunstig intelligens eller visualiseringsdashboards. Disse systemer er afhængige af et kontinuerligt dataflow for at give handlingsorienterede indsigter i realtid.

Ved at integrere dataflowstyring i et datasøhus kan organisationer skalere deres drift, tilpasse sig ændrede datakrav og realisere det fulde potentiale af deres data uden flaskehalse eller ineffektiviteter. Uden det risikerer systemet forsinkelser, ufuldstændige datasæt eller reduceret nøjagtighed i analysen – alt sammen noget, der kan hæmme beslutningstagning og innovation.

Fordele ved dataflow for virksomheder

Effektiv dataflowstyring holder ikke kun data tilgængelige, men også handlingsorienterede. Tilgængelige og handlingsorienterede data har enorme fordele for virksomheder, herunder:

Optimerede databehandlingsprocedurer. Korrekt dataflowstyring optimerer, hvordan data indsamles, transformeres og leveres. Dataflow sikrer, at ressourcerne bruges effektivt, samtidig med at redundanser reduceres. Ved at optimere disse processer kan virksomheder håndtere større datamængder med færre forsinkelser.
Skalerbarhed. Når organisationer vokser, vokser deres data også. Dataflowstyring understøtter skalerbarhed ved at tilpasse sig stigende datamængder og kompleksitet. Uanset om du behandler data fra få kilder eller integrerer streams fra tusindvis af IoT-enheder (Tingenes internet), kan veludformede dataflowsystemer skaleres til at imødekomme dine behov.
Adgang til indsigt i realtid. Med effektivt dataflow kan virksomheder behandle data i realtid og få øjeblikkelig adgang til indsigt. Det hjælper organisationer med at reagere hurtigere på markedstendenser, kundebehov og driftsudfordringer, hvilket giver dem en konkurrencefordel.
Forbedret beslutningstagning. Kombinationen af strukturerede data og realtidsindsigt hjælper organisationer med at træffe mere velunderbyggede beslutninger. Uanset om det handler om at identificere muligheder for omkostningsreduktioner eller forudse kundeadfærd, kan beslutningstagere stole på rettidige og præcise data til at guide deres strategier.
Bedre driftseffektivitet. Automatisering af dataprocesser og minimering af manuel indgriben med dataflows reducerer risikoen for menneskelige fejl og gør driften hurtigere. Automatisering af arbejdsgange frigør teams til at fokusere på strategiske initiativer i stedet for gentagne opgaver.
Øget datasikkerhed. Dataflowstyring hjælper med at regulere adgang og brug, hvilket beskytter følsomme oplysninger ved kun at gøre dem tilgængelige for godkendte personer. Dette minimerer risikoen for databrud, understøtter overholdelse og opbygger tillid hos kunder og partnere.
Forbedret kundeservice. Med relevante data let tilgængelige kan virksomheder bedre forstå og imødekomme kundernes behov ved at tilpasse anbefalinger, hurtigt løse kundespørgsmål og foretage andre handlinger, der kræver realtidsdata for at være effektive.

Dataflows vs. ETL-processer

ETL-processer har været en fast bestanddel af datastyring i årtier. ETL hjælper virksomheder med at indsamle og forberede data til analyse gennem tre primære trin:

Udtrækning: Hentning af data fra kilder som databaser, API'er eller filer.
Transformation: Konvertering af data til et brugbart format, som kan inkludere rensning, aggregering eller berigelse af dem.

Indlæsning: Lagring af de transformerede data i et system såsom et datalager, hvor de kan tilgås med henblik på rapportering og analyse.

Moderne dataflowstyring bygger på fundamentet fra ETL og introducerer betydelige forbedringer, herunder:

Understøttelse af både batch- og realtidsbehandling. Traditionelle ETL-processer fungerer ofte efter en tidsplan, der behandler data i batches med faste intervaller. I modsætning hertil understøtter dataflowstyring både batch- og realtidsbehandling, hvilket gør det muligt for virksomheder at handle på data, efterhånden som de genereres. Dette er kritisk for anvendelser som svindelregistrering, IoT-overvågning (Tingenes internet) og dynamisk prisfastsættelse.

Mere fleksibel arkitektur. Mens ETL-processer typisk er afhængige af foruddefinerede arbejdsgange skræddersyet til strukturerede data, kan dataflowsystemer håndtere et bredere udvalg af formater og krav. De tilpasser sig ustrukturerede data som tekst, billeder eller sensoraflæsninger og kan integreres med forskellige systemer. Denne fleksibilitet er især værdifuld i hybride miljøer som datasøhuse.
Dataforbedring i realtid. Dataflowsystemer inkorporerer funktioner til dataforbedring direkte i flowet. For eksempel kan de føje geografisk kontekst til en transaktion eller matche kunde-id'er med eksterne datasæt, mens data bevæger sig gennem systemet. Dette reducerer ventetid og sikrer, at dataene straks kan anvendes, når de når deres destination.

Udviklingen fra ETL til dataflowstyring

Mens ETL forbliver effektivt i nogle scenarier, er dets begrænsninger blevet mere åbenlyse, efterhånden som mængden, variationen og hastigheden af data er steget. Virksomheder kræver nu systemer, der kan håndtere realtidsdatastreams, ustrukturerede formater og dynamiske miljøer for at understøtte deres hurtigt skiftende behov.

Ved at tage moderne dataflowstyring i brug får organisationer et system, der ikke kun behandler data mere effektivt, men også skalerer for at imødekomme skiftende behov. Mens ETL-processer forbliver nyttige til specifikke opgaver, repræsenterer dataflowstyring den næste generation af dataintegration, der tilbyder den hastighed, tilpasningsevne og intelligens, der er nødvendig for at trives i en datadrevet verden.

Eksempler på dataflowanvendelser

Dataflowstyring understøtter effektivitet, beslutningstagning og innovation på tværs af forretningsfunktioner ved at strømline, hvordan data bevæger sig gennem systemer. Her er nogle af de mest almindelige anvendelser af dataflow:

CRM. At styre flowet af kundedata – som kontaktoplysninger, transaktionsoptegnelser og servicehenvendelser – sikrer, at teams har opdaterede oplysninger til at tilpasse interaktioner, løse problemer og forbedre kundetilfredsheden. Dataflow i realtid kan også understøtte dynamiske opdateringer til kundeprofiler og give medarbejdere mulighed for at bruge forudsigende analyse til at forudse kundernes behov.
Supply chain management. Dataflowstyring spiller en kritisk rolle med hensyn til at koordinere bevægelsen af varer, materialer og oplysninger på tværs af forsyningskæder. Det hjælper med at spore lagerbeholdninger, overvåge forsendelser og optimere logistik i realtid, hvilket i sidste ende reducerer forsinkelser og forbedrer omkostningseffektiviteten. Integration med IoT-enheder (Tingenes internet), som smarte sensorer, sikrer, at forsyningskædedata flyder kontinuerligt mellem systemer.

Økonomistyring. Præcise økonomiske data er rygraden i sunde forretningsbeslutninger. Dataflowstyring organiserer oplysninger som debitorer, kreditorer, løn og budgetter, hvilket giver finanshold realtidsadgang til vigtige indsigter. Automatiserede arbejdsgange hjælper også med at eliminere fejl fra manuel dataindtastning, hvilket forbedrer overholdelse og revisionsparathed.
HR-styring. For HR-teams betyder håndtering af dataflow at holde medarbejderoplysninger, oplysninger om fordele, oplæringshistorik og præstationsmålinger velorganiserede og tilgængelige. Dataflow i realtid sikrer, at opdateringer straks afspejles, hvilket understøtter effektiv onboarding og fortsat overholdelse af arbejdsmarkedslovgivningen.
Marketing og kampagneanalyse. Dataflowstyring giver marketingteams mulighed for at spore kampagnepræstation ved at indsamle data fra flere kanaler, f.eks. mail, sociale medier og hjemmesider. Ved at konsolidere disse data i realtid kan virksomheder hurtigt justere strategier, så kampagner når den rigtige målgruppe med det rigtige budskab på det rigtige tidspunkt.
Integration af sundhedsdata. I Sundhedssektoren bruges dataflowstyring til at integrere patientinformation fra forskellige kilder, herunder elektroniske patientjournaler, diagnostiske systemer og bærbare enheder. Denne integration understøtter nøjagtige diagnoser, strømlinet sundhedskoordination og overholdelse af privatlivsregler som HIPAA.
Fremstilling og IoT. Dataflow er kritisk i smarte produktionsmiljøer, hvor maskiner og sensorer kontinuerligt genererer data. Virksomheder bruger dataflowstyring til at overvåge udstyrs ydelse, forudsige vedligeholdelsesbehov og optimere produktionsplaner for at reducere nedetid og spild.
E-handel og detailhandel. I e-handel understøtter dataflowstyring realtidssporing af lager, tilpassede produktanbefalinger og dynamisk prisfastsættelse. Integration af data på tværs af platforme sikrer en glidende kundeoplevelse, fra den indledende browsing til kassen.

Fremtiden for dataflowstyring

Effektiv dataflowstyring bliver mere afgørende for den daglige drift, efterhånden som virksomheder håndterer stigende mængder data. Organisationer har brug for, at data bevæger sig problemfrit mellem systemer for at træffe velunderbyggede beslutninger, operere effektivt og opretholde en konkurrencefordel.

Moderne værktøjer til håndtering af dataflow går nu ud over grundlæggende optimering og kontrol for at inkludere funktioner som realtidsbehandling, avanceret analyse og AI-assisteret automatisering. Med disse funktioner kan organisationer udtrække dybere indsigter og reagere hurtigere på ændringer i deres miljø.

Fremvoksende tendenser inden for dataflowstyring inkluderer:

AI-assisteret datastyring. Kunstig intelligens transformer dataflowstyring ved at automatisere datarensning og klassificering samt forudsige tendenser baseret på realtidsmønstre. Disse forbedringer vil hjælpe virksomheder med at forbedre beslutningstagning og strømline driften endnu mere i de kommende år.
Datastrukturer. Dette integrerede lag forbinder processer på tværs af platforme og brugere med henblik på problemfri dataadgang og -deling. Microsoft Fabric er et eksempel på en datastruktur, der leverer end-to-end-datatjenester, understøtter realtidsanalyse og hjælper virksomheder med nemt at få adgang til data fra forskellige systemer uden at gå på kompromis med ydeevnen.

Low-code- og no-code-platforme. Disse platforme giver alle, selv dem uden omfattende kodningskendskab, mulighed for at oprette og administrere arbejdsprocesser for data. Low-code- og no-code-platforme udvider en organisations potentiale for innovation og fremskynder reaktionstiden for ændrede forretningsbehov.
Forbedret datasikkerhed og beskyttelse af personlige oplysninger. Efterhånden som regler som den europæiske generelle forordning om databeskyttelse (GDPR) og California Consumer Privacy Act (CCPA) udvikler sig, bliver sikker dataflowstyring en høj prioritet for virksomheder. Værktøjer, der overvåger, reviderer og kontrollerer dataadgang, vil hjælpe organisationer med at forblive i overensstemmelse med disse regler, samtidig med at de beskytter følsomme oplysninger.

Kom i gang med en gratis prøveversion af Fabric

Styrk din organisation med Microsoft Fabric – en samlet platform til datastyring og analyse til at drive transformation og innovation i æraen med kunstig intelligens.

Det er nemt og ligetil at komme i gang. Du behøver ikke at have en Azure-konto, men kan i stedet tilmelde dig direkte på Fabric-platformen.

Få mere at vide

Ressourcer

Få mere at vide om, hvordan du styrer dataflows med Fabric

En mand og en kvinde kigger på en bærbar computer.

Webinarserie

Introduktion til Fabric

Få mere at vide om de vigtigste oplevelser og fordele ved denne end-to-end dataanalyseløsning i et on-demand-webinar.

Se nu

En mand med skæg og en kvinde med briller ser på en bærbar computer.

Eksperthjælp

Samarbejd med en Fabric-partner

Find en erfaren partner til at hjælpe dig med at bringe dine data ind i den kunstig intelligens' tidsalder.

Få mere at vide

Rundvisning

Udforsk Fabric-funktioner

Se hvordan Fabric forener data og forenkler, hvordan du bygger datamodeller i et virkeligt forretningsscenarie.

Tag rundvisningen

Dataflows bruges til at indsamle, transformere og forene data fra flere kilder til analyse og rapportering. De hjælper med at strømline dataforberedelse, reducere redundans og forbedre datakvaliteten.
Et dataflows lagringsdestination bestemmer typen for dataflowet. Et dataflow, der indlæser data i Microsoft Dataverse-tabeller, kategoriseres som et standard-dataflow, mens et dataflow, der indlæser data til analytiske tabeller, kategoriseres som et analytisk dataflow.
De tre tilstande for dataflow inkluderer simplex (flyder kun i én retning), halv duplex (flyder i begge retninger, men ikke samtidig) og fuld duplex (flyder i begge retninger samtidig).
Dataflow styres af integrationssystemer, protokoller og værktøjer, der håndterer databevægelse, transformationer og sikkerhed. Samlede dataplatforme som Microsoft Fabric kan hjælpe med at strømline kontrol og adgang. Få mere at vide om Fabric.
Håndtering af dataflow involverer brug af dataintegrationsværktøjer, etablering af datastyringspolitikker og overvågning af databevægelse for at sikre nøjagtighed og effektivitet. Det inkluderer også automatisering af databehandlingsopgaver for at reducere manuel indgriben og minimere fejl.
Du kan kontrollere dataflow ved hjælp af overvågningsværktøjer, der sporer databevægelse, registrerer flaskehalse og sikrer, at data når deres tilsigtede destination.