מהי זרימת נתונים?

זרימת נתונים מתייחסת לאופן שבו נתונים זורמים דרך מערכת, כולל מקורותיהם, ההמרות והיעדים. הבנה ברורה של זרימת נתונים היא המפתח לניהול נתונים בדרך שתומכת במטרות העסקיות שלך.

המרכיבים המרכזיים של זרימת נתונים הם:
 

• מקורות נתונים. אלו הם המערכות והיישומים שמייצרים נתונים. דוגמאות כוללות מסדי נתונים, מכשירי אינטרנט של דברים (IoT) ומערכות טרנזקציונליות.
  
  
• יעדי נתונים. אלו הם המערכות או היישומים שצורכים את הנתונים. הם עשויים לכלול כלים לדיווח, מערכות ניהול קשרי לקוחות (CRM) או מודלים של למידת מכונה.
  
  
• טרנספורמציית נתונים. תהליכים אלה משנים את התבנית או המבנה של הנתונים כדי להתאים אותם ליעד שלהם או להפוך אותם לשימושיים יותר לניתוח. הם יכולים לכלול ניקוי, צבירה וקידוד של נתונים.
  
  
• נתיבי זרימת נתונים: מדובר בנתיבים הספציפיים שבהם נתונים זורמים בשעה שהם נעים בין רכיבים. מסלולי זרימת נתונים מבטיחים שהנתונים יגיעו למקום הנכון בזמן הנכון.

דרך נפוצה להמחשת זרימת נתונים היא באמצעות דיאגרמות של זרימת נתונים (DFDs). DFDs ממחישות את תנועת הנתונים בין רכיבים שונים, מה שמקל על הבנת מערכות מורכבות. מיפוי זרימת נתונים באמצעות DFD מקל על זיהוי צווארי בקבוק, חוסר יעילות והזדמנויות לשיפור.

זרימת נתונים הופכות את השימוש בארכיטקטורות מודרניות והיברידיות לאפשרי, כגון מאגר הנתונים. מאגר נתונים משלב את היתרונות של אגמי נתונים ומחסני נתונים כדי ליצור מערכת מאוחדת, מדרגית עבור ניהול נתונים מובנים ולא מובנים.

כדי להבין מהו מאגר נתונים, כדאי תחילה לסקור את מה שקדם לו: אגמי נתונים ומחסני נתונים. מחסני נתונים מסורתיים מיועדים לאחסן נתונים מובנים, או מידע מאורגן בשורות ועמודות, כמו מסדי נתונים או דוחות כספיים. מחסני נתונים מצוינים לתמיכה בבינה עסקית ובניתוחים אך אין להם את הגמישות הנדרשת לטיפול בנתונים גולמיים ולא מובנים כמו סרטונים, תמונות או יומנים. אגמי נתונים, לעומת זאת, יכולים לאחסן נתונים לא מובנים בתבנית המקורית שלהם, מה שהופך אותם לאידאליים עבור ביג דאטה ויישומי למידת מכונה. עם זאת, חוסר המבנה המוכלל שלהם יכול להקשות על ביצוע שאילתות וניתוח נתונים.

מאגר נתונים משולב מגשר על הפער הזה על-ידי שילוב האחסון המדרגי והגמיש של אגם נתונים עם ביצוע השאילתות המובנה ויכולות הניתוח של מחסן נתונים. ארכיטקטורה זו מאפשרת לכל פעולות הנתונים להתבצע בסביבה אחת.

זרימת נתונים משחקת תפקיד קריטי בעזרה למאגר נתונים משולב לפעול בצורה חלקה על-ידי תמיכה ב:
 

• עיבוד נתונים. נתונים גולמיים ממקורות שונים—כגון מכשירי IoT, מערכות טרנזקציונליות או ממשקי API חיצוניים—מוזנים למאגר הנתונים, לעתים קרובות בתבנית המקורית שלהם. שלב זה תלוי בזרימת נתונים רציפה כדי להבטיח שכל המידע הרלוונטי נלכד ללא עיכובים.
  
  
• טרנספורמציית נתונים. לאחר הקליטה, הנתונים עוברים ניקוי, בנייה והעשרה כדי להפוך אותם מתאימים לניתוח. מסלולי זרימת נתונים תומכים בטרנספורמציות אלה כדי לעבד נתונים ביעילות ובדיוק.
  
  
• צריכה נתונים. נתונים שעברו טרנספורמציה מועברים ליעדים כמו פלטפורמות בינה עסקית, כלים לניתוח מבוססים על בינה עסקית או לוחות מחוונים לתצוגה חזותית. מערכות אלה תלויות בזרימת נתונים רציפה כדי לספק תובנות שניתן לפעול עליהן בזמן אמת.
  
  

על-ידי שילוב ניהול זרימת נתונים במאגר נתונים, ארגונים יכולים לדרג את הפעולות שלהם, להסתגל לדרישות נתונים משתנות ולממש את הפוטנציאל המלא של הנתונים שלהם ללא צווארי בקבוק או חוסר יעילות. ללא זה, המערכת מסתכנת בעיכובים, מערכות נתונים לא שלמות או דיוק מופחת בניתוח—כל אלה יכולים לעכב לקבלת החלטות וחדשנות.