Što je tijek podataka?

Saznajte kako podaci prolaze kroz sustave, podržavaju poslovne procese i omogućuju uvide.

Definicija tijeka podataka

Pojmom "tijek podataka" opisuje se kako podaci prolaze između sustava, aplikacija i procesa te kako se podaci transformiraju tijekom tog procesa.

Glavni zaključci

Tijek podataka odnosi se na kretanje podataka unutar sustava.
Učinkovito upravljanje tijekom podataka podržava uvide u stvarnom vremenu, donošenje odluka i operativnu učinkovitost.
Dijagrami tijeka podataka (DFD) pomažu vizualizirati kretanje podataka i identificirati neučinkovitosti ili uska grla.
Jezera podataka (data lakehouses) kombiniraju jezera podataka (data lakes) i skladišta podataka za upravljanje strukturiranim i nestrukturiranim podacima.
Moderni sustavi tijekova podataka nadmašuju tradicionalne procese ekstrakcije, transformacije i učitavanja (ETL) s obradom u stvarnom vremenu i fleksibilnošću.
Uobičajeni slučajevi upotrebe tijeka podataka uključuju upravljanje odnosima s kupcima, optimizaciju opskrbnog lanca i financijsko izvješćivanje.
Sigurno upravljanje tijekom podataka pomaže osigurati usklađenost s propisima dok štiti povjerljive informacije.

Kako funkcionira upravljanje tijekova podataka

Tijek podataka odnosi se na to kako podaci prolaze kroz sustav, uključujući njihove izvore, transformacije i odredišta. Jasno razumijevanje tijeka podataka ključno je za upravljanje podacima na način koji podržava vaše poslovne ciljeve.

Ključne komponente tijeka podataka su:

Izvori podataka. To su sustavi i aplikacije koji generiraju podatke. Primjeri uključuju baze podataka, uređaje Interneta stvari (IoT) i transakcijske sustave.
Odredišta podataka. To su sustavi ili aplikacije koji konzumiraju podatke. Mogu uključivati alate za izvješćivanje, sustave za upravljanje odnosima s kupcima (CRM) ili modele strojnog učenja.
Transformacije podataka. Ovi procesi mijenjaju format ili strukturu podataka kako bi ih učinili kompatibilnima s odredištem ili korisnijima za analizu. To može uključivati čišćenje, agregiranje i šifriranje podataka.
Putovi tijekova podataka: to su određene rute kojima podaci teku kako se kreću među komponentama. Putovi tijekova podataka osiguravaju da podaci stignu na pravo mjesto u pravo vrijeme.

Uobičajen način vizualizacije tijekova podataka je kroz dijagrame tijekova podataka (DFD). DFD-ovi ilustriraju kretanje podataka između različitih komponenti, olakšavajući razumijevanje složenih sustava. Mapiranje tijekova podataka s DFD-om olakšava identifikaciju uskih grla, neučinkovitosti i prilika za poboljšanje.

Tijek podataka u okruženju jezera podataka (data lakehouse)

Tijek podataka omogućuje upotrebu modernih, hibridnih arhitektura poput jezera podataka (data lakehouse). Jezero podataka (data lakehouse) kombinira prednosti jezera podataka (data lake) i skladišta podataka kako bi stvorio objedinjen, skalabilan sustav za upravljanje strukturiranim i nestrukturiranim podacima.

Da biste razumjeli što je jezero podataka (data lakehouse), prvo je korisno pregledati njegove prethodnike: jezera podataka (data lakes) i skladišta podataka. Tradicionalna skladišta podataka dizajnirana su za pohranu strukturiranih podataka ili informacija organiziranih u redove i stupce, poput baza podataka ili financijskih izvještaja. Skladišta podataka su izvrsna za podršku poslovnoj inteligenciji i analitici, ali nemaju fleksibilnost potrebnu za upravljanje sirovim, nestrukturiranim podacima poput videozapisa, slika ili zapisa. Jezera podataka, s druge strane, mogu pohranjivati nestrukturirane podatke u njihovom izvornom formatu, što ih čini idealnima za velike podatke i aplikacije strojnog učenja. Međutim, njihova nedostatak ugrađene strukture može otežati upit i analizu podataka.

Jezero podataka (data lakehouse) premošćuje ovu razliku kombinirajući skalabilnu, fleksibilnu pohranu jezera podataka (data lake) sa strukturiranim upitima i analitičkim mogućnostima skladišta podataka. Ova arhitektura omogućuje da se sve operacije s podacima odvijaju unutar jednog okruženja.

Tijek podataka igra ključnu ulogu u omogućavanju glatkog funkcioniranja jezera podataka podržavajući:

Unos podataka. Sirovi podaci iz raznih izvora – poput IoT uređaja, transakcijskih sustava ili vanjskih API-ja – unose se u jezero podataka, često u svom izvornom formatu. Ovaj korak oslanja se na neprekidan tijek podataka kako bi osigurao da su sve relevantne informacije zabilježene bez kašnjenja.
Transformacija podataka. Nakon prikupljanja, podaci se čiste, strukturiraju i obogaćuju kako bi postali prikladni za analizu. Putanje tijekova podataka podržavaju ove transformacije kako bi se podaci obrađivali učinkovito i točno.
Potrošnja podataka. Transformirani podaci isporučuju se odredištima poput platformi poslovne inteligencije, alata za analitiku podržane umjetnom inteligencijom ili vizualizacijskih nadzora. Ovi sustavi ovise o kontinuiranom tijeku podataka kako bi pružili korisne uvide u stvarnom vremenu.

Integracijom upravljanja tijekom podataka u jezero podataka organizacije mogu skalirati svoje operacije, prilagoditi se promjenjivim zahtjevima podataka i ostvariti puni potencijal svojih podataka bez uskih grla ili neučinkovitosti. Bez toga, sustav riskira kašnjenja, nepotpune skupove podataka ili smanjenu točnost u analizi – sve to može ometati donošenje odluka i inovacije.

Prednosti tijekova podataka za poslovanja

Učinkovito upravljanje tijekom podataka održava podatke ne samo dostupnima nego i djelotvornima. Pristupačni i djelotvorni podaci donose velike koristi za poslovanje, uključujući:

Optimizirane procedure obrade podataka. Upravljanje tijekom podataka pojednostavljuje način na koji se podaci prikupljaju, transformiraju i isporučuju. Tijek podataka osigurava učinkovitu upotrebu resursa uz smanjenje redundancija. Optimizacijom ovih procesa, tvrtke mogu obraditi veće količine podataka uz manje kašnjenja.
Skalabilnost. Kako organizacije rastu, tako rastu i njihovi podaci. Upravljanje tijekom podataka podržava skalabilnost prilagođavanjem rastućim količinama i složenosti podataka. Bilo da obrađujete podatke iz nekoliko izvora ili integrirate tijekove iz tisuća IoT uređaja, dobro osmišljeni sustavi tijekova podataka skaliraju kako bi zadovoljili vaše potrebe.
Pristup uvidima u stvarnom vremenu. Uz učinkovit tijek podataka, tvrtke mogu obrađivati podatke u stvarnom vremenu i odmah dobiti uvid. To pomaže organizacijama da brže reagiraju na tržišne trendove, potrebe kupaca i operativne izazove, dajući im konkurentsku prednost.
Poboljšano donošenje odluka. Kombinacija strukturiranih podataka i uvida u stvarnom vremenu pomaže organizacijama da donose informiranije odluke. Bilo da se radi o identificiranju prilika za uštedu troškova ili predviđanju ponašanja kupaca, donositelji odluka mogu se osloniti na pravovremene i točne podatke za vođenje svojih strategija.
Bolja operativna učinkovitost. Automatizacija procesa podataka i minimiziranje ručne intervencije s tijekom podataka smanjuje rizik od ljudske pogreške i ubrzava operacije. Automatizacija tijekova rada omogućava timovima da se fokusiraju na strateške inicijative umjesto na ponavljajuće zadatke.
Ojačana sigurnost podataka. Upravljanje tijekom podataka pomaže regulirati pristup i upotrebu, štiteći povjerljive informacije tako da budu dostupne samo ovlaštenim osobama. To minimizira rizik od kršenja sigurnosti podataka, podržava usklađenost i gradi povjerenje s kupcima i partnerima.
Pojačana podrška kupcima. S relevantnim podacima koji su lako dostupni tvrtke mogu bolje razumjeti i zadovoljiti potrebe kupaca personalizacijom preporuka, brzim rješavanjem problema kupaca i poduzimanjem drugih akcija koje se oslanjaju na podatke u stvarnom vremenu kako bi bile učinkovite.

Tijekovi podataka vs. ETL procesi

ETL procesi su već desetljećima temelj upravljanja podacima. ETL pomaže tvrtkama da prikupe i pripreme podatke za analizu kroz tri osnovna koraka:

Izdvajanje: dohvaćanje podataka iz izvora kao što su baze podataka, API-ji ili datoteke.
Pretvorba: pretvaranje podataka u iskoristivi format, što može uključivati čišćenje, agregaciju ili obogaćivanje.

Učitavanje: pohranjivanje transformiranih podataka u sustav poput skladišta podataka, gdje im se može pristupiti za izvješćivanje i analizu.

Moderno upravljanje tijekom podataka temelji se na osnovi ETL-a i uvodi značajna poboljšanja, uključujući:

Podršku za obradu u serijama i u stvarnom vremenu. Tradicionalni ETL procesi često rade prema rasporedu, obrađujući podatke u serijama u unaprijed određenim intervalima. Nasuprot tome, upravljanje tijekom podataka podržava i obradu u serijama i u stvarnom vremenu, što omogućuje tvrtkama da djeluju na podatke dok se generiraju. To je ključno za aplikacije poput otkrivanja prijevara, praćenja IoT-ja i dinamičkog određivanja cijena.

Fleksibilnija arhitektura. Dok ETL procesi obično ovise o unaprijed definiranim tijekovima rada prilagođenim strukturiranim podacima, sustavi protoka podataka mogu obraditi širi spektar formata i zahtjeva. Oni se prilagođavaju nestrukturiranim podacima poput teksta, slika ili očitanja senzora i mogu se integrirati s raznolikim sustavima. Ova fleksibilnost je posebno vrijedna u hibridnim okruženjima poput jezera podataka (data lakehouse).
Obogaćivanje podataka u stvarnom vremenu. Sustavi tijekova podataka uključuju mogućnosti obogaćivanja izravno u tijek. Na primjer, mogu dodati geografski kontekst transakciji ili uskladiti ID-jeve kupaca s vanjskim skupovima podataka dok podaci prolaze kroz sustav. To smanjuje kašnjenje i osigurava da su podaci odmah djelotvorni kada stignu na odredište.

Evolucija od ETL-a do upravljanja tijekom podataka

Iako ETL ostaje učinkovit za neke scenarije, njegove su ograničenja postala očitija kako su se povećavale količine, raznolikost i brzina podataka. Tvrtke sada zahtijevaju sustave koji mogu obraditi tijekove podataka u stvarnom vremenu, nestrukturirane formate i dinamična okruženja kako bi podržali svoje brzo promjenjive potrebe.

Usvajanjem modernog upravljanja tijekom podataka, organizacije dobivaju sustav koji ne samo da obrađuje podatke učinkovitije, već se i skalira kako bi zadovoljio evoluirajuće potrebe. Iako ETL procesi ostaju korisni za specifične zadatke, upravljanje tijekom podataka predstavlja sljedeću generaciju integracije podataka, nudeći brzinu, prilagodljivost i inteligenciju potrebnu za uspjeh u svijetu vođenom podacima.

Primjeri primjene tijeka podataka

Upravljanje tijekom podataka podržava učinkovitost, donošenje odluka i inovacije u svim poslovnim funkcijama pojednostavljujući način na koji podaci prolaze kroz sustave. Evo nekih od najčešćih primjena upravljanja tijekom podataka:

CRM. Upravljanje tijekom podataka o kupcima – poput podataka o kontaktu, evidencija transakcija i upita za usluge – osigurava da timovi imaju ažurirane informacije za personalizaciju interakcija, rješavanje problema i poboljšanje zadovoljstva kupaca. Tijek podataka u stvarnom vremenu također može podržati dinamična ažuriranja profila kupaca i omogućiti zaposlenicima upotrebu prediktivne analitike za anticipiranje potreba kupaca.
Upravljanje lancima opskrbe. Upravljanje tijekom podataka igra ključnu ulogu u koordinaciji kretanja dobara, materijala i informacija kroz lance opskrbe. Pomaže u praćenju razine zaliha, nadzoru pošiljki i optimizaciji logistike u stvarnom vremenu, čime se smanjuju kašnjenja i poboljšava troškovna učinkovitost. Integracija s IoT uređajima, poput pametnih senzora, osigurava kontinuirani tijek podataka u lancu opskrbe između sustava.

Upravljanje financijama. Točni financijski podaci temelj su zdravih poslovnih odluka. Putem upravljanja tijekom podataka organiziraju se informacije poput potraživanja, obveza, plaća i proračuna, omogućujući financijskim timovima pristup ključnim uvidima u stvarnom vremenu. Automatizirani radni procesi također pomažu u eliminaciji pogrešaka pri ručnom unosu podataka, poboljšavajući usklađenost i spremnost za reviziju.
Upravljanje ljudskim resursima. Za timove ljudskih resursa upravljanje tijekom podataka znači održavanje evidencija o zaposlenicima, informacija o beneficijama, povijesti obuke i metrikama performansi dobro organiziranim i dostupnim. Tijekom podataka u stvarnom vremenu osigurava se da se ažuriranja odmah odražavaju, podržavajući učinkovito uvođenje i kontinuiranu usklađenost s radnim propisima.
Analitika marketinga i kampanja. Upravljanje tijekom podataka omogućuje marketinškim timovima praćenje performansi kampanja prikupljanjem podataka iz više kanala, poput e-pošte, društvenih mreža i web stranica. Konsolidacijom ovih podataka u stvarnom vremenu tvrtke mogu brzo prilagoditi strategije, osiguravajući da kampanje dosegnu pravu publiku s pravom porukom u pravo vrijeme.
Integracija zdravstvenih podataka. U zdravstvenoj industriji upravljanje tijekom podataka upotrebljava se za integraciju informacija o pacijentima iz različitih izvora, uključujući elektroničke zdravstvene evidencije, dijagnostičke sustave i nosive uređaje. Ova integracija podržava točne dijagnoze, pojednostavljenu koordinaciju pomoći i usklađenost s propisima o privatnosti poput HIPAA.
Proizvodnja i IoT. Tijek podataka je ključan u pametnim proizvodnim okruženjima gdje strojevi i senzori kontinuirano generiraju podatke. Tvrtke upotrebljavaju upravljanje tijekom podataka za nadzor performansi opreme, predviđanje potreba za održavanjem i optimizaciju rasporeda proizvodnje kako bi smanjile vrijeme zastoja i otpad.
E-trgovina i maloprodaja. U e-trgovini upravljanje tijekom podataka podržava praćenje zaliha u stvarnom vremenu, personalizirane preporuke proizvoda i dinamično određivanje cijena. Integracija podataka između platformi osigurava nesmetano korisničko iskustvo, od prvog pregledavanja do naplate.

Budućnost upravljanja tijekom podataka

Učinkovito upravljanje tijekom podataka postaje sve važnije za svakodnevno poslovanje dok tvrtke upravljaju sve većim količinama podataka. Organizacijama je potrebna nesmetana razmjena podataka između sustava kako bi donosile dobro informirane odluke, učinkovito poslovale i održavale konkurentsku prednost.

Moderni alati za upravljanje tijekom podataka sada nadilaze osnovnu optimizaciju i kontrolu, uključujući značajke poput obrade u stvarnom vremenu, napredne analitike i automatizacije uz pomoć AI-ja. S ovim značajkama organizacije izvode dublje uvide i brže reagiraju na promjene u svom okruženju.

Novi trendovi u upravljanju tijekom podataka uključuju:

Upravljanje podacima uz pomoć AI-ja. AI transformira upravljanje tijekom podataka automatizacijom čišćenja i klasifikacije podataka te predviđanjem trendova na temelju obrazaca u stvarnom vremenu. Ova poboljšanja pomoći će tvrtkama da poboljšaju donošenje odluka i dodatno pojednostave poslovanje u nadolazećim godinama.
Struktura podataka. Ova integrirana razina povezuje procese između platformi i korisnika za nesmetan pristup i dijeljenje podataka. Microsoft Fabric jedan je primjer strukture podataka koji pruža sveobuhvatne usluge podataka, podržava analitiku u stvarnom vremenu i pomaže tvrtkama da lako pristupe podacima iz različitih sustava bez ugrožavanja performansi.

Low-code i no-code platforme. Ove platforme omogućuju svima, čak i onima bez opsežnog znanja o kodiranju, da kreiraju i upravljaju radnim procesima s podacima. Low-code i no-code platforme proširuju potencijal organizacije za inovacije i ubrzavaju vrijeme reagiranja na promjene poslovnih potreba.
Poboljšana sigurnost i privatnost podataka. Kako se propisi poput Opće uredbe o zaštiti podataka Europske unije (GDPR) i Zakona o privatnosti potrošača u Kaliforniji (CCPA) razvijaju, sigurno upravljanje tijekom podataka postaje visoki prioritet za tvrtke. Alati koji prate, nadziru i kontroliraju pristup podacima pomoći će organizacijama da ostanu usklađene s ovim propisima dok štite povjerljive informacije.

Početak rada s besplatnom probnom verzijom servisa Fabric

Osnažite svoju tvrtku ili ustanovu uz Microsoft Fabric – jedinstvenu platformu za upravljanje podacima i analitiku za poticanje transformacije i inovacija u eri umjetne inteligencije.

Početak rada jednostavan je i jasan. Nije vam potreban račun za Azure, umjesto toga možete se registrirati izravno na platformi Fabric.

Saznajte više

Resursi

Naučite kako upravljati tijekom podataka uz Fabric

Muškarac i žena gledaju u prijenosno računalo.

Serija webinara

Uvod u Fabric

Saznajte više o ključnim iskustvima i prednostima ovog rješenja za sveobuhvatnu analizu podataka u webinaru na zahtjev.

Pogledajte odmah

Muškarac s bradom i žena s naočalama gledaju u prijenosno računalo.

Pomoć stručnjaka

Radite s partnerom za Fabric

Pronađite iskusnog partnera koji će vam pomoći da svoje podatke dovedete u eru AI-ja.

Saznajte više

Vođeni obilazak

Istražite značajke Fabrica

Pogledajte kako Fabric ujedinjuje podatke i pojednostavljuje način na koji gradite modele podataka u stvarnom poslovnom scenariju.

Krenite u obilazak

Podatkovni tijekovi upotrebljavaju se za prikupljanje, transformaciju i ujedinjavanje podataka iz više izvora za analizu i izvješćivanje. Pomažu u pojednostavljenju pripreme podataka, smanjenju redundancije i poboljšanju kvalitete podataka.
Odredišna lokacija pohrane tijeka podataka određuje vrstu tijeka podataka. Tijek podataka koji učitava podatke u tablice Microsoft Dataverse kategorizira se kao standardni tijek podataka, dok se tijek podataka koji učitava podatke u analitičke tablice kategorizira kao analitički tijek podataka.
Tri načina tijeka podataka uključuju simplex (tijek u jednom smjeru), half duplex (tijek u oba smjera, ali ne istovremeno) i full duplex (tijek u oba smjera istovremeno).
Tijek podataka kontroliraju integracijski sustavi, protokoli i alati koji upravljaju kretanjem podataka, transformacijama i sigurnošću. Ujedinjene platforme za podatke poput Microsoft Fabrica mogu pomoći u pojednostavljenju kontrole i pristupa. Saznajte više o servisu Fabric.
Upravljanje tijekom podataka uključuje upotrebu alata za integraciju podataka, uspostavljanje politika upravljanja podacima i praćenje kretanja podataka kako bi se osigurala točnost i učinkovitost. Također uključuje automatizaciju zadataka obrade podataka kako bi se smanjila ručna intervencija i minimizirale pogreške.
Možete provjeriti tijek podataka koristeći alate za praćenje koji prate kretanje podataka, otkrivaju uska grla i osiguravaju da podaci stignu na odredište.