Kas ir datu plūsma?

Uzziniet, kā dati pārvietojas sistēmās, atbalsta biznesa procesus un nodrošina ieskatus.

Datu plūsmas definīcija

Termins "datu plūsma" apraksta, kā dati pārvietojas starp sistēmām, lietojumprogrammām un procesiem un kā dati tiek pārveidoti šajā procesā.

Galvenie secinājumi

Datu plūsma attiecas uz datu pārvietošanos sistēmā.
Efektīva datu plūsmas pārvaldība atbalsta reāllaika ieskatus, lēmumu pieņemšanu un operatīvo efektivitāti.
Datu plūsmas diagrammas (DFD) palīdz vizualizēt datu pārvietošanos un identificēt neefektivitātes vai šaurās vietas.
Datu ezernīcas apvieno datu ezerus un noliktavas, lai apstrādātu gan strukturētus, gan nestrukturētus datus.
Mūsdienu datu plūsmas sistēmas pārspēj tradicionālos datu izvilkšanas, transformēšanas un ielādes (ETL) procesus ar reāllaika apstrādi un elastīgumu.
Biežākie datu plūsmas lietošanas gadījumi ietver klientu attiecību pārvaldību, piegādes ķēdes optimizāciju un finanšu pārskatus.
Droša datu plūsmas pārvaldība palīdz nodrošināt atbilstību regulām, vienlaikus aizsargājot sensitīvu informāciju.

Kā darbojas datu plūsmas pārvaldība?

Datu plūsma attiecas uz to, kā dati pārvietojas sistēmā, ieskaitot to avotus, transformācijas un galamērķus. Skaidra izpratne par datu plūsmu ir būtiska, lai pārvaldītu datus tā, lai tie atbalstītu jūsu biznesa mērķus.

Galvenie datu plūsmas komponenti ir:

Datu avoti. Tās ir sistēmas un lietojumprogrammas, kas ģenerē datus. Piemēri ietver datu bāzes, lietiskā interneta (IoT) ierīces un transakciju sistēmas.
Datu galamērķi. Tās ir sistēmas vai lietojumprogrammas, kas patērē datus. Tie var ietvert ziņošanas rīkus, klientu attiecību pārvaldības (CRM) sistēmas vai mašīnmācīšanās modeļus.
Datu transformācijas. Šie procesi maina datu formātu vai struktūru, lai padarītu to saderīgu ar galamērķi vai noderīgāku analīzei. Tas var ietvert datu tīrīšanu, apvienošanu un kodēšanu.
Datu plūsmas ceļi: Tie ir konkrēti maršruti, pa kuriem dati plūst, pārvietojoties starp komponentiem. Datu plūsmas ceļi nodrošina, ka dati sasniedz pareizo vietu pareizajā laikā.

Biežs veids, kā vizualizēt datu plūsmu, ir datu plūsmas diagrammas (DFD). DFD ilustrē datu pārvietošanos starp dažādiem komponentiem, atvieglojot sarežģītu sistēmu izpratni. Datu plūsmas kartēšana ar DFD palīdz vieglāk identificēt šaurās vietas, neefektivitātes un uzlabojumu iespējas.

Datu plūsma datu ezernīcas vidē

Datu plūsma ļauj izmantot modernas hibrīda arhitektūras, piemēram, datu ezernīcu. Datu ezernīca apvieno datu ezeru un datu noliktavu priekšrocības, lai izveidotu vienotu, mērogojamu sistēmu gan strukturētu, gan nestrukturētu datu pārvaldībai.

Lai saprastu, kas ir datu ezernīca, vispirms ir noderīgi apskatīt tās priekštečus: datu ezerus un datu noliktavas. Tradicionālās datu noliktavas ir paredzētas strukturētu datu vai rindās un kolonnās sakārtotas informācijas glabāšanai, piemēram, datu bāzēs vai finanšu pārskatos. Datu noliktavas ir lieliski piemērotas biznesa informācijas un analītikas atbalstam, taču tām nav vajadzīgās elastības neapstrādātu, nestrukturētu datu, piemēram, video, attēlu vai žurnālu, apstrādei. Savukārt datu ezeri var glabāt nestrukturētus datus to oriģinālajā formātā, padarot tos ideāli piemērotus lielo datu un mašīnmācīšanās lietojumiem. Tomēr to iebūvētās struktūras trūkums var apgrūtināt datu vaicāšanu un analīzi.

Datu ezernīca aizpilda šo plaisu, apvienojot mērogojamu un elastīgu datu ezera datu glabāšanu ar strukturētas vaicāšanas un analītikas iespējām, ko nodrošina datu noliktava. Šī arhitektūra ļauj visām datu operācijām notikt vienā vidē.

Datu plūsmai ir svarīga loma, palīdzot datu ezernīcai darboties nevainojami, atbalstot:

Datu iegūšana. Neapstrādāti dati no dažādiem avotiem, piemēram, IoT ierīcēm, transakciju sistēmām vai ārējiem API, tiek ievadīti datu ezernīcā, bieži vien to oriģinālajā formātā. Šis posms balstās uz nepārtrauktu datu plūsmu, lai nodrošinātu, ka visa attiecīgā informācija tiek fiksēta bez kavēšanās.
Datu transformācija. Kad dati ir iegūti, tie tiek attīrīti, strukturēti un bagātināti, lai padarītu tos piemērotus analīzei. Datu plūsmas ceļi atbalsta šīs transformācijas, lai efektīvi un precīzi apstrādātu datus.
Datu patēriņš. Pārveidotie dati tiek piegādāti galamērķiem, piemēram, biznesa informācijas platformām, mākslīgā intelekta analītikas rīkiem vai vizualizācijas paneļiem. Šīs sistēmas balstās uz nepārtrauktu datu plūsmu, lai sniegtu rīcībspējīgus ieskatus reāllaikā.

Integrējot datu plūsmas pārvaldību datu ezernīcā, organizācijas var paplašināt savas darbības, pielāgoties mainīgajām datu prasībām un realizēt pilnu savu datu potenciālu bez šaurām vietām vai neefektivitātēm. Bez tās sistēma riskē ar kavējumiem, nepilnīgām datu kopām vai samazinātu analīzes precizitāti, — visi šie faktori var kavēt lēmumu pieņemšanu un inovācijas.

Datu plūsmas priekšrocības uzņēmumiem

Efektīva datu plūsmas pārvaldība nodrošina, ka dati ir ne tikai pieejami, bet arī izmantojami. Pieejamie, izmantojamie dati sniedz milzīgas priekšrocības uzņēmumiem, tostarp:

Optimizētas datu apstrādes procedūras. Pareiza datu plūsmas pārvaldība optimizē datu vākšanu, pārveidošanu un piegādi. Datu plūsma nodrošina resursu efektīvu izmantošanu, vienlaikus samazinot redunanci. Optimizējot šos procesus, uzņēmumi var apstrādāt lielākus datu apjomus ar mazākiem kavējumiem.
Mērogojamība. Organizācijām augot, pieaug arī to datu apjoms. Datu plūsmas pārvaldība atbalsta mērogojamību, pielāgojoties pieaugošiem datu apjomiem un sarežģītībai. Neatkarīgi no tā, vai apstrādājat datus no dažiem avotiem vai integrējat plūsmas no tūkstošiem IoT ierīču, labi izstrādātas datu plūsmas sistēmas pielāgojas atbilstoši jūsu vajadzībām.
Piekļuve reāllaika ieskatiem. Ar efektīvu datu plūsmu uzņēmumi var apstrādāt datus reāllaikā un iegūt tūlītēju piekļuvi ieskatiem. Tas palīdz organizācijām ātrāk reaģēt uz tirgus tendencēm, klientu vajadzībām un operatīvajām problēmām, sniedzot tām konkurences priekšrocības.
Uzlabota lēmumu pieņemšana. Strukturētu datu un reāllaika ieskatu kombinācija palīdz organizācijām pieņemt pamatotākus lēmumus. Neatkarīgi no tā, vai tā ir izmaksu ietaupījumu iespēju identificēšana vai klientu uzvedības prognozēšana, lēmumu pieņēmēji var paļauties uz savlaicīgiem un precīziem datiem, lai vadītu savas stratēģijas.
Labāka darbības efektivitāte. Veicot datu procesu automatizāciju un samazinot manuālu iejaukšanos datu plūsmā, tiek samazināts cilvēku kļūdu risks un paātrinātas darbības. Darbplūsmu automatizācija ļauj komandām koncentrēties uz stratēģiskām iniciatīvām, nevis atkārtoti veicamiem uzdevumiem.
Pastiprināta datu drošība. Datu plūsmas pārvaldība palīdz regulēt piekļuvi un lietojumu, aizsargājot sensitīvu informāciju un padarot to pieejamu tikai pilnvarotām personām. Tas samazina datu noplūdes risku, palīdz nodrošināt atbilstību prasībām un veido uzticību klientu un partneru vidū.
Uzlabota klientu apkalpošana. Ar attiecīgiem datiem, kas ir viegli pieejami, uzņēmumi var labāk izprast un apmierināt klientu vajadzības, personalizējot ieteikumus, ātri risinot klientu problēmas un veicot citas darbības, kas balstās uz reāllaika datiem.

Datu plūsmas pret ETL procesiem

ETL procesi jau gadu desmitiem ir bijuši datu pārvaldības pamatā. ETL palīdz uzņēmumiem vākt un sagatavot datus analīzei trīs galvenajos posmos:

Datu ieguve: Datu izgūšana no tādiem avotiem kā datubāzes, API vai faili.
Pārvēršana: Datu konvertēšana lietojamā formātā, kas var ietvert datu tīrīšanu, apkopošanu vai papildināšanu.

Ielāde: Pārveidoto datu glabāšana sistēmā, piemēram, datu noliktavā, kur tiem var piekļūt atskaišu veidošanai un analīzei.

Mūsdienu datu plūsmas pārvaldība balstās uz ETL pamatiem un ievieš būtiskus uzlabojumus, tostarp:

Atbalsts gan partiju, gan reāllaika apstrādei. Tradicionālie ETL procesi bieži darbojas pēc grafika, apstrādājot datus partijās noteiktos intervālos. Savukārt datu plūsmas pārvaldība atbalsta gan partiju, gan reāllaika apstrādi, kas ļauj uzņēmumiem rīkoties ar datiem, kad tie tiek ģenerēti. Tas ir ļoti svarīgi tādām lietojumprogrammām kā krāpšanas atklāšana, IoT uzraudzība un dinamiskā cenu noteikšana.

Elastīgāka arhitektūra. ETL procesi parasti balstās uz iepriekš definētām darba plūsmām, kas pielāgotas strukturētiem datiem, bet datu plūsmas sistēmas var apstrādāt plašāku formātu un prasību klāstu. Tās pielāgojas nestrukturētiem datiem, piemēram, tekstam, attēliem vai sensoru lasījumiem, un var integrēties dažādās sistēmās. Šī elastība ir īpaši vērtīga hibrīdvidēs, piemēram, datu ezernīcās.
Reāllaika datu bagātināšana. Datu plūsmas sistēmas iekļauj bagātināšanas iespējas tieši plūsmā. Piemēram, tās var pievienot ģeogrāfisko kontekstu darījumam vai saskaņot klientu ID ar ārējiem datu kopām, kad dati pārvietojas sistēmā. Tas samazina latentumu un nodrošina, ka dati ir nekavējoties izmantojami, kad tie sasniedz galamērķi.

Evolūcija no ETL uz datu plūsmas pārvaldību

Lai gan ETL joprojām ir efektīvs dažām situācijām, tā ierobežojumi ir kļuvuši acīmredzami, palielinoties datu apjomam, dažādībai un ātrumam. Uzņēmumi tagad pieprasa sistēmas, kas spēj apstrādāt reāllaika datu plūsmas, nestrukturētus formātus un dinamiskas vides, lai atbalstītu to strauji mainīgās vajadzības.

Pieņemot mūsdienu datu plūsmas pārvaldību, organizācijas iegūst sistēmu, kas ne tikai efektīvāk apstrādā datus, bet arī pielāgojas mainīgajām vajadzībām. Lai gan ETL procesi joprojām ir noderīgi konkrētiem uzdevumiem, datu plūsmas pārvaldība pārstāv nākamo datu integrācijas paaudzi, piedāvājot ātrumu, pielāgojamību un inteliģenci, kas nepieciešama, lai gūtu panākumus datu virzītā pasaulē.

Datu plūsmas lietojumu piemēri

Datu plūsmas pārvaldība atbalsta efektivitāti, lēmumu pieņemšanu un inovācijas visās uzņēmējdarbības funkcijās, optimizējot datu pārvietošanu sistēmās. Tālāk norādīti daži no izplatītākajiem datu plūsmas lietojumiem:

CRM. Klientu datu plūsmas pārvaldība, piemēram, kontaktinformācija, darījumu ieraksti un pakalpojumu pieprasījumi, nodrošina, ka komandām ir aktuāla informācija, lai personalizētu mijiedarbību, risinātu problēmas un uzlabotu klientu apmierinātību. Reāllaika datu plūsma var arī atbalstīt dinamiskus klientu profilu atjauninājumus un ļaut darbiniekiem izmantot prognozējošo analītiku, lai prognozētu klientu vajadzības.
Piegādes ķēdes pārvaldība. Datu plūsmas pārvaldībai ir svarīga nozīme preču, materiālu un informācijas kustības koordinēšanā visā piegādes ķēdē. Tā palīdz sekot līdzi krājumu līmeņiem, uzraudzīt sūtījumus un optimizēt loģistiku reāllaikā, galu galā samazinot kavējumus un uzlabojot izmaksu efektivitāti. Integrācija ar IoT ierīcēm, piemēram, viedajiem sensoriem, nodrošina nepārtrauktu piegādes ķēdes datu plūsmu starp sistēmām.

Finanšu pārvaldība. Precīzi finanšu dati ir stabilu biznesa lēmumu pamats. Datu plūsmas pārvaldība organizē informāciju, piemēram, debitoru parādus, kreditoru parādus, algu un budžetus, nodrošinot finanšu komandām reāllaika piekļuvi svarīgiem ieskatiem. Automatizētas darbplūsmas arī palīdz novērst manuālas datu ievades kļūdas, uzlabojot atbilstību un gatavību auditam.
Cilvēkresursu pārvaldība. Cilvēkresursu komandām datu plūsmas pārvaldība nozīmē darbinieku ierakstu, pabalstu informācijas, apmācību vēstures un snieguma rādītāju sakārtotu un pieejamu uzturēšanu. Reāllaika datu plūsma nodrošina, ka atjauninājumi tiek atspoguļoti nekavējoties, atbalstot efektīvu ievadapmācību un pieņemšanu darbā, kā arī nepārtrauktu atbilstību darba regulām.
Mārketinga un kampaņu analītika. Datu plūsmas pārvaldība ļauj mārketinga komandām sekot kampaņu sniegumam, apkopojot datus no vairākiem kanāliem, piemēram, e-pasta, sociālajiem tīkliem un tīmekļa vietnēm. Apvienojot šos datus reāllaikā, uzņēmumi var ātri pielāgot stratēģijas, nodrošinot, ka kampaņas sasniedz pareizo auditoriju ar pareizo vēstījumu īstajā laikā.
Veselības aprūpes datu integrācija. Veselības aprūpes nozarē datu plūsmas pārvaldība tiek izmantota, lai integrētu pacienta informāciju no dažādiem avotiem, tostarp elektroniskajām medicīniskajām kartēm, diagnostikas sistēmām un valkājamām ierīcēm. Šī integrācija atbalsta precīzas diagnozes, optimizētu aprūpes koordinēšanu un atbilstību konfidencialitātes regulām, piemēram, HIPAA.
Ražošana un IoT. Datu plūsma ir svarīga viedās ražošanas vidēs, kur mašīnas un sensori nepārtraukti ģenerē datus. Uzņēmumi izmanto datu plūsmas pārvaldību, lai uzraudzītu iekārtu veiktspēju, prognozētu apkopes vajadzības un optimizētu ražošanas grafikus, samazinot dīkstāvi un atkritumus.
E-komercija un mazumtirdzniecība. E-komercijā datu plūsmas pārvaldība atbalsta reāllaika krājumu uzskaiti, personalizētus produktu ieteikumus un dinamisku cenu noteikšanu. Datu integrācija starp platformām nodrošina vienmērīgu klientu pieredzi, sākot no sākotnējās pārlūkošanas līdz norēķiniem.

Datu plūsmas pārvaldības nākotne

Efektīva datu plūsmas pārvaldība kļūst arvien svarīgāka ikdienas darbībās, jo uzņēmumi apstrādā pieaugošus datu apjomus. Organizācijām ir nepieciešama vienmērīga datu plūsma starp sistēmām, lai pieņemtu pārdomātus lēmumus, efektīvi darbotos un saglabātu konkurētspēju.

Mūsdienu datu plūsmas pārvaldības rīki tagad pārsniedz pamata optimizāciju un kontroli, iekļaujot tādas funkcijas kā apstrāde reāllaikā, uzlabota analītika un mākslīgā intelekta atbalstīta automatizācija. Ar šīm funkcijām organizācijas iegūst padziļinātus ieskatus un ātrāk reaģē uz izmaiņām savā vidē.

Jaunākās datu plūsmas pārvaldības tendences ietver:

Mākslīgā intelekta atbalstīta datu pārvaldība. Mākslīgais intelekts pārveido datu plūsmas pārvaldību, automatizējot datu tīrīšanu un klasifikāciju, kā arī prognozējot tendences, pamatojoties uz reāllaika paraugiem. Šie uzlabojumi palīdzēs uzņēmumiem uzlabot lēmumu pieņemšanu un vēl vairāk optimizēt darbības nākamajos gados.
Datu struktūra. Šī integrētā kārta savieno procesus starp platformām un lietotājiem, nodrošinot nevainojamu datu piekļuvi un koplietošanu. Microsoft Fabric ir viens Data Fabric piemērs, kas nodrošina visaptverošus datu pakalpojumus, atbalsta reāllaika analītiku un palīdz uzņēmumiem viegli piekļūt datiem no dažādām sistēmām, nezaudējot veiktspēju.

Zema koda un bezkoda platformas. Šīs platformas dod iespēju ikvienam, pat tiem, kam nav plašas programmēšanas zināšanas, izveidot un pārvaldīt datu darbplūsmas. Zema koda un bezkoda platformas paplašina organizācijas inovāciju potenciālu un paātrina reakcijas laiku uz mainīgajām uzņēmējdarbības vajadzībām.
Uzlabota datu drošība un konfidencialitāte. Tā kā regulas, piemēram, Eiropas Savienības Vispārīgā datu aizsardzības regula (VDAR) un Kalifornijas Patērētāju konfidencialitātes likums (CCPA), attīstās, droša datu plūsmas pārvaldība kļūst par augstu prioritāti uzņēmumiem. Rīki, kas uzrauga, auditē un kontrolē datu piekļuvi, palīdzēs organizācijām nodrošināt atbilstību šīm regulām, vienlaikus aizsargājot sensitīvu informāciju.

Sāciet darbu ar Fabric bezmaksas izmēģinājumu

Nodrošiniet iespējas savai organizācijai ar Microsoft Fabric — vienotu datu pārvaldības un analīzes platformu transformācijas un jaunievedumu veicināšanai mākslīgā intelekta laikmetā.

Darba sākšana ir vienkārša un saprotama. Jums nav nepieciešams Azure konts, varat reģistrēties uzreiz platformā Fabric.

Papildinformācija

Resursi

Uzziniet, kā pārvaldīt datu plūsmas ar Fabric

Vīrietis un sieviete skatās klēpjdatorā.

Tīmekļsemināra sērija

Ievads darbam ar Fabric

Uzziniet par galvenajām pieredzēm un priekšrocībām, ko sniedz šis visaptverošais datu analītikas risinājums, tīmekļseminārā pēc pieprasījuma.

Noskatīties tūlīt

Vīrietis ar bārdu un sieviete ar brillēm skatās uz klēpjdatoru.

Ekspertu palīdzība

Strādājiet ar Fabric partneri

Atrodiet pieredzējušu partneri, kas palīdzēs jums izmantot savus datus mākslīgā intelekta laikmetā.

Papildinformācija

Ceļvedis

Pārlūkojiet Fabric funkcijas

Uzziniet, kā Fabric apvieno datus un vienkāršo datu modeļu izveidi reālās uzņēmējdarbības situācijās.

Veikt tūri

Datu plūsmas tiek izmantotas, lai apkopotu, transformētu un apvienotu datus no vairākiem avotiem analīzei un atskaišu veidošanai. Tās palīdz optimizēt datu sagatavošanu, samazināt redundanci un uzlabot datu kvalitāti.
Datu plūsmas glabāšanas galamērķis nosaka datu plūsmas veidu. Datu plūsma, kas ielādē datus Microsoft Dataverse tabulās, tiek klasificēta kā standarta datu plūsma, savukārt datu plūsma, kas ielādē datus analītiskajās tabulās, tiek klasificēta kā analītiskā datu plūsma.
Trīs datu plūsmas režīmi ietver simpleksu (plūst tikai vienā virzienā), pusdupleksu (plūst abos virzienos, bet ne vienlaikus) un pilnu dupleksu (plūst abos virzienos vienlaikus).
Datu plūsmu kontrolē integrācijas sistēmas, protokoli un rīki, kas pārvalda datu pārvietošanu, transformācijas un drošību. Vienotas datu platformas, piemēram, Microsoft Fabric, var palīdzēt optimizēt kontroli un piekļuvi. Papildinformācija par Fabric.
Datu plūsmas pārvaldība ietver datu integrācijas rīku izmantošanu, datu pārvaldības politiku izveidi un datu pārvietošanas uzraudzību, lai nodrošinātu precizitāti un efektivitāti. Tā ietver arī datu apstrādes uzdevumu automatizāciju, lai samazinātu manuālo iejaukšanos un minimizētu kļūdas.
Datu plūsmu varat pārbaudīt, izmantojot uzraudzības rīkus, kas izseko datu pārvietošanos, atklāj šaurās vietas un nodrošina, ka dati sasniedz paredzēto galamērķi.