Hva er dataflyt?

Finn ut hvordan data beveger seg gjennom systemer, støtter forretningsprosesser og gir innsikt.

Definisjon av dataflyt

Begrepet "dataflyt" beskriver hvordan data beveger seg mellom systemer, applikasjoner og prosesser, og hvordan dataene transformeres underveis.

Viktige punkter

Dataflyt refererer til bevegelsen av data i et system.
Effektiv dataflytbehandling støtter innsikt i sanntids, beslutningstaking og operasjonell effektivitet.
Dataflytdiagrammer (DFD) bidrar til å visualisere databevegelse og identifisere ineffektiviteter eller flaskehalser.
Datasjøhus kombinerer datasjøer og datalagre for å håndtere både strukturerte og ustrukturerte data.
Moderne dataflytsystemer utkonkurrerer den tradisjonelle prosessen med uttrekking, transformasjon og innlasting (ETL) med behandling i sanntid og fleksibilitet.
Vanlige bruksområder for dataflyt omfatter kunderelasjonssystem, optimalisering av forsyningskjeden og økonomisk rapportering.
Sikker dataflytbehandling bidrar til å sikre overholdelse av forskrifter samtidig som sensitive opplysninger beskyttes.

Slik fungerer dataflytbehandling

Dataflyt refererer til hvordan data beveger seg gjennom et system, inkludert kilder, transformasjoner og destinasjoner. En klar forståelse av dataflyt er nøkkelen til å administrere data på en måte som støtter dine forretningsmål.

De viktigste komponentene i dataflyt er:

Datakilder. Dette er systemer og applikasjoner som genererer data. Eksempler inkluderer databaser, tingenes internett (IoT) -enheter og transaksjonssystemer.
Datadestinasjoner. Dette er systemer eller applikasjoner som bruker data. Dette kan inkludere rapporteringsverktøy, kunderelasjonssystemer (CRM) eller maskinlæringsmodeller.
Datatransformasjoner. Disse prosessene endrer formatet eller strukturen til dataene for å gjøre dem kompatible med destinasjonen eller mer nyttige for analyse. Dette kan inkludere rengjøring, aggregering og koding av data.
Dataflytbaner:Dette er bestemte ruter som dataene følger, mens de beveger seg mellom komponenter. Dataflytbaner sikrer at data når rett sted til rett tid.

En vanlig måte å visualisere dataflyt på er gjennom dataflytprogrammer (DFD). DFD-er illustrerer bevegelsen av data mellom forskjellige komponenter, noe som gjør det lettere å forstå komplekse systemer. Kartlegging av dataflyt med en DFD gjør det lettere å identifisere flaskehalser, ineffektiviteter og muligheter for forbedring.

Dataflyt i et datasjøhus-miljø

Dataflyt gjør det mulig å bruke moderne, hybride arkitekturer som datasjøhus. Et datasjøhus kombinerer fordelene med datasjøer og datalagre for å skape et enhetlig, skalerbart system for administrasjon av både strukturerte og ustrukturerte data.

For å forstå hva et datasjøhus er det nyttig å først se på forgjengerne: datasjøer og datalagre. Tradisjonelle datalagre er utformet for å lagre strukturerte data, eller informasjon organisert i rader og kolonner, som databaser eller økonomiske rapporter. Datalagre passer godt for å støtte forretningsanalyse og analyse, men har ikke den fleksibiliteten som kreves for å håndtere rå, ustrukturerte data som videoer, bilder eller logger. Datasjøer, derimot, kan lagre ustrukturerte data i sitt opprinnelige format, noe som gjør dem ideelle for stordata og maskinlæring. Mangelen på innebygd struktur gjøre spørring og analyse av data mer utfordrende.

Datasjøene bygger bro ved å kombinere den skalerbare, fleksible lagringen av en datasjø med de strukturerte spørrings- og analysefunksjonene til et datalager. Denne arkitekturen tillater at alle dataoperasjoner finner sted innenfor ett enkelt miljø.

Dataflyt spiller en avgjørende rolle i å hjelpe et datasjøhus med å fungere jevnt ved å støtte:

Datainntak. Rådata fra ulike kilder – slik som IoT-enheter, transaksjonssystemer eller eksterne API-er – mates inn i datasjøhuset, ofte i opprinnelig format. Dette trinnet er avhengig av uavbrutt dataflyt for å sikre at all relevant informasjon registreres uten forsinkelser.
Datatransformasjon. Når dataene er samlet inn, blir de rengjort, strukturert og beriket for å slik at de er egnet for analyse. Dataflytbaner støtter disse transformasjonene for å behandle data effektivt og nøyaktig.
Databruk. Transformerte data leveres til destinasjoner som forretningsanalyseplattformer, KI-drevne analyseverktøy eller visualiseringsinstrumentbord. Disse systemene er avhengige av kontinuerlig dataflyt for å tilby nyttig innsikt i sanntid.

Ved å integrere dataflytbehandling i et datasjøhus kan organisasjoner skalere driften, tilpasse seg endrede datakrav og få fullt utbytte av dataene uten flaskehalser eller ineffektiviteter. Uten disse risikerer systemet forsinkelser, ufullstendige datasett eller redusert nøyaktighet i analysen – alt dette kan hindre beslutningstaking og innovasjon.

Fordeler med dataflyt for bedrifter

Effektiv dataflytbehandling holder ikke bare dataene tilgjengelige, men også nyttige. Tilgjengelige, nyttige data har enorme fordeler for bedrifter, inkludert:

Optimaliserte databehandlingsprosedyrer. Riktig dataflytbehandling gjør det enklere å samle inn, transformere og levere data. Dataflyt sikrer effektiv ressursbruk og reduserer redundanser. Ved å optimalisere disse prosessene kan bedrifter håndtere større datamengder med færre forsinkelser.
Skalerbarhet. Etter hvert som organisasjoner vokser, vokser også dataene. Dataflytbehandling støtter skalerbarhet ved å tilpasse seg økende datamengder og kompleksitet. Enten du behandler data fra noen få kilder eller integrerer flyter fra tusenvis av IoT-enheter, skaleres velutformede dataflytsystemer for å møte dine behov.
Tilgang til innsikt i sanntid. Med effektiv dataflyt kan bedrifter behandle data i sanntid og få umiddelbar tilgang til innsikt. Dette hjelper organisasjoner med å reagere raskere på markedstrender, kundebehov og driftsutfordringer, noe som gjør dem konkurransedyktige.
Forbedret beslutningstaking. Kombinasjonen av strukturerte data og sanntidsinnsikt hjelper organisasjoner med å ta mer informerte beslutninger. Enten det er å identifisere kostnadsbesparende muligheter eller forutsi kundeadferd, kan beslutningstakere stole på betimelige og nøyaktige data for veiledning av strategier.
Bedre driftseffektivitet. Automatisering av dataprosesser og minimering av manuell inngripen med dataflyter reduserer risikoen for menneskelige feil og får fart på driften. Automatisering av arbeidsflyter gir teamene mer tid å fokusere på strategiske initiativer i stedet for gjentakende oppgaver.
Styrket datasikkerhet. Dataflytbehandling bidrar til å regulere tilgang og bruk, og beskytter sensitive opplysninger ved å gjøre dem tilgjengelige kun for autoriserte personer. Dette minimerer risikoen for datainnbrudd, støtter overholdelse og bygger tillit hos kunder og partnere.
Forbedret kundeservice. Med relevante data lett tilgjengelig kan bedrifter bedre forstå og oppfylle kundens behov ved å tilpasse anbefalinger, svare raskt på kundespørsmål og iverksette andre tiltak som er avhengig av sanntidsdata for å være effektive.

Dataflyter vs. ETL-prosesser

ETL-prosesser har vært en bærebjelke i databehandling i flere tiår. ETL hjelper bedrifter med å samle inn og klargjøre data for analyse gjennom tre hovedtrinn:

Uttrekking:Hente data fra kilder som databaser, API-er eller filer.
Transformasjon:Konvertere dataene til et brukbart format, som kan inkludere å rengjøre, aggregere eller styrke dem.

Innlasting:Lagring av de transformerte dataene i et system som et datalager, hvor du har tilgang for rapportering og analyse.

Moderne dataflytbehandling bygger på grunnlaget til ETL og introduserer betydelige forbedringer, inkludert:

Støtte for både satsvis behandling og behandling i sanntid. Tradisjonelle ETL-prosesser opererer ofte etter en tidsplan, og behandler data i partier med faste intervaller. Dataflytbehandling støtter derimot både satsvis behandling og behandling i sanntid, noe som gjør at bedrifter kan handle etter data etter hvert som det genereres. Dette er avgjørende for bruksområder som svindeloppdagelse, IoT-overvåking og dynamiske priser.

Mer fleksibel arkitektur. Mens ETL-prosesser vanligvis er avhengige av forhåndsdefinerte arbeidsflyter tilpasset strukturerte data, kan dataflytsystemer håndtere et bredere spekter av formater og krav. De tilpasser seg ustrukturerte data som tekst, bilder eller sensoravlesninger og kan integreres med ulike systemer. Denne fleksibiliteten er spesielt verdifull i hybride miljøer som datasjøhus.
Datasupplering i sanntid. Dataflytsystemer innarbeider suppleringsfunksjoner direkte i flyten. De kan for eksempel legge til geografisk kontekst i en transaksjon eller matche kunde-ID-er med eksterne datasett mens dataene beveger seg gjennom systemet. Dette reduserer ventetiden og sikrer at dataene er umiddelbart nyttige når de når sin destinasjon.

Utviklingen fra ETL til dataflytbehandling

Selv om ETL fortsatt er effektivt for noen scenarioer, har begrensningene blitt mer åpenbare ettersom mengden, variasjonen og hastigheten til dataene har økt. Bedrifter krever nå systemer som kan håndtere dataflyter i sanntid, ustrukturerte formater og dynamiske miljøer for å støtte raskt skiftende behov.

Ved å ta i bruk moderne dataflytbehandling får organisasjoner et system som ikke bare behandler data mer effektivt, men også skalerer for å oppfylle skiftende behov. Selv om ETL-prosesser fortsatt er nyttige for spesifikke oppgaver, representerer dataflytbehandling neste generasjon av dataintegrasjon, og tilbyr hastigheten, tilpasningsevnen og intelligensen som trengs for å blomstre i en datadrevet verden.

Eksempler på bruksområder for dataflyt

Dataflytbehandling støtter effektivitet, beslutningstaking og innovasjon på tvers av forretningsfunksjoner ved å effektivisere hvordan data beveger seg gjennom systemer. Her er noen av de vanligste bruksområdene for dataflyt:

CRM. Administrasjon av kundedataflyt – slik som kontaktinformasjon, transaksjonsregistre og serviceforespørsler – sikrer at teamene har oppdatert informasjon for å tilpasse samhandlinger, løse problemer og forbedre kundetilfredsheten. Dataflyt i sanntid kan også støtte dynamiske oppdateringer av kundeprofiler og lar de ansatte bruke prediktiv analyse for å forutsi kundens behov.
Administrasjon av forsyningskjeden. Dataflytbehandling spiller en avgjørende rolle når det gjelder å koordinere bevegelsen av varer, materialer og informasjon på tvers av forsyningskjeder. Den hjelper med å spore lagerbeholdning, overvåke forsendelser og optimalisere logistikk i sanntid, noe som til syvende og sist reduserer forsinkelser og forbedrer kostnadseffektiviteten. Integrasjon med IoT-enheter, som smarte sensorer, sikrer at forsyningskjededata flyter kontinuerlig mellom systemer.

Økonomistyring. Nøyaktige økonomiske data er ryggraden i gode forretningsbeslutninger. Dataflytbehandling organiserer informasjon som kundereskontro, leverandørreskontro, lønningsliste og budsjetter, noe som gir økonomiteamene tilgang i sanntid til avgjørende innsikter. Automatiserte arbeidsflyter bidrar også til å eliminere manuelle dataregistreringsfeil, noe som forbedrer overholdelse og revisjonsberedskap.
HR-administrasjon. For HR-teamene betyr behandling av dataflyt å holde ansattregistre, informasjon om fordeler, opplæringshistorikk og ytelsesmåledata godt organisert og tilgjengelig. Dataflyt i sanntid sikrer at oppdateringer reflekteres umiddelbart, noe som støtter effektiv pålasting og vedvarende overholdelse av arbeidslovgivningen.
Markedsføring og kampanjeanalyse. Dataflytbehandling gjør det mulig for markedsføringsteamene å spore kampanjeytelse ved å samle data fra flere kanaler, slik som e-post, sosiale medier og nettsteder. Ved å konsolidere disse dataene i sanntid kan bedrifter raskt justere strategier, og sikre at kampanjer når rett målgruppe med rett budskap til rett tid.
Integrasjon av helsedata. I helsevesenet brukes dataflytbehandling til å integrere pasientinformasjon fra ulike kilder, inkludert elektroniske pasientjournaler, diagnosesystemer og kroppsnære enheter. Denne integrasjonen støtter nøyaktige diagnoser, effektivisert omsorgskoordinering og overholdelse av personvernregler som HIPAA.
Produksjon og IoT. Dataflyt er avgjørende i smarte produksjonsmiljøer der maskiner og sensorer kontinuerlig genererer data. Bedrifter bruker dataflytbehandling for å overvåke utstyrsytelse, forutsi vedlikeholdsbehov og optimalisere produksjonsplaner for å redusere nedetid og sløsing.
E-handel og detaljhandel. I e-handel støtter dataflytbehandling sporing av beholdning i sanntid, tilpassede produktanbefalinger og dynamiske priser. Integrering av data på tvers av plattformer sikrer en smidig kundeopplevelse, fra første besøk til betaling.

Fremtidens dataflytbehandling

Effektiv dataflytbehandling blir stadig viktigere for den daglige driften, ettersom bedrifter håndterer økende datamengder. Organisasjoner trenger at data beveger seg jevnt mellom systemer for å ta velinformerte beslutninger, operere effektivt og opprettholde en konkurransedyktigheten.

Moderne verktøy for dataflyt går nå utover grunnleggende optimalisering og kontroll for å inkludere funksjoner som behandling i sanntid, avansert analyse og KI-assistert automatisering. Med disse funksjonene kan organisasjoner trekke ut dypere innsikt og reagere raskere på endringer i omgivelsene.

Fremvoksende trender innen dataflytbehandling inkluderer:

KI-assistert databehandling. KI transformerer dataflytbehandling ved å automatisere datarengjøring og klassifisering, og forutsier trender basert på sanntidsmønstre. Disse forbedringene hjelper bedrifter med å forbedre beslutningstaking og effektivisere driften enda mer i årene som kommer.
Datainfrastruktur. Dette integrerte laget kobler prosesser på tvers av plattformer og brukere for sømløs datatilgang og deling. Microsoft Fabric er et eksempel på en datainfrastruktur som tilbyr ende-til-ende-datatjenester, støtter sanntidsanalyse, og hjelper bedrifter med å enkelt få tilgang til data fra ulike systemer uten at det går på bekostning av ytelsen.

Plattformer med lav kode og ingen kode. Disse plattformene gir alle, selv de uten omfattende kunnskap om koding, muligheten til å opprette og administrere dataarbeidsflyter. Plattformer med lav kode og ingen kode utvider en organisasjons potensial for innovasjon og øker responstiden til endrede forretningsbehov.
Forbedret datasikkerhet og personvern. Etter hvert som regler som EUs personvernforordning (GDPR) og Californias personvernlovgivning for forbrukere (CCPA) utvikler seg, blir sikker dataflytbehandling en høy prioritet for bedrifter. Verktøy som overvåker, reviderer og kontrollerer datatilgang hjelper organisasjoner med å overholde disse reglene samtidig som de beskytter sensitive opplysninger.

Kom i gang med en gratis prøveversjon av Fabric

Styrk organisasjonen med Microsoft Fabric – en enhetlig plattform for databehandling og -analyse som fremmer transformasjon og innovasjon i den kunstige intelligensens tidsalder.

Det er greit og enkelt å komme i gang. Du trenger ingen Azure-konto, men kan istedenfor registrere deg direkte på Fabric-plattformen.

Mer informasjon

Ressurser

Finn ut hvordan du kan administrere dataflyter med Fabric

En mann og en kvinne som ser på en bærbar datamaskin.

Nettseminarserie

Innføring i Fabric

Få mer informasjon om de viktigste opplevelsene og fordelene med denne omfattende dataanalyseløsningen i et behovsbasert nettseminar.

Se nå

En mann med skjegg og en kvinne med briller som ser på en bærbar datamaskin.

Eksperthjelp

Jobb med en Fabric-partner

Finn en erfaren partner som hjelper deg med å ta dataene dine inn i KI-tidsalderen.

Mer informasjon

Veiledet omvisning

Utforsk Fabric-funksjoner

Se hvordan Fabric forener data og forenkler hvordan du bygger datamodeller i et bedriftsscenario i sanntid.

Ta omvisningen

Dataflyter brukes til å samle, transformere og forene data fra flere kilder for analyse og rapportering. De hjelper med å effektivisere datatilberedning, redusere redundans og forbedre datakvalitet.
En dataflyts lagringsdestinasjon avgjør dataflyttype. En dataflyt som laster data inn i Microsoft Dataverse-tabeller kategoriseres som en standard dataflyt, mens en dataflyt som laster data til analytiske tabeller kategoriseres som en analytisk dataflyt.
De tre modusene for dataflyt inkluderer simplex (flyter i én retning), halv duplex (flyter i begge retninger, men ikke samtidig), og full duplex (flyter i begge retninger samtidig).
Dataflyt styres av integrasjonssystemer, protokoller og verktøy som administrerer databevegelse, transformasjoner og sikkerhet. Enhetlige dataplattformer som Microsoft Fabric kan hjelpe med å effektivisere kontroll og tilgang. Mer informasjon om Fabric.
Administrering av dataflyt innebærer å bruke verktøy for dataintegrasjon, etablere datastyringspolicyer og overvåke databevegelse for å sikre nøyaktighet og effektivitet. Det inkluderer også automatisering av databehandlingsoppgaver for å redusere manuell inngripen og minimere feil.
Du kan sjekke dataflyt ved hjelp av overvåkingsverktøy som sporer databevegelse, oppdage flaskehalser og sikre at data når sin tiltenkte destinasjon.