Wat zijn gegevensstromen?

Ontdek hoe gegevens door systemen heen stromen, bedrijfsprocessen ondersteunen en inzichten verschaffen.

Definitie van gegevensstromen

De term "gegevensstroom" beschrijft hoe gegevens zich verplaatsen tussen systemen, applicaties en processen, en hoe de gegevens onderweg worden getransformeerd.

Belangrijke punten

Gegevensstroom verwijst naar de verplaatsing van gegevens in een systeem.
Effectief beheer van de gegevensstroom ondersteunt real-time inzichten, besluitvorming en operationele efficiëntie.
Met gegevensstroom-diagrammen (DFD's) kan de verplaatsing van gegevens in beeld gebracht worden en inefficiënties of knelpunten worden geïdentificeerd.
Data lakehouses zijn een combinatie van data lakes en warehouses waarmee zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens worden verwerkt.
Moderne gegevensstroomsystemen verschaffen betere resultaten dan traditionele extract, transform, load (ETL)-processen met real-time verwerking en flexibiliteit.
Veelvoorkomende gebruikscases voor gegevensstromen zijn CRM, optimalisering van de toeleveringsketen en financiële rapportage.
Veilig beheer van gegevensstromen draagt eraan bij dat aan de regelgeving wordt voldaan en gevoelige informatie wordt beschermd.

Hoe het beheer van gegevensstromen werkt

Gegevensstroom verwijst naar hoe gegevens zich door een systeem verplaatsen, met inbegrip van bronnen, transformaties en bestemmingen. Het is essentieel om gegevensstromen duidelijk te begrijpen zodat je jouw gegevens zo kunt beheren dat ze je bedrijfsdoelen ondersteunen.

De belangrijkste onderdelen van gegevensstromen zijn:

Gegevensbronnen. Dit zijn de systemen en applicaties die gegevens genereren. Voorbeelden zijn databases, Internet of Things (IoT) -apparaten en transactionele systemen.
Gegevensbestemmingen. Dit zijn de systemen of applicaties die de gegevens gebruiken. Dat kunnen rapportagetools, CRM-systemen of machine learning-modellen zijn.
Gegevenstransformaties. Deze processen veranderen het formaat of de structuur van de gegevens om ze compatibel te maken met hun bestemming of nuttiger voor analyse. Dit kan onder andere het opschonen, aggregeren en coderen van gegevens zijn.
Paden voor gegevensstromen: Dit zijn de specifieke routes die gegevens volgen als ze tussen twee onderdelen in beweging zijn. Paden voor gegevensstromen zorgen ervoor dat gegevens op de juiste plaats en op het juiste moment aankomen.

Een veelgebruikte manier om gegevensstromen in beeld te brengen is via gegevensstroom-diagrammen (DFD's). DFD's illustreren de verplaatsing van gegevens tussen verschillende onderdelen, waardoor het gemakkelijker wordt om complexe systemen te begrijpen. Het in kaart brengen van gegevensstromen met een DFD maakt het gemakkelijker om inefficiëntie, knelpunten en verbeterpunten te identificeren.

Gegevensstromen in een data lakehouse-omgeving

Gegevensstromen maken het mogelijk om moderne, hybride architecturen, zoals een data lakehouse, te gebruiken. In een data lakehouse worden de voordelen van data lakes en data warehouses gecombineerd om een geïntegreerd, schaalbaar systeem te maken voor het beheren van gestructureerde én ongestructureerde gegevens.

Om te begrijpen wat een data lakehouse is, is het eerst nuttig om meer te weten over de voorlopers: data lakes en data warehouses. Traditionele data warehouses zijn ontworpen om gestructureerde gegevens op te slaan, of informatie die is georganiseerd in rijen en kolommen, zoals databases of financiële rapporten. Data warehouses zijn geweldig voor het ondersteunen van bedrijfsinformatie en analyses, maar hebben niet de flexibiliteit die nodig is voor het verwerken van ruwe, ongestructureerde gegevens zoals video's, afbeeldingen of logboeken. Data lakes daarentegen kunnen ongestructureerde gegevens in hun oorspronkelijke formaat opslaan, waardoor ze ideaal zijn voor big data en toepassingen van machine learning. Hun gebrek aan ingebouwde structuur kan het echter moeilijk maken om gegevens te doorzoeken en te analyseren.

Het data lakehouse overbrugt deze kloof door de schaalbare en flexibele opslag van een data lake te combineren met de gestructureerde doorzoek- en analysemogelijkheden van een data warehouse. Dankzij deze architectuur kunnen alle gegevensactiviteiten binnen één omgeving plaatsvinden.

Gegevensstromen spelen een cruciale rol in het soepel laten functioneren van een data lakehouse met ondersteuning van:

Gegevensopname. Onbewerkte gegevens van verschillende bronnen—zoals IoT-apparaten, transactionele systemen of externe API's—worden in het data lakehouse ingevoerd, vaak in hun oorspronkelijke formaat. Deze stap is afhankelijk van een ononderbroken gegevensstroom om ervoor te zorgen dat alle relevante informatie zonder vertraging wordt vastgelegd.
Gegevenstransformatie. Zodra de gegevens zijn ingevoerd, worden ze schoongemaakt, gestructureerd en verrijkt om ze geschikt te maken voor analyse. Paden voor gegevensstromen ondersteunen deze transformaties om gegevens efficiënt en nauwkeurig te verwerken.
Gegevensverbruik. Getransformeerde gegevens worden afgeleverd op bestemmingen zoals BI-platforms, AI-gestuurde analysetools of visualisatie-dashboards. Deze systemen hebben een constante stroom aan gegevens nodig om bruikbare inzichten te verschaffen.

Door gegevensstroombeheer in een data lakehouse te integreren, kunnen organisaties hun bedrijfsactiviteiten opschalen, zich aanpassen aan veranderende eisen voor gegevens en het volledige potentieel van hun gegevens realiseren zonder knelpunten of inefficiëntie. Zonder deze integratie bestaat er in een systeem risico op vertragingen, onvolledige datasets of verminderde nauwkeurigheid in analyses—allemaal factoren die besluitvorming en innovatie kunnen belemmeren.

Voordelen van gegevensstromen voor bedrijven

Door het effectief beheren van gegevensstromen blijven gegevens niet alleen toegankelijk, maar ook bruikbaar. Toegankelijke, bruikbare gegevens verschaffen bedrijven enorme voordelen, waaronder:

Geoptimaliseerde procedures voor gegevensverwerking. Goed beheer van gegevensstromen stroomlijnt de manier waarop gegevens worden verzameld, getransformeerd en afgeleverd. Gegevensstromen zorgen ervoor dat middelen efficiënt worden gebruikt en redundantie wordt verminderd. Door deze processen te optimaliseren, kunnen bedrijven in minder tijd grotere hoeveelheden gegevens verwerken.
Schaalbaarheid. Naarmate organisaties groeien, groeien ook hun gegevens. Gegevensstromenbeheer ondersteunt schaalbaarheid door zich aan te passen aan groeiende gegevensvolumes en -complexiteit. Of je nu gegevens van een paar bronnen verwerkt of stromen integreert van duizenden IoT-apparaten, goed ontworpen systemen voor gegevensstromen kunnen schalen om in te spelen op jouw behoeften.
Toegang tot realtime inzichten. Met effectieve gegevensstromen kunnen bedrijven gegevens in realtime verwerken en direct toegang krijgen tot inzichten. Hierdoor kunnen organisaties sneller reageren op markttrends, klantbehoeften en operationele uitdagingen, waardoor ze een concurrentievoordeel krijgen.
Verbeterde besluitvorming. De combinatie van gestructureerde gegevens en realtime inzichten helpt organisaties om beter onderbouwde beslissingen te nemen. Of het nu gaat om het identificeren van mogelijkheden om kosten te besparen of het anticiperen op klantgedrag, beslissers kunnen vertrouwen op tijdige en nauwkeurige gegevens om hun strategieën te sturen.
Betere bedrijfsefficiëntie. Door gegevensstromen te gebruiken om gegevensprocessen te automatiseren en handmatige taken te beperken, is er minder risico op menselijke fouten en kan de bedrijfsactiviteit zich sneller ontwikkelen. Het automatiseren van werkstromen geeft teams de ruimte om zich te concentreren op strategische initiatieven in plaats van repetitieve taken.
Versterkte gegevensbeveiliging. Gegevensstromenbeheer helpt de toegang en het gebruik te reguleren, waardoor gevoelige informatie wordt beschermd omdat deze alleen toegankelijk is voor geautoriseerde personen. Dit minimaliseert het risico op gegevenslekken, ondersteunt naleving en versterkt het vertrouwen van klanten en partners.
Verbeterde klantenservice. Met relevante gegevens die direct beschikbaar zijn, kunnen bedrijven klantbehoeften beter begrijpen en vervullen door aanbevelingen te personaliseren, klantproblemen snel op te lossen en andere acties te ondernemen die afhankelijk zijn van realtime data.

Gegevensstromen vergeleken met ETL-processen

ETL-processen zijn al tientallen jaren een fundament van gegevensbeheer. ETL helpt bedrijven gegevens te verzamelen en voor te bereiden voor analyse in drie primaire stappen:

Extractie: gegevens uit bronnen zoals databases, API's of bestanden ophalen.
Transformatie: de gegevens in een bruikbare indeling omzetten, door bijvoorbeeld opschoning, aggregatie of verrijking.

Laden: de getransformeerde gegevens opslaan in een systeem zoals een datawarehouse, waar ze toegankelijk zijn voor rapportage en analyse.

Modern beheer van gegevensstromen bouwt voort op de basis van ETL en introduceert aanzienlijke verbeteringen, zoals:

Ondersteuning voor zowel batch- als realtime verwerking. Traditionele ETL-processen werken vaak met een schema, waarbij gegevens in batches op vaste tijdstippen worden verwerkt. Gegevensstromenbeheer daarentegen, ondersteunt zowel batch- als realtime verwerking, waardoor bedrijven in actie kunnen komen op basis van gegevens zodra die worden gegenereerd. Dit is cruciaal voor toepassingen zoals fraudedetectie, IoT-monitoring en dynamische prijsbepaling.

Flexibele architectuur. Daar waar ETL-processen doorgaans afhankelijk zijn van vooraf gedefinieerde werkstromen die zijn afgestemd op gestructureerde gegevens, kunnen systemen voor gegevensstromen een breder scala aan formaten en vereisten aan. Ze passen zich aan ongestructureerde gegevens aan, zoals tekst, afbeeldingen of sensorwaarden, en kunnen met diverse systemen worden geïntegreerd. Deze flexibiliteit is vooral waardevol in hybride omgevingen zoals data lakehouses.
Realtime data verrijking. Systemen met gegevensstromen incorporeren verrijkingsmogelijkheden direct in de stroom. Ze kunnen bijvoorbeeld geografische context toevoegen aan een transactie, of klant-ID's koppelen aan externe datasets terwijl de gegevens zich door het systeem verplaatsen. Dit vermindert de latentie en zorgt ervoor dat de gegevens onmiddellijk bruikbaar zijn wanneer deze hun bestemming bereiken.

De ontwikkeling van ETL naar gegevensstromenbeheer

Hoewel ETL voor sommige scenario's effectief blijft, zijn de beperkingen ervan duidelijker geworden naarmate het volume, de variëteit en de snelheid van gegevens toenamen. Bedrijven eisen nu systemen die realtime gegevensstromen, ongestructureerde formaten en dynamische omgevingen kunnen verwerken om hun snel veranderende behoeften te ondersteunen.

Door gegevensstromen op een moderne manier te beheren, krijgen organisaties een systeem dat niet alleen gegevens efficiënter verwerkt, maar ook schaalbaar is om aan de toenemende behoeften te voldoen. Hoewel ETL-processen nuttig blijven voor specifieke taken, vertegenwoordigt gegevensstromen beheer de volgende generatie gegevensintegratie, met de snelheid, het aanpassingsvermogen en de intelligentie die nodig zijn om te gedijen in een datagestuurde wereld.

Voorbeelden van toepassingen van gegevensstromen

Gegevensstromenbeheer ondersteunt efficiëntie, besluitvorming en innovatie in alle bedrijfsfuncties door te stroomlijnen hoe gegevens zich door systemen verplaatsen. Dit zijn enkele van de meest voorkomende toepassingen van gegevensstromen:

CRM. Het beheren van de stroom van klantgegevens—zoals contactgegevens, transactiegegevens en serviceverzoeken—zorgt ervoor dat teams over actuele informatie beschikken om interacties te personaliseren, problemen op te lossen en de klanttevredenheid te verbeteren. Realtime gegevensstromen kunnen ook dynamische updates van klantprofielen ondersteunen en medewerkers in staat stellen predictive analytics te gebruiken om klantbehoeften te anticiperen.
Supply Chain Management. Gegevensstromenbeheer speelt een cruciale rol in het coördineren van de verplaatsing van goederen, materialen en informatie in de toeleveringsketens. Het helpt voorraadniveaus te volgen, verzendingen te monitoren en logistiek in realtime te optimaliseren, waardoor er minder vertragingen optreden en de kostenefficiëntie verbetert. Integratie met IoT-apparaten, zoals slimme sensoren, zorgt ervoor dat gegevens van toeleveringsketens constant tussen systemen blijven stromen.

Financieel beheer. Nauwkeurige financiële gegevens zijn de basis van gezonde zakelijke beslissingen. Met gegevensstromenbeheer wordt informatie georganiseerd, zoals debiteuren, crediteuren, loonlijst en budgetten, waardoor financiële teams realtime toegang krijgen tot kritieke inzichten. Geautomatiseerde werkstromen voorkomen ook handmatige invoerfouten, waardoor de naleving verbetert en bedrijven beter voorbereid zijn op audits.
Beheer van personeelszaken. Voor hr-teams betekent gegevensstromenbeheer dat werknemersgegevens, informatie over voordelen, scholingsgeschiedenis en prestatiestatistieken goed georganiseerd en toegankelijk zijn. Realtime gegevensstromen zorgen ervoor dat updates onmiddellijk worden weergegeven, wat een efficiënte introductieperiode en voortdurende naleving van arbeidsvoorschriften ondersteunt.
Marketing- en campagne-analyse. Gegevensstromenbeheer stelt marketingteams in staat om de prestaties van campagnes te volgen door gegevens van meerdere kanalen te verzamelen, zoals e-mail, sociale media en websites. Door deze gegevens in realtime te consolideren, kunnen bedrijven hun strategieën snel aanpassen, zodat campagnes het juiste publiek met de juiste boodschap op het juiste moment bereiken.
Integratie van gezondheidsgegevens. In de Gezondheidszorg wordt gegevensstromenbeheer gebruikt om patiëntinformatie uit verschillende bronnen te integreren, waaronder elektronische patiëntendossiers, diagnostische systemen en draagbare apparaten. Deze integratie ondersteunt nauwkeurige diagnoses, gestroomlijnde zorgcoördinatie en naleving van privacyvoorschriften zoals de HIPAA (Amerikaanse zorgverzekeringswet).
Productie en IoT. Gegevensstromen zijn cruciaal in slimme productieomgevingen waar machines en sensoren continu gegevens genereren. Bedrijven gebruiken gegevensstromenbeheer om de prestaties van apparatuur te monitoren, onderhoudsbehoeften te voorspellen en productieplanningen te optimaliseren om stilstand en verspilling te beperken.
E-commerce en detailhandel. In de e-commerce ondersteunt gegevensstromenbeheer realtime voorraadtracking, gepersonaliseerde productaanbevelingen en dynamische prijsbepaling. Integratie van gegevens van verschillende platforms zorgt voor een soepele klantervaring, van het aanvankelijke browsen tot aan de kassa.

De toekomst van gegevensstromenbeheer

Effectief gegevensstromenbeheer wordt steeds belangrijker voor dagelijkse operaties naarmate bedrijven toenemende hoeveelheden gegevens verwerken. Organisaties hebben gegevens nodig die zich soepel tussen systemen verplaatsen om weloverwogen beslissingen te nemen, efficiënt te werk te gaan en hun concurrentievoordeel te behouden.

Moderne hulpprogramma's voor gegevensstromenbeheer gaan verder dan simpele optimalisatie en controle en omvatten functies zoals realtime verwerking, geavanceerde analyses en AI-ondersteunde automatisering. Met deze functies verkrijgen organisaties diepere inzichten en reageren ze sneller op veranderingen in hun omgeving.

Opkomende trends in gegevensstromenbeheer zijn:

AI-ondersteund gegevensbeheer. Gegevensstromenbeheer wordt getransformeerd door AI die het schoonmaken en ordenen van gegevens automatiseert en trends voorspelt op basis van realtime patronen. Met deze verbeteringen kunnen bedrijven de besluitvorming verbeteren en activiteiten in de komende jaren nog verder stroomlijnen.
Data fabrics. Deze geïntegreerde laag verbindt processen tussen verschillende platforms en geeft gebruikers probleemloos toegang tot gegevens om te delen. Microsoft Fabric is een voorbeeld van een data fabric die end-to-end dataservices biedt, realtime analytics ondersteunt en bedrijven helpt om eenvoudig toegang te krijgen tot gegevens uit diverse systemen zonder concessies te doen aan prestaties.

Platforms met weinig of geen code. Deze platforms stellen iedereen in staat, zelfs zonder uitgebreide programmeerkennis, om gegevenswerkstromen te maken en te beheren. Platforms met weinig of geen code vergroten het innovatiepotentieel van een organisatie en versnellen de reactietijd op veranderende zakelijke behoeften.
Verbeterde gegevensbeveiliging en privacy. Naarmate regelgevingen zoals de algemene verordening gegevensbescherming (AVG) van de Europese Unie en de California Consumer Privacy Act (CCPA) evolueren, wordt veilig beheer van gegevensstromen steeds belangrijker voor bedrijven. Dankzij hulpprogramma's die gegevens monitoren, -auditen en controleren, kunnen organisaties conform blijven met deze regelgeving en toch gevoelige informatie beschermen.

Aan de slag met een gratis Fabric-proefversie

Empower je organisatie met Microsoft Fabric, een geïntegreerd platform voor gegevensbeheer en -analyse om aan te sturen op transformatie en innovatie in het AI-tijdperk.

Aan de slag gaan is eenvoudig. Je hebt geen Azure-account nodig; je kunt je rechtstreeks registreren op het Fabric-platform.

Meer informatie

Bronnen

Leer gegevensstromen te beheren met Fabric

Een man en een vrouw die naar een laptop kijken.

Webinarserie

Maak kennis met Fabric

Leer meer over de belangrijkste ervaringen en voordelen van deze end-to-end oplossing voor gegevensanalyse in een on-demand webinar.

Bekijk nu

Een man met een baard en een vrouw met een bril kijken naar een laptop.

Deskundige hulp

Met een Fabric-partner samenwerken

Een ervaren partner vinden die je helpt je gegevens het AI-tijdperk in te loodsen.

Meer informatie

Een man die voor een groot scherm staat.

Rondleiding

De functies van Fabric verkennen

Bekijk hoe Fabric gegevens samenbrengt en het bouwen van gegevensmodellen in een real-life bedrijfsomgeving vereenvoudigt.

Volg de rondleiding

Gegevensstromen worden gebruikt om gegevens van meerdere bronnen te verzamelen, te bewerken en eenduidig te maken voor analyse en rapportage. Ze dragen bij aan een gestroomlijnde gegevensvoorbereiding, ze verminderen redundantie en verbeteren de gegevenskwaliteit.
De opslagbestemming van een gegevensstroom bepaalt het soort gegevensstroom. Een gegevensstroom die gegevens in Microsoft Dataverse-tabellen laadt, wordt gecategoriseerd als een standaard gegevensstroom, terwijl een gegevensstroom die gegevens in analytische tabellen laadt, wordt gecategoriseerd als een analytische gegevensstroom.
De drie modi van gegevensstromen zijn simplex (stroomt in één richting), half duplex (stroomt in beide richtingen, maar niet gelijktijdig) en full duplex (stroomt gelijktijdig in beide richtingen).
Gegevensstromen worden beheerd door integratiesystemen, protocollen en hulpprogramma's die de gegevensverplaatsing, -transformatie en -beveiliging beheren. Uniforme dataplatforms zoals Microsoft Fabric dragen bij aan het stroomlijnen van controle en toegang. Meer informatie over Fabric.
Je beheert gegevensstromen door hulpprogramma's voor gegevensintegratie te gebruiken, gegevensbeheerbeleid vast te stellen en gegevensbeweging te monitoren, om nauwkeurigheid en efficiëntie te waarborgen. Het omvat ook het automatiseren van gegevensverwerking om handmatige taken te verminderen en fouten te minimaliseren.
Je kunt de gegevensstroom controleren met controle-instrumenten die de gegevensverplaatsing volgen, knelpunten detecteren en ervoor zorgen dat gegevens hun bedoelde bestemming bereiken.