Что такое поток данных?

Узнайте, как данные перемещаются по системам, поддерживают бизнес-процессы и обеспечивают получение аналитики.

Определение потока данных

Термин "поток данных" описывает, как данные перемещаются между системами, приложениями и процессами, а также как данные преобразуются на этом пути.

Основные выводы

Поток данных относится к перемещению данных в системе.
Эффективное управление потоком данных поддерживает аналитику в реальном времени, принятие решений и операционную эффективность.
Схемы потоков данных (DFD) помогают визуализировать движение данных и выявлять неэффективности или узкие места.
Озера-хранилища данных объединяют озера данных и хранилища для обработки как структурированных, так и неструктурированных данных.
Современные системы потоков данных превосходят традиционные процессы извлечения, преобразования и загрузки (ETL) благодаря обработке в реальном времени и гибкости.
Распространенные варианты использования потоков данных включают управление отношениями с клиентами, оптимизацию цепочки поставок и финансовую отчетность.
Безопасное управление потоком данных помогает обеспечить соответствие нормативным требованиям, защищая при этом конфиденциальную информацию.

Как работает управление потоком данных

Поток данных относится к тому, как данные перемещаются по системе, включая их источники, преобразования и назначения. Четкое понимание потока данных является ключом к управлению данными для поддержки ваших бизнес-целей.

Ключевые компоненты потока данных:

Источники данных. Это системы и приложения, которые генерируют данные. Примеры включают базы данных, устройства Интернета вещей (IoT) и транзакционные системы.
Назначения данных. Это системы или приложения, которые потребляют данные. К ним могут относиться инструменты отчетности, системы управления отношениями с клиентами (CRM) или модели машинного обучения.
Трансформация данных. Эти процессы изменяют формат или структуру данных, чтобы сделать их совместимыми с пунктом назначения или более полезными для анализа. Может производиться очистка, агрегация и кодирование данных.
Пути потоков данных: это определенные маршруты, по которым данные перемещаются между компонентами. Пути потоков данных обеспечивают достижение данными нужного расположения в нужное время.

Распространенный способ визуализации потока данных — схемы потоков данных (DFD). DFD иллюстрируют движение данных между различными компонентами, упрощая понимание сложных систем. Создание карты потока данных с помощью DFD упрощает выявление узких мест, неэффективных элементов и возможностей для улучшения.

Поток данных в среде озера-хранилища данных

Поток данных позволяет использовать современные гибридные архитектуры, например озеро-хранилище данных. Озеро-хранилище данных объединяет преимущества озер данных и хранилищ данных для создания единой масштабируемой системы управления как структурированными, так и неструктурированными данными.

Чтобы понять, что такое озеро-хранилище данных, полезно сначала ознакомиться с его предшествующими решениями: хранилищами данных и озерами данных. Традиционные хранилища данных предназначены для хранения структурированных данных или информации, упорядоченной в строках и столбцах, например баз данных или финансовых отчетов. Хранилища данных отлично подходят для поддержки бизнес-аналитики, но не обладают гибкостью, необходимой для работы с необработанными неструктурированными данными, такими как видео, изображения или журналы. Озера данных, с другой стороны, могут хранить неструктурированные данные в их исходном формате, что делает их идеальными для приложений больших данных и машинного обучения. Однако отсутствие у них встроенной структуры может усложнить запросы и анализ данных.

Озеро-хранилище данных устраняет этот разрыв, сочетая масштабируемое гибкое хранилище озера данных с возможностями структурированных запросов и аналитики хранилища данных. Эта архитектура позволяет всем операциям с данными происходить в одной среде.

Поток данных играет критическую роль в обеспечении плавной работы озера-хранилища данных, поддерживая:

Прием данных. Необработанные данные из различных источников, например с устройств Интернета вещей, из транзакционных систем или внешних API, поступают в озеро-хранилище данных, часто в своем исходном формате. Этот этап полагается на непрерывный поток данных, чтобы обеспечить захват всей соответствующей информации без задержек.
Трансформация данных. После приема данные очищаются, структурируются и обогащаются, чтобы сделать их подходящими для анализа. Пути потока данных поддерживают эти преобразования для эффективной и точной обработки данных.
Потребление данных. Преобразованные данные доставляются в пункты назначения, например в платформы бизнес-аналитики, инструменты аналитики на базе искусственного интеллекта или панели мониторинга визуализации. Эти системы зависят от непрерывного потока данных, чтобы предоставлять действенную аналитику в реальном времени.

Интегрируя управление потоком данных в озеро-хранилище данных, организации могут масштабировать свои операции, адаптироваться к изменяющимся требованиям к данным и реализовывать весь потенциал своих данных без узких мест или неэффективных элементов. Без этого в системе возникает риск задержек, неполных наборов данных или снижения точности анализа, что может затруднить принятие решений и инновации.

Преимущества потока данных для бизнеса

Эффективное управление потоком данных обеспечивает не только доступность данных, но и возможность выполнять над ними действия. Доступные данные с возможностью выполнения действий обладают огромными преимуществами для компаний, включая:

Оптимизированные процедуры обработки данных. Правильное управление потоком данных упрощает процесс сбора, преобразования и доставки данных. Поток данных обеспечивает эффективное использование ресурсов и сокращение избыточности. Оптимизируя эти процессы, компании могут обрабатывать большие объемы данных с меньшими задержками.
Масштабируемость. С ростом организаций растет и их объем данных. Управление потоком данных поддерживает масштабируемость, адаптируясь к увеличению объемов и сложности данных. Независимо от того, обрабатываете ли вы данные из нескольких источников или интегрируете потоки из тысяч устройств Интернета вещей, хорошо спроектированные системы потоков данных масштабируются в соответствии с вашими потребностями.
Доступ к аналитике в реальном времени. С эффективным потоком данных компании могут обрабатывать данные в реальном времени и получать мгновенный доступ к аналитике. Это помогает организациям быстрее реагировать на рыночные тенденции, потребности клиентов и операционные вызовы, предоставляя им конкурентное преимущество.
Улучшенное принятие решений. Сочетание структурированных данных и аналитики в реальном времени помогает организациям принимать более обоснованные решения. Лица, принимающие решения, могут полагаться на своевременные и точные данные для формирования своих стратегий: будь то выявление возможностей для экономии или прогнозирование поведения клиентов.
Повышение операционной эффективности. Автоматизация процессов обработки данных и минимизация ручного вмешательства с помощью потоков данных снижают риск человеческих ошибок и ускоряют операции. Автоматизация рабочих процессов освобождает команды для работы над стратегическими инициативами вместо выполнения повторяющихся задач.
Усиление безопасности данных. Управление потоком данных помогает регулировать доступ и использование, защищая конфиденциальную информацию и делая ее доступной только для уполномоченных лиц. Это минимизирует риск утечек данных, поддерживает соответствие требованиям и укрепляет доверие со стороны клиентов и партнеров.
Улучшенное обслуживание клиентов. С доступными актуальными данными компании могут лучше понимать и удовлетворять потребности клиентов, персонализируя рекомендации, быстро решая проблемы и предпринимая другие действия, которые требуют данных в реальном времени для обеспечения эффективности.

Потоки данных и процессы ETL

Процессы ETL были основой управления данными на протяжении десятилетий. Процессы извлечения, преобразования и загрузки (ETL) помогают компаниям собирать и готовить данные для анализа с использованием трех основных этапов.

Извлечение: получение данных из источников, таких как базы данных, интерфейсы API и файлы.
Преобразование: преобразование данных в удобный формат. Для этого может применяться очистка, агрегирование и обогащение данных.

Загрузка: хранение преобразованных данных в системе, например в хранилище данных, где можно получать доступ к данным для отчетности и анализа.

Современное управление потоком данных строится на основе ETL. При этом обеспечиваются важные улучшения, включая следующие:

Поддержка как пакетной обработки, так и обработки в реальном времени. Традиционные процессы ETL часто работают по расписанию, обрабатывая данные пакетами через определенные интервалы. В отличие от этого, управление потоком данных поддерживает как пакетную обработку, так и обработку в реальном времени, что позволяет компаниям действовать на основе данных по мере их генерации. Это критически важно для таких приложений, как обнаружение мошенничества, мониторинг Интернета вещей и динамическое ценообразование.

Более гибкая архитектура. В то время как процессы ETL обычно полагаются на заранее определенные рабочие процессы, адаптированные к структурированным данным, системы потоков данных могут обрабатывать более широкий спектр форматов и требований. Они адаптируются к неструктурированным данным, например к тексту, изображениям или показаниям датчиков, и могут интегрироваться с различными системами. Эта гибкость особенно ценна в гибридных средах, например в озерах-хранилищах данных.
Обогащение данных в режиме реального времени. Системы потоков данных включают возможности обогащения непосредственно в потоке. Например, они могут добавлять географический контекст к транзакции или сопоставлять идентификаторы клиентов с внешними наборами данных по мере движения данных через систему. Это снижает задержки и гарантирует, что данные сразу становятся доступными для действий, когда они достигают своего пункта назначения.

Эволюция от ETL к управлению потоком данных

Хотя процессы ETL остаются эффективными для некоторых сценариев, их ограничения стали более очевидными с увеличением объема, разнообразия и скорости данных. Компания теперь требуются системы, которые могут обрабатывать потоки данных в реальном времени, неструктурированные форматы и динамичные среды для поддержки своих быстро меняющихся потребностей.

Внедряя современное управление потоком данных, организации получают систему, которая не только обрабатывает данные более эффективно, но и масштабируется в соответствии с меняющимися потребностями. Хотя процессы ETL остаются полезными для конкретных задач, управление потоком данных представляет собой следующее поколение интеграции данных, предлагая скорость, адаптивность и средства искусственного интеллекта, необходимые для успешной работы в мире, ориентированном на данные.

Примеры приложений потока данных

Управление потоком данных поддерживает эффективность, принятие решений и инновации в различных бизнес-функциях, упрощая движение данных через системы. Ниже представлены некоторые из самых распространенных применений потока данных.

CRM. Управление потоком данных клиентов, например контактными данными, записями транзакций и запросами на обслуживание, предоставляет командам актуальную информацию для персонализации взаимодействий, решения проблем и повышения удовлетворенности клиентов. Поток данных в режиме реального времени также может поддерживать динамические обновления профилей клиентов и позволять сотрудникам использовать прогнозную аналитику для ожидания потребностей клиентов.
Управление логистическими цепочками. Управление потоком данных играет критическую роль в координации движения товаров, материалов и информации по цепочкам поставок. Оно помогает отслеживать уровни запасов, контролировать отгрузки и оптимизировать логистику в реальном времени, в конечном итоге снижая задержки и повышая эффективность затрат. Интеграция с устройствами Интернета вещей, например с интеллектуальными датчиками, обеспечивает непрерывный поток данных цепочки поставок между системами.

Управление финансами. Точные финансовые данные являются основой принятия обоснованных бизнес-решений. Управление потоком данных упорядочивает информацию, например расчеты с клиентами, расчеты с поставщиками, заработную плату и бюджеты, предоставляя финансовым отделам доступ к критически важной аналитике в реальном времени. Автоматизированные рабочие процессы также помогают устранить ошибки ручного ввода данных, улучшая соответствие требованиям и готовность к аудиту.
Управление персоналом. Для отделов кадров управление потоком данных означает поддержание упорядоченности и доступности записей сотрудников, информации о льготах, истории обучения и метрик производительности. Поток данных в реальном времени обеспечивает немедленное отражение обновлений, поддерживая эффективную адаптацию и соответствие нормативным актам в области трудовых отношений.
Аналитика маркетинга и кампаний. Управление потоком данных позволяет маркетинговым отделам отслеживать эффективность кампаний, собирая данные из различных каналов, например из электронной почты, социальных сетей и веб-сайтов. Консолидируя эти данные в реальном времени, компании могут быстро корректировать стратегии, обеспечивая охват кампаниями нужной аудитории с правильным сообщением в нужное время.
Интеграция данных из области здравоохранения. В отрасли здравоохранения управление потоком данных используется для интеграции информации о пациентах из различных источников, включая электронные медицинские карты, диагностические системы и носимые устройства. Эта интеграция поддерживает точные диагнозы, упрощенное согласованное управление лечением и соответствие нормам конфиденциальности, например HIPAA.
Производство и Интернет вещей. Поток данных критически важен в интеллектуальных производственных средах, где машины и датчики постоянно генерируют данные. Компании используют управление потоком данных для мониторинга производительности оборудования, прогнозирования потребностей в обслуживании и оптимизации рабочих графиков для снижения простоя и отходов.
Электронная коммерция и розничная торговля. В электронной коммерции управление потоком данных поддерживает отслеживание запасов в реальном времени, персонализированные рекомендации продуктов и динамическое ценообразование. Интеграция данных на различных платформах обеспечивает удобное взаимодействие с клиентами, начиная с первоначального просмотра и заканчивая оформлением заказа.

Будущее управления потоком данных

Эффективное управление потоком данных становится все более важным для повседневных операций, так как компании обрабатывают растущие объемы данных. Организациям требуется плавное перемещение данных между системами для принятия обоснованных решений, эффективной работы и поддержания конкурентных преимуществ.

Современные инструменты для управления потоком данных теперь выходят за рамки базовой оптимизации и контроля. Они включают такие функции, как обработка в реальном времени, расширенная аналитика и автоматизация с помощью ИИ. С этими функциями организации извлекают более глубокую аналитику и быстрее реагируют на изменения в своей среде.

Новые тенденции в управлении потоком данных:

Управление данными с помощью ИИ. ИИ трансформирует управление потоком данных, автоматизируя очистку и классификацию данных, а также прогнозируя тенденции на основе шаблонов в реальном времени. Эти улучшения помогут коммерческим компаниям повысить качество принятия решений и еще упростить операции в ближайшие годы.
Структуры данных. Этот интегрированный слой соединяет процессы между платформами и пользователями для удобного доступа к данным и обмена ими. Microsoft Fabric является одним из примеров структуры данных, которая предоставляет комплексные службы данных, поддерживает аналитику в реальном времени и помогает компаниям легко получать доступ к данным из различных систем без ущерба для производительности.

Малокодовые и бескодовые платформы. Эти платформы позволяют всем (даже пользователям без обширных знаний в написании кода) создавать потоки данных и управлять ими. Малокодовые и бескодовые платформы расширяют потенциал организации в области инноваций и ускоряют реагирование на изменяющиеся бизнес-потребности.
Улучшенная безопасность и конфиденциальность данных. С учетом развития таких норм, как Общий регламент по защите данных Европейского Союза (GDPR) и Закон Калифорнии о конфиденциальности данных (CCPA), безопасное управление потоком данных становится приоритетом для бизнеса. Инструменты, которые отслеживают, проверяют и контролируют доступ к данным, помогут организациям соответствовать этим нормативам, защищая при этом конфиденциальную информацию.

Начало работы: бесплатная пробная версия Fabric

Расширяйте возможности своей организации с помощью Microsoft Fabric — унифицированной платформы для управления данными и их анализа. В эпоху искусственного интеллекта именно такие решения стимулируют переход на современные технологии и внедрение инноваций.

Для начала работы не придется выполнять сложных манипуляций. Вам не потребуется учетная запись Azure, вместо этого вы сможете зарегистрироваться прямо на платформе Fabric.

Подробнее

Ресурсы

Узнайте, как управлять потоками данных с помощью Fabric

Серия вебинаров

Введение в работу с Fabric

Узнайте о ключевых возможностях и преимуществах этого комплексного решения аналитики данных в формате вебинара по запросу.

Посмотреть

Мужчина с бородой и женщина в очках смотрят на ноутбук.

Помощь экспертов

Работа с партнером Fabric

Найдите опытного партнера, который поможет вам перенести ваши данные в эпоху ИИ.

Подробнее

Интерактивный обзор

Обзор возможностей Fabric

Посмотрите, как Fabric объединяет данные и упрощает создание моделей данных в реальном бизнес-сценарии.

Смотреть обзор

Потоки данных используются для сбора, преобразования и объединения данных из нескольких источников с целью анализа и создания отчетов. Они помогают упростить подготовку данных, уменьшить избыточность и улучшить качество данных.
Целевое хранилище потока данных определяет его тип. Поток данных, который загружает данные в таблицы Microsoft Dataverse, классифицируется как стандартный поток данных. А поток данных, который загружает данные в аналитические таблицы, классифицируется как аналитический поток данных.
Три режима потока данных включают симплексный (поток в одном направлении), полудуплексный (поток в обоих направлениях, но не одновременно) и полнодуплексный (поток в обоих направлениях одновременно).
Поток данных контролируется системами интеграции, протоколами и инструментами, которые управляют перемещением данных, преобразованиями и безопасностью. Единые платформы данных, например Microsoft Fabric, помогают упростить управление и доступ. Подробнее о Fabric.
Управление потоком данных включает использование инструментов интеграции данных, установление политик управления данными и мониторинг перемещения данных для обеспечения точности и эффективности. Это также включает автоматизацию задач обработки данных для снижения ручного вмешательства и минимизации ошибок.
Вы можете проверить поток данных с помощью инструментов мониторинга, которые отслеживают перемещение данных, выявляют узкие места и обеспечивают достижение данными их целевого назначения.