Čo je tok údajov?

Zistite, ako sa údaje presúvajú medzi systémami, podporujú obchodné procesy a umožňujú získavanie prehľadov.

Definícia toku údajov

Pojem "tok údajov" opisuje, ako sa údaje presúvajú medzi systémami, aplikáciami a procesmi a ako sa pritom transformujú.

Hlavné poznatky

Tok údajov označuje pohyb údajov v systéme.
Efektívne riadenie toku údajov podporuje prehľady v reálnom čase, rozhodovanie a prevádzkovú efektívnosť.
Diagramy toku údajov (DFD) pomáhajú vizualizovať pohyb údajov a identifikovať neefektívnosti alebo kritické miesta.
Strediská dátového jazera spájajú dátové jazerá so skladmi údajov na spracovanie štruktúrovaných aj neštruktúrovaných údajov.
Moderné systémy toku údajov prekonávajú tradičné procesy extrakcie, transformácie a načítania (ETL) vďaka spracovaniu v reálnom čase a väčšej flexibilite.
Bežné prípady použitia toku údajov zahŕňajú riadenie vzťahov so zákazníkmi, optimalizáciu dodávateľského reťazca a finančné vykazovanie.
Bezpečné riadenie toku údajov pomáha zabezpečiť súlad s predpismi a zároveň chráni citlivé informácie.

Ako riadenie toku údajov funguje

Tok údajov označuje, ako sa údaje pohybujú systémom, vrátane ich zdrojov, transformácií a cieľových miest. Jasné pochopenie toku údajov je kľúčové pre riadenie údajov spôsobom, ktorý podporuje vaše obchodné ciele.

Kľúčové súčasti toku údajov sú:

Zdroje údajov. Ide o systémy a aplikácie, ktoré údaje generujú. Príklady zahŕňajú databázy, zariadenia internetu vecí (IoT) a transakčné systémy.
Cieľové miesta údajov. Ide o systémy alebo aplikácie, ktoré údaje využívajú. Môžu to byť napríklad nástroje na vykazovanie, systémy riadenia vzťahov so zákazníkmi (CRM) alebo modely strojového učenia.
Transformácie údajov. Tieto procesy menia formát alebo štruktúru údajov tak, aby boli kompatibilné s cieľovým systémom alebo užitočnejšie na analýzu. Môže ísť o čistenie, agregáciu a kódovanie údajov.
Cesty toku údajov: Ide o konkrétne cesty, ktorými sa údaje pohybujú medzi jednotlivými súčasťami. Cesty toku údajov zabezpečujú, že údaje dorazia na správne miesto v správnom čase.

Toky údajov sa bežne vizualizujú prostredníctvom diagramov toku údajov (DFD). Diagramy DFD ilustrujú pohyb údajov medzi rôznymi súčasťami, čo uľahčuje pochopenie zložitých systémov. Zmapovanie toku údajov pomocou diagramu DFD uľahčuje identifikáciu kritických miest, neefektívností a príležitostí na zlepšenie.

Tok údajov v prostredí strediska dátového jazera

Tok údajov umožňuje používanie moderných hybridných architektúr, ako je stredisko dátového jazera. Stredisko dátového jazera kombinuje výhody dátových jazier a skladov údajov, čím vytvára jednotný a škálovateľný systém na správu štruktúrovaných aj neštruktúrovaných údajov.

Aby ste pochopili, čo je stredisko dátového jazera, odporúčame najskôr preskúmať jeho predchodcov: dátové jazerá a sklady údajov. Tradičné sklady údajov sú navrhnuté na ukladanie štruktúrovaných údajov, teda informácií usporiadaných do riadkov a stĺpcov, ako sú databázy alebo finančné výkazy. Sklady údajov sa skvele hodia na podporu business intelligence a analýzy, no nemajú potrebnú flexibilitu na spracovanie surových, neštruktúrovaných údajov, ako sú videá, obrázky alebo denníky. Dátové jazerá naopak dokážu uchovávať neštruktúrované údaje v ich pôvodnom formáte, čo ich robí ideálnymi pre aplikácie s veľkými objemami údajov a aplikácie strojového učenia. Absencia integrovanej štruktúry však môže sťažiť dotazovanie a analýzu údajov.

Stredisko dátového jazera odstraňuje tieto nedostatky tým, že kombinuje škálovateľné a flexibilné ukladanie dátového jazera so štruktúrovanými možnosťami dotazovania a analýzy skladu údajov. Táto architektúra umožňuje vykonávať všetky dátové operácie v rámci jedného prostredia.

Tok údajov zohráva kľúčovú úlohu pri zabezpečovaní plynulého fungovania strediska dátového jazera tým, že podporuje nasledovné:

Prijímanie údajov. Surové údaje z rôznych zdrojov, ako sú zariadenia IoT, transakčné systémy alebo externé rozhrania API, sa vkladajú do strediska dátového jazera, často v ich pôvodnom formáte. Táto fáza závisí od nepretržitého toku údajov, aby sa zabezpečilo zachytenie všetkých relevantných informácií bez oneskorenia.
Transformácia údajov. Po prijatí sa údaje čistia, štruktúrujú a obohacujú, aby boli vhodné na analýzu. Cesty toku údajov podporujú tieto transformácie, aby sa údaje spracovali efektívne a presne.
Využitie údajov. Transformované údaje sa doručujú do cieľových systémov, ako sú platformy business intelligence, analytické nástroje založené na umelej inteligencii alebo vizualizačné tabule. Tieto systémy závisia od nepretržitého toku údajov, aby mohli poskytovať užitočné prehľady v reálnom čase.

Integráciou riadenia toku údajov do strediska dátového jazera môžu organizácie škálovať svoje operácie, prispôsobovať sa meniacim požiadavkám na údaje a naplno využiť potenciál svojich údajov bez kritických miest alebo neefektívností. Bez toho systém riskuje oneskorenia, neúplné množiny údajov alebo zníženú presnosť analýzy, pričom toto všetko môže brzdiť rozhodovanie a inovácie.

Výhody toku údajov pre podniky

Efektívne riadenie toku údajov zabezpečuje, že údaje sú nielen dostupné, ale aj použiteľné. Dostupné a použiteľné údaje prinášajú podnikom veľké výhody vrátane týchto:

Optimalizované postupy spracovania údajov. Správne riadenie toku údajov zefektívňuje spôsob, akým sa údaje zhromažďujú, transformujú a doručujú. Tok údajov zabezpečuje efektívne využitie zdrojov a zároveň znižuje redundancie. Optimalizáciou týchto procesov môžu podniky spracovávať väčšie objemy údajov s menšími oneskoreniami.
Škálovateľnosť. Ako organizácie rastú, rastú aj ich údaje. Riadenie toku údajov podporuje škálovateľnosť tým, že sa prispôsobuje rastúcim objemom a zložitosti údajov. Či už spracovávate údaje z niekoľkých zdrojov alebo integrujete toky z tisícov zariadení IoT, dobre navrhnuté systémy toku údajov sa škálujú podľa vašich potrieb.
Prístup k prehľadom v reálnom čase. Vďaka efektívnemu toku údajov môžu podniky spracovávať údaje v reálnom čase a okamžite získať prístup k prehľadom. To pomáha organizáciám rýchlejšie reagovať na trhové trendy, potreby zákazníkov a prevádzkové výzvy, čím získavajú konkurenčnú výhodu.
Zlepšené rozhodovanie. Kombinácia štruktúrovaných údajov a prehľadov v reálnom čase pomáha organizáciám robiť informovanejšie rozhodnutia. Či už ide o identifikáciu príležitostí na úsporu nákladov alebo predvídanie správania zákazníkov, rozhodujúce osoby sa môžu spoľahnúť na včasné a presné údaje, ktoré ich usmernia pri tvorbe stratégií.
Lepšia prevádzková efektívnosť. Automatizácia dátových procesov a minimalizácia manuálnych zásahov vďaka tokom údajov znižuje riziko ľudskej chyby a urýchľuje prevádzku. Automatizácia pracovných postupov uvoľňuje tímom čas, aby sa mohli sústrediť na strategické iniciatívy namiesto opakujúcich sa úloh.
Posilnené zabezpečenie údajov. Riadenie toku údajov pomáha regulovať prístup a používanie, čím chráni citlivé informácie a sprístupňuje ich iba oprávneným osobám. Tým sa minimalizuje riziko únikov údajov, podporuje dodržiavanie súladu a buduje dôvera zákazníkov a partnerov.
Vylepšené služby zákazníkom. S dostupnými relevantnými údajmi môžu podniky lepšie porozumieť potrebám zákazníkov a uspokojiť ich tým, že personalizujú odporúčania, rýchlo riešia problémy zákazníkov a prijímajú ďalšie opatrenia, ktoré vyžadujú údaje v reálnom čase na efektívne fungovanie.

Toky údajov vs procesy ETL

Procesy ETL sú základom správy údajov už desaťročia. Procesy ETL pomáhajú podnikom zhromažďovať a pripravovať údaje na analýzu prostredníctvom troch hlavných krokov:

Extrakcia: Získavanie údajov zo zdrojov, ako sú databázy, rozhrania API alebo súbory.
Transformácia: Konvertovanie údajov do použiteľného formátu, čo môže zahŕňať ich čistenie, agregovanie alebo obohacovanie.

Načítavanie: Ukladanie transformovaných údajov do systému, ako je sklad údajov, kde sú dostupné na vykazovanie a analýzu.

Moderné riadenie toku údajov stavia na základoch procesov ETL a prináša významné vylepšenia vrátane týchto:

Podpora dávkového spracovania aj spracovania v reálnom čase. Tradičné procesy ETL často fungujú podľa harmonogramu a spracovávajú údaje v dávkach v pevne stanovených intervaloch. Naopak, riadenie toku údajov podporuje dávkové spracovanie aj spracovanie v reálnom čase, čo umožňuje podnikom reagovať na údaje hneď, ako sú generované. To je kľúčové pre aplikácie ako detekcia podvodov, monitorovanie IoT a dynamická cenotvorba.

Flexibilnejšia architektúra. Zatiaľ čo procesy ETL zvyčajne využívajú preddefinované pracovné postupy prispôsobené štruktúrovaným údajom, systémy toku údajov dokážu spracovať širšiu škálu formátov a požiadaviek. Prispôsobujú sa neštruktúrovaným údajom, ako sú texty, obrázky alebo údaje zo senzorov, a dokážu sa integrovať s rôznymi systémami. Táto flexibilita je obzvlášť cenná v hybridných prostrediach, ako sú strediská dátového jazera.
Obohacovanie údajov v reálnom čase. Systémy toku údajov integrujú možnosti obohacovania priamo do toku. Napríklad môžu pridať geografický kontext k transakcii alebo priradiť ID zákazníka k externým množinám údajov, keď údaje prechádzajú systémom. To znižuje časové oneskorenie a zabezpečuje, že údaje sú ihneď použiteľné po dosiahnutí cieľového miesta.

Vývoj od procesov ETL k riadeniu toku údajov

Hoci sú procesy ETL stále efektívne v prípade niektorých scenárov, ich obmedzenia sa stali zrejmejšími s rastúcim objemom, rozmanitosťou a rýchlosťou údajov. Podniky dnes požadujú systémy, ktoré dokážu spracovávať dátové toky v reálnom čase, neštruktúrované formáty a dynamické prostredia, aby podporili svoje rýchlo sa meniace potreby.

Prijatím moderného riadenia toku údajov získavajú organizácie systém, ktorý nielen efektívnejšie spracováva údaje, ale sa aj škáluje podľa meniacich sa potrieb. Hoci sú procesy ETL stále užitočné pre konkrétne úlohy, riadenie toku údajov predstavuje novú generáciu integrácie údajov, ktorá ponúka rýchlosť, prispôsobivosť a analýzu potrebnú na úspech vo svete založenom na údajoch.

Príklady využitia toku údajov

Riadenie toku údajov podporuje efektívnosť, rozhodovanie a inovácie naprieč obchodnými funkciami tým, že zefektívňuje pohyb údajov medzi systémami. Tu sú niektoré z najbežnejších využití toku údajov:

CRM. Riadenie toku zákazníckych údajov, ako sú kontaktné údaje, záznamy o transakciách a dotazy týkajúce sa služieb, zabezpečuje, že tímy majú aktuálne informácie na personalizáciu interakcií, riešenie problémov a zlepšenie spokojnosti zákazníkov. Tok údajov v reálnom čase môže tiež podporovať dynamické aktualizácie zákazníckych profilov a umožniť zamestnancom využívať prediktívnu analýzu na predvídanie potrieb zákazníkov.
Správa dodávateľského reťazca. Riadenie toku údajov zohráva kľúčovú úlohu pri koordinácii pohybu tovaru, materiálov a informácií naprieč dodávateľskými reťazcami. Pomáha sledovať stav zásob, monitorovať zásielky a optimalizovať logistiku v reálnom čase, čo v konečnom dôsledku znižuje oneskorenia a zlepšuje nákladovú efektívnosť. Integrácia so zariadeniami IoT, ako sú inteligentné senzory, zabezpečuje nepretržitý tok údajov v dodávateľskom reťazci medzi systémami.

Riadenie financií. Presné finančné údaje sú základom správnych obchodných rozhodnutí. Riadenie toku údajov organizuje informácie ako pohľadávky, záväzky, výplatné listiny a rozpočty, čím poskytuje finančným tímom prístup k dôležitým prehľadom v reálnom čase. Automatizované pracovné postupy tiež pomáhajú eliminovať chyby pri manuálnom zadávaní údajov, čím zlepšujú dodržiavanie súladu a pripravenosť na audity.
Správa ľudských zdrojov. Pre tímy ľudských zdrojov znamená riadenie toku údajov zabezpečenie, aby boli záznamy o zamestnancoch, informácie o benefitoch, história školení a výkonnostné metriky prehľadne usporiadané a ľahko dostupné. Tok údajov v reálnom čase zabezpečuje okamžité aktualizácie, čo podporuje efektívne zaradenie a priebežné dodržiavanie súladu s pracovnými predpismi.
Marketing a analýza kampaní. Riadenie toku údajov umožňuje marketingovým tímom sledovať výkonnosť kampaní zhromažďovaním údajov z viacerých kanálov, ako sú e-maily, sociálne médiá a webové stránky. Konsolidáciou týchto údajov v reálnom čase môžu podniky rýchlo upraviť svoje stratégie, čím zabezpečia, že kampane oslovia správne publikum so správnym odkazom v správnom čase.
Integrácia údajov zdravotnej starostlivosti. V zdravotníctve sa riadenie toku údajov využíva na integráciu informácií o pacientoch z rôznych zdrojov vrátane elektronických zdravotných záznamov, diagnostických systémov a nositeľných zariadení. Táto integrácia podporuje presnú diagnostiku, efektívnu koordináciu starostlivosti a dodržiavanie súladu s predpismi o ochrane osobných údajov, ako je HIPAA.
Výroba a IoT. Tok údajov je kľúčový v prostrediach inteligentnej výroby, kde stroje a senzory neustále generujú údaje. Podniky využívajú riadenie toku údajov na monitorovanie výkonu zariadení, predikciu potreby údržby a optimalizáciu výrobných plánov s cieľom znížiť prestoje a odpad.
Elektronický obchod a maloobchod. V elektronickom obchode riadenie toku údajov podporuje sledovanie zásob v reálnom čase, personalizované odporúčania produktov a dynamickú cenotvorbu. Integrácia údajov naprieč platformami zabezpečuje plynulý zákaznícky zážitok od počiatočného prehliadania až po dokončenie nákupu.

Budúcnosť riadenia toku údajov

Efektívne riadenie toku údajov sa stáva čoraz dôležitejším pre každodenné operácie, keďže podniky spracúvajú rastúce objemy údajov. Organizácie potrebujú hladký pohyb údajov medzi systémami, aby mohli prijímať informované rozhodnutia, efektívne fungovať a udržať si konkurenčnú výhodu.

Moderné nástroje na riadenie toku údajov dnes presahujú základnú optimalizáciu a kontrolu a zahŕňajú funkcie ako spracovanie v reálnom čase, pokročilú analýzu a automatizáciu podporovanú umelou inteligenciou. Vďaka týmto funkciám organizácie získavajú podrobnejšie prehľady a rýchlejšie reagujú na zmeny vo svojom prostredí.

Nové trendy v riadení toku údajov zahŕňajú nasledovné:

Správa údajov podporovaná umelou inteligenciou. Umelá inteligencia mení riadenie toku údajov automatizáciou čistenia a klasifikácie údajov a predikciou trendov na základe vzorov v reálnom čase. Tieto vylepšenia pomôžu podnikom v nasledujúcich rokoch ešte viac zlepšiť rozhodovanie a zefektívniť prevádzku.
Údajové štruktúry. Táto integrovaná vrstva prepája procesy naprieč platformami a používateľmi, čím zabezpečuje plynulý prístup k údajom a ich zdieľanie. Microsoft Fabric je jedným z príkladov údajovej štruktúry, ktorá poskytuje komplexné údajové služby, podporuje analýzu v reálnom čase a umožňuje podnikom jednoduchý prístup k údajom z rôznych systémov bez straty výkonu.

Platformy s malým množstvom napísaného kódu alebo platformy bez písania kódu. Tieto platformy umožňujú všetkým, aj tým bez rozsiahlych znalostí o programovaní, vytvárať a spravovať údajové pracovné postupy. Platformy s malým množstvom napísaného kódu alebo platformy bez písania kódu rozširujú inovačný potenciál organizácie a zrýchľujú reakčný čas na meniace sa obchodné potreby.
Zlepšená bezpečnosť a ochrana osobných údajov. Pre neustály vývoj predpisov, ako je Všeobecné nariadenie o ochrane údajov (GDPR) Európskej únie a Zákon o ochrane súkromia spotrebiteľov v Kalifornii (CCPA), sa bezpečné riadenie toku údajov stáva pre podniky prioritou. Nástroje na monitorovanie, auditovanie a kontrolu prístupu k údajom pomôžu organizáciám dodržiavať súlad s týmito predpismi a zároveň chrániť citlivé informácie.

Začíname s bezplatnou skúšobnou verziou platformy Fabric

Umožnite svojej organizácii používať Microsoft Fabric – zjednotenú platformu na správu a analýzu údajov na podporu transformácie a inovácií v ére umelej inteligencie.

Začiatok je jednoduchý a priamočiary. Nepotrebujete konto Azure, namiesto toho sa môžete zaregistrovať priamo na platforme Fabric.

Ďalšie informácie

Zdroje

Naučte sa riadiť toky údajov pomocou Fabricu

Muž a žena sa pozerajú na prenosný počítač.

Séria webinárov

Úvodné informácie o Fabricu

Oboznámte sa s kľúčovými možnosťami a výhodami tohto komplexného riešenia na analýzu údajov vo webinári na požiadanie.

Sledovať

Muž s bradou a žena v okuliaroch sa pozerajú na prenosný počítač.

Odborná pomoc

Pracujte s partnerom Fabricu

Nájdite skúseného partnera, ktorý vám pomôže preniesť vaše údaje do éry umelej inteligencie.

Ďalšie informácie

Krátka prehliadka

Preskúmať funkcie Fabricu

Pozrite sa, ako Fabric zjednocuje údaje a zjednodušuje vytváranie dátových modelov v reálnom obchodnom scenári.

Absolvovať prehliadku

Toky údajov sa používajú na zhromažďovanie, transformáciu a zjednocovanie údajov z viacerých zdrojov na účely analýzy a vykazovania. Pomáhajú zefektívniť prípravu údajov, znížiť redundanciu a zlepšiť kvalitu údajov.
Typ toku údajov je určený cieľovým úložiskom toku údajov. Tok údajov, ktorý nahráva údaje do tabuliek Microsoft Dataverse, sa kategorizuje ako štandardný tok údajov, zatiaľ čo tok údajov, ktorý nahráva údaje do analytických tabuliek, sa označuje ako analytický tok údajov.
Tri režimy toku údajov zahŕňajú simplex (tok iba jedným smerom), poloduplex (tok v oboch smeroch, ale nie súčasne) a plný duplex (tok v oboch smeroch súčasne).
Tok údajov riadia integračné systémy, protokoly a nástroje, ktoré spravujú pohyb údajov, ich transformácie a zabezpečenie. Jednotné údajové platformy, ako Microsoft Fabric, môžu pomôcť zefektívniť riadenie a prístup k údajom. Získajte ďalšie informácie o Fabricu.
Riadenie toku údajov zahŕňa používanie nástrojov na integráciu údajov, zavádzanie politík riadenia údajov a monitorovanie pohybu údajov s cieľom zabezpečiť presnosť a efektívnosť. Zahŕňa aj automatizáciu úloh spracovania údajov, aby sa minimalizovali manuálne zásahy a chyby.
Tok údajov môžete kontrolovať pomocou monitorovacích nástrojov, ktoré sledujú pohyb údajov, odhaľujú kritické miesta a zabezpečujú, že údaje dorazia na svoje určené miesto.