Šta je tok podataka?

Saznajte kako podaci prolaze kroz sisteme, podržavaju poslovne procese i pokreću uvide.

Definicija toka podataka

Termin "tok podataka" opisuje kako podaci prelaze između sistema, aplikacija i procesa i kako se podaci transformišu tokom tog procesa.

Glavni zaključci

Tok podataka se odnosi na kretanje podataka u sistemu.
Efikasno upravljanje tokom podataka podržava uvide u realnom vremenu, donošenje odluka i operativnu efikasnost.
Dijagrami toka podataka (DFD) pomažu u vizualizaciji kretanja podataka i identifikaciji neefikasnosti ili tačaka zagušenja.
Jezero podataka kombinuje jezera podataka i skladišta podataka kako bi obradilo i strukturirane i nestrukturirane podatke.
Moderni sistemi toka podataka nadmašuju tradicionalne procese izdvajanja, transformacije i učitavanja (ETL) sa obradom u realnom vremenu i fleksibilnošću.
Uobičajeni slučajevi upotrebe toka podataka uključuju upravljanje odnosima sa kupcima, optimizaciju lanca snabdevanja i finansijsko izveštavanje.
Bezbedno upravljanje tokom podataka pomaže u obezbeđivanju usklađenosti sa propisima dok štiti osetljive informacije.

Kako funkcioniše upravljanje tokom podataka

Tok podataka se odnosi na to kako podaci prolaze kroz sistem, uključujući izvore, transformacije i odredišta. Jasno razumevanje toka podataka je ključno za upravljanje podacima na način koji podržava ciljeve vašeg preduzeća.

Ključne komponente toka podataka su:

Izvori podataka. To su sistemi i aplikacije koji generišu podatke. Primeri uključuju baze podataka, uređaje platforme Internet stvari (IoT) i transakcione sisteme.
Odredišta podataka. To su sistemi ili aplikacije koji koriste podatke. Mogu obuhvatati alatke za izveštavanje, sisteme za upravljanje odnosima sa korisnicima (CRM) ili modele mašinskog učenja.
Transformacija podataka. Ovi procesi menjaju format ili strukturu podataka kako bi ih učinili kompatibilnim sa odredištem ili korisnijim za analizu. To može uključivati čišćenje, prikupljanje i kodiranje podataka.
Putanje toka podataka: Ovo su određene putanje tokova podataka dok se kreću između komponenti. Putanje toka podataka osiguravaju da podaci stignu na pravo mesto u pravo vreme.

Uobičajen način vizualizacije toka podataka je kroz dijagrame toka podataka (DFD). DFD ilustruju kretanje podataka između različitih komponenti, olakšavajući razumevanje složenih sistema. Mapiranje toka podataka sa DFD dijagramima olakšava identifikaciju tačaka zagušenja, neefikasnosti i prilika za poboljšanje.

Tok podataka u okruženju jezera podataka

Tok podataka omogućava korišćenje modernih, hibridnih arhitektura poput jezera podataka. Jezero podataka kombinuje prednosti jezera podataka i skladišta podataka kako bi stvorilo ujedinjeni, skalabilni sistem za upravljanje i strukturiranim i nestrukturiranim podacima.

Da biste razumeli šta je jezero podataka, prvo je korisno pregledati njegove prethodnike: jezera i skladišta podataka. Tradicionalna skladišta podataka su dizajnirana za skladištenje strukturiranih podataka ili informacija organizovanih u redove i kolone, poput baza podataka ili finansijskih izveštaja. Skladišta podataka su odlična za podršku poslovnom obaveštavanju i analitici, ali nemaju fleksibilnost potrebnu za obradu sirovih, nestrukturiranih podataka poput video zapisa, slika ili evidencija. Jezera podataka, s druge strane, mogu skladištiti nestrukturirane podatke u njihovom originalnom formatu, što ih čini idealnim za aplikacije velikih podataka i mašinskog učenja. Međutim, njihov nedostatak ugrađene strukture može otežati upit i analizu podataka.

Jezera podataka premošćavaju ovu razliku kombinujući skalabilno, fleksibilno skladištenje jezera podataka sa strukturiranim upitima i analitičkim mogućnostima skladišta podataka. Ova arhitektura omogućava da se sve operacije sa podacima odvijaju unutar jednog okruženja.

Tok podataka igra ključnu ulogu u pomaganju jezeru podataka da funkcioniše glatko podržavajući:

Unos podataka. Sirovi podaci iz različitih izvora – kao što su IoT uređaji, transakcioni sistemi ili spoljni API sistemi se unose u jezero podataka, često u svom originalnom formatu. Ovaj korak zavisi od neprekidnog toka podataka kako bi se osiguralo da su sve relevantne informacije zabeležene bez kašnjenja.
Transformaciju podataka. Jednom kada su uneti, podaci se čiste, strukturiraju i obogaćuju kako bi postali pogodniji za analizu. Putanje toka podataka podržavaju ove transformacije kako bi se podaci efikasno i tačno obradili.
Korišćenje podataka. Transformisani podaci se isporučuju odredištima poput platformi za poslovno obaveštavanje, alatke za analitiku koje koriste veštačku inteligenciju ili kontrolne table za vizualizaciju. Ovi sistemi zavise od kontinuiranog toka podataka kako bi pružili akcione uvide u realnom vremenu.

Integracijom upravljanja tokom podataka u jezero podataka, organizacije mogu skalirati svoje operacije, prilagoditi se promenljivim zahtevima podataka i ostvariti puni potencijal svojih podataka bez tačaka zagušenja ili neefikasnosti. Bez toga, sistem je izložen riziku od kašnjenja, nepotpunih skupova podataka ili smanjene tačnosti u analizi – sve to može ometati donošenje odluka i inovacije.

Prednosti toka podataka za preduzeća

Efikasno upravljanje tokom podataka čini podatke ne samo dostupnim, već i upotrebljivim. Dostupni, upotrebljivi podaci donose velike koristi za preduzeća, uključujući:

Optimizovane procedure obrade podataka. Pravilno upravljanje tokom podataka pojednostavljuje način na koji se podaci prikupljaju, transformišu i isporučuju. Tok podataka osigurava da se resursi koriste efikasno, smanjujući ponavljanja. Optimizacijom ovih procesa, preduzeća mogu obraditi veće količine podataka uz manje kašnjenja.
Skalabilnost. Kako organizacije rastu, tako rastu i njihovi podaci. Upravljanje tokom podataka podržava skalabilnost prilagođavanjem rastućim količinama podataka i složenosti. Bilo da obrađujete podatke iz nekoliko izvora ili integrišete tokove iz hiljada IoT uređaja, dobro dizajnirani sistemi toka podataka se skaliraju kako bi zadovoljili vaše potrebe.
Pristup uvidima u realnom vremenu. Sa efikasnim tokom podataka, preduzeća mogu obraditi podatke u realnom vremenu i dobiti trenutni pristup uvidima. Ovo pomaže organizacijama da brže reaguju na tržišne trendove, potrebe kupaca i operativne izazove, dajući im konkurentsku prednost.
Poboljšano donošenje odluka. Kombinacija strukturiranih podataka i uvida u realnom vremenu pomaže organizacijama da donesu informisanije odluke. Bilo da se radi o identifikaciji prilika za uštedu troškova ili predviđanju ponašanja kupaca, donosioci odluka se oslanjaju na pravovremene i tačne podatke kako bi usmerili svoje strategije.
Bolju operativnu efikasnost. Automatizacija procesa podataka i minimiziranje ručne intervencije sa tokovima podataka smanjuje rizik od ljudske greške i ubrzava operacije. Automatizacija tokova posla oslobađa timove da se fokusiraju na strateške inicijative umesto na ponavljajuće zadatke.
Ojačanu bezbednost podataka. Upravljanje tokom podataka pomaže u regulisanju pristupa i korišćenja, štiteći osetljive informacije tako što ih čini dostupnim samo ovlašćenim osobama. Ovo minimizira rizik od provale podataka, podržava usklađenost i gradi poverenje sa kupcima i partnerima.
Poboljšanu korisničku službu. Sa relevantnim podacima koji su lako dostupni, preduzeća mogu bolje razumeti i zadovoljiti potrebe kupaca personalizacijom preporuka, brzim rešavanjem problema kupaca i preduzimanjem drugih radnji koje se oslanjaju na podatke u realnom vremenu da bi bile efikasne.

Tokovi podataka u odnosu na ETL procese

ETL procesi su decenijama bili osnovni deo upravljanja podacima. ETL pomaže preduzećima da prikupe i pripreme podatke za analizu kroz tri osnovna koraka:

Izdvajanje: Preuzimanje podataka iz izvora kao što su baze podataka, API sistemi ili datoteke.
Transformacija: Pretvaranje podataka u upotrebljiv format, što može uključivati njihovo čišćenje, prikupljanje ili obogaćivanje.

Učitavanje: Čuvanje transformisanih podataka u sistemu kao što je skladište podataka, gde im se može pristupiti za izveštavanje i analizu.

Moderno upravljanje tokom podataka se oslanja na temelje ETL procesa i uvodi značajna poboljšanja, uključujući:

Podršku za obradu u serijama i u realnom vremenu. Tradicionalni ETL procesi često rade po rasporedu, obrađujući podatke u serijama u unapred određenim intervalima. Nasuprot tome, upravljanje tokom podataka podržava i obradu u serijama i u realnom vremenu, što omogućava preduzećima da deluju na podatke dok se generišu. To je ključno za aplikacije kao što su otkrivanje prevara, IoT praćenje i dinamičko određivanje cena.

Fleksibilniju arhitekturu. Dok ETL procesi obično zavise od unapred definisanih radnih tokova prilagođenih strukturiranim podacima, sistemi toka podataka mogu obraditi širi spektar formata i zahteva. Oni se prilagođavaju nestrukturiranim podacima kao što su tekst, slike ili očitavanja senzora i mogu se integrisati sa raznolikim sistemima. Ova fleksibilnost je posebno dragocena u hibridnim okruženjima kao što su jezera podataka.
Obogaćivanje podataka. Sistemi toka podataka uključuju mogućnosti obogaćivanja direktno u tok. Na primer, mogu dodati geografski kontekst transakciji ili upariti ID brojeve kupaca sa spoljnim skupovima podataka dok se podaci kreću kroz sistem. Ovo smanjuje kašnjenje i osigurava da su podaci odmah upotrebljivi kada stignu na odredište.

Evolucija od ETL procesa do upravljanja tokom podataka

Dok ETL ostaje efikasan u nekim scenarijima, njegova ograničenja su postala očiglednija kako su se povećavali obim, raznolikost i brzina podataka. Preduzeća sada zahtevaju sisteme koji mogu obraditi tokove podataka u realnom vremenu, nestrukturirane formate i dinamična okruženja kako bi podržali svoje brzo promenljive potrebe.

Usvajanjem modernog upravljanja tokom podataka, organizacije dobijaju sistem koji ne samo da efikasnije obrađuje podatke, već se i skalira kako bi zadovoljio rastuće potrebe. Dok ETL procesi ostaju korisni za specifične zadatke, upravljanje tokom podataka predstavlja sledeću generaciju integracije podataka, nudeći brzinu, prilagodljivost i inteligenciju potrebnu za uspeh u svetu vođenom podacima.

Primeri aplikacija za tok podataka

Upravljanje tokom podataka podržava efikasnost, donošenje odluka i inovacije širom poslovnih funkcija pojednostavljujući način na koji podaci prolaze kroz sisteme. Evo nekih od najčešćih primena upravljanja tokom podataka:

CRM. Upravljanje tokom podataka o kupcima – kao što su kontakt podaci, evidencija transakcija i upiti za usluge – osigurava da timovi imaju ažurne informacije za personalizaciju interakcija, rešavanje problema i poboljšanje zadovoljstva kupaca. Tok podataka u realnom vremenu može podržati i dinamička ažuriranja profila kupaca i omogućiti zaposlenima da koriste prediktivnu analitiku kako bi predvideli potrebe kupaca.
Upravljanje lancem snabdevanja. Upravljanje tokom podataka igra ključnu ulogu u koordinaciji kretanja robe, materijala i informacija kroz lance snabdevanja. Pomaže u praćenju nivoa zaliha, nadgledanju pošiljki i optimizaciji logistike u realnom vremenu, što na kraju smanjuje kašnjenja i poboljšava efikasnost troškova. Integracija sa IoT uređajima, poput pametnih senzora, osigurava da podaci o lancu snabdevanja neprekidno teku između sistema.

Upravljanje finansijama. Tačni finansijski podaci su osnova zdravih poslovnih odluka. Upravljanje tokom podataka organizuje informacije kao što su potraživanja, obaveze, plata i budžeti, pružajući finansijskim timovima pristup ključnim uvidima u realnom vremenu. Automatizovani radni tokovi pomažu i u eliminaciji grešaka u ručnom unosu podataka, poboljšavajući usklađenost i spremnost za nadgledanje.
Upravljanje ljudskim resursima. Za timove za ljudske resurse, upravljanje tokom podataka znači dobro organizovano i pristupačno vođenje evidencije o zaposlenima, informacija o pogodnostima, istoriji obuke i pokazateljima učinka. Tok podataka u realnom vremenu osigurava da se ažuriranja odmah odražavaju, podržavajući efikasno uvođenje u rad i kontinuiranu usklađenost sa radnim propisima.
Analitika marketinga i kampanje. Upravljanje tokom podataka omogućava marketinškim timovima da prate performanse kampanja prikupljanjem podataka iz više kanala, kao što su e-pošta, društvene mreže i veb sajtovi. Konsolidovanjem ovih podataka u realnom vremenu, preduzeća mogu brzo da prilagode strategije, osiguravajući da kampanje dopru do prave publike sa pravom porukom u pravo vreme.
Integracija zdravstvenih podataka. U zdravstvenoj industriji, upravljanje tokom podataka se koristi za integraciju informacija o pacijentima iz različitih izvora, uključujući elektronske zdravstvene kartone, dijagnostičke sisteme i nosive uređaje. Ova integracija podržava tačne dijagnoze, pojednostavljenu koordinaciju nege i usklađenost sa propisima o privatnosti kao što je HIPAA.
Proizvodnja i IoT. Tok podataka je ključan u pametnim proizvodnim okruženjima gde računari i senzori neprekidno generišu podatke. Preduzeća koriste upravljanje tokom podataka kako bi pratila performanse opreme, predvidela potrebe za održavanjem i optimizovala rasporede proizvodnje kako bi smanjila zastoje i otpad.
E-trgovina i maloprodaja. U e-trgovini, upravljanje tokom podataka podržava praćenje zaliha u realnom vremenu, personalizovane preporuke proizvoda i dinamičko određivanje cena. Integracija podataka na različitim platformama obezbeđuje glatko korisničko iskustvo, od početnog pregledanja do plaćanja.

Budućnost upravljanja tokom podataka

Efikasno upravljanje tokom podataka postaje sve bitnije za svakodnevno poslovanje jer preduzeća obrađuju sve veće količine podataka. Organizacijama je potreban nesmetan prenos podataka između sistema kako bi donosile dobro informisane odluke, efikasno poslovale i održale konkurentsku prednost.

Moderne alatke za upravljanje tokom podataka sada prevazilaze osnovnu optimizaciju i kontrolu i uključuju funkcije poput obrade u realnom vremenu, napredne analitike i automatizacije uz pomoć veštačke inteligencije. Sa ovim funkcijama, organizacije dobijaju dublje uvide i brže reaguju na promene u svom okruženju.

Novi trendovi u upravljanju tokom podataka uključuju:

Upravljanje podataka uz pomoć veštačke inteligencije. Veštačka inteligencija transformiše upravljanje tokom podataka automatizacijom čišćenja i klasifikacije podataka i predviđanjem trendova na osnovu obrazaca u realnom vremenu. Ova poboljšanja će pomoći preduzećima da poboljšaju donošenje odluka i još više unaprede poslovanje u narednim godinama.
Struktura podataka. Ovaj integrisani sloj povezuje procese na različitim platformama i korisnicima radi besprekornog pristupa podacima i deljenja. Microsoft Fabric je jedan primer strukture podataka koja pruža kompletne usluge prenosa podataka, podržava analitiku u realnom vremenu i pomaže preduzećima da lako pristupe podacima iz različitih sistema bez ugrožavanja performansi.

Platforme sa niskim kodiranjem i bez kodiranja. Ove platforme omogućavaju svima, čak i onima bez opsežnog znanja kodiranja, da kreiraju i upravljaju tokovima rada sa podacima. Platforme sa niskim kodiranjem i bez kodiranja proširuju potencijal organizacije za inovacije i ubrzavaju vreme odziva na promenljive poslovne potrebe.
Poboljšana bezbednost podataka i privatnost. Kako se propisi poput Opšte uredbe o zaštiti podataka Evropske unije (GDPR) i Kalifornijskog zakona o privatnosti potrošača (CCPA) razvijaju, bezbedno upravljanje tokom podataka postaje visok prioritet za preduzeća. Alatke koji prate, nadgledaju i kontrolišu pristup podacima pomoći će organizacijama da ostanu u skladu sa ovim propisima, a istovremeno štite osetljive informacije.

Započnite sa Fabric besplatnom probnom verzijom

Opremite svoju organizaciju rešenjem Microsoft Fabric – objedinjenom platformom za upravljanje podacima i analitiku koja predvodi transformaciju i inovaciju u eri veštačke inteligencije.

Prvi koraci su jednostavni i jasni. Nije vam potreban Azure nalog već se možete direktno registrovati na Fabric platformi.

Saznajte više

Resursi

Saznajte kako da upravljate tokom podataka pomoću usluge Fabric

Serija vebinara

Uvod u Fabric

Saznajte više o ključnim iskustvima i prednostima ovog kompletnog rešenja za analizu podataka u vebinaru na zahtev.

Pogledajte odmah

Muškarac sa bradom i žena sa naočarima koji gledaju u laptop.

Stručna pomoć

Sarađujte sa Fabric partnerom

Pronađite iskusnog partnera koji će vam pomoći da svoje podatke uvedete u doba veštačke inteligencije.

Saznajte više

Vođeni obilazak

Istražite funkcije usluge Fabric

Pogledajte kako Fabric objedinjuje podatke i pojednostavljuje način na koji gradite modele podataka u stvarnom poslovnom scenariju.

Pođite u obilazak

Tokovi podataka se koriste za prikupljanje, transformaciju i objedinjavanje podataka iz više izvora radi analize i izveštavanja. Oni pomažu u pojednostavljivanju pripreme podataka, smanjenju ponavljanja i poboljšanju kvaliteta podataka.
Odredište skladištenja toka podataka određuje tip toka podataka. Tok podataka koji učitava podatke u Microsoft Dataverse tabele kategorisan je kao standardni tok podataka, dok je tok podataka koji učitava podatke u analitičke tabele kategorisan kao analitički tok podataka.
Tri načina toka podataka uključuju simpleks (teče samo u jednom smeru), poludupleks (teče u oba smera, ali ne istovremeno) i puni dupleks (teče u oba smera istovremeno).
Tok podataka kontrolišu integracioni sistemi, protokoli i alatke koji upravljaju kretanjem podataka, transformacijama i bezbednošću. Ujedinjene platforme za podatke kao što je Microsoft Fabric mogu pomoći u pojednostavljivanju kontrole i pristupa. Saznajte više o usluzi Fabric.
Upravljanje tokom podataka podrazumeva korišćenje alatki za integraciju podataka, uspostavljanje politika upravljanja podacima i praćenje kretanja podataka kako bi se osigurala tačnost i efikasnost. Uključuje i automatizaciju zadataka obrade podataka kako bi se smanjila ručna intervencija i smanjile greške.
Možete proveriti tok podataka pomoću alatki za praćenje koji prate kretanje podataka, otkrivaju tačke zagušenja i osiguravaju da podaci stignu do željenog odredišta.