Что такое прием данных? Инструменты, типы и ключевые понятия

Прием данных является важной частью любого процесса, ориентированного на данные. Это первый шаг на пути передачи ваших данных отсюда туда, и очень важно обеспечить получение правильной информации в нужное время.

Самое важное при приеме данных — это знать, какая информация понадобится вашей целевой среде, и понимать, как эта среда будет использовать эту информацию, когда она туда поступит.

Что такое прием данных?

Прием данных — это процесс импорта и загрузки данных в систему. Это один из наиболее важных шагов в любом рабочем процессе анализа данных. Компания должна получать данные из различных источников, включая платформы электронного маркетинга, CRM-системы, финансовые системы и платформы социальных сетей.

Специалисты по данным обычно выполняют прием данных, поскольку для этого требуются знания в области машинного обучения и языков программирования, таких как Python и R.

Прием данных против ETL

Прием данных и ETL — это два совершенно разных процесса. Прием данных — это импорт данных в базу данных или другой механизм хранения, а ETL — их извлечение, преобразование и загрузка.

Разница между ними может сбить с толку из-за схожих названий и того факта, что они часто совпадают.

Основное различие между приемом данных и ETL заключается в том, что каждый из них делает для вас:

Прием данных

Прием данных — это процесс, который включает копирование данных из внешнего источника (например, базы данных) в другое место хранения (например, базу данных). В этом случае это обычно делается без каких-либо изменений данных.

Например, если у вас есть корзина Amazon S3, содержащая некоторые файлы, которые необходимо импортировать в вашу базу данных, то для перемещения этих файлов в вашу базу данных потребуется прием данных.

ЭТЛ

ETL означает «извлечение нагрузки преобразования»; это процесс, который включает в себя получение данных из одной системы и их преобразование для загрузки в другую систему для использования там.

В данном случае, а не просто копировать данные из одного места в другое без внесения каких-либо изменений.

Прием данных и интеграция данных

Прием и интеграция данных описывают перемещение данных из одной системы в другую. Прием данных — это процесс помещения данных в базу данных, тогда как интеграция данных извлекает те же данные из базы данных и помещает их обратно в другую систему.

Интеграция данных часто необходима, когда вы хотите использовать продукт одной компании с продуктом другой компании или если вы хотите объединить свои внутренние бизнес-процессы с процессами внешней организации.

Разница между этими двумя терминами проистекает из их определений:

1) Прием данных — действие или процесс введения данных в базу данных или другое хранилище данных. Часто это предполагает использование инструмента ETL (извлечение, преобразование, загрузка) для перемещения информации из исходной системы (например, Salesforce) в другой репозиторий, например SQL Server или Oracle.

2) Интеграция данных — процесс объединения нескольких наборов данных в один набор данных или модель данных, который может использоваться приложениями, особенно от разных поставщиков, таких как Salesforce и Microsoft Dynamics CRM.

Типы приема данных

Прием данных — это сбор и подготовка данных из различных источников в хранилище данных. Он включает в себя сбор, очистку, преобразование и интеграцию данных из разрозненных источников в единую систему для анализа.

Существует два основных типа приема данных:

1. Прием данных в режиме реального времени предполагает потоковую передачу данных в хранилище данных в режиме реального времени, часто с использованием облачных систем, которые могут быстро принимать данные, хранить их в облаке, а затем почти сразу же предоставлять их пользователям.
2. Пакетный прием предполагает сбор больших объемов необработанных данных из различных источников в одном месте и последующую их обработку. Этот тип приема используется, когда вам необходимо заказать большой объем информации перед ее одновременной обработкой.

Преимущества приема данных

Прием данных является важной частью любого проекта по работе с большими данными. Это процесс, с помощью которого вы переносите данные в кластер Hadoop, и это может быть сложным и трудным процессом. Но есть множество преимуществ, которые можно получить от приема ваших данных, в том числе:

• Точность: вы сможете быть уверены, что вся информация, с которой вы работаете, точна и надежна.
• Гибкость: после того как вы примете данные, к ним будет легче получить доступ, манипулировать и анализировать их, чем если бы вы использовали их в необработанном виде.
• Скорость. Если вы используете Hadoop для аналитики или машинного обучения, хранение всех ваших данных в одном месте значительно ускорит время обработки.

Проблемы с приемом данных

Данные — ценный ресурс. Именно поэтому мы можем принимать решения и выполнять работу; это держит нас на вершине нашей игры. Но при таком объеме данных как узнать, что оставить, а что выбросить?

Проблемы приема данных можно разделить на четыре категории: кодирование и обслуживание, задержка, качество данных и сбор данных.

Кодирование и обслуживание — две огромные проблемы, на решение которых может потребоваться время. Иногда проще выбросить старые данные, чем придумать, как их организовать, чтобы использовать в будущих проектах.

Задержка — еще одна проблема, с которой сталкиваются компании при попытке принять новые данные. Если вы ждете слишком много времени между приемом данных и их использованием в другом приложении или процессе, то могут возникнуть значительные задержки в выполнении задач!

Качество данных также является проблемой: как часто вам приходилось очищать или повторно обрабатывать старые данные из-за недостаточности информации или деталей? Иногда нам даже придется просмотреть старые файлы несколько раз, прежде чем они будут готовы для наших целей!

Наконец, в первую очередь существует проблема сбора всей этой информации: как нам вообще начать собирать все эти данные, не теряя при этом никакой необходимой информации?

Инструменты приема данных являются источником жизненной силы любой организации. Эти программные продукты собирают и передают структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные от источника к целевому назначению. Они автоматизируют трудоемкие и ручные процессы приема, поэтому организации могут тратить меньше времени на перемещение данных и больше времени на их использование для принятия более эффективных бизнес-решений.

Данные перемещаются по конвейеру приема данных — серии этапов обработки, которые передают данные из одной точки в другую. Конвейер может начинаться с базы данных или другого источника необработанной информации, затем проходить через инструмент ETL, который очищает и форматирует ее, прежде чем передать ее в инструмент отчетности или хранилище данных для анализа.

Возможность быстро и эффективно получать данные имеет решающее значение для любого бизнеса, стремящегося оставаться конкурентоспособным в современной цифровой экономике.

Платформа приема данных

Платформа приема данных (DIF) — это набор служб, которые позволяют вам принимать данные в базу данных. Он включает в себя следующие компоненты:

1. API источника данных позволяет получать данные из внешнего источника, загружать их в базу данных или сохранять в корзине Amazon S3 для последующей обработки.
2. Прокси-сервер API источника данных обеспечивает интерфейс между вашим приложением и API источника данных. Этот прокси-сервер действует как шлюз между вашим приложением и другими сервисами AWS, позволяя вашему приложению получать доступ к ресурсам, таким как корзины Amazon S3, не требуя от вас учетных данных или дополнительных данных авторизации.
3. Служба источника данных содержит весь код, необходимый для взаимодействия с внешними источниками данных через один или несколько API-интерфейсов с использованием метода, аналогичного просмотру веб-страниц (например, запросы GET).

Лучшие практики приема данных

Хорошо спроектированный и реализованный конвейер данных может потребовать времени и усилий. Для сбора данных необходимо больше. Вам необходимо убедиться, что вы собираете их таким образом, чтобы вашей команде было легко их использовать в дальнейшем. Вот несколько рекомендаций по сбору данных:

• Собирайте только те данные, которые вам нужны на каждом этапе процесса. Это сэкономит время и деньги, поскольку впоследствии вам не придется ничего повторно обрабатывать.
• Убедитесь, что с каждым собранным фрагментом данных связана временная метка или уникальный идентификатор, чтобы его можно было сопоставить с другими частями информации позже в процессе анализа. Это также поможет обеспечить точность окончательных результатов.
• Создайте хорошо структурированный формат для каждой части информации, чтобы любой, кому нужен доступ, мог легко найти то, что он ищет в дальнейшем.

Заключение

Что, если бы вы могли получить работу в области анализа данных?

Не просто любая работа, а работа вашей мечты: использование анализа данных для решения реальных проблем и оказания влияния на вашу организацию. Это не невозможно. Просто это требует работы. Но один из способов начать — пройти магистерскую программу Simplilearn’s Data Analyst. Он разработан специально для людей, которые хотят войти в эту сферу, но еще не накопили большого опыта.

Он научит вас всему, что вам нужно знать об анализе данных, чтобы вы могли немедленно повлиять на свою компанию или организацию, как только вы туда выйдете.

Часто задаваемые вопросы

1. Является ли прием данных тем же, что и ETL?

Нет, прием данных — это не то же самое, что ETL.

ETL означает извлечение, преобразование и загрузку. Это процесс, который извлекает данные из одной системы и преобразует их в другой формат для загрузки в другой проект.

Прием данных — это процесс, который принимает данные в анонимной форме или формате и помещает их в базу данных или другую систему хранения.

2. Каковы два основных типа приема данных?

Существует два основных типа приема данных: в реальном времени и пакетный. Прием данных в режиме реального времени — это когда данные принимаются по мере их появления, а пакетный прием данных — это когда информация собирается с течением времени, а затем обрабатывается сразу.

3. Зачем нам нужен прием данных?

Прием данных — это процесс перемещения данных из одного места в другое. В данном случае данные передаются с вашего устройства на наши серверы.

Нам необходим прием данных, поскольку он позволяет нам хранить ваши данные в безопасном и надежном для вас месте.

4. Что такое прием и обработка данных?

Прием данных — это сбор данных из внешних источников и преобразование их в формат, который может использовать система обработки данных. Это может быть в режиме реального времени или в пакетном режиме.

Обработка данных — это преобразование необработанных данных в структурированную и ценную информацию. Он может включать статистический анализ, алгоритмы машинного обучения и другие процессы, которые позволяют получить ценную информацию на основе данных.

5. Что представляет собой пример приема данных?

Примером приема данных является процесс, посредством которого данные собираются, организуются и хранятся таким образом, чтобы обеспечить легкий доступ. Самый распространенный способ приема данных — через базы данных, которые структурированы так, чтобы хранить большие объемы информации, и к которым могут одновременно обращаться несколько пользователей.

6. Что такое прием данных API?

Прием данных API — это сбор и хранение данных из разных источников. Он использует API для доступа к базе данных, веб-сайту или другому ресурсу. Затем данные сохраняются в базе данных для дальнейшего использования.