Что такое прием данных? Инструменты, типы и основные концепции

Прием данных — важнейшая часть любого процесса, ориентированного на данные. Это первый шаг в передаче данных отсюда туда, и он крайне важен для обеспечения наличия правильной информации в нужное время.

Самое важное при приеме данных — это знание того, какая информация понадобится вашей целевой среде, и понимание того, как эта среда будет использовать эту информацию после ее поступления.

Что такое прием данных?

Data Ingestion — это процесс импорта и загрузки данных в систему. Это один из самых важных шагов в любом рабочем процессе аналитики данных. Компания должна принимать данные из различных источников, включая платформы email-маркетинга, CRM-системы, финансовые системы и платформы социальных сетей.

Специалисты по обработке данных обычно занимаются приемом 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, тогда как ETL — это извлечение, преобразование и загрузка.

Разница между ними может сбивать с толку из-за схожести 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 в данных.

Например, если у вас есть контейнер Amazon S3, содержащий некоторые файлы, которые необходимо импортировать в вашу базу данных, то для перемещения этих файлов в местоположение вашей базы данных потребуется прием данных.

ЭТЛ

ETL означает «извлечение, преобразование, загрузка»; это процесс, который включает в себя извлечение данных из одной системы и преобразование их таким образом, чтобы их можно было загрузить в другую систему для использования там.

В этом случае данные не просто копируются из одного места в другое без внесения каких-либо изменений.

Прием данных против интеграции 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 — это извлечение тех же данных из базы данных и помещение 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 вытекает из их определений:

1) Data Ingestion — действие или процесс введения данных в базу данных или другой репозиторий хранения. Часто это включает 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, которую могут использовать приложения, 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 реальном времени подразумевает потоковую передачу данных в хранилище данных в режиме реального времени, часто с использованием облачных систем, которые могут быстро принимать данные, сохранять их в облаке, а затем практически немедленно предоставлять их пользователям.
2. Пакетное поглощение подразумевает сбор больших объемов необработанных данных из различных источников в одном месте и их последующую обработку. Этот тип поглощения используется, когда вам нужно упорядочить большой объем информации перед ее немедленной обработкой.

Преимущества приема данных

Прием данных — важнейшая часть любого проекта по работе с большими данными. Это процесс, посредством которого вы помещаете свои данные в кластер Hadoop, и это может быть сложным и трудоемким процессом. Но прием данных дает множество преимуществ, в том числе:

• Точность: вы сможете быть уверены в том, что вся информация, с которой вы работаете, является точной и надежной.
• Гибкость: После того как вы получите данные, их будет легче получать, обрабатывать и анализировать, чем если бы вы использовали их в необработанном виде.
• Скорость: если вы используете Hadoop для аналитики или машинного обучения, хранение всех данных в одном месте значительно ускорит время обработки.

Проблемы с приемом данных

Данные — ценный ресурс. Именно поэтому мы можем принимать решения и выполнять работу; они позволяют нам оставаться на вершине. Но как узнать, что хранить, а что выбросить, учитывая объем данных?

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

Кодирование и обслуживание — две огромные проблемы, преодоление которых может занять время. Иногда проще выбросить старые данные, чем придумать, как их организовать, чтобы можно было использовать в будущих проектах.

Задержка — еще одна проблема, с которой сталкиваются компании при попытке получить новые данные. Если вы ждете слишком долго между получением 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 перерабатывать старые данные из-за недостатка информации или подробностей? Иногда нам даже нужно будет несколько раз просмотреть старые файлы, прежде чем они будут готовы для наших целей!

Наконец, существует проблема сбора всей этой информации в первую очередь — как нам вообще начать собирать все эти данные, не потеряв при этом ни одной необходимой информации?

Инструменты приема данных — это жизненная сила любой организации. Эти программные продукты собирают и передают структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные из источника в целевые пункты назначения. 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 переносят 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 перед передачей в инструмент отчетности или хранилище данных для анализа.

Возможность быстро и эффективно обрабатывать данные имеет решающее значение для любого бизнеса, стремящегося оставаться конкурентоспособным в условиях современной цифровой экономики.

Структура приема данных

Структура приема данных (DIF) — это набор сервисов, которые позволяют вам принимать данные в вашу базу данных. Она включает в себя следующие компоненты:

1. API источника данных позволяет извлекать данные из внешнего источника, загружать их в базу данных или сохранять в хранилище 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 сведений об авторизации.
3. Служба источника данных содержит весь код, необходимый для взаимодействия с внешними источниками данных через один или несколько API 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 требуется больше. Вам нужно убедиться, что вы собираете их таким образом, чтобы вашей команде было легко использовать их 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 вам не придется ничего перерабатывать позже.
• Убедитесь, что каждый собранный фрагмент данных имеет связанную временную метку или уникальный идентификатор, чтобы его можно было сопоставить с другими частями информации позже в процессе анализа. Это также поможет обеспечить точность ваших конечных результатов.
• Создайте хорошо структурированный формат для каждой порции информации, чтобы любой, кому нужен доступ, мог легко найти то, что ищет, позже.

Заключение

Что если бы вы могли получить работу в сфере аналитики данных?

Не просто работа, а работа вашей мечты: использование аналитики данных для решения реальных проблем и оказания влияния на вашу организацию.

Это не невозможно. Просто это требует работы.

Но один из способов начать — это пройти магистерскую программу Simplilearn Data Analyst. Она разработана специально для людей, которые хотят войти в эту область, но еще не набрали достаточно опыта.

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

Часто задаваемые вопросы

1. Прием данных — это то же самое, что и ETL?

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

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

Прием данных — это процесс, который берет 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 режиме реального времени и пакетный. Прием данных в режиме реального времени — это когда данные принимаются по мере их поступления, 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 — с вашего устройства на наши серверы.

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

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. Прием данных может осуществляться в режиме реального времени или в пакетном режиме.

Обработка данных — это преобразование необработанных данных в структурированную и ценную информацию. Она может включать статистический анализ, алгоритмы машинного обучения и другие процессы, которые производят выводы из данных.

5. Что такое пример приема данных?

Примером приема данных является процесс, посредством которого данные собираются, организуются и хранятся таким образом, чтобы обеспечить легкий доступ. Наиболее распространенный способ приема данных — через базы данных, которые структурированы для хранения больших объемов информации и могут быть доступны нескольким пользователям одновременно.

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 будущего использования.