Что такое получение данных?
Что такое получение данных?
Получение данных – это процесс сбора данных из различных источников и их копирования в целевую систему для хранения и анализа. При использовании современных систем данные «двигаются» между системами и устройствами в различных форматах и с разной скоростью. Например, данные от интеллектуальных датчиков могут поступать непрерывно в виде постоянного потока входных данных от датчиков, а данные о продажах клиентам можно сопоставлять и отправлять пакетом в конце дня. Различные источники данных требуют валидационных проверок, предварительной обработки и управления ошибками, прежде чем данные поступят в место назначения. Получение данных включает все технологии и процессы, необходимые для безопасного сбора данных для дальнейшей аналитики.
В чем заключается важность получения данных?
Получение данных – это первый шаг в любом конвейере данных. Эта процедура обеспечивает надлежащий сбор, подготовку и обеспечение доступности необработанных данных для последующих процессов. Ниже перечислены причины, по которым точное получение данных имеет важное значение.
Поддержка приоритизации данных
Бизнес-аналитики и специалисты по обработке данных отдают предпочтение наиболее важным источникам данных, настраивая конвейеры получения данных для эффективной обработки и интеграции. В зависимости от потребностей операции приоритетные данные перемещаются на очистку, дедупликацию, преобразование или распространение. Эти подготовительные шаги жизненно важны для эффективной работы с данными. Приоритизация повышает эффективность бизнеса, а также оптимизирует обработку данных.
Разрозненность хранилищ данных
Собирая данные из нескольких источников и преобразовывая их в унифицированный формат, процедура получения данных позволяет организациям сформировать консолидированное представление о своих информационных активах. Этот процесс помогает предотвратить разрозненность данных, повысить доступность информации, передаваемой между подразделениями, и улучшить совместную работу.
Ускорение за счет автоматизации
После конструирования системы получения данных инженеры по обработке данных могут настроить различные средства автоматизации для дальнейшего ускорения процесса. Эти процессы легко внедряются в другие инструменты, управляемые данными, такие как искусственный интеллект и модели машинного обучения, основанные на этих данных. Автоматизированные конвейеры данных также помогают упростить весь процесс.
Совершенствование аналитики
Для того чтобы аналитика данных была эффективной, релевантная информация должна быть легкодоступной. Во время получения данных можно объединить несколько источников или выполнить операции по обогащению данных. Уровень получения данных направляет данные в соответствующие системы хранения, такие как хранилища данных или специализированные банки данных, обеспечивая быстрый и надежный доступ к данным. Доступ к данным по запросу позволяет обрабатывать и анализировать данные в режиме реального времени. Организация может использовать результаты анализа данных для принятия более точных бизнес-решений.
Какие существуют типы процессов получения данных?
Получение данных и подходы к этому процессу различаются в зависимости от объема, скорости и сценария использования данных.
Пакетное получение данных
Инструменты пакетного получения собирают данные за определенный период времени и одновременно обрабатывают группу из нескольких записей данных. Обычно они настроены на получение данных через запланированные промежутки времени, например в конце дня, недели или месяца. Например, программное обеспечение для редактирования изображений может автоматически загружать все отредактированные изображения в облако в конце дня.
Обработка данных в больших пакетах может быть быстрым или медленным процессом, если речь идет о больших объемах данных. Если передача идет медленно и возникают ошибки, перезапуск пакета может быть дорогостоящим и сложным. Инженеры, использующие пакетную обработку, создают отказоустойчивые конвейеры, позволяющие начать работу с того места, где пакет был прерван.
Этот подход лучше всего работает, когда вы хотите проанализировать исторические данные или когда сроки не важны. Для сбора данных в реальном или близком к нему времени часто предпочтительнее использовать один из следующих методов.
Потоковое получение данных
Инструменты потокового получения данных собирают данные сразу после их создания, например при получении данных с датчиков Интернета вещей, которые непрерывно считывают показания. Хотя потоковая передача обеспечивает доступ к самым последним данным, она может требовать значительных ресурсов. Инженеры по обработке данных должны устранять системные или сетевые ошибки и задержки в сети, которые могут привести к потере данных и образованию пробелов в потоке данных.
Существует два подхода к потоковому получению данных.
Получение на основе запросов на считывание
Инструмент получения запрашивает источники и выполняет извлечение данных. Он может делать это непрерывно или через заданные промежутки времени.
Получение на основе запросов на отправку
Источник отправляет данные в инструмент получения при каждом случае генерации новой информации.
Микропакетное получение
Микропакетное получение данных разделяет непрерывные потоки данных на более мелкие и удобные в управлении блоки, называемые дискретизированными потоками. Этот подход уравновешивает преимущества пакетного и потокового получения. Он идеально подходит для сценариев, в которых требуется обработка в режиме реального времени, но полноценная потоковая передача оказывается слишком ресурсоемкой. Однако микропакеты все же приводят к некоторой задержке по сравнению с получением данных в потоковом режиме.
Микропакетная обработка – это экономически выгодный способ получать данные практически в режиме реального времени без дополнительных затрат, связанных с потоковой передачей.
Получение на основе событий
Это особая форма получения на основе запросов на отправку. Системы, управляемые событиями, получают данные при возникновении определенного события или триггера, а не непрерывно или через определенные промежутки времени. Этот подход обычно используется в таких применениях, как обработка заказов, оповещение клиентов и мониторинг системы. Этот метод уменьшает ненужное перемещение данных и оптимизирует использование ресурсов путем получения данных исключительно при необходимости. Однако эффективное функционирование системы зависит от четко определенных триггеров событий и механизмов обработки событий.
Захват изменяющихся данных
Системы захвата изменяющихся данных (CDC) – это тип обработки данных на основе событий, обычно используемый для репликации баз данных, инкрементного хранения данных и синхронизации между распределенными системами. Инструмент получения данных принимает только те изменения, которые были внесены в базу данных, а не передает наборы данных полностью. Отслеживая события журнала транзакций, CDC выявляет вставки, обновления и удаления и передает их другим системам практически в режиме реального времени. CDC минимизирует затраты на передачу данных и повышает эффективность процесса, но требует поддержки со стороны базовой системы баз данных и может привести к некоторым накладным расходам на обработку.
В чем разница между получением данных, интеграцией и ETL?
Эти понятия часто путают, хотя между ними есть важные различия.
Получение данных или интеграция данных
Интеграция данных означает объединение различных наборов данных в единое унифицированное представление. Это широкий термин, обозначающий перенос данных из нескольких исходных систем в одну целевую систему, объединение данных, удаление ненужных данных, устранение дубликатов и их последующий анализ для получения подробной информации. Например, интеграция данных профиля клиента с данными о приобретенных товарах позволяет получить представление о предпочтениях в заказах определенной возрастной группы или демографических данных региона.
Получение данных – это первый шаг в любом конвейере интеграции данных. Однако интеграция данных включает в себя другие инструменты и технологии, помимо получения, включая конвейеры извлечения, преобразования, загрузки (ETL) и запросы данных.
Получение данных или ETL и ELT
Извлечение, преобразование и загрузка (ETL) – это тип многоступенчатой архитектуры, которая повышает качество данных за несколько этапов или переходов. В ETL данные извлекаются из источника, преобразуются в форматы, необходимые аналитическим инструментам, а затем загружаются в систему носителей данных, например в хранилище или озеро данных.
Извлечение, загрузка и преобразование (ELT) – это альтернативный конвейер, который меняет местами этапы преобразования и загрузки данных по сравнению с ETL. Это архитектура с одним переходом, то есть данные загружаются и преобразуются непосредственно в целевой системе.
Получение данных относится к этапам извлечения и загрузки в конвейерах ETL и ELT. Однако и ETL, и ELT выполняют не только получение данных, но и их обработку на этапе преобразования.
Какие проблемы возникают при получении данных?
Ниже перечислены некоторые вызовы, с которыми могут столкнуться организации при получении данных.
Масштабирование
Масштабирование систем получения данных является сложной задачей для организаций из-за большого объема данных и увеличения скорости передачи данных со временем.
Горизонтальное и вертикальное масштабирование
Организации используют две основные стратегии масштабирования. Горизонтальное масштабирование предполагает распределение получаемых рабочих нагрузок между несколькими узлами. Для избегания узких мест требуется эффективная балансировка нагрузки и координация усилий. Вертикальное масштабирование основано на увеличении вычислительной мощности в одном узле, что может быть проще в проектировании, но ограничено вычислительной мощностью узла. Ключевая проблема здесь заключается в том, чтобы конвейер получения данных мог обрабатывать растущие объемы без задержек или сбоев системы.
Чтобы решить проблемы масштабирования, можно использовать Потоки данных Amazon Kinesis для получения данных в реальном времени с горизонтальным масштабированием. Кроме того, Amazon EMR позволяет пользователям легко запускать и масштабировать Apache Spark, Trino и другие рабочие нагрузки, связанные с большими данными.
Бессерверные архитектуры
Бессерверные конвейеры – это архитектуры получения данных по запросу, не требующие настройки и развертывания инстансов. Бессерверные архитектуры лучше всего подходят для переменных шаблонов получения данных или получения на основе событий.
Например, бессерверные конвейеры приема данных на AWS можно создать с помощью Amazon Data Firehose и AWS Lambda.
Безопасность
Безопасность и соответствие требованиям являются важнейшими проблемами при получении данных, особенно при работе с конфиденциальной информацией. Организации должны соблюдать правила конфиденциальности данных, которые предъявляют строгие требования к сбору, передаче и хранению данных.
Ниже перечислены некоторые передовые методы обеспечения безопасности данных во время их получения.
- Шифрование данных в движении и в местах хранения
- Механизмы контроля доступа и аутентификации
- Методы маскирования и анонимизации данных для защиты информации, позволяющей установить личность (PII)
Чтобы обеспечить безопасность данных во время их получения на AWS, можно использовать следующие сервисы:
- Amazon Macie обнаруживает конфиденциальные данные с помощью машинного обучения и сопоставления шаблонов.
- Сервис управления ключами AWS шифрует данные в рабочих нагрузках AWS.
- AWS PrivateLink обеспечивает подключение виртуальных частных облаков Amazon (VPC) с сервисами AWS без передачи данных в Интернет.
Надежность сети
Перебои в работе сети, сбои API и нестабильная доступность данных могут нарушить получение данных. Такие события приводят к различным проблемам, в частности к повреждению данных. Перегрузка данных из любого источника может привести к потенциальной потере данных или временному замедлению работы системы, например хранилища данных. Для обработки пиковой нагрузки потока данных может потребоваться адаптивное регулирование. Управление поступлением запросов позволяет инструменту получения данных обрабатывать входящие данные со скоростью, соответствующей его вычислительной мощности.
Еще одна стратегия обработки ошибок – это осуществление повторных попыток обработки данных, приведших к сбою. Инструмент получения данных отправляет источнику запросы на повторную отправку сообщений при обнаружении поврежденных или отсутствующих данных. Повторные попытки повышают точность, но могут повлиять на ожидаемую пропускную способность и задержку.
Чтобы реализовать автоматические повторные попытки на AWS, вы можете создавать собственные рабочие процессы с помощью AWS Step Functions, тогда как Amazon Kinesis предлагает настраиваемые политики и процессы управления потоком входящих данных.
Качество данных
Когда данные поступают в конвейер получения данных из различных источников, нет никакой гарантии того, что они будут представлены в едином формате, полезном для организации. Источники необработанных данных могут содержать пропущенные значения, неправильные форматы данных и несовпадающие схемы. Это особенно актуально при работе с неструктурированными данными, поскольку отсутствие единообразия приводит к необходимости добавлять уровни дополнительной обработки и очистки данных.
Инструменты получения данных обычно включают проверку качества данных и внедрение методов подтверждения, очистки и стандартизации данных. Автоматическая дедупликация, применение схем и обнаружение аномалий на основе искусственного интеллекта помогают выявлять и исправлять ошибки до их дальнейшего распространения в конвейере данных.
Инструменты качества данных на AWS включают Качество данных AWS Glue для правил качества и автоматизации и Amazon DataZone для каталогизации данных и управления ими.
Как платформы получения данных способствуют принятию более эффективных бизнес-решений?
Более своевременный доступ к точным данным помогает командам быстрее выявлять тенденции, реагировать на меняющиеся потребности клиентов и корректировать стратегии в режиме реального времени. Ваша организация будет лучше подготовлена к принятию решений на основе фактических данных, а не догадок.
Укрепление доверия с помощью безопасных и надежных конвейеров данных
Клиенты и регулирующие органы ожидают от компаний ответственного обращения с данными. Хорошо продуманный процесс получения данных помогает оправдать эти ожидания, обеспечивая безопасный сбор, передачу и доступ к данным.
Это дает преимущества, помимо непосредственных операционных улучшений, которые вы увидите. Соответствие требованиям становится более надежным, а демонстрация безопасной обработки данных в ваших хранилищах может повысить внутреннее доверие сотрудников и укрепить доверие клиентов.
Оптимизация соблюдения требований и отчетности в бизнесе
Надежный процесс получения данных помогает вашей организации соблюдать нормативные требования и упростить аудит. Последовательный и безопасный сбор данных по всему бизнесу создает четкий и отслеживаемый учет операций, что особенно важно для соблюдения таких стандартов, как Общий регламент по защите данных (GDPR), Акт о передаче и защите данных учреждений здравоохранения (HIPAA) или Стандарт безопасности данных индустрии платежных карт (PCI DSS).
Автоматическое получение данных снижает риск человеческой ошибки и обеспечивает своевременный сбор необходимых данных. Это упрощает составление точных отчетов, реагирование на запросы аудиторов и позволяет продемонстрировать прозрачность и контроль используемых вами методов обработки данных.
Обеспечение более быстрых инноваций в командах
Когда данные поступают надежно и быстро становятся доступными, команды во всем бизнесе могут стать более гибкими. Например, специалисты по продуктам, маркетингу и эксплуатации могут тестировать гипотезы, оценивать результаты в вашей системе управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) и выполнять итерации, не дожидаясь подготовки наборов данных ИТ-отделом. Благодаря автоматизированным конвейерам приема данных эти специалисты получают доступ к свежим и надежным данным в режиме самообслуживания, что позволяет ускорить получение аналитических данных.
Как AWS может удовлетворить требования к получению данных?
AWS предоставляет сервисы и возможности для загрузки различных типов данных в облачные базы данных AWS или другие аналитические сервисы. Пример:
- Amazon Data Firehose входит в семейство сервисов Kinesis, которые автоматически масштабируются в соответствии с объемом и пропускной способностью потоковых данных и не требуют постоянного администрирования.
- AWS Glue – это полностью управляемый бессерверный сервис ETL, который классифицирует, очищает, преобразовывает и надежно передает данные между различными хранилищами простым и экономически выгодным способом.
- Семейство для пересылки файлов AWS – это полностью управляемый и безопасный сервис передачи файлов в сервисы хранения AWS и из них.
- Базы данных AWS и Сервис миграции баз данных AWS (DMS) предоставляют механизмы для сбора и потоковой передачи изменений из всех сервисов баз данных AWS. Можно использовать собственную технологию CDC от Amazon DynamoDB или Amazon Neptune, что позволяет снизить сложность конвейеров интеграции данных. Другой вариант – использовать CDC в Сервисе миграции баз данных AWS (DMS), который извлекает изменения из журнала транзакций источника. DMS – это сервис с высоким уровнем доступности, обеспечивающий отказоустойчивость для таких длительных задач репликации. Затем потоки данных можно по желанию преобразовать и распределить с помощью Amazon MSK, Amazon Kinesis или AWS Glue.
- Управляемая потоковая передача Amazon для Apache Kafka (Amazon MSK) – это полностью управляемый сервис, который упрощает создание и запуск приложений, использующих Apache Kafka с открытым исходным кодом для получения потоковых данных.
Пользователи могут устанавливать собственные платформы получения данных в Amazon EC2 и Amazon EMR, а также создавать собственные уровни хранилища и обработки потоковых данных. Таким образом, можно избежать проблем при выделении инфраструктуры, а также получить доступ к различных потоковым хранилищам и платформам обработки данных.
Начните работу с получением данных на AWS, создав бесплатный аккаунт уже сегодня.