Tải nhập dữ liệu là gì?
Tải nhập dữ liệu là gì?
Tải nhập dữ liệu là quá trình thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau và sao chép chúng đến một hệ thống mục tiêu để lưu trữ và phân tích. Các hệ thống hiện đại xem dữ liệu như đang “chảy” xuyên suốt và song song giữa các hệ thống và thiết bị với nhiều định dạng và tốc độ khác nhau. Ví dụ, dữ liệu từ các cảm biến thông minh có thể tiếp nhận liên tục như một dòng chảy không ngừng nghỉ, trong khi dữ liệu bán hàng của khách hàng có thể được tổng hợp và gửi vào hệ thống vào cuối ngày làm việc theo lô. Các nguồn dữ liệu khác nhau đòi hỏi các xác minh đa dạng, xử lý trước và quản lý lỗi trước khi dữ liệu có thể được nhập vào điểm đích. Việc tải nhập dữ liệu bao gồm tất cả các công nghệ và quy trình cần thiết để thu thập dữ liệu một cách an toàn để phân tích sâu hơn.
Tại sao việc tải nhập dữ liệu lại quan trọng?
Quá trình tải nhập dữ liệu là bước đầu tiên trong bất kỳ quy trình dữ liệu nào. Việc này đảm bảo rằng dữ liệu thô được thu thập, chuẩn bị và cung cấp một cách thích hợp cho các quy trình hạ nguồn. Dưới đây là những lý do tại sao việc tải nhập dữ liệu chính xác là cần thiết.
Hỗ trợ ưu tiên dữ liệu
Các nhà phân tích kinh doanh và nhà khoa học dữ liệu ưu tiên các nguồn dữ liệu quan trọng nhất, cấu hình các quy trình tải nhập dữ liệu để xử lý và tích hợp hiệu quả. Tùy thuộc vào nhu cầu của một hoạt động, dữ liệu ưu tiên sẽ được chuyển sang để làm sạch, xóa trùng lặp, chuyển đổi hoặc nhân rộng. Các bước chuẩn bị này rất quan trọng để hoạt động dữ liệu hiệu quả. Cách tiếp cận ưu tiên nâng cao hiệu quả kinh doanh, đồng thời hợp lý hóa việc xử lý dữ liệu.
Loại bỏ lô cốt dữ liệu
Bằng cách thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn và chuyển đổi chúng thành một định dạng thống nhất, việc tải nhập dữ liệu đảm bảo rằng các tổ chức có thể đạt được tầm nhìn hợp nhất về tài sản dữ liệu của họ. Quá trình này giúp ngăn chặn các lô cốt dữ liệu, giúp thông tin trở nên dễ tiếp cận hơn giữa các phòng ban để cải thiện sự cộng tác.
Tăng tốc bằng tự động hóa
Sau khi xây dựng một hệ thống tải nhập dữ liệu, các kỹ sư dữ liệu có thể thiết lập các điều khiển tự động hóa khác nhau để đẩy nhanh quá trình hơn nữa. Các quy trình này dễ dàng đưa vào các công cụ định hướng dữ liệu khác, chẳng hạn như AI và mô hình máy học, phụ thuộc vào dữ liệu này. Các quy trình dữ liệu tự động cũng giúp hợp lý hóa quy trình tổng thể.
Tăng cường phân tích
Thông tin liên quan phải có sẵn để phân tích dữ liệu có hiệu quả. Trong quá trình tải nhập dữ liệu, bạn có thể kết hợp nhiều nguồn hoặc thực hiện các hoạt động bổ sung dữ liệu. Lớp tải nhập dữ liệu điều hướng dữ liệu đến các hệ thống lưu trữ thích hợp, chẳng hạn như kho dữ liệu hoặc các tập hợp dữ liệu chuyên dụng, cho phép truy cập nhanh chóng và đáng tin cậy vào dữ liệu. Truy cập dữ liệu theo yêu cầu cho phép xử lý và phân tích dữ liệu theo thời gian thực. Tổ chức của bạn có thể sử dụng kết quả phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh chính xác hơn.
Có các loại quy trình tải nhập dữ liệu nào?
Việc tải nhập dữ liệu và cách tiếp cận sẽ khác nhau tùy thuộc vào khối lượng, tốc độ và trường hợp sử dụng của dữ liệu.
Tải nhập dữ liệu hàng loạt
Các công cụ tải nhập hàng loạt thu thập dữ liệu trong một khoảng thời gian được chỉ định, tải nhập một nhóm nhiều mục nhập dữ liệu cùng một lúc. Chúng thường được thiết lập để truy xuất dữ liệu theo các khoảng thời gian đã lên lịch như cuối ngày, cuối tuần hoặc cuối tháng. Ví dụ: phần mềm chỉnh sửa hình ảnh tự động có thể tải tất cả các hình ảnh đã chỉnh sửa lên đám mây vào cuối ngày.
Xử lý dữ liệu theo lô lớn có thể là một quá trình nhanh hoặc chậm trong trường hợp liên quan đến khối lượng lớn dữ liệu. Nếu đó là quá trình chuyển chậm và xảy ra lỗi, việc khởi động lại lô có thể tốn kém và phức tạp. Các kỹ sư sử dụng xử lý hàng loạt tạo ra các quy trình chịu lỗi cho phép họ bắt đầu từ vị trí lô bị gián đoạn lần cuối.
Phương pháp này hoạt động tốt nhất khi bạn muốn phân tích dữ liệu lịch sử hoặc khi yếu tố thời gian không liên quan. Để tải nhập dữ liệu gần thời gian thực hoặc theo thời gian thực, một trong các phương pháp sau đây thường sẽ được ưu tiên hơn.
Tải nhập dữ liệu phát trực tuyến
Các công cụ tải nhập dữ liệu phát trực tuyến thu thập dữ liệu ngay sau khi nó được tạo, chẳng hạn như khi tải nhập dữ liệu từ các cảm biến IoT thực hiện các thao tác đọc liên tục. Mặc dù phát trực tuyến đảm bảo quyền truy cập vào dữ liệu gần đây nhất, nhưng việc này có thể tốn nhiều tài nguyên. Các kỹ sư dữ liệu phải xử lý các lỗi hệ thống hoặc mạng và độ trễ mạng, điều này có thể gây mất dữ liệu và tạo ra lỗ hổng trong luồng dữ liệu.
Có hai cách tiếp cận để tải nhập dữ liệu phát trực tuyến.
Tải nhập dựa trên nguyên lý kéo
Công cụ tải nhập truy vấn các nguồn và thực hiện trích xuất dữ liệu. Nó có thể làm điều này liên tục hoặc với những quãng nghỉ thiết lập sẵn.
Tải nhập dựa trên nguyên lý đẩy
Nguồn dữ liệu đẩy dữ liệu đến công cụ tải nhập ngay khi nó tạo ra thông tin mới.
Tải nhập hàng loạt theo lô nhỏ
Việc tải nhập dữ liệu hàng loạt theo lô nhỏ chia các luồng dữ liệu liên tục thành các khối nhỏ hơn, dễ quản lý hơn, được gọi là luồng rời rạc. Phương pháp này cân bằng các lợi thế của việc tải nhập hàng loạt và phát trực tuyến. Đây là lựa chọn lý tưởng cho các tình huống cần xử lý theo thời gian thực, nhưng phát trực tuyến đầy đủ lại tiêu tốn quá nhiều tài nguyên. Tuy nhiên, chia lô nhỏ vẫn có độ trễ nhất định so với việc tải nhập phát trực tuyến thuần túy.
Xử lý hàng loạt theo lô nhỏ là một cách tiết kiệm chi phí để tải nhập dữ liệu gần theo thời gian thực mà không phải trả những chi phí cao hơn liên quan đến phát trực tuyến.
Tải nhập theo hướng sự kiện
Đây là một hình thức tải nhập đặc biệt dựa trên nguyên lý đẩy. Các hệ thống định hướng theo sự kiện tải nhập dữ liệu khi một sự kiện hoặc trình kích hoạt cụ thể xảy ra thay vì tải nhập liên tục hoặc theo các khoảng thời gian đã đặt. Cách tiếp cận này thường được sử dụng cho các ứng dụng như xử lý đơn hàng, thông báo khách hàng và giám sát hệ thống. Phương pháp này giúp giảm chuyển động dữ liệu không cần thiết và tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên bằng cách chỉ tải nhập dữ liệu khi được yêu cầu. Tuy nhiên, việc vận hành hiệu quả lại phụ thuộc vào các yếu tố kích hoạt sự kiện và cơ chế xử lý sự kiện được xác định rõ ràng.
Nắm bắt thay đổi dữ liệu
Hệ thống nắm bắt thay đổi dữ liệu (CDC) là một trình tải nhập định hướng sự kiện thường được sử dụng để sao chép cơ sở dữ liệu, lưu trữ dữ liệu gia tăng và đồng bộ hóa giữa các hệ thống phân tán. Công cụ tải nhập dữ liệu chỉ thu thập các thay đổi được thực hiện đối với cơ sở dữ liệu thay vì truyền toàn bộ tập dữ liệu. Bằng cách giám sát các sự kiện ghi giao dịch, CDC xác định các phần chèn, cập nhật và xóa, truyền chúng đến các hệ thống khác gần theo thời gian thực. CDC giảm thiểu chi phí truyền dữ liệu và cải thiện hiệu quả nhưng yêu cầu hỗ trợ từ hệ thống cơ sở dữ liệu cơ bản và có thể tạo ra một số chi phí xử lý.
Sự khác biệt giữa tải nhập, tích hợp và ETL dữ liệu là gì?
Những khái niệm này thường được kết hợp, nhưng giữa chúng có điểm khác biệt quan trọng.
Tải nhập dữ liệu và tích hợp dữ liệu
Tích hợp dữ liệu là việc kết hợp các tập dữ liệu khác nhau thành một chế độ xem thống nhất. Đây là một thuật ngữ bao quát cho việc di chuyển dữ liệu từ nhiều hệ thống nguồn vào một hệ thống mục tiêu duy nhất, hợp nhất dữ liệu, xóa dữ liệu không cần thiết, loại bỏ các bản sao và sau đó phân tích nó để có những hiểu biết chuyên sâu. Ví dụ: Tích hợp dữ liệu hồ sơ khách hàng với dữ liệu mua hàng có thể cung cấp thông tin chuyên sâu về sở thích đặt hàng của một nhóm tuổi cụ thể hoặc nhân khẩu học địa điểm.
Tải nhập dữ liệu là bước đầu tiên trong bất kỳ quá trình tích hợp dữ liệu nào. Tuy nhiên, tích hợp dữ liệu bao gồm cả các công cụ và công nghệ khác ngoài việc nhập, bao gồm trích xuất, chuyển đổi và tải (ETL) quy trình và truy vấn dữ liệu.
Tải nhập dữ liệu so với ETL và ELT
Trích xuất, chuyển đổi và tải (ETL) là một loại kiến trúc nhiều bước giúp cải thiện chất lượng dữ liệu trong một số giai đoạn hoặc bước nhảy. Trong ETL, dữ liệu được trích xuất từ nguồn, chuyển đổi thành các định dạng mong muốn bởi các công cụ phân tích và sau đó được tải vào một hệ thống kho lưu trữ dữ liệu, chẳng hạn như hồ hoặc kho dữ liệu.
Trích xuất, tải và chuyển đổi (ELT) là một quy trình thay thế để đảo ngược các phân đoạn chuyển đổi dữ liệu và tải của ETL. Đây là một kiến trúc một bước nhảy, có nghĩa là dữ liệu được tải và chuyển đổi trên hệ thống mục tiêu.
Tải nhập dữ liệu là các giai đoạn trích xuất và tải của cả quy trình ETL và ELT. Tuy nhiên, với việc xử lý dữ liệu trong giai đoạn chuyển đổi, cả ETL và ELT đều làm được nhiều việc hơn là chỉ tải nhập dữ liệu.
Những thách thức của việc tải nhập dữ liệu là gì?
Dưới đây là một số thách thức mà các tổ chức nên xem xét khi tải nhập dữ liệu.
Quy mô
Việc điều chỉnh quy mô hệ thống tải nhập dữ liệu là một thách thức đối với các tổ chức do khối lượng dữ liệu và thời điểm tốc độ dữ liệu tăng theo thời gian.
Tăng quy mô theo kích thước và theo số lượng
Các tổ chức sử dụng hai chiến lược điều chỉnh quy mô chính. Tăng quy mô theo số lượng bao gồm việc phân phối khối lượng công việc tải nhập trên nhiều nút. Chiến lược này đòi hỏi sự cân bằng và phối hợp tải hiệu quả để ngăn chặn tình trạng tắc nghẽn. Tăng quy mô theo kích thước phụ thuộc vào việc tăng năng lực xử lý trong một nút duy nhất, điều này tuy có thể dễ thiết kế hơn, nhưng bị giới hạn bởi năng lực xử lý của nút. Thách thức chính ở đây là đảm bảo rằng quy trình tải nhập có thể xử lý khối lượng dữ liệu ngày càng tăng mà không gây ra sự chậm trễ hoặc lỗi hệ thống.
Để vượt qua các thách thức về điều chỉnh quy mô, bạn có thể sử dụng Luồng dữ liệu Amazon Kinesis để tải nhập dữ liệu theo thời gian thực với chiến lược tăng quy mô theo số lượng. Ngoài ra, Amazon EMR cho phép người dùng dễ dàng chạy và điều chỉnh quy mô Apache Spark, Trino và các khối lượng công việc dữ liệu lớn khác.
Kiến trúc phi máy chủ
Các quy trình phi máy chủ là kiến trúc tải nhập dữ liệu theo nhu cầu không yêu cầu cấu hình và triển khai phiên bản. Kiến trúc phi máy chủ phù hợp nhất với đa dạng mẫu tải nhập dữ liệu hoặc tải nhập theo sự kiện.
Ví dụ: quy trình tải nhập phi máy chủ trên AWS có thể được xây dựng bằng Amazon Data Firehose và AWS Lambda.
Bảo mật
Bảo mật và tuân thủ là những mối quan tâm chính trong quá trình tải nhập dữ liệu, đặc biệt là khi xử lý thông tin nhạy cảm. Các tổ chức phải tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu, áp đặt các yêu cầu nghiêm ngặt về việc thu thập, truyền và lưu trữ dữ liệu.
Một số phương pháp tốt nhất để bảo mật dữ liệu trong quá trình tải nhập dữ liệu bao gồm:
- Mã hóa dữ liệu trong khi lưu trữ và truyền dữ liệu
- Kiểm soát truy cập và cơ chế xác thực
- Kỹ thuật ẩn danh và che mặt nạ dữ liệu để bảo vệ thông tin nhận dạng cá nhân (PII)
Để giúp bảo vệ bảo mật dữ liệu trong quá trình tải nhập dữ liệu trên AWS, bạn có thể sử dụng các dịch vụ như:
- Amazon Macie để phát hiện dữ liệu nhạy cảm bằng cách sử dụng máy học và so khớp mẫu
- Dịch vụ quản lý khóa của AWS để mã hóa dữ liệu trên các khối lượng công việc AWS của bạn
- AWS PrivateLink để kết nối giữa các Đám mây riêng ảo của Amazon (VPC) và các dịch vụ AWS mà không cần cho dữ liệu tiếp xúc với Internet.
Độ tin cậy của mạng
Sự gián đoạn mạng, lỗi API và độ sẵn sàng dữ liệu không nhất quán có thể làm gián đoạn quá trình tải nhập dữ liệu. Những sự kiện này tạo ra những thách thức như hư hỏng dữ liệu. Quá tải dữ liệu từ bất kỳ nguồn nào có thể gây ra mất dữ liệu hoặc tạm thời làm chậm hệ thống như kho dữ liệu của bạn. Tiết lưu thích ứng có thể cần thiết để quản lý các đợt tăng đột biến trong luồng dữ liệu. Quản lý luồng ngược cho phép công cụ tải nhập dữ liệu xử lý dữ liệu đến với tốc độ phù hợp với khả năng xử lý.
Xử lý lại dữ liệu thất bại là một chiến lược xử lý lỗi khác. Công cụ tải nhập dữ liệu gửi yêu cầu gửi lại đến nguồn khi nó xác định dữ liệu bị hỏng hoặc bị thiếu. Việc thử lại sẽ làm tăng độ chính xác nhưng có thể ảnh hưởng đến thông lượng và độ trễ dự kiến.
Để triển khai thử lại tự động trên AWS, bạn có thể tạo quy trình công việc của riêng mình bằng cách sử dụng AWS Step Functions, trong khi Amazon Kinesis cung cấp các chính sách và quy trình có thể định cấu hình để quản lý luồng dữ liệu đến.
Chất lượng dữ liệu
Khi dữ liệu đến trong quy trình tải nhập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, không có gì đảm bảo rằng dữ liệu này sẽ ở định dạng nhất quán áp dụng cho tổ chức. Nguồn dữ liệu thô có thể chứa các giá trị bị thiếu, định dạng dữ liệu không chính xác và không khớp với lược đồ. Điều này đặc biệt hay xảy ra khi làm việc với dữ liệu phi cấu trúc, vì sự thiếu đồng nhất sẽ làm tăng thêm các lớp tương tác và làm sạch.
Các công cụ tải nhập dữ liệu thường bao gồm kiểm tra chất lượng dữ liệu và thực hiện các phương pháp để xác thực, làm sạch và tiêu chuẩn hóa dữ liệu. Khử trùng lặp tự động, thực thi lược đồ và phát hiện bất thường dựa trên AI có thể giúp xác định và sửa lỗi trước khi chúng lan truyền sâu hơn vào quy trình dữ liệu.
Các công cụ chất lượng dữ liệu trên AWS bao gồm Chất lượng dữ liệu AWS Glue cho các quy tắc chất lượng và tự động hóa, và Amazon DataZone để lập danh mục và quản trị dữ liệu.
Các khung tải nhập dữ liệu hỗ trợ các quyết định kinh doanh tốt hơn bằng cách nào?
Truy cập kịp thời vào dữ liệu chính xác giúp các đội ngũ phát hiện xu hướng nhanh hơn, đáp ứng nhu cầu liên tục thay đổi của khách hàng và điều chỉnh chiến lược trong thời gian thực. Tổ chức của bạn sẽ được trang bị tốt hơn để đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng thay vì cảm tính.
Xây dựng niềm tin với quy trình dữ liệu an toàn và đáng tin cậy
Khách hàng và các cơ quan quản lý luôn kỳ vọng các doanh nghiệp xử lý dữ liệu một cách có trách nhiệm. Một quy trình tải nhập dữ liệu được thiết kế tốt sẽ giúp đáp ứng những kỳ vọng này bằng cách đảm bảo dữ liệu được thu thập, chuyển tiếp và truy cập an toàn.
Điều này mang lại lợi ích vượt trên cả những cải thiện tức thời trực quan trong vận hành. Việc tuân thủ trở nên đáng tin cậy hơn và chứng minh việc xử lý dữ liệu an toàn trong kho dữ liệu của bạn có thể xây dựng niềm tin nội bộ giữa các đội ngũ và củng cố niềm tin của khách hàng.
Tinh giản việc tuân thủ và báo cáo trong toàn doanh nghiệp của bạn
Một quy trình tải nhập dữ liệu đáng tin cậy sẽ giúp tổ chức của bạn đáp ứng các yêu cầu quy định và đơn giản hóa việc kiểm tra. Khi dữ liệu từ khắp doanh nghiệp của bạn được thu thập một cách nhất quán và an toàn, việc này sẽ tạo ra một hồ sơ hoạt động rõ ràng, có thể truy nguyên, điều này đặc biệt quan trọng đối với việc tuân thủ các tiêu chuẩn như Quy định chung về bảo vệ dữ liệu (GDPR), Đạo luật về trách nhiệm giải trình và cung cấp thông tin bảo hiểm y tế (HIPAA) hoặc Tiêu chuẩn bảo mật dữ liệu ngành thẻ thanh toán (PCI DSS).
Việc tải nhập dữ liệu tự động giúp giảm nguy cơ mắc lỗi do con người và đảm bảo rằng dữ liệu cần thiết được thu thập kịp thời. Điều này giúp việc tạo báo cáo chính xác, đáp ứng các yêu cầu của chuyên viên đánh giá và chứng minh rằng các phương pháp dữ liệu của bạn là minh bạch và có kiểm soát trở nên dễ dàng hơn.
Cho phép đổi mới nhanh hơn giữa các đội ngũ
Khi dữ liệu được tải nhập một cách đáng tin cậy và nhanh chóng sẵn sàng để sử dụng, các đội ngũ trong toàn doanh nghiệp có thể trở nên linh hoạt hơn. Ví dụ: nhóm sản phẩm, tiếp thị và vận hành có thể kiểm tra các giả thuyết, đo lường kết quả trong hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM) của bạn và lặp lại mà không cần chờ CNTT chuẩn bị tập dữ liệu. Với các quy trình tải nhập được tự động hóa, các đội ngũ này có quyền truy cập theo ý muốn vào dữ liệu mới, đáng tin cậy và có thể giúp đẩy nhanh thời gian tìm hiểu thông tin chuyên sâu.
AWS có thể hỗ trợ các yêu cầu tải nhập dữ liệu của bạn như thế nào?
AWS cung cấp các dịch vụ và khả năng để tải nhập các loại dữ liệu khác nhau vào cơ sở dữ liệu đám mây AWS hoặc các dịch vụ phân tích khác. Ví dụ:
- Amazon Data Firehose là một phần của dòng dịch vụ Kinesis tự động điều chỉnh quy mô để phù hợp với khối lượng và thông lượng của dữ liệu phát trực tuyến và không yêu cầu quản trị liên tục.
- AWS Glue là một dịch vụ ETL phi máy chủ được quản lý toàn phần, phân loại, dọn dẹp, chuyển đổi và truyền dữ liệu một cách đáng tin cậy giữa các kho dữ liệu khác nhau một cách đơn giản và tiết kiệm chi phí.
- Bộ hỗ trợ truyền AWS là dịch vụ truyền dữ liệu an toàn, được quản lý toàn phần để di chuyển tệp vào và ra khỏi dịch vụ lưu trữ AWS.
- Cơ sở dữ liệu AWS và Dịch vụ di chuyển cơ sở dữ liệu của AWS (DMS) cung cấp các cơ chế để nắm bắt và truyền phát các thay đổi từ tất cả các dịch vụ cơ sở dữ liệu AWS. Bạn có thể sử dụng CDC gốc từ Amazon DynamoDB hoặc Amazon Neptune, cho phép bạn giảm mức độ phức tạp cho các quy trình tích hợp dữ liệu của mình. Một lựa chọn khác là sử dụng CDC trong Dịch vụ di chuyển cơ sở dữ liệu của AWS (DMS), dịch vụ này trích xuất các thay đổi từ bản ghi giao dịch của nguồn. DMS là một dịch vụ có độ sẵn sàng cao với khả năng phục hồi cho các tác vụ sao chép kéo dài như vậy. Sau đó, bạn có thể chuyển đổi và phân phối luồng dữ liệu bằng Amazon MSK, Amazon Kinesis hoặc AWS Glue.
- Dịch vụ truyền được quản lý của Amazon dành cho Apache Kafka (Amazon MSK) là dịch vụ được quản lý toàn phần, giúp bạn dễ dàng xây dựng và chạy các ứng dụng dùng nguồn mở Apache Kafka để tải nhập luồng.
Bạn cũng có thể cài đặt các nền tảng tải nhập dữ liệu tùy chọn trên Amazon EC2 và Amazon EMR rồi xây dựng các lớp lưu trữ và xử lý theo luồng dữ liệu của riêng mình. Nhờ đó, bạn có thể tránh được trở ngại của việc cung cấp cơ sở hạ tầng và có được quyền truy cập vào nhiều khung lưu trữ và xử lý luồng khác nhau.
Bắt đầu tải nhập dữ liệu trên AWS bằng cách tạo tài khoản miễn phí ngay hôm nay.