Datainnsamling er en kritisk del av en datadrevet prosess, som sikrer at virksomheter mottar korrekt informasjon til rett tid for å analysere og forbedre sin egen ytelse.
I dag produserer organisasjoner enorme datamengder daglig, noe som gir stor verdi for driften.
Gjennom forretningsanalyse kan organisasjoner oppnå dypere innsikt, som hjelper dem med å ta velinformerte, datadrevne beslutninger.
Disse dataene er også avgjørende for å forstå kundegrupper, forutse markedsbevegelser, legge planer, forutsi trender og oppnå andre fordeler.
For å utføre spesifikke oppgaver er det imidlertid viktig å hente ut, analysere og ha enkel tilgang til dataene fra en sentralisert lokasjon.
Det er her datainnsamling kommer inn.
Denne teknikken trekker ut data fra flere forskjellige kilder, og gjør det mulig å avdekke skjult innsikt som kan brukes til å utvikle virksomheten.
Denne artikkelen vil utforske datainnsamling, dens ulike typer, trinnvise prosesser, arkitektur, bruksområder, fordeler, beste praksis og utfordringer.
La oss starte!
Hva er datainnsamling?
Datainnsamling er prosessen med å hente data fra én eller flere kilder og overføre dem til et datalager for umiddelbar bruk. Dette er et av de viktigste trinnene i arbeidsflyten for dataanalyse.
Data kan overføres i grupper (batch) eller strømmes i sanntid. Når dataene er overført til det avtalte stedet, blir de lagret på en hensiktsmessig måte og brukt til analyse.
Datakilder kan være datainnsjøer, databaser, IoT-enheter, SaaS-applikasjoner, lokale databaser og andre plattformer som inneholder relevant og viktig informasjon.
Datainnsamling er en prosess der data hentes fra en kilde, renses og sendes videre til et sted der de kan brukes, nås og analyseres av en bedrift.
Datainnsamling muliggjør datadrevne beslutninger fra organisasjoner, gitt den økende kompleksiteten og mengden data som produseres daglig.
Når data samles inn, forblir de i sin opprinnelige og rå tilstand, slik de er i kilden. Transformasjon er nødvendig når dataene skal endres eller analyseres til et lesbart format som er kompatibelt med ulike applikasjoner.
Hovedmålet med datainnsamling er å flytte et stort datasett effektivt fra ett sted til et annet ved hjelp av programvareautomatisering. Prosessen omfatter kun innsamling, ikke transformasjon av data. For mange virksomheter er det et viktig verktøy for å håndtere datainnhenting.
Det finnes flere metoder for datainnsamling. Valg av metode avhenger av spesifikke behov og designkrav.
Hvordan fungerer datainnsamling?
Datainnsamling samler data fra de mange kildene der de opprinnelig er lagret eller generert. Dataene lastes eller overføres deretter til bestemmelsesstedet eller samleområdet. Datainnsamlingsprosessen benytter enkle transformasjoner ved behov for å filtrere eller optimalisere dataene før de sendes til en meldingskø, et datalager eller en bestemmelsesplass.
Datainnsamling kan også omfatte komplekse transformasjoner, inkludert sortering, sammenføyninger og aggregeringer for spesifikke applikasjoner, rapporterings- og analysesystemer med ekstra kanaler.
For å forstå den trinnvise datainnsamlingsprosessen, må man se på selve arkitekturen.
Kilde: Streamsets
Arkitektur for datainnsamling
Arkitekturen for datainnsamling gir innsikt i dataflyten i de ulike lagene:
- Datainnsamlingslag: Dette laget samler inn data fra forskjellige kilder og lagrer dem i datavarehuset. Det definerer hvordan data overføres eller analyseres i andre lag i innsamlingsarkitekturen. Det bidrar også til å bryte ned dataene for analytisk behandling.
- Databehandlingslag: Dette laget samler data fra det forrige laget og behandler overføringen av de lagrede dataene. Det definerer destinasjonen for dataene og grupperer dem deretter.
- Datalagringslag: Når dataene er gruppert, lagres de på et hensiktsmessig sted for videre overføring.
- Dataspørringslag: Dette er det analytiske laget i datainnsamlingsarkitekturen. Her stilles spørsmål til dataene for å avdekke verdifull innsikt.
- Datavisualiseringslag: Datavisualisering er det siste laget og omhandler presentasjon av data. Det viser dataene i et lett forståelig og visuelt format for å gi virksomheten sanntidsinnsikt.
Fordeler med datainnsamling
La oss se på noen av fordelene med datainnsamling:
- Tilgjengelighet: Når en organisasjon implementerer en datainnsamlingsprosess, blir dataene tilgjengelige og lett tilgjengelige. Data samles fra flere kilder og overføres til et lagringssted, og alle med autorisasjon kan enkelt hente data for analyse.
- Enhetlighet: God datainnsamlingspraksis forbedrer datakvaliteten ved å konvertere flere datatyper til en enhetlig datatype. Dette forenkler datamanipulering og forståelse for fremtidig analyse.
- Økt produktivitet: Datainnsamling gjør det mulig å bruke data for å bli mer produktiv. Dette gir dataingeniører økt fleksibilitet og muligheten til å skalere.
- Bedre beslutningstaking: Datainnsamlingsprosessen muliggjør bedre og mer informerte beslutninger med sanntidsdata. I tillegg kan analyser utledes for å ta taktiske beslutninger og spore KPI-er og potensielle mål.
- Forbedret brukeropplevelse: Virksomheter benytter ferskere data for å betjene kundene. Datadrevet analyse gir muligheten til å utvikle effektive verktøy og applikasjoner for kundene.
Typer datainnsamling
Det finnes tre typer datainnsamling: batchbehandling, sanntidsdatainnsamling og lambdabassert datainnsamling. Valget av metode avhenger i stor grad av type virksomhet, IT-infrastruktur, budsjett, tidslinje og målene som skal nås. Virksomheter velger også sin modell og sine verktøy basert på datakildene de benytter.
La oss se nærmere på hver av dem.
#1. Batchbehandling
Kilde: Adobe Experience League
Dette er den mest vanlige innsamlingsmetoden. Innsamlingslaget samler og grupperer data fra flere kilder trinnvis. Dataene overføres deretter i grupper til en applikasjon, et system eller et annet bestemt sted.
Dataoverføringen aktiveres gjennom policybaserte forhold, triggerhendelser, analog bestilling eller eksisterende tidsplaner for å sikre at data overføres som avtalt. Batchbehandling er nyttig for virksomheter som trenger å samle spesifikke data hver dag, for eksempel ved oppmøteskjema eller rapportgenerering.
Denne tilnærmingen er rimelig og anses i mange tilfeller som en eldre metode.
#2. Sanntidsdatainnsamling
Sanntidsdatainnsamling er også kjent som strømbehandling. Dette innebærer innsamling og overføring av data fra en kilde i sanntid til destinasjonen. Det er ingen gruppering; data hentes, lastes og behandles så snart innsamlingslaget finner nye data.
En vanlig løsning for å implementere sanntidsdatainnsamling er Change Data Structure (CDC). Denne typen datainnsamling er imidlertid dyrere enn batchinnsamling. Det skyldes at kildene må overvåkes kontinuerlig for å identifisere nye data og sikre at de gjenspeiles riktig på målplattformen.
Hvis kostnadsfaktoren ikke spiller en rolle, er denne metoden svært nyttig for virksomheter som ønsker å kjøre analyser med ferske data for å ta operative beslutninger.
Sanntidsdatainnsamling er den beste metoden ved behov for å ta beslutninger om for eksempel aksjemarkedet. Metoden er også nyttig for overvåking av infrastruktur.
#3. Lambdabassert datainnsamling
Kilde: Hasselcast
Denne metoden er en kombinasjon av de to andre datainnsamlingsmetodene: batchbehandling og sanntidsinnsamling.
Batchbehandling brukes for å samle data i grupper, mens sanntidsdatainnsamling gir en annen vinkel på tidssensitive data. Lambdabassert datainnsamling deler inn dataene som samles inn i grupper og behandler dem i mindre trinn, noe som gjør den effektiv for ulike applikasjoner som krever strømmedata.
Bruksområder for datainnsamling
Organisasjoner over hele verden benytter datainnsamlingsprosesser som en viktig del av sine dataprosesser.
- Tingenes internett (IoT): Datainnsamling brukes i mange IoT-systemer for å samle inn og transformere data fra en rekke tilkoblede enheter.
- Big Data-analyse: Big Data-analyse er et vanlig behov for de fleste organisasjoner. Innsamling av store datamengder fra mange kilder er derfor nødvendig i big data-analyse. Data behandles deretter med distribuerte systemer som Spark eller Hadoop.
- Svindeloppdagelse: Organisasjoner bruker datainnsamlingsprosessen for å oppdage svindel ved å importere og transformere data fra ulike kilder. Dette kan være kundeadferd, tredjeparts datastrømmer og transaksjoner.
- Nettbasert handel: Nettbaserte handelsvirksomheter bruker datainnsamlingsprosessen for å motta data fra flere kilder, som kundetransaksjoner, produktkataloger, nettstedanalyse med mer. Dette bidrar til at de kan vokse med riktige sanntidsdata.
- Personalisering: Datainnsamlingsprosessen kan benyttes for å gi brukere tilpassede opplevelser eller anbefalinger ved å trekke ut data fra ulike kilder. Dette kan være kundeinteraksjoner, data fra sosiale medier, nettstedanalyse osv.
- Styring av forsyningskjeden: For å styre forsyningskjeden trenger en virksomhet data fra kilder som varelager, logistikk og leverandørinformasjon. Datainnsamling henter disse dataene fra flere kilder og behandler dem for effektiv styring av forsyningskjeden.
- Sentiment- og sosial medieanalyse: Sanntidsdatainnsamling hjelper bedrifter med å overvåke sosiale medier, identifisere nye trender og analysere merkevaresentiment ved å samle inn data fra ulike kilder. Dette gir grunnlag for forbedrede kunderelasjoner, utvikling av markedsstrategier og effektive markedsføringstiltak.
Utfordringer
Det kan oppstå utfordringer med datainnsamlingsprosessen:
- Skalerbarhet: Det kan oppstå problemer med å skalere et stort datasett under innsamling fra forskjellige kilder. Mengden data som behandles, krever vertikal eller horisontal skalering av infrastrukturen for å håndtere den økte belastningen.
- Datakvalitet: Datakvalitet er en stor utfordring i datainnsamlingsprosessen. Det er ikke alltid mulig å sikre at dataene som mottas er av høy kvalitet.
- Mangfoldig økosystem: Det finnes mange datakilder og -typer, noe som gjør det vanskelig for teamene å utvikle en robust innsamlingsmodell. Enkelte verktøy og funksjoner støtter kun grunnleggende teknologi, og bedriftene kan derfor være nødt til å bruke flere verktøy som krever flere ferdigheter.
- Kostnad: Innsamlingskostnadene står i direkte forhold til datavolumene. Etter hvert som datavolumet øker, øker også de totale kostnadene for innsamling. For å samle inn alle dataene trengs flere servere og lagringssystemer, noe som fører til en økning i innsamlingskostnadene.
- Sikkerhet: Ettersom data lagres på mange steder i prosessen, er det risiko for dataeksponering og sikkerhetsbrudd. Dette gjør datainnsamlingsprosessen sårbar og kan føre til sikkerhetsbrudd. Organisasjoner synes det derfor er utfordrende å overholde standarder og regelverk under prosessen.
- Dataintegrasjon: Det kan oppstå problemer med å integrere data fra tredjepartskilder med innsamlingsprosessen. Det er derfor behov for et omfattende verktøy som muliggjør integrering av data.
- Upålitelighet: Feil datainnsamling kan føre til upålitelige tilkoblinger. Dette kan føre til forstyrrelser i kommunikasjonen og tap av data.
Beste praksis
La oss se på noen datainnsamlingspraksiser som kan bidra til å forbedre bedriftens ytelse.
Automatisert datainnsamling
Automatisert datainnsamling kan løse mange utfordringer som følger med manuell innsamling. Det er viktig å erkjenne vanskelighetene og uunngåeligheten ved å transformere rådata til nyttig innsikt, spesielt når dataene kommer fra flere forskjellige kilder.
Organisasjoner kan benytte datainnsamlingsverktøy for å automatisere repeterende prosesser for innsamling av data for bedre analyse og rapportering, og dermed redusere menneskelige feil.
Opprett data-SLA-er
Data-SLA-er krever:
- Hva en bedrift trenger.
- Hvilke forventninger virksomheten må ha til dataene.
- Når dataene kan oppfylle forventningene.
- Hvem blir påvirket.
- Hvordan man skal vite når SLA-en er oppfylt, og hva som skal gjøres ved brudd.
Datainnsamlingsmetoden bidrar til å skaffe alle nødvendige data for å lage effektive data-SLA-er.
Nettverksbåndbredde
Datainnsamlingsprosessen må bygges på en måte som effektivt håndterer nettverksbåndbredde.
Trafikken er ikke alltid konstant. Den øker eller reduseres basert på sosiale og fysiske parametere. Nettverksbåndbredden avhenger også av mengden data som skal hentes inn på et bestemt tidspunkt.
Heterogene systemer og teknologier
En organisasjon må kontrollere om datainnsamlingsmodellen er kompatibel med tredjepartsverktøy og -applikasjoner, samt ulike operativsystemer.
Støtte for upålitelige data
Datainnsamlingsprosessen mottar data fra flere kilder og ulike strukturer, som lydfiler, loggfiler og bilder.
Ulike strukturer krever ulike hastigheter, noe som kan føre til at et upålitelig nettverk gjør hele prosessen upålitelig. Organisasjoner må utvikle en datainnsamlingsprosess som støtter alle formatene uten å bli upålitelig.
Høy presisjon
Datainnsamlingsprosessen henger direkte sammen med data som kan revideres. Det krever en godt utformet prosess slik at den kan endre mellomfunksjonene basert på krav.
Strømming av data
Virksomheter krever sanntids- og batchbehandlingsprosesser for datainnsamling for å forbedre tjenestene og oppnå maksimal effektivitet.
Frakobling av databaser
Enkelte organisasjoner, spesielt store, integrerer analyse- eller business intelligence-databasen direkte med den operative databasen. Ved å koble fra de analytiske og operasjonelle databasene kan organisasjonene unngå sammenfall av problemer.
Konklusjon
Datainnsamling gir umiddelbar innsikt som hjelper med å forstå gjeldende markedstrender, opprettholde lav ventetid og måle kundeopplevelser. Datainnsamlingsprosessen består av ulike lag, som starter med henting og innsamling av data, til visualisering og analyse.
Med datainnsamling kan organisasjoner enkelt forbedre driftseffektiviteten, utføre raskere svindeloppdagelse, få sanntidsanalyse og iverksette proaktivt vedlikehold. Bedrifter kan også bruke sanntidsdatainnsamling for å få oppdatert informasjon som kan gi konkurransefortrinn og grunnlag for informerte beslutninger.
Du kan også lese om dataorkestrering.