Как автоматизация подготовки данных ускоряет получение аналитических сведений?

Количество генерируемых и потребляемых данных просто огромно. «Развитие технологий гарантирует, что объем данных, с которыми мы имеем дело, будет только расти в ближайшие годы», - говорит Яш Мехта, специалист по IoT и Big Data Science.

Ближе к концу этого десятилетия общий объем данных достигнет 572 зеттабайт, что почти в 10 раз больше, чем объем данных, имеющихся на данный момент. В конце концов, управление данными и их организация станут очень сложной задачей для организаций, а процесс сбора ценной информации из собранных данных отнимает огромное количество времени.

Получение информации в режиме реального времени и опережение на рынке среди остальных конкурентов и, как следствие, необходимость одновременной более быстрой работы - одна из основных проблем, с которыми сегодня сталкиваются организации. Выполнение всего вручную невозможно, но выполнение всех задач вручную сопряжено с множеством проблем. Следовательно, автоматизация стала для организаций единственным способом получить ценную информацию и упростить процесс преобразования данных. Согласно отчету о тенденциях в фабрике данных, было обнаружено, что объем рынка автоматизации данных достигнет 4,2 миллиарда долларов (3,56 миллиарда евро) в 2026 году.

Стратегическая автоматизация данных

Когда люди сталкиваются с концепцией автоматизации, существует распространенное заблуждение, что автоматизация бизнес-процессов означает замену рабочей силы технологиями. Важно понимать, что автоматизация не заменяет людей на рабочих местах, а помогает им выполнять свои задачи плавно и эффективно. Буквально не существует такой эффективной технологии, как человеческий мозг, для анализа сложных наборов данных.

Хотя большинство повторяющихся и монотонных бизнес-операций можно автоматизировать, для этого требуется реализация бизнес-логики и правил, применяемых в коде, который кодируется вручную. Интерпретация и принятие правильных решений для бизнеса требует человеческого интеллекта, и так будет всегда. Автоматизация таких задач, как очистка и подготовка данных, предоставит много времени для проведения различных сложных анализов данных.

Несмотря на опыт разработчиков, растущая потребность в автоматизации сделает невозможным удержание растущих объемов данных и сбор на их основе необходимых выводов. Ручное кодирование для внедрения необходимой логики в автоматизацию будет очень сложной задачей, когда оно будет выполнено с огромными объемами данных за очень ограниченный промежуток времени. Открытие новых способов подготовки данных и автоматизации бизнеса поможет ускорить получение аналитических сведений.

В настоящее время на рынке доступны различные инструменты для подготовки данных, которые предлагают надежные, актуальные и основанные на времени знания. Эти инструменты шифруют данные, делая их более безопасными и надежными. Например, K2View Инструмент подготовки данных фиксирует все атрибуты бизнес-объекта, такие как заказы и сведения о клиентах. Кроме того, сбор, обработка и конвейерная обработка данных бизнес-объектом обеспечивает целостность данных, предлагая быстрый, легкий и согласованный доступ к необходимым данным. Существуют и другие инструменты, например Alteryx . , Кембриджская семантика и Datameer .

Необходимость автоматизации процесса преобразования данных

Помимо автоматизации повторяющихся и монотонных задач и предоставления организациям больше времени для работы над другими аспектами обработки и анализа данных, автоматизация предлагает ряд других преимуществ, как показано ниже.

Ведение записей данных - Автоматизация методов преобразования данных позволит фирмам эффективно организовывать новые наборы данных. Это, в свою очередь, поможет поддерживать общие наборы данных и делать их доступными при необходимости.

Сосредоточьтесь на основных приоритетах - Роль группы бизнес-аналитики (BI) заключается не только в том, чтобы предоставлять своевременные и важные идеи. Они должны работать над инновационными инициативами, которые очень важны для бизнеса. Как упоминалось ранее, задачи автоматизации дадут им достаточно времени для работы над жизненно важными аспектами бизнеса.

Лучшее принятие решений - Автоматизация обеспечивает быстрый доступ к более полной и точной информации. Это поможет руководству принимать стратегические и быстрые бизнес-решения.

Экономичные бизнес-процессы - Время - важный фактор для любого бизнеса. Автоматизация процесса преобразования данных и других задач, связанных с данными, открывает путь к снижению затрат и более эффективному потреблению ресурсов, обеспечивая при этом лучшие результаты.

Способы автоматизации рабочего процесса

Использование встроенного планировщика и стороннего планировщика

Продукт ELT имеет встроенный планировщик. Это избавляет от необходимости полагаться на сторонние приложения или другие платформы для запуска продукта. Инструменты ELT также позволяют управлять задачами централизованно, что упрощает обслуживание и управление задачами. Еще одно преимущество использования инструментов ELT - управление зависимостями. Здесь родительское задание может использоваться для запуска дочерних заданий. Управление зависимостями помогает классифицировать задачи и упрощает управление. Многие платформы позволяют выполнять API. Вызовы API можно запланировать любым способом с помощью встроенного планировщика операционной системы.

Многие сторонние инструменты могут выполнять задачи ELT. Использование этих инструментов ELT предоставит функциональные возможности для интеграции с унаследованными системами в среде разработки. Но для использования сторонних инструментов ELT необходимо оплатить дополнительные расходы на услуги и ресурсы, используемые для реализации продукта.

Услуги поставщика облачных услуг

Компании стремительно переходят на облачные технологии. Было обнаружено, что 94% предприятий уже перешли на использование облака. Помимо хранения и управления данными, CSP предлагают множество других услуг, которые помогают в автоматизации. Например, использование служб обмена сообщениями для запуска задачи.

Любые настраиваемые задачи или производственные задачи, поддерживающие обмен сообщениями, могут прослушивать входящие сообщения в очереди заданий и инициировать задание на основе содержимого сообщения. Несмотря на возможности и особенности продукта, общая концепция работы остается прежней. AWS SQS, Microsoft Хранилище очередей Azure - некоторые из примеров таких служб обмена сообщениями.

Помимо вышеупомянутых служб обмена сообщениями, CSP также могут предоставлять бессерверные функции для автоматизации. Бессерверную функциональность можно использовать для автоматического запуска заданий. Преимущество использования бессерверных функций заключается в том, что компании нужно платить за услуги только тогда, когда они используются. Функции AWS Lambda и Google Cloud функции являются примерами бессерверных облачных сервисов.

С помощью искусственного интеллекта и машинного обучения автоматизация станет намного проще и эффективнее. Это, в свою очередь, позволит организациям эффективно готовить данные и получать больше информации по мере развития технологий. Но чтобы принять эти технологии, организации должны быть готовы принять и принять изменения, которые происходят с внедрением этих технологий.

Автор - Яш Мехта, специалист в области Интернета вещей и больших данных.