Ускорение генерации инсайтов через автоматизированную подготовку данных

Объемы данных растут беспрецедентным темпом. Как отмечает специалист по IoT и Big Data Science Яш Мехта, технологические прогресс будет только ускорять этот тренд.

К концу десятилетия глобальные данные прогнозируются достичь 572 зеттабайт — почти в десять раз текущего объема. Управление и организация таких колоссальных датасетов станут всё более сложными, а извлечение действенных инсайтов потребует значительного времени.

Доставка инсайтов в реальном времени и поддержание конкурентного преимущества — критические императивы для современных предприятий. Ручные воркфлоу могут быть затратными и ошибочными, делая автоматизацию незаменимым решением для эффективной трансформации данных. Недавний отчет Data Fabric Trends прогнозирует рынок автоматизации данных в $4,2 млрд (€3,56 млрд) к 2026 году.

Стратегическая автоматизация данных

Существует распространенное заблуждение, что автоматизация просто заменяет человеческий труд технологией. В реальности автоматизация усиливает человеческую экспертизу, позволяя командам фокусироваться на высокоценных решениях, пока рутинные задачи бесшовно выполняются на фоне. Никакая технология пока не может сравниться с способностью человеческого мозга интерпретировать сложные датасеты.

Пока повторяющиеся операции могут быть автоматизированы, логика и правила, движущие бизнес-решениями, все еще требуют человеческого надзора. Автоматизация очистки и подготовки данных освобождает аналитиков для решения более сложных анализов.

Несмотря на растущее мастерство разработчиков, чистый объем данных делает ручное кодирование неудерживаемым. Инновационные решения автоматизации необходимы для ускорения пути от сырых данных к инсайту.

Сегодня рынок предлагает ряд доверенных инструментов подготовки данных, обеспечивающих безопасные, реального времени и временные инсайты. K2View захватывает каждый атрибут бизнес-энтити — например, заказы клиентов — гарантируя целостность данных и доставляя быстрый, последовательный доступ. Другие популярные решения включают Alteryx, Cambridge Semantics и Datameer.

Необходимость автоматизации процесса трансформации данных

Помимо автоматизации рутинных задач, автоматизация доставляет многочисленные стратегические выгоды:

Поддержка записей данных – Автоматизированная трансформация держит датасеты организованными и доступными.

Фокус на ключевых приоритетах – BI-команды могут посвятить больше времени высокоэффективным инициативам вместо рутинных задач.

Лучшее принятие решений – Быстрый доступ к полным, точным данным уполномачивает лидеров делать быстрые, стратегические выборы.

Стоимоэффективные процессы – Автоматизация снижает труд и потребление ресурсов, доставляя высокую ценность при низкой стоимости.

Способы автоматизации воркфлоу

Встроенные и сторонние шедулеры

Большинство ELT-продуктов включают встроенный шедулер, устраняя необходимость во внешнем инструменте и централизуя управление задачами. ELT-инструменты также поддерживают управление зависимостями, позволяя родительским джобам триггерить дочерние и упрощая оркестрацию. Многие платформы экспонируют API, которые могут быть зашедулены через системный шедулер.

Сторонние ELT-инструменты интегрируются с legacy-системами, но могут нести дополнительные лицензионные и операционные расходы.

Предложения облачных провайдеров

С 94% предприятий уже принявших облачные платформы, CSPs предоставляют обилие сервисов автоматизации. Сервисы сообщений — такие как AWS SQS и Microsoft Azure Queue Storage — могут триггерить джобы через очереди сообщений. Бессерверные функции — как AWS Lambda и Google Cloud Functions — позволяют pay-as-you-go исполнение скриптов автоматизации.

Искусственный Интеллект и Машинное Обучение дополнительно упрощают автоматизацию, позволяя организациям готовить данные и извлекать инсайты более эффективно. Однако успех зависит от открытого мышления к изменениям.

Автор: Яш Мехта, специалист по IoT и Big Data Science.