數據自動化
的數據量,數據來源和數據類型增加,組織越來越多地需要工具和策略來幫助他們轉換數據和獲得業務洞察力。處理原始的、混亂的數據轉換成清潔質量數據是一個關鍵的步驟在此之前可以完成。下麵的部分將介紹數據自動化和如何使用它,並考慮最佳實踐構建數據自動化實踐在一個組織。
什麼是數據自動化?
數據自動化是一個越來越受歡迎的數據管理技術。數據自動化使一個組織能夠收集、上傳、轉換、存儲、處理和分析數據利用技術不需要人工幹預。通過自動化重複性和耗時的任務,如數據攝入、轉換、驗證、清洗、集成和分析,數據自動化有助於組織充分利用他們的數據,使數據驅動決策更快和更容易。
數據自動化的例子是什麼?
數據自動化的一個常見的例子提取、轉換和加載(ETL)。ETL使工程師能夠提取來自不同數據源的數據,將數據轉換為可用的和值得信賴的資源,並將數據裝載到係統,終端用戶可以訪問和使用下遊來解決業務問題。
數據自動化可以應用於各種數據類型,包括結構化和非結構化數據。它也可以用在不同的數據源,如內部數據庫,外部數據庫,基於雲計算的數據來源,從第三方應用程序和數據,web服務和api。數據管道可以以不同的方式實現自動化。例如,他們可以是:
- 計劃:數據處理自動化的最常見的方式是通過調度運行在特定時間或特定的節奏。例如,許多組織已經“夜間”數據管道運行自動啟動晚上每24小時,處理當天的所有收集的數據。
- 觸發:數據流程可以滿足某些條件時自動啟動或特定係統事件發生。例如,一個數據管道吸入新的數據文件存儲在雲存儲時可以自動啟動一個新文件的到來。這種技術保證了數據管道時才運行需要,所以它不消耗寶貴的資源在沒有新數據是可用的。
- 流:可以用於處理原始數據流管道幾乎立即。流處理引擎處理實時數據生成,使其成為固體從流媒體的位置選擇組織訪問信息,如金融市場或社會媒體。
數據自動化的好處是什麼?
數據管道的長期生存能力依賴於自動化,因為擁抱自動化可以顯著提高數據分析流程,並使組織能夠解開他們的數據資產的全部潛力。具體來說,數據自動化有幾個好處:
- 改進數據質量:手工處理大量的數據公開組織人為錯誤的風險。確保數據自動化可以減少人為錯誤的數據加載在一個一致的和結構化的方式。
- 節約成本:通常是便宜的使用計算資源的數據分析任務相比,員工時間的成本。
- 增強能力生成的見解:一個適當的數據自動化策略幫助工程師關注更多的生產任務,如推導見解而不是數據清理。自動化還可以確保數據科學家可以處理完成,高質量和最新的數據。
- 提高生產力:自動化允許高效的數據處理和分析,減少員工需要花的時間和精力重複或平凡的任務。
- 增強的速度分析:來自異類數據源的處理龐大的數據量對人類來說並不容易,但是電腦可以有效地處理這種複雜而耗時的任務。數據可以被標準化和驗證之前被加載到一個統一的係統。
公共數據自動化的挑戰是什麼?
雖然數據自動化有很多好處,但也有一些限製。幾個潛在的數據自動化的限製和挑戰包括:
- 初始投資成本:實現數據的自動化工具或係統通常包括初始投資成本或訂閱費用。然而,一旦數據自動化設置,它會保存一個組織的錢從長遠來看。
- 團隊角色的演變:當數據工程師不再需要專注於手工任務,它們釋放更有效和重要的工作。以前的員工專注於這樣的任務可能會發現他們的角色轉變到新的領域,如確定如何有效利用數據自動化解決方案和確保係統正確配置。準備檢查團隊角色可能需要如何演變,以及如何改變或擴大員工的角色。
- 學習曲線:引入一個新工具或技術通常包括一個學習曲線。數據自動化也不例外。可能需要一段時間員工熟悉數據自動化工具和學習使用他們的潛能。
- 仍然需要人工幹預故障排除:雖然數據自動化可以簡化數據集成,減少手動工作,關鍵工作流任務可能仍然需要人工幹預。例如,當管道發生故障時,可能需要人工幹預來理解發生了什麼以及如何解決它。
數據自動化的策略是什麼?
之前數據自動化,這是一個好主意來創建一個數據自動化計劃,與組織的業務目標。組織使用一些常見的步驟開發一個數據自動化策略包括:
- 優先考慮哪些流程自動化:評估數據處理組織中占據你的大部分數據團隊的時間。考慮運行的過程,如管道頻繁,涉及大量的手工步驟。這些可能是保存您的數據工程師大部分時間,如果自動化將提供最高的回報。定義哪一個先開始自動化。
- 識別特定的任務自動化:在選擇一個特定的自動化流程後,仔細檢查每個過程的手動步驟或管道。最好經常清楚地看到哪些手工任務自動化。考慮自動化和每個任務的複雜性需要自動化。了解自動化的技術要求確定的任務。
- 選擇合適的自動化測試工具:一旦你了解您的流程的具體要求,使用這些評估和選擇正確的數據處理自動化工具。超出了你的具體要求,有額外的功能,是重要的在選擇一個自動化工具(見下一節),以確保您可以實現最佳實踐,並讓你的數據自動化“永不過時”。
- 采用增量方法自動化:你不必完全自動化的數據管道或過程,目前手冊。你可以通過自動化幾個管道階段和評估他們。記住數據自動化需要從業者的心態和學習曲線的變化,逐步實現自動化可以幫助這個過渡。這種方法還可以減少改變的風險業務關鍵型數據過程發生。當你的團隊獲得更多的經驗和你看到更多的受益於自動化,自動化的額外部分過程或工作額外的管道和自動化過程。
數據自動化工具是什麼?
數據自動化工具技術,可用於自動化數據ETL等過程。幾家公司使數據自動化工具,但是找到合適的工具,你的需要是很有挑戰性的。一些關鍵的事情中尋找數據自動化工具包括:
- 可伸縮性:數據自動化工具應該能夠快速規模來滿足日益增長的需求,數據處理
- 可觀測性:該工具應提供日誌記錄和監控功能,確保數據完整性和準確性和快速故障排除出現問題時提供幫助
- 安全:該工具應該健壯的安全特性,如加密、訪問控製、身份驗證和審計
- 集成:該工具應與其他數據無縫集成工具和係統,如數據倉庫、數據湖泊、分析平台和可視化工具,支持端到端數據自動化工作流。Beplay体育安卓版本它還應該適應不同的數據源,格式和工作流。
- 易於使用:該工具應該允許用戶輕鬆地配置,設計和管理數據自動化工作流不需要廣泛的編碼或技術技能
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磚Lakehouse平台是一個統一的工具集數據工程Beplay体育安卓版本,數據管理,數據科學和機器學習。它結合了數據倉庫的最好的方麵,對結構化數據集中存儲庫,數據湖用於主機大量的原始數據。
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與此同時,三角洲生活表(DLT)簡化了ETL和流媒體數據處理並使其易於構建和管理批處理和可靠交付高質量數據的流數據管道磚Lakehouse的平台。Beplay体育安卓版本DLT幫助數據工程團隊簡化ETL開發和管理聲明式管道的發展,自動數據測試和深可見性監測和恢複。DLT還包括內置支持自動加載程序,SQL和Python接口,支持聲明式數據轉換的實現。