Введение в современную инфраструктуру обработки данных
Когда вы создаете стартап, данные - это и ваш лучший друг, и ваша самая большая головная боль. Поначалу все умещается в электронной таблице — показатели продаж, количество зарегистрированных пользователей, возможно, даже некоторые базовые данные для отслеживания. Но по мере роста вашего бизнеса растет и беспорядок. Внезапно вы начинаете тонуть в разрозненных отчетах, противоречивых цифрах и ощущении, что упускаете что-то важное.
В нашей первой статье мы проследили эволюцию современного стека данных, проанализировав, чем он отличается от устаревших систем. Во второй части была представлена трехуровневая структура, предлагающая структурированное представление о том, как данные передаются и преобразуются в бизнес-аналитику.
Теперь мы делаем еще один шаг вперед. Понимание работы вашей команды обработки данных и эффективное взаимодействие с профессионалами в области обработки данных могут быть сложной задачей, особенно в быстро меняющемся мире технологий. Даже экспертам трудно быть в курсе последних событий.
Пусть начнется хаос в данных.
На ранних этапах набор данных основателя обычно вращается вокруг одного инструмента маркетинга или продаж, такого как Intercom или HubSpot. По мере роста компании и прихода новых членов команды, добавляются дополнительные инструменты для поддержки их работы.
Например:
Маркетинговые команды используют такие платформы, как Mailchimp, Marketo, HubSpot, WordPress и Google Analytics
Отделы продаж внедряют CRM-системы, такие как Salesforce или Pipedrive
- Служба поддержки клиентов использует Zendesk или Intercom
- Команды разработчиков внедряют инструменты управления проектами, такие как Jira или Asana
- В сфере финансов и бухгалтерского учета используются такие программы, как QuickBooks или Xero, а также электронные таблицы.
- Отделы кадров используют системы отслеживания кандидатов и платформы для управления персоналом.
- Управление этим растущим списком инструментов уже может показаться сложным, но на самом деле это только начало. Реальная сложность заключается не только в инструментах отдельных подразделений — она тесно связана с бизнес-моделью стартапа.
Последствия фрагментации стека данных
Представьте себе: ваши данные разбросаны по множеству инструментов, которые никогда не были предназначены для совместной работы. Доступ к ним и их анализ становятся утомительным процессом, требующим постоянного взаимодействия только для того, чтобы ответить на основные вопросы. Вам необходимо загрузить данные из каждого инструмента, проверить и согласовать несоответствия, а затем свести все воедино в электронной таблице.
Каждый анализ занимает более двух недель, но к моменту завершения он уже устарел. Поскольку данные не являются динамическими, процесс приходится повторять каждый раз, когда возникает новый вопрос. С каждым выполненным вручную шагом количество ошибок увеличивается, и ценное время тратится впустую на устранение неполадок вместо принятия обоснованных решений.
Вскоре команды начинают терять доверие к отчетам и анализу, что приводит к путанице, несогласованности и упущенным возможностям.
Понимание современного стека данных
Вот почему понимание компонентов современного стека данных имеет решающее значение. Давайте разберем каждый элемент:
Обработка данных
Обработка данных - это первый шаг в любом стеке данных, который отвечает за сбор, обработку и подготовку данных к хранению и преобразованию.
Организации обычно выбирают между двумя подходами: ETL (Извлечение, преобразование, загрузка) и ELT (Извлечение, загрузка, преобразование).
- С другой стороны, ELT стал стандартом в современных облачных средах. Он загружает исходные данные непосредственно в хранилище перед применением преобразований, используя вычислительную мощность облачных хранилищ данных. Хотя этот подход повышает масштабируемость и гибкость, он также может привести к перегрузке системных ресурсов и увеличению затрат на инфраструктуру, особенно если после загрузки требуются масштабные преобразования.
- ETL представляет собой структурированный процесс извлечения данных из различных источников, преобразования их в соответствии с потребностями бизнеса и последующей загрузки в хранилище. Несмотря на надежность, это может привести к сложностям и задержкам, особенно при работе с большими наборами данных. Поскольку преобразования происходят перед загрузкой, доступность данных в режиме реального времени может быть ограничена.
Расцвет ELT в начале 2000-х годов совпал с переходом на облачные хранилища, что сделало их предпочтительным методом масштабной обработки данных. Современные хранилища, способные эффективно преобразовывать данные в хранилище, позволяют компаниям обрабатывать большие объемы данных более динамично, сохраняя при этом гибкость.
Интеграция данных
Организации управляют в среднем 400 источниками данных, при этом более 20% из них используют более 1000 источников.
Данные разбросаны по нескольким системам, что делает интеграцию критически важной задачей. Инструменты интеграции данных решают эту проблему путем очистки, нормализации и объединения данных из различных источников в единый формат, обеспечивая их готовность к хранению, анализу и принятию решений.
Хранилище данных
Хранилище данных - это ядро современной системы сбора данных, служащее централизованным центром, где собираются, хранятся и становятся доступными для анализа данные из нескольких источников. Такая централизация обеспечивает единый вид данных, оптимизацию управления, принятия решений и инициатив, основанных на данных.
Хранилища обычно делятся на две категории: хранилища данных и озера данных.
- С другой стороны, озера данных хранят структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные в необработанном виде, что устраняет необходимость в предварительном преобразовании. Они поддерживают базы данных SQL и NoSQL, включая Apache Cassandra, Apache HBase и MongoDB, что обеспечивает гибкость для исследовательского анализа и позволяет получать информацию из различных источников данных.
- Хранилища данных оптимизированы для анализа структурированных данных, организации информации в предопределенные схемы для обеспечения согласованности и точности. Они полагаются на системы управления реляционными базами данных (СУБД), такие как Oracle, MySQL или SQL Server, используя SQL для запросов и аналитической обработки.
Обработка и преобразование данных
Преобразование данных преобразует необработанные данные в структурированный формат, пригодный для анализа. Этот процесс включает в себя очистку, фильтрацию, объединение и обогащение данных для обеспечения согласованности и удобства последующего анализа.
Согласование данных
Data orchestration управляет и координирует рабочие процессы в стеке данных, обеспечивая бесперебойную и эффективную работу. Она автоматизирует процессы, упорядочивает задачи, обрабатывает зависимости и перемещает данные по различным этапам конвейера. Упрощая интеграцию, преобразование и анализ, оркестрация служит основой хорошо функционирующей экосистемы данных.
Data Governance
Управление данными обеспечивает контроль за управлением, безопасностью и доступностью информационных ресурсов организации. Оно устанавливает политики, определяет роли и обеспечивает соответствие нормативным требованиям. Как правило, системы управления, внедряемые на более поздних этапах жизненного цикла данных, помогают поддерживать надежность и целостность данных в организации.
Как навести порядок в ваших данных?
Есть два способа решить эту проблему.
Один из вариантов - подключить инструменты через двухточечную интеграцию. Хотя это может показаться быстрым решением, оно только усугубляет фрагментацию. Без централизованной системы управления потоком данных устранение неполадок и внесение изменений становятся сложной задачей.
Такие интеграции часто основаны на пользовательском коде, который быстро становится неуправляемым. Вскоре автоматизация выходит из строя, электронные письма отправляются не тем людям с неправильной персонализацией, а дублирующиеся записи заполняют вашу систему из-за несовпадения идентификаторов.
К счастью, есть лучшее решение: централизация данных в едином хранилище вносит порядок в хаос, объединяя разрозненную информацию в единое общее представление для всех команд. Этот “единый источник достоверности” сводит к минимуму избыточность, обеспечивает целостность данных и устраняет противоречивые отчеты.
Синхронизируя данные со всеми инструментами, команды получают доступ к согласованной и надежной аналитической информации, используя при этом привычные платформы. Такой подход не только повышает эффективность, но и улучшает взаимодействие и процесс принятия решений в масштабах всей организации.
Не так давно создание централизованного хранилища данных было либо невозможным, либо чрезмерно дорогостоящим. Сегодня, благодаря достижениям в области облачных вычислений, даже начинающие стартапы могут внедрить гибкую инфраструктуру с низкими затратами на обслуживание без ущерба для банка.
Вывод
Базовый стек данных состоит из четырех основных компонентов: средства обработки, средства хранения, средства преобразования и средства бизнес-аналитики. Они формируют основу для управления данными и извлечения из них информации.
По мере роста организаций их потребности в данных усложняются, что требует дополнительных инструментов для расширения функциональности. Модульный характер современного стека данных позволяет предприятиям легко внедрять новые технологии, адаптируя свой стек к конкретным целям и ограничениям.
Вначале данные могут быть представлены в виде простой электронной таблицы, но по мере роста вашего стартапа их сложность возрастает. Разрозненные инструменты, ручные отчеты и разобщенные системы только замедлят работу, что приведет к потере времени и недостоверной информации.
Хорошие новости? Вам не нужно быть экспертом в области обработки данных, чтобы взять управление в свои руки. Централизовав свои данные и создав единый источник достоверности, вы сможете снизить уровень шума, быстрее принимать решения и избежать бесконечной работы с электронными таблицами. Чем раньше вы возьметесь за это, тем более плавным будет ваш путь к масштабированию — без хаоса, который будет вас сдерживать.
Нашей целью было избавиться от технического жаргона и сделать эти концепции доступными для всех, независимо от вашего опыта. Если у вас есть какие-либо вопросы или вы хотите углубиться в какую-либо тему, не стесняйтесь обращаться к нам.
