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邁向數據驅動決策的未來 –
導入 Data Pipeline 流批一體整合機制的策略觀點與重要性

Trinity 數據整合研究室
數位化和人工智慧轉型無所不在。幾乎每家公司都已經、正在或準備轉型,但問題是如何讓轉型持續展現其成效?隨著新技術的出現,企業的生產力和投資報酬率都在提高。當今的趨勢包括數據分析、人工智慧、大數據和機器學習,使企業或組織藉以用數據驅動模式來簡化流程,並根據數據分析的見解做出決策。

駕馭複雜且不斷成長的數據生態系統

深入分析大數據集以做出更好決策的潛在好處已被充分證明,然而許多企業儘管在數據管理技術和工具上投入了大量資金,仍難以啟動其數據驅動的路線圖。不斷增長的數據量是主要且令人擔憂的問題,因為據研究顯示 20% 的企業正在從超過 1000 個數據源中,為他們的分析系統提供數據。隨著數位化發展,如互聯網、IOT、傳感器、服務器和作業日誌、實時廣告、應用程式和網站的點擊流數據、外部徵信資訊及政經數據等企業收集到的數據源,日益趨向多元且格式多樣化。從而產生的數據生態系統示意圖如下。
數據生態系統 Data Ecosystem 示意圖
以下簡要概述有關複雜且不斷成長的數據生態系統:
  1. 愈來愈多的多元化資料來源
    不同來源的數據有各自的格式,檔案如 Excel、JSON、CSV 等,或資料庫如Oracle、MongoDB、MySQL 等,往往兩個數據來源可能有相同欄位的不同數據類型或同一夥伴數據的不同定義。異類數據來源產生不同格式和結構的數據集,如此不同的模式使數據整合的範圍變得複雜,並且需要大量的映射來組合數據集。

    數據專業人員可以手動將一個來源的數據對應到另一個來源,將所有資料數據集轉換為一種格式,或提取和轉換它以使組合與其他格式相容。所有這些都使實現有意義的無縫整合變得具有挑戰性。
     
  2. 處理流數據
    流數據是連續的、無休止的,並由記錄的事件的不間斷序列組成。傳統的批次技術是為具有明確定義的開始和結束的靜態數據集設計的,這使得處理不間斷流動的流數據變得困難。這使同步、可擴展性、檢測異常、提取有價值的見解和增強決策變得複雜。

    為了解決這個問題,企業需要能夠對傳入數據流進行即時分析、聚合和轉換的系統。企業可以透過縮小傳統架構和動態數據流之間的差距來利用持續資訊流的力量。
     
  3. 非結構化數據格式問題
    非結構化數據具有挑戰性,因為它缺乏預先定義的格式,並且沒有一致的模式或可搜尋的屬性。就像儲存在資料庫中的結構化數據集一樣,這些數據集沒有可搜尋的屬性,這使得對相關資訊進行分類、索引和提取變得複雜。不可預測的變化數據類型通常帶有不相關的內容和雜訊。這些都需要合成數據生成、自然語言處理、影像辨識和ML 技術來進行有意義的分析。
數據整合的未來迅速脫離了傳統的 ETL(提取-轉換-載入),轉向自動化的 ELT 及串流數據即時作業管理的流批一體 Data Pipeline 整合機制。流處理和批次都是常用的數據處理方式,它們各有優劣。串流處理通常用於需要即時回應的場景,如線上監控和警報系統等。而批次則通常用於離線數據分析和挖掘等大規模數據處理場景。選擇合適的處理方式取決於特定的業務需求和數據處理場景。

為何需要建立數據管道 Data Pipeline?

企業需要建立數據管道 Data Pipeline 有以下幾個原因:
  1. 數據整合與處理
    企業通常會從不同的來源收集數據,例如數據庫、API、日誌文件等。數據管道可以將這些不同來源的數據集中到一起,進行清理、轉換和整合,確保數據的一致性和準確性。
     
  2. 自動化流程
    Data Pipeline 可以自動化數據收集、處理和加載的過程,減少人工干預,提高工作效率和數據處理的速度。
     
  3. 實時數據處理
    現代企業越來越需要即時的數據來做出業務決策。Data Pipeline 可以幫助實時收集和處理數據,提供最新的業務狀況。
     
  4. 數據分析與決策支持
    Data Pipeline 可以將處理後的數據輸送到數據倉庫或數據湖,為數據分析和商業智能工具提供支持,從而幫助企業做出更明智的決策。
     
  5. 可擴展性
    隨著企業的發展和數據量的增加,Data Pipeline 可以靈活地擴展,處理更多的數據源和更大的數據量。

Data Pipeline 在資訊系統開發中的重要性

Data Pipeline 是一套自動化且連續的過程,從一個或多個來源收集、轉換並移動數據到目的地。在資訊系統開發中,Data Pipeline 扮演著重要的角色,用於整合來自各種來源的數據,例如資料庫、應用程式和 API。這種整合使企業能夠從單一視圖獲取數據,確保其一致性和可靠性並保障其及時與可用,這是數據分析的關鍵。企業藉此推動「數據驅動決策」,對營運至關重要。

Data Pipeline 流批一體的數據整合機制與數據倉儲、數據湖泊和數據中台之間有著密切的關係,它們共同構成了現代數據管理和處理的基礎架構。以下是它們之間的關係和各自的角色:
  • 數據倉儲
    • 角色:數據倉儲(Data Warehouse)是一個集中的數據存儲系統,設計用於存儲和管理結構化數據,通常來自不同的操作系統和數據源。數據倉儲主要用於報表和商業智能(BI)分析。
    • 關係:Data Pipeline 流批一體的數據整合機制可以用於數據倉儲的數據提取、轉換和加載(ETL)過程中。實時數據流處理可以將數據即時加載到數據倉儲中,而批量處理則可以用於定期的數據更新和維護。
       
  • 數據湖泊
    • 角色:數據湖泊(Data Lake)是一種存儲大量原始數據的系統,可以處理結構化、半結構化和非結構化數據。數據湖泊通常用於大數據分析、機器學習和數據科學應用。
    • 關係:Data Pipeline 流批一體的數據整合機制可以將實時數據流和批量數據導入數據湖泊。這種機制允許在數據湖泊中存儲和處理各種形式的數據,從而支持更廣泛的數據分析和處理需求。
       
  • 數據中台
    • 角色:數據中台(Data Middle Platform)是一種數據管理和服務平台,旨在將企業內部的數據資源統一管理和利用,提供數據共享、數據治理和數據服務能力。
    • 關係:Data Pipeline 流批一體的數據整合機制在數據中台中負責實時和批量數據的整合和處理。通過這種機制,數據中台可以實現數據的即時處理和歷史數據的批量分析,從而為各種應用提供統一的數據服務。
Data Pipeline 流批一體的數據整合機制是數據倉儲、數據湖泊、數據中台、商業智慧、機器學習等系統的基石,通過實現即時和批量數據處理的統一,為現代數據管理和分析提供了強大的支持。

導入 Data Pipeline 的策略觀點

  1. 確定業務需求與目標
    在導入 Data Pipeline 之前,企業需要明確 Data Pipeline 的業務需求和目標。例如,是為了實時數據分析、報表生成,還是用於機器學習模型訓練等。清晰的目標可以指導 Data Pipeline 的設計和實施。
     
  2. 選擇合適的技術和工具
    根據業務需求選擇合適的技術和工具。例如,可以選擇基於批處理的 ETL/ELT工具或實時數據處理工具 SDM 或流批一體的整合工具。同時,也需要考慮數據庫、數據倉庫、數據湖等基礎設施的選擇。
     
  3. 數據質量管理
    確保數據的質量是 Data Pipeline 成功的關鍵。需要設計數據清洗、數據驗證和數據監控的機制,確保數據的一致性、準確性和完整性。
     
  4. 安全性與合規性
    數據管道涉及到大量的數據傳輸和存儲,需要考慮數據的安全性和合規性。確保數據在傳輸過程中的加密,並遵守相關的法律法規,如 GDPR 等。
     
  5. 靈活性與可擴展性
    Data Pipeline 應該具備靈活性,可以根據業務需求的變化進行調整和擴展。選擇支持分佈式處理和地雲端融合的工具可以提高 Data Pipeline 的可擴展性。
     
  6. 監控與維護
    Data Pipeline 需要持續的監控和維護。建立監控系統可以及時發現和解決數據處理過程中的問題,確保 Data Pipeline 的穩定運行。
Data Pipeline 的導入對企業的數據管理和利用具有重要意義。它可以提高數據處理的效率,支持實時數據分析,為業務決策提供可靠的數據支持,並提高企業的競爭力。

邁向數據驅動決策的未來

在本文中,探討了企業及組織持續面對駕馭複雜且不斷成長的數據生態系統的挑戰、建立數據管道 Data Pipeline 的誘因、Data Pipeline 在資訊系統開發中的角色及導入 Data Pipeline 的策略觀點。面對數位化和人工智慧轉型的諸多挑戰,轉動數據已經成為企業或組織的核心競爭力,這需要建構一套全新的數據管理與數據消費的方式,而其中數據管道 Data Pipeline 流批一體數據整合機制建構可提供快速數據提取(Get Data)、數據移轉(Move Data)與數據利用(Use Data),進而驅動決策模式、組織模式的變革,以此充分發揮數據資產的價值。企業及組織應該立即行動起來,實施周密的規劃、導入先進的工具平台和最佳實踐,以釋放潛在成長和創新機會。

在數據驅動決策的時代,企業需要更高效、更靈活的數據整合與管理解決方案。Trinity 5 結合低代碼和無代碼技術及其卓越的性能,幫助企業輕鬆擴展豐富多元的數據管道,成為企業與組織 Data Pipeline 平台的首選。