Skip to main content

Data Processing – poznaj metody i trendy w przetwarzaniu danych

Data processing

W poprzednim artykule dotyczącym data processingu skupiliśmy się na omówieniu cyklu przetwarzania danych, przyjrzeliśmy się dostępnym technologiom przeznaczonym do tego celu, a także przedstawiliśmy korzyści jakie niesie ten proces. Tym razem poszerzymy temat o metody stosowane w data processingu oraz trendy, jakie obserwujemy w tej dziedzinie.

Jakie są sposoby przetwarzania danych?

Metody przetwarzania danych można sklasyfikować ze względu na źródła danych oraz wyniki, jakie chcemy otrzymać. Warto zrozumieć na czym polegają i czym się różnią. Dzięki czemu łatwiej będzie wybrać sposób przetwarzania danych, który najlepiej sprawdzi się w danym projekcie lub dla wykorzystywanego zbioru danych.

Jakie metody data processingu mamy do dyspozycji?

Ręczne przetwarzanie danych

W tej cały czas powszechnie wykorzystywanej metodzie, niemal wszystkie etapy przetwarzania wykonywane są manualnie – od gromadzenia, przez czyszczenie i wprowadzanie danych do systemów, aż po właściwe przetwarzanie. Jest to jedna z najstarszych metod, ale jednocześnie najbardziej kosztowna oraz czaso- i pracochłonna, a także najbardziej podatna na błędy i pomyłki ludzkie.

Przetwarzanie wsadowe

Metoda ta polega na przetwarzaniu danych w partiach lub paczkach. Jest ona przydana w sytuacjach, kiedy trzeba przeanalizować duże zbiory danych. Próba przetworzenia jednego dużego zbioru składającego się z np. z kilkuset tysięcy rekordów, skończyłaby się spowolnieniem całego procesu i wykorzystaniem całych dostępnych mocy obliczeniowych komputera. Przetwarzanie wsadowe pozwala zoptymalizować cały proces, oszczędzić zasoby obliczeniowe, ale też w krótszym czasie pozyskać bardziej dokładne wyniki. Proces przetwarzania jest też obarczony mniejszym ryzykiem awarii lub zatrzymania.

Przetwarzanie w czasie rzeczywistym

W tej metodzie dane przechwytywane są w czasie rzeczywistym i sprawnie przetwarzane, a wyniki automatycznie generowane, np. w postaci raportu lub wizualizowane w aplikacji mapowej.

Jeśli w trakcie przetwarzania pojawi się błąd w danych wejściowych, jest on ignorowany. Od razu przechodzi się do kolejnej porcji napływających danych. Jest to jedna z najszybszych metod przetwarzania, a przykładem jego zastosowania mogą być aplikacje do monitorowania śladu GPS np. pojazdów komunikacji miejskiej (jak np. w aplikacji BusLive)

Data processing rodzaje przetwarzania

Przetwarzanie Online

Bardzo często mylone z przetwarzaniem danych w czasie rzeczywistym – również umożliwia symultaniczne odbieranie i przetwarzanie danych, ale dodatkowo użytkownik może pobrać dane w dowolnym miejscu i czasie.

Przykładem przetwarzania danych online jest system kodów kreskowych w sklepach – po zeskanowaniu kodu dowolnego produktu pozyskujemy informacje o cenie produktu, a jednocześnie w bazie zapisywana jest informacja, że dany produkt został sprzedany i automatycznie przelicza się stan magazynowy.

Multiprocessing (przetwarzanie równoległe)

Metoda ta polega na tym, że przetwarzanie pewnego zbioru danych jest rozdzielone na dwa lub więcej procesorów (lub serwerów).

Co ciekawe nie muszą to być jedynie procesory dostępne w ramach jednej maszyny lub serwery znajdujące się w tym samym miejscu. Taki podział przetwarzania jest również możliwy w sytuacji, kiedy chcemy wykorzystać serwery znajdujące się w niezależnych lokalizacjach.

Automatyczne przetwarzanie danych

Polega na tym, że w miarę możliwości cały cykl przetwarzania, od gromadzenia, czyszczenia danych, przez ich przetwarzanie, wizualizację i archiwizację jest wykonywany przy minimalnym lub zerowym udziale człowieka.

Ta metoda jest praktycznie wolna od błędów ludzkich, bezpieczna, bardzo wydajna i najlepsza, gdy pracujemy z bardzo dużymi zbiorami danych, które często są aktualizowane.

Teraźniejszość i przyszłość przetwarzania danych

Przetwarzanie danych tak jak wszystkie inne dziedziny podlega trendom, które stale ewoluują. Poniżej opisujemy te, które zaobserwowaliśmy w naszej codziennej pracy z klientami z różnych branż i w naszej ocenie, będą stopniowo zyskiwać na popularności:

Warstwowanie danych

Warstwowanie danych polega na skategoryzowaniu ich według terminu przydatności – tzn. ustaleniu, jak długo i które dane będą aktualne oraz przydatne do dalszej pracy. Ta kategoryzacja wpływa na to, czy i w jaki sposób będą one dalej przechowywane. Niektóre dane zachowują aktualność przez dłuższy czas, inne są przydatne w zasadzie tylko w momencie ich pozyskania i nie muszą być w ogóle składowane – na przykład dane z czujników IoT.

Warstwowanie pozwala poradzić sobie z ogromnymi ilościami pozyskiwanych danych. Gdyby wszystkie dane były, bez wcześniejszej „selekcji”, przekazywane do centralnego repozytorium firmy, szybko zostałoby ono zupełnie „zapchane”. Dzięki warstwowaniu trafiają tam tylko te najważniejsze, które mogą być dalej wykorzystywane.

Powstałe warstwy danych, w dużym uproszczeniu możemy podzielić na:

  • duże repozytoria zawierające petabajty nieustrukturyzowanych danych, które można przeanalizować tylko raz,
  • dane wrażliwe, które mają wartość tylko przez krótki okres,
  • bieżące dane operacyjne, które mogą pozostawać na wyższym poziomie z wysoką wydajnością przez okres od jednego miesiąca do trzech miesięcy.
Data processing rodzaje danych

Po upływie „terminu ważności” dane są przenoszone na niższe poziomy, aż w końcu trafią do archiwum.

Wzrost znaczenia danych nieustrukturyzowanych

Dane możemy podzielić na te ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane. Dane ustrukturyzowane to takie, które zostały wstępnie zdefiniowane i sformatowane, według określonego schematu – na przykład dane osobowe w relacyjnej bazie danych umieszczone według schematu: imię, nazwisko, data urodzenia. Dane nieustrukturyzowane to dane przechowywane w formacie natywnym i nieprzetwarzane, dopóki nie zostaną użyte. Odnoszą się do niezliczonych rodzajów plików, w tym e-maili, postów w mediach społecznościowych, prezentacji, czatów, danych z czujników IoT i zdjęć satelitarnych.

Pomimo niewątpliwych zalet danych ustrukturyzowanych (łatwe wykorzystanie przez algorytmy uczenia maszynowego czy użytkowników biznesowych, duża liczba dostępnych narzędzi przetwarzania danych), nadanie im struktury niejako narzuca pulę dostępnych zastosowań. Dane nieustrukturyzowane nie podlegają takim ograniczeniom – stąd ich rosnąca popularność. Dają więc większą swobodę wyboru i dostęp do większej ilości źródeł danych.

Jakie jeszcze są zalety nieustrukturyzowanych danych?

Swoboda formatu natywnego. Ponieważ dane nieustrukturyzowane są przechowywane w formacie natywnym, dane nie są definiowane, dopóki nie są potrzebne. Dzięki temu można je wykorzystać w większej liczbie przypadków. Dopiero specjalista zajmujący się przetwarzaniem danych, znając założenia biznesowe projektu, decyduje o tym, jakie dane wybrać i jak je przetworzyć.
Przygotowanie i analiza tylko potrzebnych danych. Natywny format pozwala na większą różnorodność formatów plików w bazie danych, ponieważ dane, które można przechowywać, nie są ograniczone przez określony format. Dzięki temu przedsiębiorstwo ma więcej danych, z których może czerpać.
Szybsze tempo akumulacji. Nie ma potrzeby wstępnego definiowania danych, co oznacza, że ​​można je szybko i łatwo zebrać.
Tańsze przechowywanie ogromnych ilości danych. Dane nieustrukturyzowane są często przechowywane w jeziorach danych (data lakes). Daje to możliwość przechowywania ogromnej ilości danych. Jeziora danych mają również tę zaletę, że opłaty za ich przechowywanie pobierane są według zużycia, co pomaga obniżyć koszty i daje łatwą skalowalność.

Ogromna swoboda użycia danych nieustrukturyzowanych ma też swoje wady – przede wszystkim z takich danych nie może łatwo skorzystać zwykły użytkownik biznesowy. Działanie na nich wymaga zarówno specjalistycznej wiedzy z zakresu przetwarzania danych, jak i specjalistycznych narzędzi pozwalających na ich przetworzenie. Takie narzędzia dopiero zaczynają być rozwijane – większość dostępnych na rynku rozwiązań jest przeznaczonych do przetwarzania danych ustrukturyzowanych.

Biznes w świecie nadmiaru danych

Wykorzystanie sztucznej inteligencji oraz uczenia maszynowego

Algorytmy uczenia maszynowego oraz sztucznej inteligencji coraz bardziej wyręczają człowieka w przeprowadzaniu skomplikowanych analiz. Coraz mocniej zaznacza się trend związany z rozpoznawaniem obrazów i pozyskiwaniem z nich informacji (od zdjęć lotniczych i satelitarnych po klasyczne zdjęcia specjalistycznej aparatury technicznej) do przeprowadzenia analiz. Na przykład postępów prac budowlanych, służących wyznaczaniu stref szczególnego zagrożenia dla katastrof naturalnych, czy ocenie stanu technicznego.

Sztuczna inteligencja zaczyna również coraz bardziej wspierać człowieka w procesie pozyskiwania danych. Dobrym przykładem może być tu odczytanie danych na bazie atrybutów lub kontekstowego rozumienia tekstu z plików PDF lub skanów dokumentów. Tak pozyskane informacje mogą trafiać w sposób automatyczny do docelowych baz danych lub systemów dziedzinowych.

Wykorzystanie narzędzie typu Enterprise Integration Platform (platform do integracji przedsiębiorstw)

W ostatnich kilku latach transformacja cyfrowa nabrała szczególnego rozpędu. Firmy cyfryzują swoje procesy biznesowe, a decydenci coraz chętniej wspomagają się informacjami, uzyskanymi na podstawie danych gromadzonych w różnego rodzaju systemach, w podejmowaniu decyzji biznesowych.

Aby uzyskać całościowy obraz przedsiębiorstwa systemy i zbierane w nich dane, muszę być zintegrowane – tylko wtedy firmy będą mogły w pełni wykorzystać potencjał cyfrowej transformacji.

Jak jednak przeprowadzić ten proces sprawnie i uzyskać dobrej jakości i jak najbardziej kompletne dane bez zaburzania funkcjonowania przedsiębiorstwa? Z pomocą przychodzą tu platformy integracyjne.

Te narzędzia typu low-code/no-code pozwalają w prosty sposób tworzyć połączenia pomiędzy systemami i bazami danych, weryfikować poprawność i kompletność danych oraz przekształcać je z zachowaniem istotnych atrybutów i schematów tak, aby były użyteczne do dalszych analiz i do wykorzystania przez różne systemy. Obsługa szerokiej gamy formatów danych sprawia, że z platform integracyjnych mogą korzystać specjaliści z wielu branż i działów, a i tak szerokie możliwości zastosowania można poszerzyć i dalej dostosowywać wykorzystując popularne języki programowania.

Jednym z popularnych narzędzi do przetwarzania danych jest Platforma FME. Aby dowiedzieć się jak może ułatwić Ci przetwarzanie danych i dalszą pracę z nimi wejdź na stronę rozwiązania.