כיצד לשלב נתונים ממספר מקורות

מקורות נתונים נמצאים בכל מקום בעולם העסקים הדיגיטליים - במכשירי אינטרנט של דברים (IoT), בבסיס המשתמשים של יישום במערכת ERP ובבקשות שירות לקוחות בתוכנת CRM. כל כך הרבה נתונים זורמים כל הזמן, אז איך ארגונים מוצאים את המידע שהם צריכים? כלים כמו פלטפורמות ניתוח מידע יכולים להפיק תובנות, אך רק אם מערכי נתונים משולבים כדי לאפשר יצירת חיבורים. אחרת, המשתמשים נאלצים לנתח באופן ידני גיליונות אלקטרוניים, והם משקיעים את הזמן והמאמץ ומסתכנים בסטייה עקב נתונים מתוארכים, פגומים או כפולים.

ההתקדמות הטכנית פישטה את תהליך השילוב בין נתונים, אחסונם והנגשתם למשתמשים עסקיים. השלב הראשון: לשלב נתונים ממספר מקורות. זה המפתח לארגון מבוסס נתונים והוא פותח מגוון אפשרויות הכוללות ניתוח בשירות עצמי ובינה עסקית. העצמת המשתמשים לכדי יצירת שאילתות בעצמם יכולה להוביל לתובנות מדהימות.

עם זאת, הגעה לשלב זה דורשת אסטרטגיית שילוב נתונים, תשתית המסוגלת לתמוך ביעילות בקישורים בין מקורות מרובים, ואגם נתונים או מחסן נתונים.

מהו שילוב נתונים?

שילוב נתונים, מיזוג נתונים ואיחוד נתונים מתחילים כולם באותו שלב: שילוב מספר מקורות של נתונים. טכניקות אלה נבדלות ברמת התקנון בהגדרות, במינוח ובשלב בתהליך שבו מתרחשות טרנספורמציות. כאשר מחליטים באיזו שיטה להשתמש, שואלים שאלות כגון, האם מערך הנתונים שחולץ קרוב לתקנים הפנימיים שלכם, או האם נדרשת לו טרנספורמציה רבה? האם המקור מייצר כפילויות באופן קבוע או בעיות אחרות הזקוקות לניקוי נתונים?

בהבנת האיכות של מקורות הנתונים שלכם, הארגון יוכל להתקרב ליעדי הנתונים שלכם.

שילוב נתונים לעומת איחוד נתונים לעומת מיזוג נתונים

שילוב נתונים, איחוד נתונים ומיזוג נתונים הם שלושה מושגים שנמצאים בשימוש לעיתים קרובות באוצר המילים המודרני של צוותי IT. מתבלבלים ביניהם לעיתים קרובות כי ההבדלים ביניהם הם עדינים. כמה גורמים אוניברסליים: בין שטרנספורמציות נתונים מתרחשות לפני או אחרי הטעינה למאגר, זה לעיתים קרובות הצעד המסורבל והקשה ביותר בתהליך, אז הפכו את מה שאפשר לאוטומטי.

להלן הגדרות בסיסיות והשוואה ביניהן.

• שילוב נתונים: האיחוד המערכתי והמקיף של מקורות נתונים מרובים באמצעות תהליך מבוסס המנקה ומחדד נתונים, לרוב בפורמט סטנדרטי. לאחר השלמת הניקוי, הנתונים נטענים למאגר כמו אגם נתונים או מחסן נתונים. טרנספורמציות ושילובי נתונים מטופלים לעיתים קרובות על ידי אוצרי נתונים, מדעני נתונים או צוות IT אחר.
• מיזוג נתונים: תהליך השילוב של מערכי נתונים מרובים למערך נתונים יחיד לניתוח. עם זאת, בניגוד לשילוב נתונים, מיזוג נתונים בדרך כלל משלב נתונים מקוריים - כלומר, נתונים שלא עברו טרנספורמציה או ניקוי - ממקורות מרובים. לדוגמה, צוות משאבי אנוש ישתמש בנתונים ממוזגים אם הם משלבים את מדדי הקליטה הפנימיים של הרבעון הנוכחי עם מערך נתונים בקוד פתוח של הממשלה על מגמות קליטת עובדים. בניגוד לשילוב נתונים, דוגמה זו דורשת מהמשתמש לנקות ולתקנן את הנתונים לאחר מיזוגם.
• איחוד נתונים: כמו שילוב נתונים, איחוד נתונים כרוך בשילוב של מספר מערכי נתונים. ההבדל הגדול ביותר ממיזוג נתונים הוא שאיחוד נתונים מחייב שמערכי הנתונים יגיעו מאותו מקור, או שלפחות תהיה חפיפה בין עמודות להגדרות. כדי להרחיב את הדוגמה של משאבי האנוש לעיל, איחוד נתונים מתרחש כאשר מומחה משאבי אנוש לוקח מדדי קליטה לאומיים במיקור ממשלתי מהרבעון הנוכחי, ולאחר מכן גם מוריד את הנתונים הרבעוניים מלפני ארבע שנים לצורך השוואה. מערכי נתונים אלה מגיעים מאותה מערכת ומשתמשים באותו הפורמט, אך יש לחבר אותם על בסיס טווחי נתונים ספציפיים. לאחר מכן, ניתן לשלב נתונים ממוזגים אלה במערך נתונים פנימי של משאבי אנוש, שלאחר מכן נדרש לו ניקוי ותקנון.

הבדלים עיקריים

הטבלה שלהלן מפרטת את ההבדלים בין שילוב נתונים, מיזוג ואיחוד.

תובנות מרכזיות

• בדוק מקורות נתונים והתחשב במטרות שלך. אמנם לא תמיד אפשרי לשלוט באיכות המקורות בעולם הביג דאטה, אבל יש צעדים שאפשר לנקוט כדי להקל על שילוב הנתונים.
• הפכו את התהליך לאוטומטי ככל האפשר. משיכת נתונים ממקורות בתדירות גבוהה תאפשר למאמצי שילוב הנתונים של הארגון להטיב מהכלים והתסריטים.
• כדי להחליט איזו שיטת שילוב נתונים פועלת בצורה הטובה ביותר בארגון, מפו את כל המשתנים המעורבים - מקורות, חומרה ונפח.
• צמצמו את תהליך העבודה והסטנדרטים שלכם באופן מתמיד. שילוב נתונים מוצלח דורש שיפור תהליך מתמשך.

הסבר על שילוב נתונים ממספר מקורות

כלים מתפתחים, מקורות נתונים מתרחבים ויכולות משתפרות. זה מוסיף לזרימה מתמדת של הזדמנויות לחידוד תהליכי עבודה של שילוב נתונים ולהצגת תהליכים חזקים ויעילים יותר.

לכל ארגון יש צרכים ספציפיים משלו, אבל לשילוב נתונים בדרך כלל יש תהליך סטנדרטי.

1. זוהה צורך בנתונים משולבים, מבקשה של משתמש קצה או מהחלטה שהארגון קיבל. זה כולל לעיתים קרובות פרמטרים כגון טווחי תאריכים וגורמים מגבילים אחרים.
2. מקורות רלוונטיים מזוהים, יחד עם הנתונים הספציפיים הדרושים ממקורות אלה.
3. הנתונים מחולצים מהמקורות בתבנית מקורית ומשולבים למערך הנתונים.

בשלב זה, מערך הנתונים המשולב יכול להיות זמין למבקש לניקוי ולניתוח ידני, או שהנתונים עשויים להיות מנורמלים על ידי מדען נתונים או אוצר נתונים לפני שהם מסופקים לעסק. ללא קשר לאופן שבו הם מגיעים לשם, למערכי נתונים נדרשים בדרך כלל תהליכים נוספים כדי להבטיח מינוח עקבי בין עמודות, הסרת נתונים כפולים, תיקון נתונים לא מדויקים או שגויים, תיקון רשומות לא שלמות ומשימות אחרות.

לאחר השלמת משימות אלו, הנתונים מוכנים לטעינה ליישומי ניתוח נתונים, מערכות בינה עסקית, או אפילו Excel עבור משתמש הקצה כדי לנתח ולטפל בתובנות ובהמחשות גרפיות.

אחת המטרות של מחלקת ה-IT היא מיטוב היעילות של תהליך זה. לשם כך יש לתכנן לבנות טרנספורמציות אוטומטיות הממזערות עבודה ידנית. אך האופן שבו ארגונים מגיעים לכאן תלוי במשתנים רבים: המקור של מקורות הנתונים, אם מקורות אלה נבדקים, אילו שדות מקבלים עדיפות, האם קיימים כללי נתונים מבוססים ואילו סוגים של תהליכי עבודה קיימים.

אוטומציה של חלק גדול ככל האפשר מתהליך ניקוי הנתונים עשויה להיות החלק החשוב ביותר בעת שימוש במספר מקורות נתונים שכן היא מאפשרת סביבה בשירות עצמי שמביאה נתונים לידי המשתמשים מהר יותר.

החשיבות של שילוב נתונים ממספר מקורות נתונים

אם נראה שצריך להשקיע מאמץ רב בבניית תהליך שילוב הנתונים, זה כי אכן צריך להשקיע מאמץ רב. החל מבדיקת מקורות ועד יצירה וחידוד של תהליך העבודה של ניקוי הנתונים - נדרשים תכנון וטיפוח רבים כדי ליצור תהליך שילוב נתונים חלק. עם זאת, הערך הופך לניכר במהירות.

בעסקים, הזמן תמיד שווה כסף. עם זאת, בעידן הביג דאטה, שבו מידע בזמן אמת זורם מספקים ולקוחות ברחבי העולם, החשיבות של נוסחה פשוטה זו גדלה באופן אקספוננציאלי. הנסיבות משתנות במהירות, והעליות והירידות בעסק יכולות לעיתים קרובות להיות בלתי צפויות. כאשר הנתונים נמצאים בממגורות, תחומי עסקים המעוניינים לנתח מידע חדש או לגלות הזדמנויות חדשנות יכולים לעיתים קרובות להרגיש שהם כמה צעדים מאחור. האמת היא שהם מרגישים ככה מכיוון שהם אכן כמה צעדים מאחור. כאשר יחידות עסקיות חייבות להסתמך על צוותים אחרים לחילוץ נתונים ודוחות ניתוח נתונים, התהליכים מאיטים.

בסופו של דבר, מידע הוא בעל ערך רק כאשר הוא זורם.

שילוב נתונים ממקורות רבים מסיר מחסומים ידניים רבים. כך נפתחת דלת למגוון רחב יותר של מקורות נתונים כדי לחשוף תובנות נסתרות ולקבל החלטות מבוססות נתונים באמת. שילוב זה מגדיל הן את היכולות והן את היעילות עבור העובדים, וכך הוא מניע חדשנות והזדמנויות עבור הארגון. בסופו של דבר, שילוב מספר מקורות נתונים מאפשר לארגונים למצוא רעיונות ופתרונות חדשים, להגיב במהירות ולהיות צעד אחד לפני המתחרים.

יתרונות ואתגרים בשילוב נתונים

שילוב נתונים מוצלח מאפשר לארגונים להיות צעד אחד לפני המתחרים, הן בהווה והן בעתיד, עם הרחבת אפשרויות הנתונים. ההגעה לשם, עם זאת, דורשת שילוב של תצורה טכנית והבנה מנקודת מבט ארגונית. בהתמודדות עם אתגרים אלה, ארגונים עומדים לשנות את הדרך שבה מתקבלות החלטות במחלקות התפעול, המכירות, הכספים, הייצור וכמעט כל מחלקה אחרת.

הנה כמה יתרונות - ומכשולים - שיש להתגבר עליהם כדי לבצע שילוב נתונים בהצלחה.

הטבות

• נתונים מאוחדים. בשילוב נתונים במאגר יחיד, תהליך רכישת הנתונים הכולל הופך לפשוט ומהיר יותר. במקום שקבוצות שונות יעבדו עם מקורות נתונים שונים, תצוגה מאוחדת אחת תיצור יישור ארגוני טוב יותר תוך הפחתת המשאבים המעורבים ברכישה ובעיבוד הנתונים.
• שיפור שיתוף הפעולה. בגלל האופן שבו הנתונים מאוחסנים באופן מסורתי, קבוצות שונות עשויות לעבוד עם גרסאות מיושנות או מעט שונות של מערך הנתונים. שימוש בהגדרות שונות או מינוח יכול ליצור בלבול או להוביל למסקנות שגויות. איחוד נתונים מאפשר לכל הקבוצות לעבוד עם אותו מידע.
• תפעול יעיל. שיתוף נתונים שפועל רק עם הכנה ובקשות ידניות מאיט את העבודה. צוותי התפעול יכולים להטיב מתהליכים יעילים, נתונים מרוכזים ופחות שלבים ידניים.
• חיסכון בזמן. נוסף על ייעול פעולות, איחוד מקורות מרובים מסיר את השלב המעשי של העברת נתונים ידנית מקבוצה לקבוצה. עיכובים יכולים להתרחש כאשר לקבוצות סמוכות, כגון מכירות ושיווק, יש צורכי נתונים חופפים או כאשר משתתפים בתהליך עבודה צריכים לבקש מערכי נתונים.
• שגיאות ידניות מופחתות. הסרת שלבים ידניים מתהליכים מוסיפה יעילות, אך היא גם מפחיתה את הסיכון הכולל. המשמעות של פחות שלבים ידניים היא פחות הזדמנויות לשגיאות, כגון שליחת מערך נתונים שגוי או רשומות חסרות בעת העתקה/הדבקה.
• ניתוח מבוסס חיזוי משופר. ככל שיותר מקורות נתונים זמינים לפלטפורמות ניתוח מידע, כך ייטב. איחוד מקורות נתונים מרחיב את אפשרויות הניתוח ומעצים את היצירתיות והחדשנות. האיחוד יוצר יתרון מיידי של יותר משתמשים המשתלטים על ניתוח עסקי ויתרון לטווח ארוך של בניית תרבות מבוססת נתונים.

אתגרים

• תאימות נתונים. נתונים המגיעים ממקורות שונים כמעט בוודאות ישתמשו בהגדרות ובמינוח שונים. תהליך הניקוי נקרא טרנספורמציית נתונים, ובהתאם למצב המקורות המקוריים, הוא יכול להיות מסורבל ומורכב אלא אם כן יש תהליכים מערכתיים.
• ממגורות נתונים. קבוצות, כולל מכירות, שיווק, כספים ומשאבי אנוש, עוקבות אחר הנתונים לצרכים הפנימיים שלהן. כאשר הנתונים מנותקים כך, הקבוצות חייבות להגיש בקשות ידניות לגישה, ואפילו כאשר הן מקבלות גישה, המינוח וההגדרות עשויים להשתנות, מה שיוצר מכשולים נוספים לתאימות.
• איכות הנתונים. נתונים באיכות גבוהה מאפשרים תרבות של תובנות מדויקות ומבוססות נתונים. כדי להגיע לשם, ארגונים צריכים לקבוע תקנים ותהליכים כדי להבטיח איכות נתונים. קצב הדיוק, השלמות והעדכון (אם משתמשים ברענונים תקופתיים) כולם צריכים להיות חלק מהדיון. שיפור קבלת ההחלטות בכל המחלקות דורש שילוב של תשתית IT, תהליכי עבודה קבוצתיים והסכמה אינדיבידואלית כדי לעמוד בתקנים.
• מערכות עבר. הנתונים נוצרים על ידי מגוון רחב של מערכות, כולל כלים של מערכות עבר. שילוב מקורות אלה בצורה נקייה במאגר נתונים מאוחד דורש הערכת מצב לפלט המערכת הישן, ואז הבנה כיצד להתאים אותו. אין לדלג על שלב זה; מערכות ישנות אלה מכילות לעיתים קרובות פריטי מידע ייחודיים לארגון.
• נתונים לא ממוטבים. מיטוב נתונים מתייחס לתהליך של הפיכת פעולות ניתוח ליעילות וחסכוניות ככל האפשר. נתונים לא ממוטבים מגיעים באופן מקורי ממקורות ויהיה צורך להפיץ אותם לערכים ולרשומות המתאימים לפני השימוש בהם. כלי OLAP יכול להפוך תהליך זה לאוטומטי.

רשימת תיוג לשילוב מוקדם

שילוב נתונים מוצלח דורש עבודת הכנה במספר תחומים, כולל תמיכה טכנית, יעדים עסקיים ותרבות ארגונית. להלן שלוש המשימות הקריטיות ביותר שיש לסמן שבוצעו לפני שמתחילים ביוזמת שילוב נתונים.

1. קבלת הסכמה מבעלי עניין

כדי להצליח, לאסטרטגיית שילוב נתונים נדרשת טכנולוגיה שתתמוך בה, צוותים שינהלו נתוני מקור וקליטת נתונים, משתמשים עסקיים שיורידו וישתמשו ביעילות בנתונים מאוחדים, ומנהליםבכירים שיאשרו תקציבים עבור המאמץ. כל אחד מבעלי העניין האלה הוא חיוני. ללא הסכמה כלל-ארגונית, אסטרטגיות ישתבשו, או אפילו ייכשלו.

2. התאמת פרויקט ליעדים עסקיים

ארגונים חייבים לקבוע את ה"למה" של פרויקטי שילוב הנתונים שלהם. האם ה"למה" הוא האצת תהליכים, שיפור ניתוח הנתונים, הפקת תובנות מבוססות נתונים יותר, שיפור דיוק הנתונים או שילוב של כל אלה? האם ה"למה" ספציפי למחלקה אחת או ליוזמה רחבה יותר?

על ידי זיהוי מטרות ספציפיות ופרמטרים, ארגונים יכולים לפתח גישה ממוקדת ויעילה יותר להשגת יעדי הנתונים שלהם.

3. ניתוח תהליכי הנתונים הקיימים שלכם

לפני תחילת פרויקט שילוב הנתונים, חשוב להבין את המערכות והנתונים הקיימים שאיתם עובדים. בתרחיש הטוב ביותר, ניתן ליצא נתונים בקלות, ויש כבר הסכמה ותיאום בין מחלקות באשר לפורמטים ולתקנים. מה קורה אם יעדים, תהליכים או פורמטים של נתונים מקוריים משתנים באופן משמעותי בין מחלקות? כאן נכנסת הבכיר האחראי.

5 שלבים לשילוב נתונים ממספר מקורות

העבודה של שילוב נתונים ממקורות מרובים כרוכה במספר שלבים. עם זאת, לאורך כל התהליך חשוב לשמור על איכות הנתונים ועל שלמותם בראש סדר העדיפויות, יחד עם תקנות רלוונטיות לאבטחת נתונים ופרטיות. וברגע שהנתונים משולבים, יש לוודא ניטור ותחזוקה שוטפים כדי להבטיח את איכות ושלמות הנתונים לאורך זמן.

1. זיהוי מקורות הנתונים שיש לשלב

מקורות נתונים מגיעים בפורמטים רבים ושונים ונמצאים במיקומים רבים. לכל ארגון יהיה שילוב ייחודי של מקורות נתונים, כגון:

• מסדי נתונים יחסיים: תהליכי שילוב נתונים יכולים להתחבר ישירות למסדי נתונים יחסיים, ולהם הגדרות סטנדרטיות של שורות/עמודות בטבלה.
• קבצים אחידים: רוב מסדי הנתונים מייצאים מערכי נתונים בקבצים אחידים, בפורמט של טבלאות דו-ממדיות המספקות הקשר עצמאי ללא כל הפניה נחוצה לטבלאות אחרות. פורמטים פופולריים של יצוא כוללים CSV והפרדה, והם בדרך כלל קלים לשינוי בהתאם לצורך.
• XML ו-JSON: XML ו-JSON הם סטנדרטיים ונפוצים להעברת נתונים מודרנית, במיוחד עבור יישומי אינטרנט ויישומים מבוססי אינטרנט. במונחים טכניים, JSON הוא פורמט נתונים, ואילו XML הוא שפה. הבדלים אלה מביאים שיקולים ספציפיים משלהם, כגון האופן שבו XML מובנה ואילו JSON מנתח נתונים מהר יותר. לצורך שילוב נתונים, הדבר החשוב ביותר שיש לדעת הוא כי סביר להניח שתיתקלו בשני הסוגים אם תיקחו נתונים מאתרים או יישומים מבוססי אינטרנט.
• ממשקי API: ממשקי תכנות יישומים (APIs) מחברים מערכות שונות ומאחזרים נתונים ממקורות מרובים. ממשקי API מאפשרים שילוב נתונים בזמן אמת וניתן להתאים אותם אישית כדי לעמוד בדרישות שילוב נתונים מיוחדות.
• מקורות נתונים מבוססי ענן: חלק ממערכי הנתונים זמינים לכולם ומעודכנים דרך הענן. סוגים אלה של מדדים מגיעים לעיתים קרובות ממקורות ממשלתיים, חינוכיים או מחקריים, שבהם הנתונים זמינים לחוקרים כדי שיוכלו לבחון אותם בהמשך הדרך.
• מכשירי אינטרנט של דברים (IoT) מכשירי IoT אוספים מידע כל הזמן, לפעמים אלפי נקודות נתונים מדי יום. דוגמאות למכשירי IoT יכולות להיות מכשירים רפואיים המשדרים באופן רציף נתוני מטופלים, מכשירים חכמים בביתכם, ומכשירים תעשייתיים IoT (IioT) השולטים במפעלים ובערים חכמות. נתונים ממכשירי IoT מועלים לעיתים קרובות לענן לשימושן של מערכות אחרות.

ללא קשר לפורמט ומשתנים אחרים, הדבר החשוב ביותר הוא לזהות ולבחור מקורות נתונים שתורמים ליעדים עסקיים, ואז לבחון את הדרך הטובה ביותר לשלב אותם.

2. הכנת נתונים לשילוב

לאחר שזיהיתם את מקורות הנתונים שלכם, הגיע הזמן לראות כיצד מערכי הנתונים שלהם מעוצבים ומוגדרים. ישנם שני צעדים עיקריים להכנה.

• ניקוי נתונים: מערכי נתונים עשויים להכיל רשומות לא שלמות או כפולות, חלקים פגומים או בעיות אחרות. ניקוי נתונים הוא תהליך של חידוד מערך הנתונים כדי לקבל מערך שלם של רשומות שניתן לעבוד איתן.
• סטנדרטיזציה: ניקוי נתונים מסיר רשומות בעייתיות, אך הוא אינו מטפל בבעיית הסטנדרטיזציה. בעת שילוב נתונים, התהליך עובד באופן החלק ביותר והתוצאות יהיו הטובות ביותר כאשר כללים ותקנים - כולל פורמט תאריך, טקסונומיה ושדות מטאדטה - יהיו מוגדרים ומוחלים. לפני המשך השילוב, יש להתאים את הרשומות לסטנדרטים ככל האפשר. פעולה זו תמזער את העבודה בהמשך הדרך תוך הגדלת העיתוי והדיוק.
• טכניקות טרנספורמציה: אפשר להשתמש במגוון טכניקות ושיטות עבודה לטרנספורמציה של נתונים. אלה כוללות החלקת נתונים, הפחתת הרעש במערך הנתונים בעזרת אלגוריתם; נורמליזציה של נתונים, שינוי קנה מידה של נתונים בטווח שניתן לעבוד בו; הכללת נתונים, הקמת היררכיה בין שדות; וטיפול בנתונים - זיהוי דפוסים ליצירת תבניות שניתן לעבוד איתן.

הטכניקה הטובה ביותר תלויה במצב של מערכי נתונים בודדים והיעדים הארגוניים שלכם. אבל אמת אוניברסלית אחת היא שניקוי וסטנדרטיזציה פועלים בצורה הטובה ביותר כאשר תהליכים הם אוטומטיים. השימוש בכלים שיסייעו בהכנת נתונים יבטל את הצורך בהתערבות ישירה בתהליך. כעת, צוות ה-IT יכול להתמקד באירועים מסומנים במקום במאמצים ידניים לטפל בכל מערל נתונים נכנס. כלים בעלי קוד מועט וללא קוד יכולים לחולל מהפך מפושט, ואילו יצירת תסריטים וקידוד מותאמים אישית יכולים לספק גמישות רבה יותר בתהליך.

3. בחירת שיטה לשילוב נתונים

שיטת השילוב שתבחרו תמלא חלק גדול בהגדרת מבנה ה-IT הכולל שלכם עבור נתונים. זו הסיבה שחשוב להתאים את המשאבים ואת היעדים העסקיים לשיטה שנבחרה, גם אם רוצים לבנות מערכת עם שילוב נתונים מתמשך או רענונים תקופתיים המוגדרים במרווחי זמן. להלן כמה משיטות שילוב הנתונים הנפוצות ביותר:

• ידני: שילוב נתונים ידני אינו אומר שמישהו לוחץ פיזית על כל שדה נתונים. עם זאת, כן נדרש ממישהו לכתוב קוד כדי לטפל בכל שלב בתהליך. אומנם זה מסורבל וגוזל זמן, אך יש כמה מצבים שבהם שילוב ידני הוא האפשרות הטובה ביותר בשל איכות המקורות או מציאות המשאבים הארגונית.
• חילוץ/טרנספורמציה/טעינה (ETL): תהליכי ETL מטפלים בטרנספורמציה לפני טעינת נתונים למאגר. ETL יעיל ביותר כאשר יש תקני טרנספורמציה מערכתיים ואפשר לעבד אותם לפני קליטת מערכי נתונים לאגם נתונים או למחסן נתונים.
• חילוץ/טעינה/טרנספורמציה (ELT): תהליכי ELT מטפלים בטרנספורמציית נתונים אחרי טעינה למאגר נתונים. לכן מערכי נתונים המשתמשים ב-ELT נמצאים לעיתים קרובות בפורמטים המקוריים שלהם ולא מותאמים לסטנדרט. נעשה שימוש ב-ELT כאשר טרנספורמציה מערכתית אינה זמינה, למשל כאשר משתמש מוצא מקור חדש.
• שנה קליטת נתונים (CDC): CDC הוא תהליך שמפחית את השימוש במשאבים תוך שמירה על עדכון מערכי נתונים. CDC מטמיע שינויים ברשומה ומבצע עדכונים כמעט בזמן אמת במקום לרענן את כל מערך הנתונים במרווחים תקופתיים. מכיוון שעדכונים מתרחשים בנפרד ובצרורות קטנים ומהירים, CDC אינו משפיע על זמן הפעולה התקינה של מסד הנתונים או גורם לעלייה חדה בשימוש במשאבים.
• שכפול נתונים: שכפול נתונים שומר גרסה מקורית של הנתונים במקור שלו ויוצר עותק (שכפול) לשימוש על ידי קבוצות. עותק זה יכול להיות רק חלק קטן מהרשומה, כגון עמודות נבחרות או מערך משנה אחר המשמש לטיפול. שכפול יכול לעכב משאבים אם יש צורך לשמור יותר מדי גרסאות בטווח הארוך.
• וירטואליזציה של נתונים: עם וירטואליזציה של נתונים, כל מערכי הנתונים נשארים במסדי הנתונים המקוריים שלהם. טרנספורמציה וטיפול בנתונים מתרחשים בשכבה וירטואלית באמצעות פדרציה כדי להצביע על רשומות בודדות מבלי למשוך אותן למעשה לקובץ חדש.
• שילוב זרמי נתונים (SDI): SDI עובד כגרסה בזמן אמת של עיבוד ELT. זרמי נתונים נשלחים ממקורות ועוברים טרנספורמציה בזמן אמת לפני שהם נשלחים למאגר. יש לכך שני יתרונות גדולים. ראשית, בעדכון רציף של רשומות, מערכי נתונים נשארים תמיד מעודכנים. שנית, פעולה זו מסירה את הצורך ברענון מערכי נתונים בקנה מידה גדול, ובכך היא מייצבת את השימוש במשאבים. עם זאת, SDI גם יוצר אתגר תשתית כדי לתמוך באופן פונקציונלי בתהליך ולהעריך נתונים כשהם נכנסים.

4. מימוש תוכנית שילוב הנתונים

יישום תוכנית שילוב נתונים, גם אם היא מפותחת היטב, יכול להיות תהליך מעורב ומסובך, אך עם גישה שיטתית, במסגרת ההשקעה ישולמו דיבידנדים לטווח ארוך שיעזרו להכין את החברה שלכם להרחבה בעתיד.

התהליך מתחיל בזיהוי רכיבי הנתונים ומקורות הנתונים, ולאחר מכן מיפוי הקשרים ביניהם. מה חופף באופן נקי? היכן ההבדלים בין העמודות וההגדרות? ומה צריך לעשות כדי לתאם ביניהן?

מכאן, תוכלו לבנות מודל לטרנספורמציית נתונים. תוכלו להשתמש בתסריטים מותאמים אישית, בכלי תעשייה מובנים מראש או בשילוב שלהם בהתאם לצרכים ולמשאבים הזמינים לכם. המטרה היא לשנות ולמזג נתונים לפורמט משותף ולפתור כל התנגשות בין מקורות נתונים, עדיף באופן מערכתי כדי שהתהליך יוכל לחזור על עצמו וכדי להגביל את העבודה שצרכני הנתונים צריכים לעשות.

במהלך תהליך זה, מגוון של כלים וטכנולוגיות לשילוב נתונים זמינים לאוצרי נתונים ומהנדסי נתונים. אלה כוללים כלי ETL שעובדים בשלושה שלבים עיקריים.

• חילוץ נתונים ממקורות נתונים, כגון יישומי סמארטפון, מסדי נתונים, יישומי אינטרנט ויישומי תוכנה.
• שינוי נתונים ממקורות נתונים כדי לעמוד בסטנדרטים פנימיים עבור הגדרות, מינוח וטקסונומיה.
• טעינת נתונים שהשתנו למחסן נתונים, אגם נתונים או מאגר אחר הנגיש לכלים כגון בינה עסקית או ניתוח נתונים בשירות עצמי.

מגוון כלי ETL זמינים בכל הפורמטים והפלטפורמות. נוסף על יישומי תוכנת ETL מסורתיים, כלי ETL מבוססי ענן מאפשרים גישה גמישה מכיוון שכלים אלה יכולים לחבר בקלות רבה יותר מקורות ומאגרים שונים. אם יש לכם מומחיות IT מתאימה, כלי ETL בקוד פתוח יכולים לספק יכולות חזקות עבור עלות נמוכה מראש. עם זאת, ייתכן שאין להם את אותה רמה של פיתוח יכולות, אבטחה, או הבטחת איכות כמו מוצרים מסחריים, וזה יכול לדרוש השקעה נוספת של משאבים בהמשך הדרך. כלי ETL מותאמים אישית זמינים, אם כי לעיתים קרובות הם דורשים השקעה גדולה מראש.

איך יודעים איזה כלי ETL יתאים לארגון שלכם? גורמים שיש להביא בחשבון כוללים את סוגי המחברים הנתמכים, את רמת ההתאמה האישית הזמינה, את דרישות הביצועים והמשאבים, ואת העלויות המלאות כולל מומחיות ותשתית תומכת. הדבר החשוב ביותר כנראה הוא שיש להעריך את יכולת האוטומציה של כלי ETL מכיוון שאוטומציה היא חלק קריטי מטרנספורמציות נתונים מערכתיות שבסופו של דבר מובילות לניתוח נתונים בשירות עצמי.

5. הבטחת איכות הנתונים

האיכות של מערך נתונים מתייחסת לשלמות, לדיוק, לעמידה בזמנים ולעמידה בתקנים. קשה להפריז בחשיבות של איכות הנתונים בנתונים משולבים. מערך נתונים באיכות גבוהה דורש הרבה פחות מאמץ כדי להכין אותו לשילוב נתונים. אומנם זה חשוב מנקודת המבט של המשאבים, אבל איכות הנתונים גם משפיעה באופן משמעותי על התפוקה. לדוגמה, אם ארגון משתמש בארבע ספרות משמעותיות בחישובים שלו, אך מקור חיצוני מספק נתונים עם שתי ספרות משמעותיות בלבד, נתונים אלה אינם עומדים ברמת האיכות הצפויה. אם מצב כזה קורה, הניתוח המתקבל עשוי להכיל תובנות פגומות.

לכן נתונים באיכות גבוהה הם קריטיים מאוד בנתונים משולבים כדי למזער את מאמצי הטרנספורמציה/הניקוי ולהבטיח את דיוק הפלט.

כיצד למדוד ולתחזק איכות נתונים: יש כמה שיטות שימושיות להבטחת איכות נתונים גבוהה.

• יצירת פרופילי נתונים: ניתוח ברמה גבוהה של נתוני מקור כדי לבחון איכות, שלמות, דיוק ורכיבים אחרים ליצירת סיכומים.
• סטנדרטיזציה של נתונים: תהליך יצירת סטנדרטים לפורמט, הגדרות, מינוח ורכיבים אחרים כדי להבטיח שהנתונים תואמים במלואם למערכי נתונים אחרים בארגון. אם הנתונים לא יעמדו בסטנדרטים, יהיה צורך לשנות אותם כדי שיעמדו בהם.
• טיוב נתונים: ניקוי מערך נתונים כדי לתקן ולהסיר רשומות כפולות, ריקות, לא מדויקות או פגומות, כך שמערכי הנתונים יהיו מוכנים לעיבוד.
• התאמת נתונים: הדבר כרוך בהתאמת רשומות במערכי נתונים שונים כדי לוודא שהן משקפות את אותו נושא בעת סימון רשומות כפולות להסרה.
• אימות נתונים: אימות הדיוק והאיכות של הנתונים על ידי בדיקה שהם פועלים במסגרת כללים נתונים באמצעות סדרה של בדיקות ופרמטרים.
• פיקוח על נתונים: תהליך ניטור הנתונים המבטיח שאחסון, אבטחה, רכישה ומשימות אחרות יעמדו בתקנים ובעקרונות שהארגון קבע, כמו גם בכל תקנות שעשויות לחול.
• ניטור מתמשך: השימוש בכלים שונים כדי לבדוק באופן רציף את התקינות של מערכי הנתונים על בסיס סטנדרטים פנימיים וקריטריוני פיקוח.

שילוב נתונים ממקורות מרובים נעשה בקלות עם Oracle Analytics

לאחר איחוד הנתונים במאגר, הארגון שלכם מוכן לשלב הבא: ניתוח נתונים בשירות עצמי. Oracle Analytics מספק ניתוח נתונים מלא בשירות עצמי בממשק משתמש אינטואיטיבי שנבנה עבור כולם - ממשתמשים עסקיים ועד מדעני נתונים. Oracle Analytics, הזמין בענן, באתר המקומי או בפריסה היברידית, משתמש בלמידת מכונה ובבינה מלאכותית כדי לחשוף תובנות נסתרות וליצור המחשות גרפיות מיידיות. נסו את Oracle Analytics Cloud בחינם עכשיו עם Oracle Cloud Free Tier.

היתרון העיקרי לשילוב נתונים ממקורות מרובים, כגון נתונים דמוגרפיים של לקוחות, נתוני מכירות ומגמות בשוק, הוא שהעובדים זוכים להבנה מקיפה יותר של כל בעיה עסקית או הזדמנות נתונה. אם תבצעו זאת נכון, תוכלו לחשוף תובנות ודפוסים רבי ערך שייתכן שמעולם לא היו צצים בעת ניתוח כל מקור נתונים בנפרד. התוצאה הפוטנציאלית: החלטות מושכלות יותר, אסטרטגיות אפקטיביות יותר, בקרת איכות נתונים טובה יותר, יעילות תפעולית משופרת ויתרון תחרותי בנוף העסקי מבוסס הנתונים הנוכחי.

שאלות נפוצות בנושא שילוב נתונים עם ריבוי מקורות

אילו גורמים עליי לשקול בעת בחירת מקורות נתונים לשילוב?

שני הגורמים החשובים ביותר בתכנון לשילוב נתונים הם: ראשית, לדעת אילו משאבים ברשותכם ואילו יהיו לרשותכם, ושנית, לדעת מה המטרות העסקיות שלכם. לאחר מכן תוכלו לזהות מקורות נתונים שיעבירו את האסטרטגיה שלכם הלאה, ואז תוכלו לקבוע אם הגישה אל הנתונים נוחה.

מהן כמה שיטות עבודה מומלצות לשילוב נתונים ממקורות מרובים?

אסטרטגיות רבות לשילוב נתונים מבוססות על צרכים ארגוניים בודדים, אך כמה שיטות עבודה מומלצות כלליות חלות על צרכים כלליים יותר כגון הבאים:

• הבנת מצב מקורות הנתונים שלכם מבחינת איכות הנתונים
• תכנון המתחשב במטרות העסקיות שלכם
• הכרת משאבי ה-IT והתקציבים שלכם
• תעדוף המחלקות שיכולות להפיק את המרב משילוב נתונים
• התחשבות בהרחבה ובמדרגיות לטווח ארוך

מהן דוגמאות לתרחישי שימוש של שילוב נתונים מרובי מקורות?

להלן שני מקרי שימוש בעולם האמיתי לשילוב נתונים מרובי מקורות. ראשית, שקלו להשתמש ביישום לטלפון חכם שמשדר כל הזמן נתוני שימוש לענן. שידור זה נעשה בקישור צולב לשני מערכי נתונים קשורים, קמפיין שיווקי בדוא"ל ונתוני מכירות. תצוגה אחידה יכולה לחשוף תובנות מעמיקות יותר על האופן שבו השימוש, השיווק והרכישות עובדים יחד. שנית, שקלו להשתמש במכשיר רפואי המחובר לאינטרנט שמעביר רשומות לחשבון מטופל. רשומות אלו נעשות זמינות לרופא באופן מיידי, ויש לו גם גישה לרשומות המטופל כדי לפקח על שיפורים או התאמות.

מדוע עלינו לשלב מספר מקורות נתונים?

הנפח ומגוון מקורות הנתונים גדלים לאורך זמן, ולכן איחוד מערכי נתונים מתפתח מ"נחמד שיהיה" לצורך ממשי בעסק. בימים אלה, נדיר שפעולה כלשהי לא תפיק תועלת משילוב נתונים. עם זאת, הטריק הוא ביצוע אסטרטגיה המתאימה לארגון.

כיצד מכונה שילוב נתונים ממספר מקורות?

אם תהליך שילוב מקורות נתונים מתרחש עם שלבי הכנת נתונים מערכתיים, הוא נקרא 'שילוב נתונים'. אם מקורות הנתונים משולבים ללא טרנספורמציה/ניקוי, אלא נדרש לבצע שלבים אלה לאחר השילוב, הם נקראים 'איחוד נתונים' או 'מיזוג נתונים'.