Nhập dữ liệu được giải thích bằng các thuật ngữ đơn giản nhất

Nhập dữ liệu là một phần quan trọng của quy trình lấy dữ liệu làm trung tâm, đảm bảo các tổ chức có được thông tin phù hợp vào đúng thời điểm để hiểu hiệu quả kinh doanh và cải thiện nó.

Các tổ chức hiện đại tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ mỗi ngày có giá trị cao cho doanh nghiệp của họ.

Bằng cách thực hiện phân tích kinh doanh, các tổ chức có thể hiểu rõ hơn, giúp họ đưa ra quyết định sáng suốt và dựa trên dữ liệu.

Dữ liệu này cũng đóng vai trò quan trọng trong việc hiểu biết khách hàng, dự đoán thị trường, lập kế hoạch, dự đoán xu hướng và thu được các lợi ích khác.

Tuy nhiên, để thực hiện một số tác vụ nhất định, điều quan trọng là phải trích xuất và phân tích dữ liệu cũng như truy cập dữ liệu đó một cách dễ dàng từ một vị trí tập trung.

Đây là nơi nhập dữ liệu.

Kỹ thuật này trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn, cho phép bạn khám phá những hiểu biết sâu sắc ẩn trong đó và tiếp tục sử dụng dữ liệu đó để phát triển doanh nghiệp của mình.

Trong bài viết này, tôi sẽ nói về việc nhập dữ liệu và các loại dữ liệu, quy trình từng bước, kiến ​​trúc, trường hợp sử dụng, lợi ích, phương pháp hay nhất và thách thức.

Chúng ta đi đây!

Nhập dữ liệu là gì?

Nhập dữ liệu là quá trình thu thập dữ liệu từ một hoặc nhiều nguồn và nhập dữ liệu vào kho dữ liệu để sử dụng ngay. Đây là một trong những bước quan trọng nhất trong quy trình phân tích dữ liệu.

Dữ liệu có thể được nhập theo đợt hoặc truyền trực tuyến theo thời gian thực. Khi dữ liệu di chuyển đến trang được nhắm mục tiêu, nó sẽ được lưu trữ đúng cách và sau đó được sử dụng để phân tích.

Nguồn dữ liệu có thể là hồ dữ liệu, cơ sở dữ liệu, thiết bị IoT, ứng dụng SaaS, cơ sở dữ liệu tại chỗ và các nền tảng khác có thể có dữ liệu cần thiết và liên quan.

Nhập dữ liệu là một quy trình đơn giản lấy dữ liệu từ nguồn, làm sạch và chuyển tiếp đến đích nơi doanh nghiệp có thể sử dụng, truy cập và phân tích dữ liệu.

Việc nhập dữ liệu cho phép các tổ chức đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu từ mức độ phức tạp và khối lượng dữ liệu ngày càng tăng mà họ tạo ra hàng ngày.

Khi một tổ chức thu thập dữ liệu, nó vẫn ở trạng thái ban đầu và thô, giống như dữ liệu ở nguồn. Bạn sẽ cần thực hiện thao tác chuyển đổi khi có nhu cầu chuyển đổi hoặc phân tích dữ liệu thành định dạng có thể đọc được, tương thích với các ứng dụng khác nhau.

Mục tiêu chính của việc nhập dữ liệu là di chuyển một tập hợp lớn dữ liệu từ nơi này sang nơi khác một cách hiệu quả với sự trợ giúp của tự động hóa phần mềm. Nó chỉ ăn dữ liệu, không biến đổi nó. Đối với nhiều tổ chức, nó hoạt động như một công cụ quan trọng cho phép họ quản lý mặt trước của dữ liệu.

Có nhiều cách để nhập dữ liệu vào kho dữ liệu của bạn. Theo nhu cầu cụ thể và yêu cầu thiết kế của bạn, bạn có thể chọn bất kỳ phương pháp nhập nào phù hợp nhất với mình.

Việc nhập dữ liệu hoạt động như thế nào?

Việc nhập dữ liệu thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn nơi dữ liệu được lưu trữ hoặc tạo ban đầu. Nó tải hoặc chuyển dữ liệu đến đích hoặc khu vực tổ chức. Quy trình nhập dữ liệu áp dụng các phép biến đổi ánh sáng ở những nơi cần thiết để lọc hoặc tối ưu hóa dữ liệu trước khi gửi dữ liệu đến hàng đợi tin nhắn, kho lưu trữ dữ liệu hoặc đích.

Việc nhập dữ liệu cũng thực hiện các chuyển đổi phức tạp, bao gồm sắp xếp, kết hợp và tổng hợp cho các ứng dụng, hệ thống báo cáo và phân tích cụ thể bằng các quy trình bổ sung.

Để hiểu quy trình nhập dữ liệu từng bước, bạn cần đi sâu vào kiến ​​trúc của nó.

Nguồn: Bộ luồng

Kiến trúc nhập dữ liệu

Kiến trúc của quá trình nhập dữ liệu cho bạn biết về luồng dữ liệu trong các lớp sau:

• Lớp thu thập dữ liệu: Nó thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau và lưu trữ trong kho dữ liệu của bạn. Lớp này xác định cách dữ liệu được truyền hoặc phân tích cú pháp sang các lớp khác của kiến ​​trúc nhập. Ngoài ra, nó còn giúp chia nhỏ dữ liệu để xử lý phân tích.
• Lớp xử lý dữ liệu: Lớp này thu thập dữ liệu từ lớp trước để xử lý việc truyền dữ liệu đang được lưu trữ. Nó xác định đích đến nơi bạn muốn gửi dữ liệu và nhóm chúng cho phù hợp.
• Lớp lưu trữ dữ liệu: Dữ liệu sau khi được nhóm lại sẽ được lưu trữ ở một vị trí hiệu quả để truyền tiếp.
• Lớp truy vấn dữ liệu: Đây là lớp phân tích của kiến ​​trúc nhập dữ liệu. Tại đây, dữ liệu được truy vấn để lớp có thể trích xuất những hiểu biết có giá trị.
• Lớp trực quan hóa dữ liệu: Trực quan hóa dữ liệu là lớp cuối cùng xử lý việc trình bày dữ liệu. Nó hiển thị dữ liệu ở định dạng dễ hiểu và trực quan để tổ chức của bạn có được thông tin chi tiết theo thời gian thực.

Lợi ích của việc nhập dữ liệu

Hãy thảo luận về một số lợi ích của việc nhập dữ liệu:

• Tính khả dụng: Khi một tổ chức thực hiện quy trình nhập dữ liệu, dữ liệu có thể được truy cập và sẵn có một cách dễ dàng đối với tổ chức. Vì dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn và được chuyển đến vị trí lưu trữ nên bất kỳ ai có quyền hợp lệ đều có thể dễ dàng truy cập vào dữ liệu để phân tích.
• Tính đồng nhất: Phương pháp nhập dữ liệu tốt sẽ nâng cao chất lượng dữ liệu bằng cách biến nhiều loại dữ liệu thành một loại dữ liệu thống nhất. Vì vậy, việc thao tác và hiểu dữ liệu để phân tích trong tương lai sẽ dễ dàng hơn.
• Nâng cao năng suất: Việc nhập dữ liệu cho phép bạn sử dụng dữ liệu để làm việc hiệu quả hơn. Điều này giúp các kỹ sư dữ liệu trở nên linh hoạt hơn và cho phép họ phát triển sức mạnh để mở rộng quy mô.
• Cải thiện việc ra quyết định: Quá trình nhập dữ liệu cho phép các tổ chức đưa ra quyết định tốt hơn và sáng suốt hơn bằng cách sử dụng dữ liệu thời gian thực. Ngoài ra, bạn có thể rút ra những phân tích hữu ích trong việc đưa ra quyết định chiến thuật và theo dõi KPI cũng như các mục tiêu tiềm năng.
• Trải nghiệm người dùng nâng cao: Các tổ chức sử dụng dữ liệu gần đây để phục vụ khách hàng có giá trị của họ. Phân tích dựa trên dữ liệu cho phép họ xây dựng các công cụ và ứng dụng hiệu quả cho khách hàng.

Các kiểu nhập dữ liệu

Có ba loại nhập dữ liệu – xử lý hàng loạt, nhập dữ liệu theo thời gian thực và nhập dữ liệu dựa trên Lambda. Việc lựa chọn một trong số chúng phần lớn phụ thuộc vào loại hình kinh doanh, cơ sở hạ tầng CNTT, ngân sách, tiến trình và mục tiêu cần đạt được của bạn. Ngoài ra, các doanh nghiệp chọn mô hình và công cụ dựa trên nguồn dữ liệu họ sử dụng.

Chúng ta hãy đi sâu hơn vào từng chi tiết hơn.

#1. Xử lý hàng loạt

Nguồn: Liên đoàn trải nghiệm Adobe

Đây là phương pháp tiêu hóa phổ biến nhất. Ở đây, lớp nhập sẽ tập hợp và nhóm dữ liệu đến từ nhiều nguồn theo mức độ tăng dần. Sau đó, nó chuyển dữ liệu theo nhóm đến một ứng dụng, hệ thống hoặc vị trí cần thiết.

Việc truyền dữ liệu dựa trên việc kích hoạt các điều kiện chính trị thông qua các sự kiện kích hoạt, thứ tự tương tự hoặc lịch trình hiện có để đảm bảo rằng dữ liệu được truyền. Xử lý hàng loạt rất hữu ích cho các tổ chức cần thu thập dữ liệu cụ thể hàng ngày với các hoạt động yêu cầu bảng điểm danh, tạo báo cáo, v.v.

Cách tiếp cận này ít tốn kém hơn và được coi là một cách tiếp cận truyền thống trong nhiều trường hợp.

#2. Nhập dữ liệu theo thời gian thực

Nhập dữ liệu theo thời gian thực còn được gọi là xử lý luồng. Nó liên quan đến việc thu thập và truyền dữ liệu từ một nguồn nhất định theo thời gian thực đến đích. Ở đây không có sự phân nhóm; thay vào đó, bạn sẽ thấy dữ liệu được lấy nguồn, tải và xử lý ngay khi lớp nhập tìm thấy dữ liệu mới.

Để triển khai việc nhập dữ liệu theo thời gian thực, có một giải pháp phổ biến có tên là Thay đổi cấu trúc dữ liệu (CDC). Tuy nhiên, kiểu nhập dữ liệu này đắt hơn so với việc nhập hàng loạt. Điều này là do nó cần bạn giám sát các nguồn liên tục để nhận ra dữ liệu mới và đảm bảo nó phản ánh chính xác trên nền tảng được nhắm mục tiêu.

Nếu bạn cắt giảm phần chi phí, phương pháp này rất hữu ích cho các công ty muốn chạy phân tích với dữ liệu mới mỗi lần đưa ra quyết định hoạt động.

Ví dụ: nếu bạn muốn đưa ra quyết định giao dịch trên thị trường chứng khoán, việc nhập dữ liệu theo thời gian thực là lựa chọn tốt nhất của bạn. Phương pháp này cũng hữu ích trong việc giám sát cơ sở hạ tầng của bạn.

#3. Nhập dữ liệu dựa trên Lambda

Nguồn: Hazelcast

Phương pháp này là sự kết hợp của hai loại nhập dữ liệu, tức là xử lý hàng loạt và nhập theo thời gian thực.

Xử lý hàng loạt được sử dụng để thu thập dữ liệu theo đợt, trong khi việc nhập dữ liệu theo thời gian thực được sử dụng để cung cấp một góc độ khác cho dữ liệu nhạy cảm với thời gian. Quá trình nhập dữ liệu dựa trên Lambda chia dữ liệu mà nó thu thập thành các nhóm và nhập chúng theo từng bước nhỏ hơn, mang lại hiệu quả cho các ứng dụng khác nhau cần truyền dữ liệu trực tuyến.

Các trường hợp sử dụng của việc nhập dữ liệu

Các tổ chức trên khắp thế giới sử dụng quy trình nhập dữ liệu như một phần thiết yếu của đường dẫn dữ liệu trong hoạt động của họ.

• Internet of Things (IoT): Việc nhập dữ liệu được sử dụng trong một số hệ thống IoT để thu thập và chuyển đổi dữ liệu từ nhiều loại thiết bị được kết nối.
• Phân tích dữ liệu lớn: Phân tích dữ liệu lớn là yêu cầu chung của mọi tổ chức. Do đó, việc thu thập khối lượng dữ liệu lớn từ nhiều nguồn là cần thiết trong phân tích dữ liệu lớn, nơi dữ liệu đang được xử lý bằng các hệ thống phân tán như Spark hoặc Hadoop.
• Phát hiện gian lận: Các tổ chức sử dụng quy trình nhập dữ liệu để phát hiện gian lận bằng cách nhập và chuyển đổi dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Điều này bao gồm hành vi của khách hàng, nguồn cấp dữ liệu của bên thứ ba và giao dịch.
• Thương mại điện tử: Các doanh nghiệp thương mại điện tử sử dụng quy trình nhập dữ liệu để nhận dữ liệu từ nhiều nguồn, chẳng hạn như giao dịch của khách hàng, danh mục sản phẩm, phân tích trang web, v.v. Điều này giúp họ phát triển lớn hơn với dữ liệu phù hợp theo thời gian thực.
• Cá nhân hóa: Quá trình nhập dữ liệu có thể được sử dụng để cung cấp trải nghiệm hoặc đề xuất được cá nhân hóa cho người dùng bằng cách trích xuất dữ liệu từ các nguồn khác nhau, chẳng hạn như tương tác của khách hàng, dữ liệu truyền thông xã hội, phân tích trang web, v.v.
• Quản lý chuỗi cung ứng: Để quản lý chuỗi cung ứng, tổ chức cần dữ liệu từ các nguồn như dữ liệu hàng tồn kho, hậu cần và nhà cung cấp. Quá trình nhập dữ liệu sẽ nhập dữ liệu này từ nhiều nguồn và xử lý dữ liệu đó để quản lý chuỗi cung ứng hiệu quả của bạn.
• Phân tích tình cảm và phương tiện truyền thông xã hội: Việc nhập dữ liệu theo thời gian thực giúp doanh nghiệp giám sát nguồn cấp dữ liệu truyền thông xã hội, xác định các xu hướng mới nổi và phân tích tình cảm thương hiệu một cách hiệu quả bằng cách thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Điều này dẫn đến mối quan hệ với khách hàng được cải thiện, phát triển các chiến lược nắm bắt thị trường và chiến lược tiếp thị hiệu quả.

Thử thách

Bạn có thể gặp một số thách thức trong quá trình nhập dữ liệu:

• Khả năng mở rộng: Bạn có thể gặp khó khăn khi mở rộng một tập hợp dữ liệu lớn trong khi nhập dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Lượng dữ liệu được xử lý đòi hỏi phải mở rộng cơ sở hạ tầng theo chiều dọc hoặc chiều ngang để xử lý tải tăng lên, do đó sẽ xảy ra các vấn đề phức tạp.
• Chất lượng dữ liệu: Chất lượng dữ liệu là một thách thức lớn trong quá trình nhập dữ liệu. Trong khi trích xuất dữ liệu, không phải lúc nào bạn cũng có thể đảm bảo dữ liệu bạn nhận được có chất lượng cao.
• Hệ sinh thái đa dạng: Có nhiều nguồn và loại dữ liệu, khiến nhóm của bạn gặp khó khăn trong việc phát triển mô hình nhập liệu cách âm. Một số công cụ và tính năng chỉ hỗ trợ các công nghệ cơ bản, cho phép các tổ chức sử dụng một số công cụ yêu cầu nhiều bộ kỹ năng.
• Chi phí: Chi phí sử dụng tỷ lệ thuận với khối lượng dữ liệu. Khi doanh nghiệp của bạn có giá trị dữ liệu tăng lên, chi phí nhập dữ liệu tổng thể cũng tăng lên. Để nhập tất cả dữ liệu, bạn sẽ cần nhiều máy chủ và hệ thống lưu trữ hơn, dẫn đến chi phí nhập dữ liệu tăng lên.
• Bảo mật: Vì dữ liệu được lưu trữ tại nhiều điểm trong quy trình trong quá trình nhập nên dữ liệu dễ bị lộ dữ liệu và gặp rủi ro về bảo mật. Điều này làm cho quá trình nhập dữ liệu dễ bị tổn thương, dẫn đến vi phạm an ninh. Do đó, các tổ chức gặp khó khăn trong việc duy trì các tiêu chuẩn và quy định tuân thủ trong suốt quá trình.
• Tích hợp dữ liệu: Bạn sẽ gặp một chút khó khăn khi tích hợp dữ liệu từ các nguồn của bên thứ ba với quy trình nhập liệu. Đây là lý do tại sao bạn cần một công cụ toàn diện cho phép bạn tích hợp dữ liệu.
• Không đáng tin cậy: Nếu bằng cách nào đó, bạn nhập dữ liệu không chính xác thì dữ liệu đó có thể dẫn đến kết nối không đáng tin cậy. Điều này dẫn đến làm gián đoạn liên lạc và mất dữ liệu.

Thực hành tốt nhất

Hãy thảo luận về một số phương pháp tích hợp dữ liệu mà bạn có thể làm theo để nâng cao hiệu suất kinh doanh của mình.

Nhập dữ liệu tự động

Việc nhập dữ liệu tự động có thể giải quyết nhiều thách thức khi nhập dữ liệu theo cách thủ công. Nó thừa nhận sự khó khăn và tất yếu của việc chuyển đổi dữ liệu thô thành những hiểu biết hữu ích, đặc biệt khi dữ liệu lấy từ nhiều nguồn khác nhau.

Các tổ chức có thể sử dụng các công cụ nhập dữ liệu để tự động hóa các quy trình thu thập dữ liệu định kỳ để phân tích và báo cáo tốt hơn, giảm thiểu lỗi của con người.

Tạo SLA dữ liệu

SLA dữ liệu yêu cầu:

• Doanh nghiệp cần gì
• Doanh nghiệp phải có những kỳ vọng gì đối với dữ liệu
• Khi dữ liệu có thể đáp ứng mong đợi
• Ai bị ảnh hưởng
• Làm cách nào để biết khi nào SLA được đáp ứng và phản ứng sẽ như thế nào khi nó bị vi phạm?

Do đó, phương pháp nhập dữ liệu giúp bạn có được tất cả dữ liệu cần thiết để tạo SLA dữ liệu một cách hiệu quả.

Băng thông mạng

Đường dẫn nhập dữ liệu có thể được xây dựng theo cách có thể xử lý băng thông mạng một cách hiệu quả.

Lưu lượng truy cập không phải lúc nào cũng cố định, đôi khi nó tăng hoặc giảm tùy theo các thông số xã hội và vật lý. Băng thông mạng cũng phụ thuộc vào lượng dữ liệu được nhập vào một thời điểm cụ thể.

Hệ thống và công nghệ không đồng nhất

Tổ chức cần kiểm tra xem mô hình đường dẫn nhập dữ liệu có tương thích với các công cụ và ứng dụng của bên thứ ba cũng như các hệ điều hành khác nhau hay không.

Hỗ trợ dữ liệu không đáng tin cậy

Đường dẫn nhập dữ liệu nhận dữ liệu từ một số nguồn và các cấu trúc khác nhau như tệp âm thanh, tệp nhật ký, hình ảnh, v.v.

Các cấu trúc khác nhau cần tốc độ khác nhau, cho phép một mạng không đáng tin cậy làm cho toàn bộ đường ống không đáng tin cậy. Các tổ chức phải thiết kế một quy trình nhập dữ liệu hỗ trợ tất cả các định dạng mà không đáng tin cậy.

Độ chính xác cao

Quá trình nhập dữ liệu tỷ lệ thuận với dữ liệu có thể kiểm tra được. Nó đòi hỏi một quy trình được thiết kế tốt để có thể thay đổi các chức năng trung gian dựa trên yêu cầu.

Truyền dữ liệu

Các doanh nghiệp yêu cầu quy trình nhập dữ liệu xử lý hàng loạt và theo thời gian thực để nâng cao dịch vụ của họ và đạt được hiệu quả tối đa.

Tách cơ sở dữ liệu

Một số tổ chức, đặc biệt là các tổ chức lớn, tích hợp trực tiếp cơ sở dữ liệu phân tích hoặc kinh doanh thông minh của họ với cơ sở dữ liệu vận hành. Việc tách rời cơ sở dữ liệu phân tích và vận hành giúp các tổ chức giải quyết các vấn đề với nhau.

Phần kết luận

Việc nhập dữ liệu cung cấp thông tin chi tiết ngay lập tức để bạn có thể hiểu xu hướng thị trường hiện tại, duy trì độ trễ thấp và đo lường trải nghiệm của khách hàng. Đường dẫn nhập dữ liệu bao gồm nhiều lớp khác nhau bắt đầu từ việc trích xuất và thu thập dữ liệu đến trực quan hóa và phân tích dữ liệu.

Với việc nhập dữ liệu, các tổ chức có thể dễ dàng cải thiện hiệu quả hoạt động, thực hiện phát hiện gian lận nhanh hơn, nhận được phân tích theo thời gian thực và bắt đầu bảo trì chủ động. Các doanh nghiệp cũng có thể sử dụng tính năng nhập dữ liệu theo thời gian thực để nhận thông tin cập nhật và sử dụng thông tin đó để đạt được lợi thế cạnh tranh cũng như đưa ra quyết định sáng suốt.

Bạn cũng có thể đọc về việc sắp xếp dữ liệu bằng những thuật ngữ đơn giản.