Hoe automatisering van gegevensvoorbereiding de tijd tot inzichten versnelt?

De hoeveelheid gegenereerde en verbruikte gegevens is gewoon enorm. De vooruitgang van de technologie zorgt ervoor dat de hoeveelheid data waarmee we te maken hebben de komende jaren alleen maar zal toenemen, zegt Yash Mehta, een IoT- en Big Data Science-specialist.

Tegen het einde van dit decennium zal de totale hoeveelheid data oplopen tot 572 Zettabytes, wat bijna 10 keer meer is dan de hoeveelheid data die op dit moment aanwezig is. Uiteindelijk zal het beheren en organiseren van data een zeer complexe taak worden voor organisaties en het proces van het verzamelen van waardevolle informatie uit de verzamelde data kost enorm veel tijd.

Realtime inzichten verkrijgen en voorop blijven lopen in de markt ten opzichte van de rest van de concurrenten en de daaruit voortvloeiende druk om sneller gelijktijdig te werken, is een van de grootste uitdagingen waarmee organisaties tegenwoordig worden geconfronteerd. Alles handmatig doen is niet onmogelijk, maar er zijn veel uitdagingen bij het handmatig uitvoeren van alle taken. Daarom is automatisering de enige manier geworden voor organisaties om waardevolle informatie te verkrijgen en het datatransformatieproces te stroomlijnen. Volgens een rapport over datafabrictrends is gebleken dat de markt voor dataautomatisering in 2026 $ 4,2 miljard (€ 3,56 miljard) zal bereiken.

Strategische gegevensautomatisering

Er is een algemene misvatting onder mensen wanneer ze het concept van automatisering tegenkomen dat het automatiseren van bedrijfsprocessen betekent dat mankracht wordt vervangen door technologie. Het is belangrijk om te begrijpen dat automatisering mensen in werkruimten niet vervangt, maar hen helpt om hun taken naadloos en efficiënt uit te voeren. Er is letterlijk geen technologie zo efficiënt als het menselijk brein om complexe datasets te analyseren.

Hoewel de meeste repetitieve en monotone bedrijfsactiviteiten kunnen worden geautomatiseerd, vereist dit de implementatie van bedrijfslogica en regels die moeten worden toegepast binnen de code die handmatig wordt gecodeerd. Interpretatie en het nemen van de juiste beslissingen voor het bedrijfsleven vereist menselijke intelligentie en dat zal altijd zo blijven. Het automatiseren van taken zoals het opschonen en voorbereiden van data zal veel tijd opleveren voor het uitvoeren van diverse complexe data-analyses.

Ondanks de expertise van de ontwikkelaars, zal de toenemende behoefte aan automatisering het onmogelijk maken om de groeiende hoeveelheden data bij te houden en doelmatige inzichten uit data te halen. Handmatig coderen om de nodige logica in automatisering te implementeren, zal een grote uitdaging zijn wanneer het moet worden gedaan met enorme hoeveelheden gegevens in een zeer beperkte hoeveelheid tijd. Het ontdekken van nieuwe manieren voor gegevensvoorbereiding en bedrijfsautomatisering zal helpen om sneller inzicht te krijgen.

Op dit moment zijn er verschillende datavoorbereidingstools op de markt die betrouwbare, actuele en op tijd gebaseerde inzichten bieden. Deze hulpprogramma's versleutelen de gegevens, waardoor ze veiliger worden. Bijvoorbeeld K2View ’s datavoorbereidingstool legt alle attributen voor een zakelijke entiteit vast, zoals klantorders en details. Bovendien zorgt het verzamelen, verwerken en pijplijnen van gegevens door een zakelijke entiteit voor gegevensintegriteit en biedt het snelle, gemakkelijke en consistente toegang tot de vereiste gegevens. Er zijn verschillende andere tools zoals Alteryx , Cambridge-semantiek en Datameer .

De noodzaak om het datatransformatieproces te automatiseren

Naast het automatiseren van repetitieve en eentonige taken en het bieden van meer tijd aan organisaties om te werken aan andere aspecten van gegevensverwerking en -analyse, biedt automatisering als volgt verschillende andere voordelen.

Gegevensgegevens bijhouden – Door datatransformatiemethoden te automatiseren, kunnen bedrijven nieuwe datasets effectief organiseren. Dit zal op zijn beurt helpen bij het onderhouden van de algemene datasets en het beschikbaar maken ervan wanneer dat nodig is.

Focus op hoofdprioriteiten – De rol van het business intelligence (BI)-team is niet alleen het leveren van tijdige en belangrijke inzichten. Ze moeten werken aan innovatieve initiatieven die voor de business van groot belang zijn. Zoals eerder vermeld, zullen automatiseringstaken hen voldoende tijd geven om aan de vitale aspecten van het bedrijf te werken.

Betere besluitvorming – Automatisering maakt snelle toegang tot meer volledige en nauwkeurige informatie mogelijk. Dit zal de managementteams helpen om strategische en snelle zakelijke beslissingen te nemen.

Kosteneffectieve bedrijfsprocessen – Tijd is een essentiële factor voor elk bedrijf. Het automatiseren van het gegevenstransformatieproces en andere gegevensgerelateerde taken maakt de weg vrij om de kosten te verlagen en middelen efficiënter te gebruiken, terwijl betere resultaten worden behaald.

Manieren om de workflow te automatiseren

Gebruik van een ingebouwde planner en planner van derden

Het ELT-product wordt geleverd met een ingebouwde planner. Dit elimineert de noodzaak om te vertrouwen op applicaties van derden of andere platforms om het product te lanceren. ELT-tools maken het ook mogelijk om taken centraal te beheren, waardoor het gemakkelijker wordt om de taken te onderhouden en te beheren. Een ander voordeel van het gebruik van ELT-tools is afhankelijkheidsbeheer. Hier kan een bovenliggende taak worden gebruikt om onderliggende taken te activeren. Afhankelijkheidsbeheer helpt bij het categoriseren van taken en maakt het beheer eenvoudiger. Veel platforms maken het uitvoeren van API's mogelijk. De API-aanroepen kunnen op een voorkeursmanier worden gepland met behulp van de ingebouwde planner van het besturingssysteem.

Veel tools van derden kunnen ELT-taken uitvoeren. Het gebruik van deze ELT-tools biedt functionaliteiten om te integreren met legacy-systemen binnen de ontwikkelomgeving. Maar om ELT-tools van derden te gebruiken, moeten er extra kosten worden betaald voor de services en middelen die worden gebruikt om een ​​product te implementeren.

Services van cloudserviceproviders

Bedrijven verschuiven snel naar cloudtechnologieën. Het is gebleken dat 94% van de ondernemingen al is overgestapt op de overstap naar de cloud. Naast het opslaan en beheren van gegevens, bieden CSP's vele andere diensten die helpen bij automatisering. Zoals het gebruik van berichtenservices om een ​​taak te activeren.

Alle aangepaste taken of productietaken die berichten ondersteunen, kunnen naar de inkomende berichten in een taakwachtrij luisteren en een taak starten op basis van de inhoud van het bericht. Ondanks de mogelijkheden en kenmerken van het product, blijft het algemene werkconcept hetzelfde. AWS SQS, Microsoft Azure Queue Storage zijn enkele voorbeelden van dergelijke berichtenservices.

Afgezien van de bovengenoemde berichtenservices kunnen CSP's ook serverloze functies bieden om te helpen bij automatisering. De serverloze functionaliteit kan worden gebruikt om de taken automatisch te activeren. Het voordeel van het gebruik van serverloze functies is dat het bedrijf alleen voor de diensten hoeft te betalen wanneer de functionaliteit wordt gebruikt. AWS Lambda-functies en Google Cloud functies zijn voorbeelden van serverloze cloudservices.

Met behulp van Artificial Intelligence en Machine Learning wordt automatisering een stuk eenvoudiger en efficiënter. Dit stelt organisaties op zijn beurt in staat om de gegevens voor te bereiden en effectiever meer inzichten te verkrijgen naarmate de technologie evolueert. Maar om deze technologieën te adopteren, moeten organisaties een open geest hebben om de veranderingen die gepaard gaan met het adopteren van deze technologieën te accepteren en te omarmen.

De auteur is Yash Mehta, een IoT- en Big Data Science-specialist.