دریافت داده (Data Ingestion) چیست؟

بررسی اجمالی

داده‌ها همه‌جا اطراف ما هستند، ذخیره‌شده در طیف گسترده‌ای از قالب‌ها در مجموعه‌ای سرگیجه‌آور از سیستم‌ها. این‌ها از تاریخچه پست‌های رسانه‌های اجتماعی شما تا پایگاه داده مشتریان یک کسب‌وکار تا پایگاه‌های داده توالی ژنتیکی — همه کاملاً متفاوت — را شامل می‌شوند. جمع‌آوری اطلاعات مانند این در یک مکان و قابل‌دسترس کردن آن، کلید تصمیم‌گیری‌های داده‌محور است. اما ابتدا آن داده‌ها باید شناسایی و کشیده شوند. دریافت داده گامی حیاتی در ساخت خطوط داده مدرن برای پشتیبانی از تحلیل‌های بلادرنگ، پروژه‌های داده بزرگ و ابتکارات هوش مصنوعی است. اما نحوه جمع‌آوری و وارد کردن داده‌ها توسط سازمان‌ها بسته به اهداف تجاری و استراتژی داده آن‌ها متفاوت خواهد بود. در این مقاله، ما به روش‌های مختلف دریافت داده و چگونگی استفاده از آن‌ها برای دستیابی به ابتکارات داده‌ای سازمان شما خواهیم پرداخت.

دریافت داده چیست؟

در اساسی‌ترین سطح، دریافت داده فرآیند جمع‌آوری، دستکاری و ذخیره اطلاعات از منابع متعدد برای استفاده در تحلیل و تصمیم‌گیری است. کشش اولین بخش اساسی از یک استراتژی مدیریت داده گسترده‌تر است — بدون توانایی وارد کردن داده‌ها به یک سیستم هدف و اجرای پرس‌وجوها در برابر آن، داده‌ها ارزش کم یا هیچ ارزشی ندارند. دریافت داده کارآمد برای سازمان‌هایی که امیدوارند از داده‌ها برای هدایت بینش‌ها، پیش‌بینی نتایج، پیش‌بینی چالش‌ها و برنامه‌ریزی برای بهترین و بدترین سناریوها استفاده کنند، حیاتی است. درک این فرآیند می‌تواند به آن‌ها کمک کند تا جریان‌های کاری داده را بهینه کنند و هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهند.

چرا دریافت داده مهم است؟

در سطح جهانی و در همه انواع، حجم داده‌های ایجادشده، ضبط‌شده، کپی‌شده و مصرف‌شده با نرخ سالانه ۱۹.۲٪ در حال رشد است — و هیچ نشانه‌ای از کند شدن ندارد. شرکت‌های مدرن به دسترسی به به‌روزترین اطلاعات موجود نیاز دارند، و باید مطمئن باشند که داده‌ها دقیق، مرتبط و کامل هستند. سازمان‌هایی که فرآیند دریافت داده را به‌طور کارآمد مدیریت می‌کنند، مزیت رقابتی مشخصی دارند. آن‌ها می‌توانند سریع‌تر به تغییرات در رفتار مشتری پاسخ دهند، محصولات را سریع‌تر به بازار عرضه کنند، جریان‌های درآمدی جدید ایجاد کنند، با محدودیت‌های نظارتی مطابقت داشته باشند و کمتر در معرض تغییرات ناگهانی شرایط قرار گیرند. شرکت‌هایی که در کشیدن داده‌ها به‌درستی شکست می‌خورند، نقاط کور ایجاد می‌کنند، که منجر به از دست دادن فرصت‌ها و افزایش ریسک می‌شود. شیوه‌های ضعیف کشش ممکن است به از دست رفتن سوابق، داده‌های تکراری، ناسازگاری‌ها، شکست‌های انطباق، نقض‌های امنیتی و خطاهای تبدیل منجر شود که در کل اکوسیستم منتشر می‌شوند، اعتماد کاربران و دقت تصمیم‌گیری را تضعیف می‌کنند.

انواع دریافت داده با موارد استفاده

فرآیند دریافت داده می‌تواند اشکال مختلفی داشته باشد، بسته به اینکه اطلاعات چگونه استفاده خواهند شد و چقدر حساس به زمان هستند. سه نوع اصلی دریافت داده وجود دارد:

1. دریافت داده دسته‌ای
   در رایج‌ترین شکل کشش، پلتفرم‌ها داده‌ها را در فواصل زمانی برنامه‌ریزی‌شده (ساعتی، روزانه، هفتگی) جمع‌آوری می‌کنند و سپس همه را یکجا پردازش می‌کنند. کشش دسته‌ای ساده و قابل‌اعتماد است، و چون می‌تواند در ساعات غیرپیک برنامه‌ریزی شود، تأثیر کمی بر عملکرد سیستم دارد. اما برای برنامه‌هایی که به اطلاعات به‌موقع و تصمیم‌گیری سریع نیاز دارند، مناسب نیست. یک مورد استفاده معمولی می‌تواند سیستم‌های حقوق و دستمزد باشد که نیاز به پردازش داده‌های برگه زمانی به‌صورت هفتگی یا دوهفتگی دارند، یا مؤسسات مالی که نیاز به جمع‌آوری داده‌های تراکنش در طول شب دارند.
2. دریافت داده بلادرنگ
   در این سناریو، داده‌ها به‌صورت پیوسته از منابع به مقصدهایشان پردازش می‌شوند. این روش در موقعیت‌هایی که تصمیم‌گیری باید در زمان واقعی انجام شود — مانند تشخیص تقلب در تراکنش‌های کارت اعتباری، یا نظارت بر حسگرها برای خرابی تجهیزات در محیط تولید — حیاتی است، اما نیازمند سرمایه‌گذاری قابل‌توجه در زیرساخت و هزینه‌های عملیاتی بالاتر است.
3. دریافت داده میکرو-دسته‌ای
   شکل سوم دریافت داده ترکیبی از دو مورد قبلی است. این شامل جمع‌آوری پیوسته داده‌ها اما پردازش آن‌ها در دسته‌های کوچک در فواصل زمانی منظم، چند دقیقه یا حتی چند ثانیه است. این رویکرد تقاضاهای کمتری بر زیرساخت سیستم نسبت به پردازش بلادرنگ دارد، در حالی که تأخیر بین جمع‌آوری داده‌ها و اقدام را کاهش می‌دهد. برای مثال، یک سایت تجارت الکترونیک ممکن است از کشش میکرو-دسته‌ای برای ارائه پیشنهادات به بازدیدکنندگان بر اساس محتوای سبد خریدشان استفاده کند، یا یک مرکز پزشکی منطقه‌ای ممکن است از آن برای تعیین در دسترس بودن تخت‌های بیمارستانی در طول یک بحران سلامت عمومی استفاده کند. یک سازمان ممکن است از اشکال مختلف دریافت داده برای برنامه‌های مختلف استفاده کند — پردازش دسته‌ای برای گزارش‌دهی روزانه، بلادرنگ برای تشخیص تقلب و رویکرد ترکیبی برای ارتباط با مشتریان وب یا موبایل، برای مثال. انتخاب روش کشش به عواملی مانند حجم داده، نیازهای تأخیر، هزینه‌های زیرساخت، پیچیدگی فنی و اهمیت داده برای کسب‌وکار بستگی دارد.

دریافت داده در مقابل ETL

دریافت داده گامی اساسی در فرآیند ایجاد انبارهای داده و دریاچه‌های داده با تحویل اطلاعات به یک منطقه آماده‌سازی انجام می‌دهد، جایی که می‌توان آن را استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) به انبار یا دریاچه کرد. بنابراین، دریافت داده مکمل فرآیند ETL یا استخراج-بارگذاری-انتقال (ELT) است. این فرآیند را مانند نحوه کار یک رستوران تصور کنید. پلتفرم‌های دریافت داده مانند کامیون‌هایی هستند که مواد اولیه (داده‌ها) را به آشپزخانه تحویل می‌دهند. عملیات ETL/ELT این مواد را تمیز، خرد و طعم‌دار می‌کنند، سپس آن‌ها را به سرآشپز — انبار داده یا دریاچه داده — تحویل می‌دهند. مشتریان پرس‌وجوهای خود (سفارشات) را به سرآشپز ارائه می‌دهند، که با ترکیب و تطبیق این مواد به پاسخ‌هایی که به دنبالش هستند (غذایشان) پاسخ می‌دهد. در برخی موارد، انبارهای داده و دریاچه‌ها می‌توانند داده‌ها را مستقیماً بدون نیاز به ETL یا ELT بپذیرند؛ در این تنظیم، پلتفرم دریافت داده بیشتر مانند پنجره تحویل در یک رستوران فست‌فود عمل می‌کند. مثال‌ها شامل سیستم‌های نقطه فروش یا تجارت هستند که قالب‌ها هرگز تغییر نمی‌کنند و داده‌ها نیازی به تبدیل ندارند، یا حسگرهای تجهیزات که داده‌ها یکنواخت هستند و باید سریعاً مورد اقدام قرار گیرند.

درک فرآیند دریافت داده چیست؟

یک فرآیند داده شامل مجموعه‌ای از فرآیندهای متوالی است، که با شناسایی منابع مناسب اطلاعات شروع می‌شود و با مجموعه‌ای از داده‌های تمیز و یکنواخت آماده برای تحلیل پایان می‌یابد. مراحل اصلی عبارتند از:

• کشف: فرآیند با برقراری ارتباط با منابع داده قابل‌اعتماد شروع می‌شود، که می‌تواند شامل پایگاه‌های داده، پلتفرم‌های جریان، دستگاه‌های اینترنت اشیا، APIها و غیره باشد.
• استخراج: فرآیند داده‌ها را با استفاده از پروتکل‌های مناسب برای هر منبع می‌کشد یا ارتباطات مداوم به فیدهای بلادرنگ برقرار می‌کند. این فرآیند باید بتوانند طیف گسترده‌ای از قالب‌های داده، چارچوب‌ها و پروتکل‌ها را پشتیبانی کنند.
• اعتبارسنجی: فرآیند به‌صورت الگوریتمی داده‌های خام را بازرسی و اعتبارسنجی می‌کند تا تأیید کند که استانداردهای مورد انتظار برای دقت و یکنواختی را برآورده می‌کند.
• تبدیل: فرآیند داده‌های اعتبارسنجی‌شده را به قالبی یکنواخت برای استفاده در سیستم هدف تبدیل می‌کند، خطاها را اصلاح می‌کند، موارد تکراری را حذف می‌کند و داده‌های گمشده را برای بررسی بیشتر علامت‌گذاری می‌کند. در این مرحله ممکن است متاداده‌هایی که نسب داده و کیفیت آن را توصیف می‌کنند نیز اضافه شود.
• بارگذاری: مرحله نهایی داده‌های تبدیل‌شده را به سیستم هدف، معمولاً یک انبار داده یا دریاچه داده، منتقل می‌کند و برای تحلیل و گزارش‌دهی آماده می‌شود.

مزایای بهینه‌سازی فرآیند دریافت داده چیست؟

بهینه‌سازی و ساده‌سازی فرآیند دریافت داده می‌تواند در آینده سودهای زیادی به همراه داشته باشد. توانایی کشیدن سریع و دقیق داده‌ها مزایای رقابتی متعددی به کسب‌وکارها ارائه می‌دهد:

بهبود دقت تصمیم‌گیری

با حذف ناسازگاری‌ها و کاهش خطاها، یک فرآیند خوب طراحی‌شده کیفیت داده‌ها را بهبود می‌بخشد — و در نتیجه، تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر آن داده‌ها را نیز بهبود می‌بخشد.

دسترسی سریع‌تر به بینش‌های تازه

فرآیندهای کشش ساده‌شده می‌توانند تأخیر بین جمع‌آوری داده‌ها و به‌کارگیری آن‌ها را به‌طور قابل‌توجهی کاهش دهند. کاهش زمان‌های پردازش از ساعت‌ها به دقایق یا کمتر، کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا سریع‌تر به شرایط متغیر بازار پاسخ دهند.

کاهش گلوگاه‌های عملیاتی

خطوط لوله خوب طراحی‌شده قطعی‌های کمتری دارند و زمان‌های بازیابی سریع‌تری دارند، نیاز به عیب‌یابی را کاهش می‌دهند و هزینه‌ها را پایین می‌آورند.

افزایش مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری

یک فرآیند دریافت داده ساده‌شده می‌تواند با افزایش حجم داده‌ها بدون نیاز به ارتقاء یا بازسازی‌های قابل‌توجه مقیاس‌پذیر باشد. اتوماسیون می‌تواند جریان کاری دریافت داده را با هماهنگ‌سازی زمان کشش داده‌ها، راه‌اندازی فرآیندهای پایین‌دستی پس از اعتبارسنجی داده‌ها، و مقیاس‌بندی پویای منابع با افزایش تقاضا بهبود بخشد. پیروی از بهترین شیوه‌ها، مانند اتخاذ قالب‌های داده یکنواخت و تقسیم خطوط لوله کشش به اجزای مجزا، می‌تواند سیستم‌های خودمدیریتی را ایجاد کند که با حداقل مداخله انسانی اجرا می‌شوند.

فرآیند دریافت داده چه چالش‌هایی دارد؟

با توجه به حجم‌های همیشه در حال افزایش داده‌ها و دامنه عظیم قالب‌ها و پروتکل‌های درگیر، دریافت داده چندین مانع دشوار را ارائه می‌دهد که سازمان‌ها باید بر آن‌ها غلبه کنند. برای مثال:

قالب‌های متنوع منابع

پیچیدگی منابع داده احتمالاً بزرگ‌ترین مشکلی است که شرکت‌ها با آن مواجه هستند. هر منبع ممکن است روش‌های احراز هویت خاص خود را استفاده کند، محدودیت‌های نرخ متفاوتی را اعمال کند و داده‌ها را در قالب‌های ناسازگار ارائه دهد. سازمان‌ها ممکن است نیاز به ساخت کانکتورهای تخصصی و الگوهای یکپارچه‌سازی برای هر منبع داشته باشند، که زمان توسعه را به‌طور قابل‌توجهی افزایش می‌دهد.

داده‌های ناسازگار یا ناقص

سوابق داده گمشده، نادقیق یا تکراری چالش‌های کلیدی باقی می‌مانند، زیرا سازمان‌ها سعی می‌کنند نیاز به داده‌های قابل‌اعتماد را با تقاضاها برای کشش سریع‌تر متعادل کنند.

تضمین عملکرد بلادرنگ در مقیاس

سازمان‌ها به‌طور فزاینده‌ای می‌خواهند بتوانند در زمان واقعی بر اساس اطلاعات اقدام کنند، اما کاهش تأخیر در حالی که دقت و یکنواختی حفظ می‌شود، چالشی عظیم باقی می‌ماند. داده‌ها ممکن است در زمان‌های مختلف از منابع مختلف برسند، و زمان‌های پردازش و مدیریت خطا متفاوت خواهد بود، که منجر به گلوگاه‌ها می‌شود.

ریسک‌های امنیتی و انطباق

حفظ امنیت اطلاعات برای سازمان‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است. آن‌ها ممکن است نیاز به رمزنگاری داده‌های حساس در حین انتقال و در حالت استراحت، پیاده‌سازی کنترل‌های دسترسی قوی در هر مرحله و حفظ مسیرهای حسابرسی داشته باشند. شرکت‌های عمومی و شرکت‌هایی که داده‌های مالی، بهداشتی یا شخصی بسیار تنظیم‌شده را مدیریت می‌کنند، باید قوانین خاصی برای ذخیره و حفاظت از آن داده‌ها را رعایت کنند، که به پیچیدگی کلی می‌افزاید.

برترین اپلیکیشن‌ها و راه‌حل‌های دریافت داده در سال ۲۰۲۵

ده‌ها پلتفرم دریافت داده در بازار موجود است. در اینجا پنج مورد که ارزش توجه ویژه دارند آورده شده است:

Snowflake OpenFlow

این سرویس دریافت داده کاملاً مدیریت‌شده برای جابجایی یکپارچه داده‌ها از هر منبعی به هر مقصدی در ابر داده‌ای هوش مصنوعی Snowflake ساخته شده است. این سرویس که بر پایه بنیاد منبع‌باز Apache NiFi ساخته شده است، امکان یکپارچه‌سازی داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته را در یک راه‌حل واحد فراهم می‌کند، که آن را به‌ویژه برای سازمان‌هایی که باید انواع داده‌ها و منابع متنوعی را مدیریت کنند، ارزشمند می‌سازد.

Apache NiFi

این ابزار منبع‌باز جریان داده‌ها را بین سیستم‌ها خودکار می‌کند، با تمرکز بر سهولت استفاده و مدیریت جریان کاری بصری. قوی‌ترین ویژگی آن رابط بصری وب است که به شما امکان می‌دهد جریان‌های داده را با کشیدن و رها کردن طراحی کنید. Apache NiFi انتخاب خوبی برای سازمان‌هایی است که نیاز به جابجایی داده‌ها بین سیستم‌های مختلف دارند یا طراحی جریان کاری بصری را به راه‌حل‌های مبتنی بر کد ترجیح می‌دهند.

AWS Glue

این سرویس یکپارچه‌سازی داده کاملاً مدیریت‌شده بخشی از اکوسیستم تحلیل داده آمازون است. Glue به‌صورت خودکار منابع محاسباتی را بر اساس نیازهای هر کار تخصیص می‌دهد و مقیاس‌بندی می‌کند و برای سناریوهایی که نیاز به مدیریت خودکار متاداده دارند، مناسب است. این برای سازمان‌هایی که می‌خواهند از مدیریت زیرساخت اجتناب کنند و نیاز به یکپارچگی نزدیک با سایر خدمات تحلیل AWS دارند، بهترین کارایی را دارد.

Fivetran

این پلتفرم یکپارچه‌سازی مبتنی بر ابر برای تکثیر خودکار داده‌ها با حداقل نگهداری مداوم ساخته شده است. این در کاهش بار عملیاتی و ارائه تکثیر داده قابل‌اعتماد برتری دارد و برای سازمان‌هایی که منابع مهندسی محدودی دارند یا نیاز به یکپارچه‌سازی داده‌ها از چندین برنامه SaaS دارند، مناسب است.

Informatica

پلتفرم دریافت داده Informatica حول خدمات ابری هوشمند آن متمرکز است، که به شرکت‌ها امکان تبادل داده بین برنامه‌های داخلی و مبتنی بر ابر را می‌دهد. این برای استقرارهای در مقیاس سازمانی با قابلیت‌های قوی در زمینه حاکمیت، امنیت و انطباق طراحی شده است و معمولاً برای انبارهای داده سازمانی، مدیریت داده‌های اصلی و پروژه‌های مهاجرت داده در مقیاس بزرگ استفاده می‌شود.

انتخاب نرم‌افزار دریافت داده مناسب برای کسب‌وکار شما

دریافت داده نمی‌تواند به‌صورت دستی انجام شود. شرکت‌ها به یک پلتفرم کشش قوی نیاز دارند که انعطاف‌پذیر، امن و مقرون‌به‌صرفه باشد.

• سازگاری: پلتفرم باید به‌صورت یکپارچه با اکوسیستم داده موجود شما کار کند و به‌راحتی به منابع داده و پلتفرم‌های تحلیل پایین‌دستی متصل شود.
• کیفیت داده: قابلیت‌های اعتبارسنجی داده، مدیریت خطا و نظارت قوی ضروری هستند. به دنبال ویژگی‌هایی مانند ردیابی نسب داده و ثبت جامع باشید تا یکپارچگی داده‌ها در طول فرآیند کشش تضمین شود.
• سهولت استفاده: پلتفرمی که راه‌اندازی آن دشوار است ممکن است نیاز به تخصص ویژه داشته باشد، که پروژه‌های داده شما را هفته‌ها یا ماه‌ها به تأخیر می‌اندازد. یک رابط بصری و جریان‌های کاری ساده‌شده می‌توانند بار عملیاتی را کاهش دهند و منحنی یادگیری را هموار کنند.
• انعطاف‌پذیری: پلتفرم باید بتواند به‌راحتی بارهای اوج را بدون کاهش عملکرد مدیریت کند و با افزایش حجم داده‌های شما به‌صورت الاستیک مقیاس‌بندی کند.
• امنیت و انطباق: قابلیت‌های رمزنگاری، کنترل‌های دسترسی، ثبت حسابرسی و گواهینامه‌های انطباق باید نیازهای صنعت شما را برآورده کنند یا از آن‌ها فراتر روند.
• هزینه کل مالکیت: مطمئن شوید که مدل‌های قیمت‌گذاری پلتفرم (مبتنی بر مصرف یا نرخ ثابت) با الگوهای استفاده ایده‌آل شما مطابقت دارند، و حتماً هزینه‌های زیرساخت، نیروی انسانی و بار عملیاتی را در نظر بگیرید.

دریافت داده می‌تواند پیچیده و زمان‌بر باشد. به همین دلیل انتخاب یک فروشنده پلتفرم که پشتیبانی فنی گسترده، آموزش‌ها و منابع جامعه‌ای فراوان ارائه می‌دهد، ایده خوبی است.