جذب داده‌ها یا همان Data Ingestion یک فناوری کلیدی است که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا درکی از حجم و پیچیدگی روز افزون داده‌ها به دست آورند. برای کمک به بهره‌مندی از فواید Data Ingestion، در این مقاله سعی شده است تا به طور عمیق به شرح این مفهوم پرداخته شود. در این نوشتار، انواع Data Ingestion، نحوه انجام عملیات جذب داده‌ها به کمک برنامه نویسی، ابزارهای جذب داده و سایر موارد شرح داده شده‌اند.

Data Ingestion چیست ؟

به فرآیند انتقال داده‌ها از یک یا بیش از یک منبع به یک سایت هدف برای انجام پردازش‌ها و تجزیه-تحلیل‌های بیش‌تر، Data Ingestion یا جذب داده گفته می‌شود. البته واژه Ingestion بیش‌تر به معنی بلعیدن داده‌ها است. Data Ingestion یکی از مراحل و فرآیندهای «آماده سازی داده‌ها» (Data Preparation) یا همان «پیش پردازش داده‌ها در داده کاوی» به حساب می‌آید.

منشاء داده‌های جمع‌آوری شده در Data Ingestion می‌تواند منابع مختلفی باشد. از جمله این منابع می‌توان به دریاچه‌های داده (Data Lakes)، دستگاه‌های مربوط به اینترنت اشیاء (IoT)، بانک‌های اطلاعاتی مستقر در محل (On-Premise) و کاربردهای مربوط به حوزه نرم افزار به عنوان خدمت (SaaS) اشاره کرد. مقصد هم می‌تواند محیط‌های هدف متفاوتی باشد، مثلاً می‌توان انباره‌های داده ابری (Cloud Data Warehouse) یا داده‌گاه‌ها (Data Mart) را مثال زد.

• مقاله پیشنهادی: انبار داده چیست و چه تفاوتی با پایگاه داده، دریاچه داده (Data Lake) و داده‌گاه (Data Mart) دارد؟

انواع Data Ingestion چیست ؟

سه راه برای اجرا و پیاده‌سازی Data Ingestion وجود دارد که شامل جذب داده لحظه‌ای (زمان واقعی | Real-Time)، جذب داده‌های مبتنی بر دسته‌ها (Batchها) یا ترکیبی از این دو در وضعیتی می‌شود که به آن معماری لاندا (Lambda Architecture) می‌گویند. شرکت‌ها می‌توانند یکی از این انواع Data Ingestion را بسته به اهداف تجاری، زیرساخت IT و محدودیت‌های مالی خود انتخاب کنند. در ادامه هر یک از انواع Data Ingestion معرفی و شرح داده شده‌اند.

Data Ingestion زمان واقعی چیست ؟

به فرآیند جمع‌آوری و انتقال داده‌ها از سامانه‌های مبدا در زمان واقعی و در لحظه با استفاده از راهکارهایی نظیر «دریافت تغییر داده‌ها» (Change Data Capture | CDC)، «جذب داده زمان واقعی» (Real-Time Data Ingestion) گفته می‌شود. CDC به طور پیوسته بر تراکنش‌ها نظارت می‌کند یا ثبت و ضبط داده‌ها را دوباره انجام می‌دهد و محل داده‌های تغییر داده شده را بدون اخلال در جریان کاری پایگاه داده تغییر می‌دهد. جذب داده زمان واقعی برای موارد استفاده و «کاربردهای حساس به زمان» بسیار ضروری است.

از جمله کاربردهای حساس به زمان می‌توان معاملات بازار سرمایه یا نظارت بر شبکه برق را نام برد؛ در واقع هر نوع کاربردی که در آن سازمان‌ها ملزم به واکنش نشان دادن سریع در قبال اطلاعات جدید باشند. همچنین، در زمان گرفتن تصمیمات عملیاتی سریع و شناسایی بینش‌های جدید و اقدام در قبال آن‌ها، «خط لوله‌های زمان واقعی داده‌ها» (Real-Time Data Pipelines) نیز بسیار حیاتی هستند.

Data Ingestion مبتنی بر Batchها چیست ؟

«جذب داده مبتنی بر دسته‌ها» (Batch-Based Data Ingestion)، فرآیند جمع‌آوری و انتقال داده‌ها در دسته‌ها یا همان Batchها مطابق با بازه‌های زمان‌بندی شده است. لایه جذب ممکن است جمع‌آوری داده‌ها را بر اساس زمان‌بندی‌های ساده، رویداد‌های تحریکی (Trigger Events) یا هر نوع مرتب‌سازی منطقی دیگر انجام دهد. جذب داده مبتنی بر دسته‌ها، زمانی کاربردی و مفید است که شرکت‌ها به جمع‌آوری نقاط داده خاصی به صورت روزانه نیاز داشته باشند یا به بیان ساده، نیازی به داده‌های مخصوص برای تصمیم‌گیری زمان واقعی وجود نداشته باشد.

جذب داده مبتنی بر معماری لاندا چیست ؟

معماری لاندا یک پیکربندی جذب داده است که هم حالت زمان واقعی و هم حالت Batch را شامل می‌شود. این نوع پیکربندی شامل لایه‌های Batch، خدمت‌رسانی (Serving) و سرعت (Speed) است. دو لایه اول داده‌ها را در قالب بسته‌ها یا همان Batchها شاخص‌گذاری می‌کنند و لایه سرعت، به صورت آنی داده‌هایی را اندیس‌گذاری می‌کند که قرار است بعداً توسط لایه‌های Batch و خدمت‌رسانی کندتر انتخاب شوند. این دست به دست کردن مداوم داده‌ها میان لایه‌های مختلف، برای اطمینان از این مسئله انجام می‌شود که داده‌ها برای کوئری زدن با تاخیر پایین آماده باشند.

مزایای Data Ingestion چیست ؟

فناوری جذب داده‌ها یا همان Data Ingestion مزایای مختلفی را ارائه می‌کند که تیم‌ها را قادر می‌سازد تا بتوانند داده‌ها را بهتر مدیریت کنند و در عرصه رقابت برتری داشته باشند. برخی از مزایای Data Ingestion در ادامه فهرست شده‌اند:

• داده‌ها به راحتی در دسترس هستند: Data Ingestion به شرکت‌ها کمک می‌کند تا بتوانند داده‌های ذخیره شده در وب سایت‌های مختلف را جمع‌آوری کنند و آن‌ها را به یک محیط یکدست برای دسترسی سریع و تجزیه-تحلیل انتقال دهند.
• پیچیدگی داده‌ها کم‌تر است: خط لوله‌های پیشرفته جذب داده در ترکیب با راهکارهای ETL می‌توانند تبدیل انواع مختلفی از داده‌ها را به قالب‌های از پیش تعریف شده انجام داده و سپس آن‌ها را به یک انباره داده تحویل دهند.
• تیم‌ها می‌توانند از به هدر رفتن زمان و سرمایه جلوگیری کنند: Data Ingestion باعث خودکار انجام شدن برخی از وظایفی شده است که قبلاً باید به صورت دستی توسط مهندسان اجرا می‌شد. زمان کاری این مهندسان حالا می‌تواند به وظایف مهم دیگر اختصاص داده شود.
• شرکت‌ها می‌توانند بهتر تصمیم‌گیری کنند: جذب داده زمان واقعی به کسب و کارها اجازه می‌دهد تا به سرعت متوجه مشکلات و فرصت‌ها شوند و تصمیم‌گیری‌های آگاهانه داشته باشند.
• تیم‌ها می‌توانند اپلیکیشن‌ها و ابزارهای بهتری را تولید کنند: مهندسان می‌توانند از فناوری Data Ingestion برای کسب اطمینان از این مسئله استفاده کنند که انتقال داده در اپلیکیشن‌ها و نرم افزارهای آن‌ها به سرعت انجام و تجربه کاربری مطلوب و برتری برای کاربران فراهم شود.

چالش های Data Ingestion چیست ؟

ممکن است که راه‌اندازی و نگهداری Data Ingestion نسبت به گذشته ساده‌تر شده باشد، اما همچنان چالش‌های بسیاری را شامل می‌شود که برخی از آن‌ها در ادامه فهرست شده‌اند:

• اکوسیستم داده‌ها به میزان فزاینده‌ای متنوع است: تیم‌ها ناچار هستند با تعداد زیادی از انواع و منابع داده مختلف سر و کار داشته باشند که این مسئله ایجاد یک چارچوب جذب داده تضمین شده در آینده را دشوار می‌سازد.
• الزامات قانونی پیچیده‌تر هستند: از GDPR گرفته تا HIPAA و SOC 2، تیم‌های داده ناچارند آشنایی لازم را با انواع ضوابط حریم خصوصی و حافظت داده‌ها به دست آورند تا مطمئن شوند که فعالیت آن‌ها دارد در چارچوب قانون انجام می‌شود.
• چالش‌های امنیت سایبری روز به روز در حال بیش‌تر شدن و گسترده‌تر شدن هستند: تیم‌های داده باید به طور دائم حملات سایبری پیاپی را خنثی کنند. این حملات به وسیله عوامل مخرب انجام می‌شوند. این حملات روز به روز بیش‌تر و چالش‌های مقابله با آن‌ها رفته رفته دشوارتر می‌شوند.

پیشنهاد مقاله برای مطالعه:

• امنیت پایگاه داده چیست و چه روش هایی دارد؟ — از صفر تا صد
• آموزش امنیت شبکه — راهنمای شروع و یادگیری

ابزارهای Data Ingestion چه هستند؟

ابزارهای جذب داده‌ها محصولات نرم افزاری هستند که داده‌های ساختارمند (Structured)، نیمه‌ساختارمند (Semi-Structured) و بدون ساختار (Unstructured) را از منبع‌شان در مقاصد هدف جمع‌آوری می‌کنند. این ابزارها، عملیات پیچیده و دشوار جذب دستی داده‌ها را خودکارسازی می‌کنند. داده‌ها در طول یک خط لوله جذب داده‌ها حرکت می‌کنند؛ این در واقع مجموعه‌ای از گام‌های محاسباتی و پردازشی پیاپی است که در نتیجه آن‌ها، داده‌ها از یک نقطه به نقطه دیگر انتقال داده می‌شوند. ابزارهای جذب داده دارای قابلیت‌ها و ویژگی‌های متفاوت و مختلفی هستند.

همچنین ابزارهای جذب داده را می‌توان به روش‌های مختلفی مورد استفاده قرار داد. برای مثال، از این ابزارها می‌توان برای انتقال روزانه میلیون‌ها رکورد به داخل پلتفرم Salesforce استفاده کرد. یا می‌توان با استفاده از ابزارهای Data Ingestion اطمینان حاصل کرد که اپلیکیشن‌های مختلف، داده‌ها را به طور منظم برای تجزیه-تحلیل بیش‌تر با یکدیگر تبادل می‌کنند. علاوه بر این، ابزارهای جذب می‌توانند داده‌های بازاریابی را برای تجزیه-تحلیل بیش‌تر به یک پلتفرم هوش تجاری متقل کنند.

عوامل دخیل در انتخاب ابزار مناسب برای Data Ingestion چیست؟

برای انتخاب ابزاری مطابق با نیازمندی‌های خود، باید عوامل بسیاری را مد نظر قرار داد و بر این اساس تصمیم‌گیری کرد. عوامل موثر در انتخاب ابزار جذب داده‌ها در ادامه فهرست شده‌اند:

• قالب یا فرمت داده‌ها: آیا داده‌ها قرار است به صورت ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته یا بدون ساختار منتقل شوند؟
• فرکانس: آیا قرار است داده‌ها در زمان واقعی جذب و پردازش شوند یا قرار است این کار به صورت دسته‌ای در قالب Batchها انجام شود؟
• اندازه داده‌ها: حجم داده‌هایی که یک ابزار جذب قرار است هندل کند به چه میزان است؟
• حریم خصوصی: آیا هیچ داده حساسی وجود دارد که نیاز به مبهم‌سازی و حفاظت از آن وجود داشته باشد؟

جمع‌بندی

جذب داده‌ها (Data Ingestion) یک فناوری حیاتی است که به سازمان‌های تجاری کمک می‌:ند تا داده‌ها را به صورت خودکار استخراج کنند و آن‌ها را انتقال دهند. با راه‌اندازی خط لوله‌های جذب داده‌ها، تیم‌های IT و سایر تیم‌های سازمان‌ها می‌توانند روی استخراج ارزش از داده‌ها و پیدا کردن بینش‌های جدید متمرکز شوند. جذب داده‌ها به صورت خودکار می‌تواند به عنوان یک نقطه برتری مهم در صنعت رقابتی امروز تلقی شود.

اگر این مطلب مفید بوده است، استفاده از دوره‌های آموزشی و مقالات زیر نیز پیشنهاد می‌شوند:

• مجموعه دوره‌های آموزش داده‌کاوی و یادگیری ماشین
• آموزش تجزیه و تحلیل و آماده سازی داده ها با پایتون Python
• مجموعه دوره‌های آموزش هوش مصنوعی فرادرس
• پیش پردازش داده ها در داده کاوی — به زبان ساده
• داده کاوی (Data Mining) و مفاهیم کلیدی آن — راهنمای جامع و ساده
• مفاهیم کلان داده (Big Data) و انواع تحلیل داده — راهنمای جامع
• علم داده، تحلیل داده، داده‌کاوی و یادگیری ماشین ــ تفاوت‌ها و شباهت‌ها

 

منبع [+]