数据准备自动化如何加快获得洞察的时间？

生成和消耗的数据量是巨大的。物联网和大数据科学专家 Yash Mehta 表示，技术的进步确保我们处理的数据量在未来几年只会不断增加。

接近本世纪末，数据总量将达到 572 Zettabytes，几乎是目前数据量的 10 倍。最终，管理和组织数据将成为组织的一项非常复杂的任务，从收集到的数据中收集有价值的信息的过程会消耗大量时间。

从其他竞争对手那里获得实时洞察力并在市场上保持领先地位以及由此产生的同时加快工作的压力是当今组织面临的主要挑战之一。手动完成所有工作并非不可能，但手动完成所有任务存在许多挑战。因此，自动化已成为组织获取有价值信息和简化数据转换过程的唯一途径。根据数据结构趋势报告，2026 年数据自动化市场规模将达到 42 亿美元（35.6 亿欧元）。

战略数据自动化

当人们遇到自动化的概念时，他们普遍存在一个误解，即业务流程自动化意味着用技术取代人力。重要的是要了解自动化不会取代工作空间中的人类，而是帮助他们无缝、高效地完成任务。没有任何技术能像人脑一样高效地分析复杂的数据集。

虽然大多数重复和单调的业务操作都可以自动化，但它需要在手动编码的代码中应用业务逻辑和规则的实现。为企业解释和做出正确的决策需要人类智慧，而且永远如此。诸如清理和准备数据之类的自动化任务将为进行各种复杂的数据分析提供大量时间。

尽管开发人员拥有专业知识，但对自动化的日益增长的需求将使其无法跟上不断增长的数据量并从数据中收集权宜之计。当必须在非常有限的时间内处理大量数据时，手动编码将必要的逻辑实现为自动化将非常具有挑战性。发现数据准备和业务自动化的新方法将有助于更快地获得洞察力。

目前，市场上有各种数据准备工具，可以提供可信的、当前的和基于时间的洞察力。这些工具对数据进行加密，使其更加安全可靠。例如，K2View 的数据准备工具捕获业务实体的所有属性，例如客户订单和详细信息。此外，业务实体收集、处理和流水线化数据可确保数据完整性，同时提供对所需数据的快速、轻松和一致的访问。还有各种其他工具，例如 Alteryx , 剑桥语义 和 Datameer .

自动化数据转换过程的需求

除了自动化重复和单调的任务并为组织提供更多时间处理数据处理和分析的其他方面外，自动化还提供以下各种其他好处。

维护数据记录—— 自动化数据转换方法将使公司能够有效地组织新的数据集。反过来，这将有助于维护整体数据集并在需要时提供它们。

专注于主要优先事项 - 商业智能 (BI) 团队的作用不仅是提供及时且重要的见解。他们必须致力于对业务非常重要的创新计划。如前所述，自动化任务将为他们提供足够的时间来处理业务的重要方面。

更好的决策—— 自动化可以快速访问更完整和准确的信息。这将有助于管理团队做出战略性和快速的业务决策。

具有成本效益的业务流程 – 时间是任何企业的重要因素。自动化数据转换过程和其他与数据相关的任务为降低成本和更有效地消耗资源铺平了道路，同时提供了更好的结果。

自动化工作流程的方法

使用内置调度器和第三方调度器

ELT 产品带有内置调度程序。这消除了依赖第三方应用程序或其他平台来启动产品的需要。 ELT 工具还支持集中管理任务，从而更轻松地维护和管理任务。使用 ELT 工具的另一个好处是依赖管理。在这里，父作业可用于触发子作业。依赖管理有助于对任务进行分类并使管理更容易。许多平台允许执行 API。可以使用操作系统的内置调度程序以首选方式调度 API 调用。

许多第三方工具可以执行 ELT 任务。使用这些 ELT 工具将提供与开发环境中的遗留系统集成的功能。但要使用第三方 ELT 工具，必须为用于实现产品的服务和资源支付额外费用。

云服务提供商服务

公司正在迅速转向云技术。已经发现，94% 的企业已经转向采用云。除了存储和管理数据，CSP 还提供许多其他有助于自动化的服务。比如使用消息服务来触发一个任务。

任何支持消息传递的自定义任务或生产任务都可以侦听作业队列中的传入消息并根据消息的内容启动作业。尽管产品具有功能和特性，但总体工作概念保持不变。 AWS SQS、微软 Azure 队列存储是此类消息传递服务的一些示例。

除了上述消息传递服务，CSP 还可以提供无服务器功能来帮助实现自动化。无服务器功能可用于自动触发作业。使用无服务器功能的优势在于，公司只需在使用功能时为服务付费。 AWS Lambda 函数和 Google Cloud 函数是无服务器云服务的示例。

在人工智能和机器学习的帮助下，自动化将变得更加容易和高效。反过来，这将使组织能够随着技术的发展而有效地准备数据并获得更多见解。但要采用这些技术，组织必须以开放的心态接受和接受采用这些技术带来的变化。

作者是物联网和大数据科学专家 Yash Mehta。