Le decisioni basate sui dati possono determinare il successo o il fallimento del potenziale commerciale di un'azienda. Le informazioni ricavate dai Big Data possono plasmare la crescita futura delle organizzazioni globali. Data l'importanza della posta in gioco, è fondamentale raccogliere dati da tutte le applicazioni e da tutti i canali e disporre di flussi di lavoro di acquisizione dati ad alte prestazioni.
L'acquisizione dei dati viene utilizzata per raccogliere e trasferire i dati elaborati nell'archivio. Si tratta di una componente fondamentale di ogni pipeline di dati ed è progettata per consentire ai team di accedere quasi istantaneamente ai dati più recenti senza dover affrontare problemi di integrità o discrepanze. Una buona acquisizione dei dati garantisce dati di alta qualità, riservatezza, disponibilità e scalabilità.
In questa guida discuteremo cosa sono l'acquisizione dei dati, come funzionano, i diversi tipi, i vantaggi e altro ancora.
Cosa sono l'acquisizione dei dati?
L'acquisizione dei dati è il processo di importazione, estrazione e trasformazione dei dati per il loro successivo utilizzo nei database delle organizzazioni. Nel mondo aziendale moderno, i dati trasformati vengono elaborati manualmente o automaticamente per eseguire una serie di attività.
I dati acquisiti possono provenire da diverse fonti e avere diversi formati. I dati possono essere presentati in forma strutturata o non strutturata prima di essere raccolti e puliti. L'acquisizione dei dati avviene attraverso una varietà di canali, quali feed dei social media, registri e report interni, feed commerciali e persino feed in tempo reale come quelli dell'Internet delle cose (IoT) o dei dispositivi connessi.
Lo scopo principale dell'acquisizione dei dati è quello di estrapolare le informazioni e convertirle in un formato utilizzabile. I dati organizzati vengono utilizzati per diverse applicazioni nell'analisi, nell'apprendimento automatico, nelle pipeline di elaborazione dei dati e in altri ambiti.
Perché l'acquisizione dei dati è importante?
L'acquisizione dei dati è importante per le organizzazioni perché offre loro un vantaggio competitivo. Le aziende effettuano ricerche di mercato utilizzando i dati, scoprono le ultime tendenze e trovano opportunità nascoste utilizzando le sue applicazioni. Gli ambienti digitali odierni sono in rapida evoluzione e il panorama dei dati sta cambiando; ciò significa che le aziende devono stare al passo con le tendenze emergenti, compresa la capacità di adattarsi a qualsiasi cambiamento nei volumi, nella velocità e nelle prestazioni dei dati.
I clienti generano volumi elevati di dati in modo esponenziale e hanno esigenze continue. L'acquisizione dei dati aiuta a fornire loro una visione completa delle operazioni aziendali. Garantisce trasparenza, integrità, responsabilità e disponibilità, consentendo così alle aziende di aumentare la loro credibilità e reputazione complessiva nei settori industriali.
Acquisizione dei dati vs ETL
ETL è l'acronimo di "Extract, Transform, Load" (estrazione, trasformazione, caricamento) e si riferisce al processo di sintesi dei dati a fini di interrogazione, strutturazione e archiviazione. La definizione moderna di acquisizione dei dati si concentra sull'inserimento dei dati nei sistemi, mentre l'ETL si occupa maggiormente della loro elaborazione e organizzazione. L'ETL ottimizza i dati non strutturati e li rende adatti all'uso nell'analisi dei dati.
Di seguito sono riportate le differenze principali tra acquisizione dei dati ed ETL:
| Acquisizione dei dati | ETL |
|---|---|
| L'acquisizione dei dati può essere un processo frammentato e comporta sfide quali sovrapposizioni, duplicati e derive dei dati. | L'ETL risponde ai requisiti di qualità e validità dei dati e migliora le operazioni aziendali grazie a elevati volumi di dati non strutturati. Risolve qualsiasi problema di acquisizione dei dati riscontrato lungo la pipeline. |
| L'acquisizione dei dati si concentra sull'importazione e l'analisi in tempo reale dei dati grezzi | L'ETL si concentra sull'applicazione di una serie di trasformazioni prima di caricare il risultato finale |
| Principalmente compatibile con i dati in streaming | L'ETL è più adatto ai dati batch |
| L'acquisizione dei dati è un processo push | L'ETL è un processo pull |
| L'acquisizione dei dati legge grandi volumi di dati grezzi in diversi formati provenienti da più fonti. Li acquisisce nel Data Lake per ulteriori analisi. | L'ETL aggrega, ordina, autentica e controlla i dati prima di caricarli in un warehouse per ulteriori operazioni |
L'ETL è ampiamente utilizzato per migrare i dati dai sistemi legacy all'infrastruttura IT. Le soluzioni ETL possono trasformare i dati in nuove architetture e caricarli in nuovi sistemi. L'acquisizione dei dati è più ideale per le esigenze di monitoraggio, registrazione e analisi aziendale. Può essere utilizzata insieme alla replica dei dati per archiviare dati sensibili in più sedi e garantire un'elevata disponibilità. La differenza principale tra l'acquisizione dei dati e l'ETL è che – l'acquisizione dei dati raccoglie dati da diverse fonti, mentre l'ETL li trasforma e li ristruttura per l'utilizzo in diverse applicazioni.
Tipi di acquisizione dei dati
Esistono principalmente due tipi di flussi di lavoro di acquisizione dei dati, ovvero:
1. Streaming
Lo streaming è un'acquisizione di dati in tempo reale in cui i dati acquisiti da fonti live vengono elaborati in tempo reale. Tutte le modifiche vengono sincronizzate automaticamente quando vengono apportate, senza influire sui carichi di lavoro attuali del database. Lo streaming è adatto per attività sensibili al fattore tempo e supporta le decisioni operative fornendo rapidamente informazioni approfondite.
2. Batch
Quando i dati vengono elaborati e spostati in batch, solitamente su base programmata, si parla di acquisizione dati in batch. Gli analisti utilizzano l'acquisizione dati in batch per raccogliere tipi specifici di set di dati dalle piattaforme CRM negli stessi giorni del mese. Questo tipo di raccolta dati non influisce sul processo decisionale aziendale in tempo reale. Viene utilizzato principalmente per raccogliere dati specifici per un'analisi più approfondita a intervalli periodici.
Processo di acquisizione dei dati
Il processo di acquisizione dei dati prevede le seguenti fasi:
1. Individuazione dei dati
L'individuazione dei dati è una fase esplorativa in cui un'organizzazione determina quali tipi di dati sono disponibili, da dove provengono e come possono essere utilizzati a vantaggio dell'azienda. Ha lo scopo di acquisire chiarezza sul panorama dei dati, sulla loro qualità, struttura e potenziale funzione.
2. Acquisizione dei dati
L'acquisizione dei dati è la fase successiva alla scoperta dei dati. Consiste nel raccogliere i dati da fonti selezionate una volta che sono stati identificati. Le fonti dei dati possono essere diverse e vanno dalle API, ai database, ai fogli di calcolo e alla documentazione elettronica.
L'acquisizione dei dati include lo smistamento di grandi volumi di dati e può essere un processo complesso poiché comporta la gestione di vari formati.
3. Convalida dei dati
La convalida dei dati comporta la verifica della coerenza e dell'accuratezza dei dati. Migliora l'affidabilità dei dati e ne aumenta l'attendibilità. Esistono diversi tipi di convalida dei dati, come la convalida dell'intervallo, la convalida dell'unicità, la convalida del tipo di dati, ecc. L'obiettivo della convalida è garantire che i dati siano puliti, utilizzabili e pronti per essere implementati nelle fasi successive.
4. Trasformazione dei dati
La trasformazione dei dati è il processo di conversione dei dati da un formato grezzo a uno più desiderabile e adatto all'uso. Comprende diversi processi quali la standardizzazione, la normalizzazione, l'aggregazione e altri. I dati trasformati sono significativi, facili da comprendere e ideali per l'analisi. Possono fornire informazioni preziose e costituire una grande risorsa.
5. Caricamento dei dati
Il caricamento dei dati è la fase finale del flusso di lavoro di acquisizione dei dati, che culmina alla fine. I dati trasformati vengono caricati in un magazzino dove possono essere utilizzati per ulteriori analisi. I dati elaborati possono anche essere utilizzati per generare report, essere riutilizzati altrove e sono pronti per essere utilizzati nel processo decisionale aziendale e nella generazione di approfondimenti.
Framework di acquisizione dei dati
Un framework di acquisizione dei dati è un flusso di lavoro progettato per trasferire dati da varie fonti in un archivio di memorizzazione per l'analisi e ulteriori utilizzi. Il framework di acquisizione dei dati può basarsi su diversi modelli e architetture. La velocità con cui i dati vengono acquisiti e analizzati dipende dallo stile e dalla funzione del framework.
L'integrazione dei dati è strettamente connessa al concetto di framework di acquisizione dati, ma non è la stessa cosa. Con l'avvento delle applicazioni big data, il framework più diffuso per l'acquisizione dei dati è quello di acquisizione dati in batch. Esso prevede l'elaborazione batch di gruppi di dati e il loro trasferimento periodico, in batch, su piattaforme di dati. Ciò richiede minori risorse di calcolo ed esistono opzioni per acquisire i dati in tempo reale utilizzando framework di acquisizione dati in streaming.
Vantaggi dell'acquisizione dei dati
L'acquisizione dei dati aiuta le aziende a conoscere i propri concorrenti e a comprendere meglio il mercato. I dati raccolti vengono analizzati per creare prodotti e servizi di qualità superiore per i consumatori. Di seguito sono riportati i vantaggi più comuni dell'acquisizione dei dati per le organizzazioni:
1. Visione olistica dei dati
L'acquisizione dei dati può fornire una visione più olistica della sicurezza dei dati di un'organizzazione. Assicura che tutti i dati rilevanti siano disponibili per l'analisi, elimina le ridondanze e previene i falsi positivi. Centralizzando i dati provenienti da varie fonti in archivi, le organizzazioni possono ottenere una visione completa del panorama industriale, identificare le tendenze e comprendere le sfumature dei cambiamenti nel comportamento dei consumatori.
2. Uniformità e disponibilità dei dati
L'acquisizione dei dati elimina i silos di dati all'interno dell'organizzazione. Aiuta le aziende a prendere decisioni informate e a fornire statistiche aggiornate. Gli utenti ottengono informazioni preziose e possono ottimizzare la gestione dell'inventario e le strategie di marketing. Garantire la disponibilità completa dei dati migliora rapidamente anche il servizio clienti e le prestazioni aziendali.
3. Trasferimenti automatizzati dei dati
L'utilizzo di strumenti di acquisizione dei dati può consentire trasferimenti automatizzati dei dati. È possibile raccogliere, estrarre, condividere e inviare le informazioni trasformate alle parti o agli utenti interessati. L'acquisizione dei dati consente alle aziende di liberare tempo per altre attività importanti e migliora notevolmente la produttività aziendale. Qualsiasi informazione preziosa ottenuta dai dati si traduce in migliori risultati aziendali e può essere utilizzata per colmare le lacune nei mercati.
4. Business intelligence e analisi avanzate
L'acquisizione dei dati in tempo reale consente alle aziende di effettuare previsioni accurate minuto per minuto. Le aziende possono offrire esperienze clienti di livello superiore effettuando previsioni e risparmiando tempo grazie all'automazione di varie attività di gestione dei dati. I dati acquisiti possono essere analizzati utilizzando i più recenti strumenti di business intelligence e gli imprenditori possono ricavarne informazioni utili. L'acquisizione dei dati rende i dati uniformi, leggibili, meno soggetti a manipolazioni e accessibili agli utenti giusti al momento giusto.
Sfide chiave dell'acquisizione dei dati
Sebbene l'acquisizione dei dati abbia i suoi vantaggi, durante il processo si presentano alcune sfide chiave. Di seguito è riportato un elenco delle più comuni:
1. Dati mancanti
Non è possibile sapere se i dati acquisiti sono completi e contengono tutti i componenti. I dati mancanti rappresentano un problema enorme per le organizzazioni che acquisiscono dati da più sedi. La mancanza di dati di qualità, le incongruenze, le imprecisioni e gli errori gravi possono influire negativamente sull'analisi dei dati.
2. Problemi di conformità
L'importazione di dati da diverse regioni può sollevare problemi di conformità per le organizzazioni. Ogni stato ha leggi e restrizioni diverse in materia di privacy per quanto riguarda l'utilizzo, l'archiviazione e il trattamento dei dati. Le violazioni accidentali della conformità possono aumentare il rischio di azioni legali, danni alla reputazione e portare ad altre ripercussioni legali.
3. Errori di lavoro
Le pipeline di acquisizione dei dati possono fallire e vi è un alto rischio di problemi di orchestrazione quando vengono attivati lavori complessi in più fasi. Ogni fornitore ha le proprie politiche e alcuni non prevedono misure per mitigare le perdite di dati. I dati duplicati possono essere il risultato di errori umani o di sistema. Esiste anche la possibilità che vengano creati dati obsoleti. Pipeline di elaborazione dei dati diverse possono aggiungere complessità alle architetture e richiedere l'uso di risorse aggiuntive.
Quali sono le best practice per l'acquisizione dei dati?
Di seguito sono riportate le migliori pratiche di acquisizione dei dati per le organizzazioni:
- Le organizzazioni dovrebbero adottare un modello di data mesh per raccogliere, elaborare i dati e ottenere informazioni in tempo reale; che garantisce anche un'elaborazione dei dati affidabile e accurata.
- Raccogli le specifiche dei casi d'uso dei dati dai tuoi clienti. È una pratica eccellente creare SLA sui dati e firmarli prima di fornire servizi aziendali.
- Applicate controlli di qualità dei dati durante la fase di acquisizione. Create test scalabili e flessibili per ogni pipeline e implementate dei circuit breaker. Sfruttate l'osservabilità dei dati per rilevare rapidamente gli incidenti e risolverli prima che si aggravino.
- Eseguire il backup dei dati grezzi prima di procedere all'acquisizione. Assicurarsi che i dati siano conformi agli standard di conformità prima di elaborarli.
- Per i problemi relativi ai dati, è possibile aggiungere avvisi alla fonte. Impostare tempistiche realistiche per le pipeline di acquisizione e predisporre test adeguati. Tutte le pipeline di acquisizione dei dati devono essere automatizzate con tutte le dipendenze necessarie. È possibile utilizzare strumenti di orchestrazione per sincronizzare diverse pipeline.
- È estremamente importante documentare le pipeline di acquisizione dei dati. Creare modelli per il riutilizzo del framework e lo sviluppo delle pipeline. La maggiore velocità nell'acquisizione di nuovi dati porterà vantaggi alla vostra azienda.
Casi d'uso dell'acquisizione dei dati
Ecco quattro casi d'uso comuni dell'acquisizione dei dati:
- Data warehousing – È qui che i dati vengono archiviati, aggiornati e utilizzati per automatizzare i processi di acquisizione dei dati. I data warehouse sfruttano flussi in tempo reale e framework di acquisizione micro-batching. Inoltre, verificano, controllano e riconciliamo i dati.
- Business intelligence e analisi – La vostra strategia di business intelligence è influenzata dal processo di acquisizione dei dati. Potete prendere decisioni aziendali basate sui dati e utilizzare in qualsiasi momento informazioni utili per migliorare i vostri flussi di entrate, i vostri clienti e i vostri mercati.
- Apprendimento automatico – L'apprendimento automatico nell'acquisizione dei dati getta le basi per la classificazione dei dati e la regressione in ambienti di apprendimento sia supervisionati che non supervisionati. I modelli nelle pipeline di apprendimento automatico possono essere addestrati per fornire risultati di qualità superiore ed essere integrati con strumenti specializzati.
- Onboarding dei dati dei clienti – L'onboarding dei dati dei clienti può essere effettuato manualmente o in modalità ad hoc; l'acquisizione dei dati può fornire numerose risorse preziose ai nuovi utenti e rafforzare le relazioni commerciali.
Il ruolo di SentinelOne nell'acquisizione dei dati
SentinelOne Singularity™ AI SIEM è in grado di acquisire rapidamente dati da qualsiasi fonte primaria o di terze parti utilizzando connettori predefiniti e di normalizzarli automaticamente utilizzando lo standard OCSF. Gli utenti possono collegare set di dati disparati e isolati per ottenere visibilità su minacce, anomalie e comportamenti in tutta l'azienda e possono condurre indagini e risposte in tempo reale sugli incidenti.
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Richiedi una demoConclusione
Una buona pratica di acquisizione dei dati è la colonna portante di ogni organizzazione moderna. Senza dati di alta qualità, integrità e garanzia, le aziende non possono funzionare in modo efficace né avere successo nel panorama competitivo odierno. Per sfruttare l'innovazione dell'analisi e trarre il massimo vantaggio dalle informazioni estratte, sono fondamentali solidi flussi di lavoro di acquisizione dei dati. Le aziende possono utilizzare soluzioni dedicate all'acquisizione dei dati o strumenti di integrazione dinamica per semplificare l'elaborazione dei dati e aumentare la crescita dei ricavi.
È possibile registrarsi per una demo gratuita con SentinelOne e scoprire come possiamo aiutarti a migliorare le tue pipeline di dati.
"FAQs
L'acquisizione dei dati consiste nella raccolta dei dati per l'elaborazione e l'analisi. L'integrazione dei dati si concentra sull'applicazione di una serie di trasformazioni e sull'archiviazione dei dati trasformati in un magazzino per un ulteriore utilizzo.
I fattori chiave da considerare nella scelta di uno strumento di acquisizione dei dati sono: interoperabilità, facilità d'uso, frequenza di elaborazione, tipo di interfaccia, livelli di sicurezza e budget.
La raccolta dati raccoglie solo dati grezzi. L'acquisizione dati raccoglie, prepara ed elabora i dati grezzi per ulteriori analisi. La raccolta dati è un processo una tantum, mentre l'acquisizione dati è automatizzata, continua e comporta la raccolta di dati da una varietà di fonti.
L'acquisizione dei dati API comporta l'uso di un'API REST e sfrutta due modelli di interazione comuni: bulk e streaming. È possibile utilizzare API di acquisizione quasi in tempo reale per inserire dati di terze parti in metriche, registri, eventi, allarmi, gruppi e inventari. L'acquisizione dei dati API è particolarmente indicata per migliorare l'accessibilità e l'affidabilità dei dati e per standardizzarli. Sono più veloci e scalabili, essendo in grado di supportare modifiche di attributi variabili.