Wat is gegevensopname? Soorten, uitdagingen en best practices

Importeer, verwerk en transformeer gegevens voor later gebruik en beveiligingsanalyses. Ontdek hoe data-ingestie uw organisatie kan redden en uw gebruikers ten goede kan komen.

Datagestuurde beslissingen kunnen het zakelijke potentieel van een bedrijf maken of breken. Inzichten afgeleid van big data kunnen de toekomstige groei van wereldwijde organisaties bepalen. Aangezien er veel op het spel staat, is het van cruciaal belang om gegevens uit alle applicaties en kanalen te verzamelen en te beschikken over hoogwaardige workflows voor data-ingestie.

Data-ingestie wordt gebruikt om de verwerkte gegevens te verzamelen en naar de opslag te verplaatsen. Het is een cruciaal onderdeel van elke datapijplijn en is ontworpen om teams in staat te stellen vrijwel onmiddellijk toegang te krijgen tot de meest recente gegevens, zonder dat ze te maken krijgen met integriteitsproblemen of discrepanties. Goede data-opname zorgt voor hoogwaardige gegevens, vertrouwelijkheid, beschikbaarheid en schaalbaarheid.

In deze gids bespreken we wat data-opname is, hoe het werkt, verschillende soorten, voordelen en meer.

Wat is data-opname?

Data-opname is het proces van het importeren, extraheren en transformeren van data voor later gebruik in databases door organisaties. In het moderne bedrijfsleven worden de getransformeerde gegevens handmatig of automatisch verwerkt voor het uitvoeren van verschillende taken.

Opgenomen gegevens kunnen afkomstig zijn uit verschillende bronnen en formaten. De gegevens kunnen in gestructureerde of ongestructureerde vorm worden gepresenteerd voordat ze worden verzameld en opgeschoond. Data-ingestie vindt plaats via verschillende kanalen, zoals feeds van sociale media, interne logboeken en rapporten, commerciële feeds en zelfs realtime feeds, zoals die van het internet der dingen (IoT) of verbonden apparaten.

Het belangrijkste doel van data-ingestie is om informatie te extrapoleren en om te zetten in een bruikbaar formaat. De georganiseerde gegevens worden gebruikt voor verschillende toepassingen in analyse, machine learning, gegevensverwerkingspijplijnen en andere.

Waarom is gegevensopname belangrijk?

Gegevensopname is belangrijk voor organisaties omdat het hen een concurrentievoordeel oplevert. Bedrijven doen marktonderzoek met behulp van de gegevens, ontdekken de nieuwste trends en vinden verborgen kansen door gebruik te maken van de toepassingen ervan. De digitale omgevingen van vandaag evolueren snel en het gegevenslandschap verandert; dit betekent dat bedrijven gelijke tred moeten houden met opkomende trends, waaronder het vermogen om zich aan te passen aan veranderingen in gegevensvolumes, snelheden en prestaties.

Klanten genereren exponentieel grote hoeveelheden gegevens en hebben voortdurend nieuwe eisen. Data-ingestie helpt hen een uitgebreid overzicht van de bedrijfsactiviteiten te krijgen. Het zorgt voor transparantie, integriteit, verantwoordelijkheid en beschikbaarheid, waardoor bedrijven hun algehele geloofwaardigheid en reputatie in de sector kunnen vergroten.

Data-opname versus ETL

ETL is een afkorting voor 'Extract, Transform, Load' en verwijst naar het proces van het synthetiseren van data voor query-, structurerings- en opslagdoeleinden. De moderne definitie van data-ingestie richt zich op het invoeren van data in systemen; ETL houdt zich meer bezig met het verwerken en organiseren ervan. ETL optimaliseert ongestructureerde data en maakt deze geschikt voor gebruik in data-analyse.

Hieronder volgen de belangrijkste verschillen tussen data-ingestie en ETL:

Data-ingestie	ETL
Data-opname kan een gefragmenteerd proces zijn en brengt uitdagingen met zich mee, zoals overlapping, duplicaten en datadrifts.	ETL richt zich op de kwaliteit en validiteit van gegevens en verbetert de bedrijfsvoering door grote hoeveelheden ongestructureerde gegevens. Het lost alle problemen op die zich voordoen bij de gegevensopname in de pijplijn.
Gegevensopname richt zich op het realtime importeren en analyseren van ruwe gegevens	ETL richt zich op het toepassen van een reeks transformaties voordat het eindresultaat wordt geladen
Meestal compatibel met streaminggegevens	ETL is het meest geschikt voor batchgegevens
Data-opname is een push-proces	ETL is een pull-proces
Gegevensopname leest grote hoeveelheden ruwe gegevens in verschillende formaten uit meerdere bronnen. Deze gegevens worden opgenomen in het Data Lake voor verdere analyse.	ETL aggregeert, sorteert, verifieert en controleert de gegevens voordat deze in een warehouse worden geladen voor verdere bewerkingen

ETL wordt veel gebruikt om gegevens van verouderde systemen naar de IT-infrastructuur te migreren. ETL-oplossingen kunnen gegevens omzetten naar nieuwe architecturen en deze in nieuwe systemen laden. Gegevensopname is meer geschikt voor monitoring, logboekregistratie en bedrijfsanalyses. Het kan samen met gegevensreplicatie worden gebruikt om gevoelige gegevens op meerdere locaties op te slaan en een hoge beschikbaarheid te garanderen. Het belangrijkste verschil tussen data-ingestie en ETL is dat data-ingestie gegevens uit verschillende bronnen verzamelt, terwijl ETL deze transformeert en herstructureert voor gebruik in verschillende toepassingen.

Soorten data-ingestie

Er zijn hoofdzakelijk twee soorten data-ingestieworkflows, namelijk:

1. Streaming

Streaming is realtime gegevensopname waarbij gegevens die uit live bronnen worden vastgelegd, in realtime worden verwerkt. Alle wijzigingen worden automatisch gesynchroniseerd wanneer ze worden aangebracht, zonder dat dit invloed heeft op de huidige database-workloads. Streaming is geschikt voor tijdgevoelige taken en ondersteunt operationele beslissingen door snel inzichten te leveren.

2. Batch

Wanneer gegevens in batches worden verwerkt en verplaatst, meestal op basis van een schema, wordt dit batchgegevensopname genoemd. Analisten gebruiken batchgegevensopname om op dezelfde dagen van de maand specifieke soorten datasets van CRM-platforms te verzamelen. Dit type gegevensverzameling heeft geen invloed op realtime zakelijke besluitvorming. Het wordt voornamelijk gebruikt om specifieke gegevenspunten te verzamelen voor diepgaandere analyse met regelmatige tussenpozen.

Gegevensopnameproces

Het gegevensopnameproces omvat de volgende fasen:

1. Gegevensontdekking

Gegevensontdekking is een verkennende fase waarin wordt onderzocht welk type gegevens een organisatie beschikbaar heeft, waar deze vandaan komen en hoe ze kunnen worden gebruikt voor zakelijke voordelen. Het doel is om duidelijkheid te krijgen over het gegevenslandschap, de kwaliteit, structuur en mogelijke functie ervan.

2. Data-acquisitie

Data-acquisitie is de volgende stap na data discovery. Hierbij worden de gegevens verzameld uit geselecteerde bronnen zodra deze zijn geïdentificeerd. Databronnen kunnen variëren en variëren van API's, databases, spreadsheets en elektronische documentatie.

Gegevensverzameling omvat het sorteren van grote hoeveelheden gegevens en kan een complex proces zijn, omdat er verschillende formaten bij betrokken zijn.

3. Gegevensvalidatie

Gegevensvalidatie omvat het controleren van de gegevens op consistentie en nauwkeurigheid. Dit verbetert de betrouwbaarheid van de gegevens en vergroot de geloofwaardigheid. Er zijn verschillende soorten gegevensvalidatie, zoals bereikvalidatie, uniekheidsvalidatie, gegevenstypvalidatie, enz. Het doel van validatie is ervoor te zorgen dat de gegevens schoon en bruikbaar zijn en klaar zijn om te worden ingezet voor de volgende stappen.

4. Gegevensomzetting

Gegevensomzetting is het proces waarbij gegevens worden omgezet van een ruwe indeling naar een indeling die wenselijker en geschikter is voor gebruik. Het omvat verschillende processen, zoals gegevensstandaardisatie, normalisatie, aggregatie en andere. De omgezette gegevens zijn zinvol, gemakkelijk te begrijpen en ideaal voor analyse. Ze kunnen waardevolle inzichten opleveren en dienen als een uitstekende bron.

5. Gegevens laden

Het laden van gegevens is de laatste fase van de workflow voor gegevensopname, waarin het proces zijn hoogtepunt bereikt. Getransformeerde gegevens worden geladen in een opslagplaats waar ze kunnen worden gebruikt voor aanvullende analyse. De verwerkte gegevens kunnen ook worden gebruikt om rapporten te genereren, elders te worden hergebruikt en zijn klaar voor gebruik bij zakelijke besluitvorming en het genereren van inzichten.

Kader voor gegevensopname

Een data-ingestieframework is een workflow die is ontworpen om data uit verschillende bronnen naar een opslagrepository te transporteren voor analyse en verder gebruik. Het data-ingestieframework kan gebaseerd zijn op verschillende modellen en architecturen. Hoe snel de data wordt ingest en geanalyseerd, hangt af van de stijl en functie van het framework.

Data-integratie hangt nauw samen met het concept van het data-ingestieframework, maar is niet hetzelfde. Met de opkomst van big data-toepassingen is het meest populaire framework dat wordt gebruikt voor data-ingestie het batch data-ingestie framework. Hierbij worden datagroepen batchgewijs verwerkt en periodiek in batches naar dataplatforms getransporteerd. Hiervoor zijn minder rekenkrachtbronnen nodig en er zijn opties om data in realtime in te voeren met behulp van data-ingestie streaming frameworks.

Voordelen van data-opname

Data-opname helpt bedrijven meer te weten te komen over hun concurrenten en de markt beter te begrijpen. De verzamelde gegevens worden geanalyseerd om producten en diensten van hogere kwaliteit voor consumenten te ontwikkelen. Hieronder staan de meest voorkomende voordelen van gegevensopname voor organisaties:

1. Holistische gegevensweergaven

Gegevensopname kan een holistischer beeld geven van de gegevensbeveiliging van een organisatie. Het zorgt ervoor dat alle relevante gegevens beschikbaar zijn voor analyse, elimineert redundantie en voorkomt valse positieven. Door gegevens uit verschillende bronnen te centraliseren in opslagplaatsen, kunnen organisaties een volledig beeld krijgen van het industriële landschap, trends identificeren en de nuances van veranderend consumentengedrag begrijpen.

2. Gegevensuniformiteit en -beschikbaarheid

Gegevensopname elimineert gegevenssilo's binnen de organisatie. Het helpt bedrijven om weloverwogen beslissingen te nemen en actuele statistieken te verstrekken. Gebruikers verkrijgen waardevolle inzichten en kunnen daarbij hun voorraadbeheer en marketingstrategieën optimaliseren. Door te zorgen voor algehele beschikbaarheid van gegevens worden ook de klantenservice en bedrijfsprestaties snel verbeterd.

3. Geautomatiseerde gegevensoverdracht

Met behulp van tools voor gegevensopname kunt u gegevens automatisch overdragen. U kunt de getransformeerde informatie verzamelen, extraheren, delen en naar relevante partijen of gebruikers verzenden. Dankzij gegevensopname hebben bedrijven meer tijd voor andere belangrijke taken en wordt de bedrijfsproductiviteit aanzienlijk verbeterd. Alle waardevolle informatie die uit de gegevens wordt verkregen, vertaalt zich in betere bedrijfsresultaten en kan worden gebruikt om hiaten in markten op te vullen.

4. Verbeterde bedrijfsinformatie en -analyse

Dankzij realtime data-opname kunnen bedrijven nauwkeurige voorspellingen per minuut doen. Bedrijven kunnen een superieure klantervaring bieden door prognoses te maken en tijd te besparen door verschillende taken op het gebied van gegevensbeheer te automatiseren. Opgenomen gegevens kunnen worden geanalyseerd met behulp van de nieuwste business intelligence-tools en bedrijfseigenaren kunnen bruikbare inzichten verkrijgen. Gegevensopname maakt gegevens uniform, leesbaar, minder vatbaar voor manipulatie en toegankelijk voor de juiste gebruikers op het juiste moment.

Belangrijkste uitdagingen van gegevensopname

Hoewel gegevensopname voordelen heeft, zijn er ook belangrijke uitdagingen tijdens het proces. Hieronder volgt een lijst met de meest voorkomende uitdagingen:

1. Ontbrekende gegevens

Het is onmogelijk om te weten of de opgenomen gegevens volledig zijn en alle componenten bevatten. Ontbrekende gegevens vormen een groot probleem voor organisaties die gegevens van meerdere locaties opnemen. Een gebrek aan kwaliteitsgegevens, inconsistenties, onnauwkeurigheden en grote fouten kunnen een negatieve invloed hebben op de gegevensanalyse.

2. Compliancekwesties

Het importeren van gegevens uit verschillende regio's kan voor organisaties compliancekwesties opleveren. Elke staat heeft andere privacywetten en beperkingen met betrekking tot het gebruik, de opslag en de verwerking van gegevens. Onopzettelijke schendingen van de compliance kunnen het risico op rechtszaken en reputatieschade vergroten en tot andere juridische gevolgen leiden.

3. Fouten bij taken

Pijplijnen voor gegevensopname kunnen falen en er is een groot risico op coördinatieproblemen wanneer complexe taken met meerdere stappen worden geactiveerd. Elke leverancier heeft zijn eigen beleid en sommige hebben geen plannen om gegevensverlies te beperken. Dubbele gegevens kunnen het gevolg zijn van menselijke of systeemfouten. Er bestaat ook een kans dat er verouderde gegevens worden aangemaakt. Verschillende pijplijnen voor gegevensverwerking kunnen architecturen complexer maken en vereisen het gebruik van extra middelen.

Wat zijn de best practices voor gegevensopname?

Hieronder volgen de beste praktijken voor gegevensopname voor organisaties:

• Organisaties moeten een datamesh-model gebruiken om gegevens te verzamelen, te verwerken en realtime inzichten te verkrijgen; dit zorgt ook voor een betrouwbare en nauwkeurige gegevensverwerking.
• Verzamel specificaties van gegevensgebruiksscenario's van uw klanten. Het is een uitstekende praktijk om data-SLA's op te stellen en deze te ondertekenen voordat u zakelijke diensten verleent.
• Pas datakwaliteitscontroles toe tijdens de opnamefase zelf. Maak tests voor elke pijplijn die schaalbaar en flexibel zijn en implementeer circuitbreakers. Maak gebruik van dataobservatie om incidenten snel op te sporen en op te lossen voordat ze escaleren.
• Maak een back-up van uw ruwe data voordat u ze opneemt. Zorg ervoor dat de data voldoet aan de nalevingsnormen voordat u ze verwerkt.
• Voor gegevensproblemen kunt u waarschuwingen toevoegen aan de bron. Stel realistische tijdlijnen op voor uw ingestiepijplijnen en zorg voor de juiste tests. Alle gegevensingestiepijplijnen moeten worden geautomatiseerd met alle noodzakelijke afhankelijkheden. U kunt orchestration tools gebruiken om verschillende pijplijnen te synchroniseren.
• Het is uiterst belangrijk om uw data-ingestiepijplijnen te documenteren. Maak sjablonen voor hergebruik van frameworks en pijplijnontwikkeling. De verhoogde snelheid bij het invoeren van nieuwe gegevens zal uw bedrijf ten goede komen.

Gebruiksscenario's voor gegevensopname

Hier zijn vier veelvoorkomende gebruiksscenario's voor gegevensopname:

1. Datawarehousing – Hier worden de gegevens opgeslagen, bijgewerkt en gebruikt om gegevensopnameprocessen te automatiseren. Datawarehouses maken gebruik van realtime streams en micro-batching-opnameframeworks. Ze verifiëren, controleren en stemmen ook gegevens af.
2. Business intelligence en analytics – Uw business intelligence-strategie wordt beïnvloed door uw gegevensopnameproces. U kunt op elk moment datagestuurde zakelijke beslissingen nemen en bruikbare inzichten gebruiken om uw inkomstenstromen, klanten en markten ten goede te komen.
3. Machine learning – Machine learning in data-opname legt de basis voor dataclassificatie en regressie in zowel begeleide als onbegeleide leeromgevingen. Modellen in machine learning-pijplijnen kunnen worden getraind om outputs van hogere kwaliteit te leveren en te worden geïntegreerd met gespecialiseerde tools.
4. Onboarding van klantgegevens – Het onboarden van klantgegevens kan handmatig of in ad-hocmodus worden gedaan; data-ingestie kan nieuwe gebruikers veel waardevolle bronnen opleveren en zakelijke relaties versterken.

De rol van SentinelOne bij gegevensopname

SentinelOne Singularity™ AI SIEM kan snel gegevens uit alle primaire of externe bronnen opnemen met behulp van vooraf gebouwde connectoren en deze automatisch normaliseren met behulp van de OCSF-standaard. Gebruikers kunnen ongelijksoortige, gescheiden datasets met elkaar verbinden om inzicht te krijgen in bedreigingen, afwijkingen en gedragingen in de hele onderneming en kunnen realtime incidenten onderzoeken en hierop reageren.

Zorg voor volledig inzicht, maak gebruik van full-stack loganalyse en houd uw bedrijfskritische gegevens te allen tijde veilig en beveiligd. Het is een geweldige manier om uw beveiligingspositie te versterken en de gemiddelde responstijd te versnellen.

De grootste en toonaangevende ondernemingen ter wereld vertrouwen op SentinelOne, waaronder vier van de Fortune 10 en honderden van de Global 2000-giganten. We hebben nog meer in petto en tillen uw bedrijfsresultaten naar een hoger niveau.

Conclusie

Een goede gegevensopname is de ruggengraat van elke moderne organisatie. Zonder hoogwaardige gegevens, integriteit en zekerheid kunnen bedrijven niet effectief functioneren en niet winnen in het huidige competitieve landschap. Om te profiteren van de innovatie van analyse en optimaal gebruik te maken van de verkregen inzichten, zijn sterke gegevensopnameworkflows van cruciaal belang. Bedrijven kunnen gebruikmaken van speciale oplossingen voor gegevensopname of dynamische integratietools om de gegevensverwerking te stroomlijnen en de omzetgroei te stimuleren.

U kunt zich aanmelden voor een gratis demo bij SentinelOne en ontdekken hoe wij u kunnen helpen uw gegevenspijplijnen te verbeteren.

FAQs

Wat is het verschil tussen data-ingestie en data-integratie?

Gegevensopname betreft het verzamelen van gegevens voor verwerking en analyse. Gegevensintegratie richt zich op het toepassen van een reeks transformaties en het opslaan van de getransformeerde gegevens in een opslagplaats voor verder gebruik.

Hoe kies je een tool voor data-opname?

De belangrijkste factoren waarmee u rekening moet houden bij het kiezen van een tool voor gegevensopname zijn: interoperabiliteit, gebruiksvriendelijkheid, verwerkingsfrequentie, type interface, beveiligingsniveaus en budget.

Wat is het verschil tussen gegevensverzameling en -opname?

Bij gegevensverzameling worden alleen ruwe gegevens verzameld. Bij gegevensopname worden de ruwe gegevens verzameld, voorbereid en verwerkt voor verdere analyse. Gegevensverzameling is een eenmalig proces, terwijl gegevensopname geautomatiseerd en continu is en het verzamelen van gegevens uit verschillende bronnen omvat.

Wat is API-gegevensopname?

API-gegevensopname omvat het gebruik van een REST API en maakt gebruik van twee veelvoorkomende interactiepatronen: bulk en streaming. U kunt bijna realtime opname-API's gebruiken om gegevens van derden in te voegen in statistieken, logboeken, gebeurtenissen, alarmen, groepen en inventarissen. API-gegevensopname is het meest geschikt voor het verbeteren van de toegankelijkheid en betrouwbaarheid van gegevens en voor het standaardiseren ervan. Ze zijn sneller en schaalbaarder en kunnen variabele attribuutwijzigingen ondersteunen.