Wat is data-ingestie? Soorten & best practices

Als je ooit inzichten voor je bedrijf wilde verkrijgen of goede beslissingen wilde nemen, ben je misschien op obstakels of fouten gestuit. Elke hapering die je ervaart, in elk geval op informatieniveau, komt voort uit gebrekkige data-ingestie. Data is de levensader van je bedrijf en zonder goede workflows en tools voor data-ingestie kan je organisatie niet voortbestaan.

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.

Data komt uit verschillende bronnen, in uiteenlopende formaten en hoeveelheden. Ingestie staat daarin centraal. Zonder een goede inrichting kun je geen rapporten of documenten opstellen of belangrijke beslissingen nemen. In deze gids verkennen we definities en frameworks voor data-ingestie en bespreken we  enkele processen die bedrijven gebruiken. Je krijgt inzicht in wat data-ingestie inhoudt, de pipelines, uitdagingen, werkwijzen en nog veel meer. Aan de slag!

Wat is data-opname?

Wat is data-ingestie? 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.

Data-ingestie is het proces waarbij je data uit meerdere, uiteenlopende bronnen verzamelt, importeert en laadt. Je slaat deze data centraal op voor latere verwerking en analyse. Data-ingestie vormt de basis van elke datapipeline.

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?Dit is waarom:

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.
• Het is de eerste stap die ervoor zorgt dat je informatie beschikbaar, toegankelijk en gebruiksklaar is
• Je verzamelt ruwe data en brengt die over naar doelsystemen. Je kunt die data naar datawarehouses, datalakes of andere opslaglocaties verplaatsen.

Data-opname versus ETL

Het doel van data-ingestie is:

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

• Je data voorbereiden en beschikbaar maken voor business intelligence en analyseGegevensopname richt zich op het realtime importeren en analyseren van ruwe gegevensETL richt zich op het toepassen van een reeks transformaties voordat het eindresultaat wordt geladenMeestal compatibel met streaminggegevensETL is het meest geschikt voor batchgegevensData-opname is een push-procesETL is een pull-procesGegevensopname 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
• De datakwaliteit verbeteren - dit omvat het opschonen, valideren en transformeren van je data. Zo blijven gegevens ook nauwkeurig en consistent.
• Workflows automatiseren om data eenvoudiger van bron naar bestemming te laten stromen.

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.

Waarom is data-ingestie belangrijk?

Er zijn hoofdzakelijk twee soorten data-ingestieworkflows, namelijk:

Data-ingestie is belangrijk voor organisaties omdat het hun een concurrentievoordeel geeft. Bedrijven gebruiken de data voor marktonderzoek, ontdekken de nieuwste trends en vinden verborgen kansen door de toepassingsmogelijkheden te benutten. Digitale omgevingen ontwikkelen zich tegenwoordig snel en datalandschappen veranderen; bedrijven moeten daarom nieuwe trends bijhouden en kunnen inspelen op veranderingen in datavolumes, verwerkingssnelheid en prestaties.

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.

Klanten genereren steeds grotere hoeveelheden data en stellen voortdurend nieuwe eisen. Data-ingestie geeft hun een volledig beeld van de bedrijfsvoering. Het waarborgt transparantie, integriteit, verantwoordingsplicht en beschikbaarheid, zodat bedrijven hun geloofwaardigheid en reputatie binnen hun sector kunnen versterken.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.

Data-ingestie versus ETL

Het gegevensopnameproces omvat de volgende fasen:

ETL staat voor “Extract, Transform, Load” en verwijst naar het proces waarbij data wordt samengebracht om die te doorzoeken, structureren en opslaan in een datawarehouse. Moderne data-ingestie richt zich op het invoeren van data in systemen; ETL draait meer om het verwerken en organiseren ervan. ETL optimaliseert ongestructureerde data en maakt die geschikt voor data-analyse.

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.

Dit zijn de belangrijkste verschillen tussen data-ingestie en ETL:

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.3. Gegevensvalidatie

ETL wordt veel gebruikt om gegevens uit verouderde systemen naar de IT-infrastructuur te migreren. ETL-oplossingen kunnen gegevens omzetten voor nieuwe architecturen en ze in nieuwe systemen laden. Data-inname is geschikter voor monitoring, logging, en bedrijfsanalyses. Het kan samen met datareplicatie worden gebruikt om gevoelige gegevens op meerdere locaties op te slaan en hoge beschikbaarheid te waarborgen. Het belangrijkste verschil tussen data-inname en ETL is dat - data-inname gegevens uit verschillende bronnen verzamelt, terwijl ETL ze transformeert en herstructureert voor gebruik in verschillende toepassingen.

4. Gegevensomzetting

Soorten data-ingestie

5. Gegevens laden

Er zijn verschillende soorten systemen voor data-ingestie:

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.
• Batchingestie - Hierbij wordt je data verzameld en tijdelijk opgeslagen. Je plant verwerkingstaken in om de data te verwerken en naar de eindbestemming te laden.
• Streaming-ingestie - Bij streaming-ingestie wordt data verzameld en verwerkt zodra die ontstaat. Er is geen vertraging, waardoor deze methode ideaal is voor tijdgevoelige inzichten.
• Hybride ingestie - Hybride ingestie combineert batch- en streaming-ingestie. Hierbij worden microbatches gebruikt en sommige modellen maken gebruik van een Lambda-architectuur. Deze methode biedt nauwkeurige historische data, lage latentie en datastreaming in realtime.
• Incrementele versus volledige ingestie - Incrementele ingestie bouwt voort op de vorige ingestiecyclus. Ze gebruikt Change Data Capture (CDC) om nieuwe of gewijzigde data in brondatabases te identificeren en te extraheren. Bij volledige ingestie worden complete datasets uit bronsystemen ingeladen voor één bewerking.

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.

Het data-ingestieproces

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:

Het data-ingestieproces bestaat uit de volgende fasen:

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.

1. DataverkenningGegevensuniformiteit 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.

Dataverkenning is een verkennende fase waarin een organisatie nagaat welke soorten data beschikbaar zijn, waar ze vandaan komen en hoe ze het bedrijf kunnen dienen. Het doel is inzicht te krijgen in het datalandschap, de kwaliteit en structuur van de data en het mogelijke gebruik ervan.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.

2. DataverwervingVerbeterde 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.

Dataverwerving volgt op dataverkenning. Hierbij verzamel je de data uit geselecteerde bronnen nadat je die hebt geïdentificeerd. Databronnen lopen uiteen van API's en databases tot spreadsheets en elektronische documenten.

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

Bij dataverwerving doorzoek je grote hoeveelheden data. Dit kan complex zijn doordat je met verschillende formaten werkt.

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.

3. DatavalidatieCompliancekwesties

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.

Bij datavalidatie controleer je gegevens op consistentie en nauwkeurigheid. Dit verhoogt de betrouwbaarheid van de gegevens en het vertrouwen erin. Er zijn verschillende soorten datavalidatie, zoals bereikvalidatie, uniciteitsvalidatie en validatie van gegevenstypen. Het doel is te zorgen dat gegevens schoon, bruikbaar en klaar voor de volgende stappen zijn.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.

4. Datatransformatie

Hieronder volgen de beste praktijken voor gegevensopname voor organisaties:

Datatransformatie is het omzetten van ruwe gegevens naar een vorm die beter geschikt is voor gebruik. Dit omvat processen zoals standaardisatie, normalisatie en aggregatie van gegevens. De getransformeerde gegevens zijn betekenisvol, gemakkelijk te begrijpen en geschikt voor analyse. Ze leveren waardevolle inzichten en vormen een nuttige informatiebron.

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

5. Gegevens laden

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.

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.

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.

Het laden van gegevens is de laatste fase van de gegevensinvoerworkflow. De getransformeerde gegevens worden in een datawarehouse geladen voor verdere analyse. De verwerkte gegevens kunnen ook worden gebruikt om rapporten te maken en elders opnieuw worden ingezet. Ze zijn klaar om zakelijke beslissingen te onderbouwen en inzichten op te leveren.

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.

Hoe werkt een pijplijn voor gegevensinvoer?

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.

Je pijplijn haalt ruwe gegevens uit verschillende bronnen en bereidt ze voor op analyse. Je kunt de pijplijn ook gebruiken voor analyses op basis van SQL en om andere workloads te verwerken.

Conclusie

Dit zijn de verschillende fasen:

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

• Gegevensverkenning - Je brengt het gegevenslandschap in kaart en krijgt overzicht van de gegevens van je organisatie. In deze verkennende fase krijg je inzicht in gegevensstructuren en -kwaliteit. Zo leg je de basis voor succesvolle gegevensinvoer.
• Gegevensverzameling - In dit deel van je pijplijnarchitectuur verzamel je gegevens. Je haalt ze op uit meerdere bronnen.
• Datavalidatie - In deze fase controleer je gegevens op nauwkeurigheid en consistentie. Je controleert ze ook op fouten en ontbrekende waarden. Zo maak je de gegevens betrouwbaarder en waarborg je hun integriteit en uniciteit.
• Datatransformatie - Je zet gevalideerde gegevens om en normaliseert ze om redundantie te verwijderen. Je aggregeert en standaardiseert ze ook voor een consistente opmaak. Zo maak je de gegevens gemakkelijker te analyseren.
• Gegevens laden - Je laadt de getransformeerde gegevens op een specifieke locatie, zoals een datalake of datawarehouse. Je kunt het volledige gegevensvolume in batches of in realtime laden. Daarmee is de pijplijn voor gegevensinvoer voltooid. Daarna richt je je op het verkrijgen van waardevolle bedrijfsinzichten uit de gegevens.

Framework voor gegevensinvoer

Een framework voor gegevensinvoer is een workflow die gegevens uit verschillende bronnen naar een opslaglocatie brengt voor analyse en verder gebruik. Het framework kan op verschillende modellen en architecturen zijn gebaseerd. Hoe snel de gegevens worden ingevoerd en geanalyseerd, hangt af van de opzet en werking van het framework.

Data-integratie hangt nauw samen met het concept van een framework voor data-ingestie, maar is niet hetzelfde. Met de opkomst van bigdatatoepassingen is het framework voor batchgewijze data-ingestie het meest gebruikte framework voor data-ingestie. Daarbij worden groepen gegevens batchgewijs verwerkt en periodiek, in batches, naar dataplatforms overgebracht. Dit vereist minder rekenkracht en via streamingframeworks voor data-ingestie kunnen gegevens ook in realtime worden ingelezen.

Voordelen van gegevensinvoer

Gegevensinvoer geeft bedrijven inzicht in hun concurrenten en de markt. Ze analyseren de verzamelde gegevens om producten en diensten voor klanten te verbeteren. Dit zijn de meest voorkomende voordelen van gegevensinvoer voor organisaties:

1. Een volledig beeld van de gegevens

Gegevensinvoer kan een vollediger beeld geven van de gegevensbeveiliging van een organisatie. Het zorgt dat alle relevante gegevens beschikbaar zijn voor analyse, verwijdert redundantie en voorkomt fout-positieve resultaten. Door gegevens uit verschillende bronnen op één plek samen te brengen, krijgen organisaties een volledig beeld van het industrielandschap. Zo herkennen ze trends en begrijpen ze de nuances van veranderend consumentengedrag.

2. Uniformiteit en beschikbaarheid van gegevens

Gegevensinvoer doorbreekt datasilo's binnen de organisatie. Bedrijven nemen daardoor weloverwogen beslissingen en beschikken over actuele statistieken. Gebruikers halen waardevolle inzichten uit de gegevens en optimaliseren hun voorraadbeheer en marketingstrategieën. Brede beschikbaarheid van gegevens verbetert ook snel de klantenservice en bedrijfsprestaties.

3. Geautomatiseerde gegevensoverdracht

Met tools voor gegevensinvoer kun je gegevensoverdracht automatiseren. Je kunt gegevens verzamelen, extraheren, delen en de getransformeerde informatie naar de juiste partijen of gebruikers sturen. Gegevensinvoer maakt tijd vrij voor andere belangrijke taken en verhoogt de productiviteit aanzienlijk. Waardevolle inzichten uit de gegevens leiden tot betere bedrijfsresultaten en kunnen hiaten in de markt dichten.

4. Betere bedrijfsinzichten en analyses

Met gegevensinvoer in realtime kunnen bedrijven nauwkeurige voorspellingen per minuut doen. Bedrijven verbeteren de klantervaring met prognoses en besparen tijd door taken voor gegevensbeheer te automatiseren. Met moderne tools voor bedrijfsanalyse halen ze bruikbare inzichten uit de ingevoerde gegevens. Gegevensinvoer maakt gegevens uniform, leesbaar, minder vatbaar voor manipulatie en op het juiste moment toegankelijk voor de juiste gebruikers.

Belangrijkste uitdagingen bij gegevensinvoer

Gegevensinvoer biedt voordelen, maar brengt ook uitdagingen met zich mee. Dit zijn de meest voorkomende:

1. Ontbrekende gegevens

Het is niet altijd vast te stellen of de ingevoerde gegevens volledig zijn en alle onderdelen bevatten. Ontbrekende gegevens vormen een groot probleem wanneer organisaties gegevens uit meerdere locaties invoeren. Een gebrek aan kwaliteitsgegevens, inconsistenties, onnauwkeurigheden en grote fouten kunnen de gegevensanalyse negatief beïnvloeden.

2. Nalevingsproblemen

Het importeren van gegevens uit verschillende regio's kan nalevingsproblemen opleveren voor organisaties. Elke staat heeft andere privacywetten en beperkingen voor het gebruik, de opslag en de verwerking van gegevens. Onbedoelde overtredingen kunnen het risico op rechtszaken en reputatieschade vergroten en andere juridische gevolgen hebben.

3. Mislukte taken

Pijplijnen voor gegevensinvoer kunnen uitvallen. Bij complexe taken met meerdere stappen is de kans op orkestratieproblemen groot. Elke leverancier hanteert eigen beleid en sommige hebben geen plan om gegevensverlies te beperken. Dubbele gegevens kunnen ontstaan door menselijke fouten of systeemfouten. Gegevens kunnen ook verouderd raken. Verschillende pijplijnen voor gegevensverwerking maken architecturen complexer en vereisen extra middelen.

Wat zijn de best practices voor gegevensinvoer?

Dit zijn de belangrijkste best practices voor gegevensinvoer in organisaties:

• Automatiseer de gegevensinvoer en richt daarvoor de juiste workflows in.  Gebruik geschikte tools en processen voor gegevensinvoer. Goede tools gebruiken gebeurtenisgestuurde triggers om terugkerende invoertaken te automatiseren. Zo besparen degenen die de processen orkestreren tijd en neemt de kans op menselijke fouten af.
• Kun je niet kiezen tussen streaming en batchgewijze gegevensinvoer, stel dan SLAs voor gegevens op. Leg daarin vast wat je bedrijf nodig heeft, wat je van de gegevens verwacht, wie de gevolgen ondervindt en hoe je vaststelt of de afspraken worden nagekomen of geschonden.
• Scheid operationele en analytische databases zodat problemen in de ene niet doorwerken in de andere. Controleer ook de gegevenskwaliteit op de invoerpunten.  Maak tests voor elk geval waarin een gegevenspijplijn slechte, niet-schaalbare gegevens oplevert. Gebruik ook beveiligingsmechanismen die de invoer stoppen wanneer gegevens niet aan bepaalde kwaliteitseisen voldoen.
• Gebruik tools voor gegevensobservatie om je moderne gegevensinfrastructuur breder te bewaken. Dit verhoogt de betrouwbaarheid van gegevens en verbetert bedrijfsinzichten. Gegevensobservatie vult je pijplijn voor gegevensinvoer aan.

Toepassingen van gegevensinvoer

Dit zijn vier veelvoorkomende toepassingen van data-ingestie:

1. Datawarehousing - Hier worden gegevens opgeslagen, bijgewerkt en gebruikt om data-ingestieprocessen te automatiseren. Datawarehouses gebruiken realtime datastromen en frameworks voor ingestie in microbatches. Ze verifiëren, controleren en reconciliëren ook gegevens.
2. Business intelligence en analyse - Uw data-ingestieproces beïnvloedt uw business-intelligencestrategie. Met direct bruikbare inzichten neemt u op elk moment datagedreven beslissingen die uw omzet, klanten en markten ten goede komen.
3. Machinelearning - Machinelearning bij data-ingestie legt de basis voor gegevensclassificatie en regressie in zowel begeleide als onbegeleide leeromgevingen. Modellen in machinelearningpijplijnen kunnen worden getraind voor resultaten van hogere kwaliteit en worden geïntegreerd met gespecialiseerde tools.
4. Onboarding van klantgegevens - Onboarding van klantgegevens kan handmatig of ad hoc plaatsvinden; data-ingestie kan nieuwe gebruikers veel waardevolle informatie bieden en zakelijke relaties versterken.

De rol van SentinelOne bij data-ingestie

SentinelOne Singularity™ AI SIEM is gebouwd voor het autonome SOC. Het beveiligt uw organisatie met het snelste open AI-platform in de sector voor al uw gegevens en workflows.

Gebouwd op de SentinelOne Singularity™ Data Lake, versnelt het uw workflows met Hyperautomation. Het biedt onbeperkte schaalbaarheid en bewaart gegevens zonder tijdslimiet. U kunt de gegevens in uw bestaande SIEM filteren, verrijken en optimaliseren. Het verwerkt alle overtollige gegevens zonder uw huidige workflows te veranderen.

Stream gegevens voor realtime detectie en bescherm ze met autonome AI op machinesnelheid. De enige uniforme console in de sector geeft u bovendien meer inzicht bij onderzoeken en detecties.

Het werkt zonder schema of indexering en schaalt tot exabytes, waardoor het elke hoeveelheid gegevens aankan. U integreert eenvoudig uw volledige beveiligingsstack. Het verwerkt zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens en ondersteunt OCSF standaard. Met geautomatiseerde draaiboeken voor incidentrespons reageert u ook consistent en effectief op dreigingen. Verminder fout-positieve meldingen en meldingsruis, zet middelen beter in en versterk vandaag nog uw algehele beveiliging.

Conclusie

Een goed data-ingestieproces vormt de ruggengraat van elke moderne organisatie. Zonder hoogwaardige gegevens, gegevensintegriteit en zekerheid kunnen bedrijven niet effectief functioneren of concurreren in het huidige marktlandschap. Sterke workflows voor data-ingestie zijn essentieel om innovaties in analyse te benutten en het maximale uit verkregen inzichten te halen. Bedrijven kunnen speciale tools voor data-ingestie of dynamische integratietools gebruiken om gegevensverwerking te stroomlijnen en omzetgroei te stimuleren.

Vraag een gratis demo aan bij SentinelOne en ontdek hoe we uw datapijplijnen naar een hoger niveau tillen.