什麼是資料擷取？類型與最佳實務

如果您曾想為企業擷取洞察，或做出良好決策，您可能遇過一些阻礙或發生失誤。您經歷的每一次卡關，至少在資訊層面上，都是由不良的資料擷取實務所造成。資料是企業的命脈，若沒有良好的資料擷取工作流程與工具，您就無法維持組織運作。

資料來自各種來源、格式，且大小各異。擷取是這一切的核心。若未妥善設定，您就無法準備報告、文件，或做出關鍵決策。在本指南中，我們將探討資料擷取的定義、資料擷取框架，並討論企業使用的各種流程。您將了解資料擷取的意義、管線、挑戰、實務等更多內容。開始吧！

什麼是資料擷取？

資料擷取 是一個從多個不同來源收集、匯入並載入資料的過程。您會將這些資料放入集中式儲存體中，以供後續處理與分析。資料擷取構成每個資料管線的基礎。

原因如下：

• 這是第一個步驟，可確保您的資訊可用、可存取且可立即使用
• 您會擷取原始資料並將其傳送至目標系統。您可以將這些資料移動到資料倉儲、資料湖或任何其他儲存設施。

資料擷取的目的如下：

• 為商業智慧與分析準備資料並使其可用
• 提升資料品質 - 這包括清理、驗證與轉換您的資料。這也可確保資料的準確性與一致性。
• 自動化工作流程，讓資料從來源流向目的地變得更容易。

為什麼資料擷取很重要？

資料擷取對組織很重要，因為它能帶來競爭優勢。企業利用資料進行市場研究、發掘最新趨勢，並透過其應用找出隱藏機會。現今的數位環境快速演變，資料版圖也在改變；這表示企業需要跟上新興趨勢，包括具備因應資料量、速度與效能變化的能力。

客戶會以指數級速度產生大量資料，且需求持續存在。資料擷取有助於提供其對業務營運的全面視圖。它可確保透明度、完整性、可歸責性與可用性，進而讓企業提升其在產業中的整體可信度與聲譽。

資料擷取與 ETL 的比較

ETL 是「Extract, Transform, Load」的縮寫，指的是為了查詢、結構化與資料倉儲目的而整合資料的過程。現代資料擷取的定義著重於將資料輸入系統；ETL 則更關注處理與組織資料。ETL 可最佳化非結構化資料，並使其適合用於資料分析。

以下是資料擷取與 ETL 之間的主要差異：

ETL 廣泛用於將資料從舊有系統遷移到 IT 基礎架構上。ETL 解決方案可將資料轉換為新的架構，並載入到新系統中。資料擷取則更適合用於監控、記錄和業務分析需求。它可與資料複寫搭配使用，將敏感資料儲存在多個位置，並確保高可用性。資料擷取與 ETL 的主要差異在於：資料擷取會從不同來源收集資料，而 ETL 則會將其轉換並重新結構化，以供不同應用程式使用。

資料擷取的類型

資料擷取系統有不同類型，如下所示：

• 批次擷取 - 這會將您的資料收集並保存在暫存儲存體中。您可排程工作執行，以處理並將其載入最終目的地。
• 串流擷取 - 串流擷取會在資料產生後立即收集並處理。沒有延遲，最適合取得具時效性的洞察。
• 混合式擷取 - 混合式擷取結合批次與串流擷取流程。它涉及微批次處理，且某些模型可能使用 Lambda 架構。這非常適合確保歷史資料準確性、低延遲與即時資料串流。
• 增量擷取與完整擷取 - 增量擷取取決於上一次擷取週期。它依賴 Change Data Capture (CDC) 機制來識別並擷取來源資料庫中新增加或已修改的資料。完整擷取則會從來源系統擷取整個資料集，並將其用於一次作業。

資料擷取流程

資料擷取流程包含以下階段：

1. 資料探索

資料探索是一個探索階段，在此階段中，組織會了解有哪些類型的資料可用、資料來自何處，以及如何將其用於業務效益。其目標是釐清資料版圖、其品質、結構與潛在功能。

2. 資料取得

資料取得是資料探索之後的下一步。它涉及在識別出資料後，從選定來源收集資料。資料來源可能很多樣，包括 API、資料庫、試算表與電子文件。

資料取得包括整理大量資料，且可能是複雜的流程，因為它涉及處理各種格式。

3. 資料驗證

資料驗證涉及檢查資料的一致性與準確性。它可提升資料可靠性並增強可信度。資料驗證有不同類型，例如範圍驗證、唯一性驗證、資料類型驗證等。驗證的目標是確保資料乾淨、可用，並已準備好部署到後續步驟。

4. 資料轉換

資料轉換是將資料從原始格式轉換為更理想且更適合使用格式的過程。它涉及不同流程，例如資料標準化、正規化、彙總等。轉換後的資料具有意義、易於理解，且非常適合分析。它可提供有價值的洞察，並作為極佳的資源。

5. 資料載入

資料載入是資料擷取工作流程的最後階段，也就是整個流程的終點。轉換後的資料會載入至資料倉儲，以便進行進一步分析。處理後的資料也可用於產生報告、在其他地方重複使用，並可供商業決策與洞察產生使用。

資料擷取管道如何運作？

您的管道會從各種來源取得原始資料，並為分析做好準備。您也可以使用它來支援以 SQL 為基礎的分析，並處理其他工作負載。

以下是其不同階段：

• 資料探索 - 您可了解資料環境，並掌握組織資料的整體概況。這主要是探索階段，您可對資料結構、品質，以及成功進行擷取所需的基本基礎有初步了解。
• 資料取得 - 這是您的管道架構中負責收集資料的部分。您會從多個來源擷取資料。
• 資料驗證 - 在此階段，您可確保資料的準確性與一致性。資料也會接受事實查核，以檢查錯誤與缺失值。基本上，您會讓資料更可靠，並確保其完整性與唯一性。
• 資料轉換 - 您會轉換已驗證的資料，並將其正規化以移除冗餘。您也會彙總並標準化資料，以確保格式一致。在此過程中，您會讓資料更容易分析。
• 資料載入 - 您會將轉換後的資料載入至特定位置。這可以是資料擷取湖或資料倉儲。您可以分批載入，或即時載入完整資料量。這樣就完成了您的資料擷取管道，從這裡開始，您的重點將轉向從中產生有價值的商業智慧。

資料擷取框架

資料擷取框架是一種工作流程，旨在將資料從各種來源傳輸到儲存存放區，以供分析與其他用途。資料擷取框架可基於不同模型與架構。資料被擷取與分析的速度，將取決於該框架的樣式與功能。

資料整合與資料擷取框架的概念密切相關，但兩者並不相同。隨著巨量資料應用的興起，用於資料擷取最常見的框架是批次資料擷取框架。它涉及以批次方式處理資料群組，並定期將其傳輸至資料平台。這種方式所需的運算資源較少，且也可透過使用資料擷取串流框架來即時擷取資料。

資料擷取的優勢

資料擷取可協助企業了解競爭對手，並更深入理解市場。他們蒐集的資料將被分析，以打造更高品質的產品與服務給消費者。以下是資料擷取對組織最常見的優勢：

1. 整體性資料視圖

資料擷取可提供更整體性的組織資料安全態勢視圖。它可確保所有相關資料皆可供分析、消除冗餘，並防止誤判。透過將來自各種來源的資料集中到存放區中，組織可完整掌握產業環境、識別趨勢，並了解消費者行為變化的細微差異。

2. 資料一致性與可用性

資料擷取可消除整個組織中的資料孤島。它可協助企業做出明智決策，並提供最新統計資料。使用者可從中獲得有價值的洞察，並在過程中最佳化其庫存管理與行銷策略。確保全方位的資料可用性，也能迅速提升客戶服務與業務績效。

3. 自動化資料傳輸

使用資料擷取工具可實現自動化資料傳輸。您可以蒐集、擷取、分享，並將轉換後的資訊傳送給相關對象或使用者。資料擷取可讓企業騰出時間處理其他重要任務，並大幅提升業務生產力。從資料中獲得的任何有價值資訊，都會轉化為更佳的業務成果，並可用於填補市場中的缺口。

4. 增強商業智慧與分析

即時資料擷取可讓企業做出精確到每分鐘的預測。企業可透過進行預測並自動化各種資料管理任務來節省時間，進而提供卓越的客戶體驗。擷取的資料可使用最新的商業智慧工具進行分析，而企業主可從中擷取可採取行動的洞察。資料擷取讓資料一致、可讀、不易遭到操控，並可在適當時機供正確的使用者存取。

資料擷取的主要挑戰

雖然資料擷取有其優點，但在過程中也會面臨一些主要挑戰。以下列出最常見的挑戰：

1. 資料缺失

無法得知擷取的資料是否完整且包含所有元件。當組織從多個位置擷取資料時，資料缺失是常見的大問題。缺乏高品質資料、不一致、不準確以及重大錯誤，都可能對資料分析造成負面影響。

2. 法規遵循問題

從多個地區匯入資料可能會引發組織的法規遵循疑慮。每個州對於資料如何使用、儲存與處理，都有不同的隱私法律與限制。意外違反法規遵循可能增加訴訟風險、損害聲譽，並導致其他法律後果。

3. 作業失敗

資料擷取管道可能失敗，而當觸發多步驟的複雜作業時，協調流程問題的風險很高。每個供應商都有自己的政策，有些供應商並未規劃如何降低資料遺失。重複資料可能因人為或系統錯誤而產生。也有可能產生過時資料。不同的資料處理管道會增加架構複雜性，並需要使用額外資源。

資料擷取最佳實務有哪些？

以下列出組織最重要的資料擷取最佳實務：

• 自動擷取資料並為其設定適當的工作流程，是一項良好實務。  使用最佳的資料擷取工具與流程來達成此目標。優秀的工具會使用以事件為基礎的觸發條件，自動化可重複的擷取任務，並協助節省協調者的時間，同時降低人為錯誤。
• 如果您無法決定要採用串流還是批次資料擷取，那就制定資料 SLA。內容應涵蓋您的業務需求、資料期望、受影響對象，以及如何判斷協議何時達成或違反等資訊。
• 將營運資料庫與分析資料庫解耦，避免彼此連鎖影響。同時也要在擷取點檢查資料品質。  針對每一種無法擴充的不良資料管道情況建立測試。您也應建立並使用資料斷路器，以便在資料未通過特定品質檢查時停止擷取流程。
• 使用資料可觀測性解決方案，為您的現代資料堆疊提供更廣泛的涵蓋範圍。這將提升資料可靠性與商業智慧。資料可觀測性將補強您的資料擷取管道，並且絕對會有所幫助。

資料擷取使用案例

以下是四種常見的資料擷取使用案例：

1. 資料倉儲 - 這是資料儲存、保持最新狀態，並用於自動化資料擷取流程的地方。 資料倉儲 利用即時串流和微批次擷取框架。它們也會驗證、稽核及核對資料。
2. 商業智慧與分析 - 您的商業智慧策略會受到資料擷取流程的影響。您可以做出資料驅動的商業決策，並隨時運用可採取行動的洞察，為您的營收來源、客戶和市場帶來效益。
3. 機器學習 - 機器學習 在資料擷取中為監督式與非監督式學習環境中的資料分類與迴歸奠定基礎。機器學習管線中的模型可經過訓練，以提供更高品質的輸出，並與專用工具整合。
4. 客戶資料導入 - 客戶資料導入可以手動或以臨時模式進行；資料擷取可為新使用者提供大量有價值的資源，並強化業務關係。

SentinelOne 在資料擷取中的角色

SentinelOne Singularity™ AI SIEM 專為自主 SOC 而打造。它以業界最快、由 AI 驅動的開放平台保護您的組織，支援您所有的資料與工作流程。

建構於 SentinelOne Singularity™ Data Lake 之上，它透過 Hyperautomation 加速您的工作流程。它可為您提供無限擴充性與無限資料保留。您可以篩選、豐富並最佳化舊有 SIEM 中的資料。它可擷取所有多餘資料，並保留您目前的工作流程。

您可以串流資料以進行即時偵測，並透過自主 AI 推動機器速度的資料保護。您也能透過業界唯一的統一主控台體驗，獲得更高的調查與偵測可視性。

它無需結構描述且無需建立索引，並具備 Exabyte 級規模，這表示它可以處理任何資料負載。您可以輕鬆整合整個安全性技術堆疊。它可擷取結構化與非結構化資料，並原生支援 OCSF。您也可以透過其自動化事件回應劇本，確保一致且有效的威脅回應。立即降低誤判、警示雜訊，更妥善地分配資源，並改善整體安全態勢。

結論

良好的資料擷取實務是每個現代組織的骨幹。若缺乏高品質資料、完整性與保證，企業將無法有效運作，也無法在當今競爭激烈的環境中勝出。為了善用分析創新並充分發揮所擷取洞察的價值，強大的資料擷取工作流程至關重要。企業可使用專用的資料擷取解決方案或動態整合工具，以簡化資料處理並推動營收成長。

您可以向 SentinelOne 申請免費示範，了解我們如何協助您提升資料管線。