Корпоративная инфраструктура сбора данных: основа эффективного управления

Корпоративная инфраструктура сбора данных: основа эффективного управления

В современном мире данные являются одним из ключевых ресурсов для бизнеса. Эффективное управление компанией невозможно без своевременного сбора, обработки и анализа данных. Корпоративная инфраструктура сбора данных играет важную роль в этом процессе, обеспечивая основу для принятия обоснованных решений, оптимизации бизнес-процессов и повышения конкурентоспособности компании.

Что такое корпоративная инфраструктура сбора данных?

Корпоративная инфраструктура сбора данных представляет собой совокупность технологий, инструментов и процессов, предназначенных для сбора, хранения, обработки и анализа данных в масштабах entire организации. Она включает в себя различные компоненты, такие как системы сбора данных, базы данных, аналитические платформы и инструменты визуализации данных.

Ключевые компоненты корпоративной инфраструктуры сбора данных

Компонент	Описание
Системы сбора данных	Инструменты и технологии, используемые для сбора данных из различных источников, таких как веб-сайты, социальные сети, сенсоры и т.д.
Базы данных	Системы хранения данных, обеспечивающие их организацию, защиту и доступ для дальнейшей обработки.
Аналитические платформы	Системы, предназначенные для анализа данных, включая статистический анализ, машинное обучение и прогнозирование.
Инструменты визуализации данных	Программы, используемые для создания графиков, диаграмм и других визуальных представлений данных для их лучшего понимания.

Преимущества корпоративной инфраструктуры сбора данных

Реализация корпоративной инфраструктуры сбора данных приносит множество преимуществ для бизнеса. Вот некоторые из них:

• Улучшение принятия решений: благодаря доступу к точным и актуальным данным, руководство может принимать более обоснованные решения.
• Повышение эффективности: автоматизация процессов сбора и обработки данных снижает затраты и повышает производительность.
• Увеличение конкурентоспособности: компании, которые эффективно используют данные, могут опережать своих конкурентов на рынке.
• Оптимизация бизнес-процессов: анализ данных помогает выявлять слабые места и улучшать бизнес-процессы.

Проблемы реализации корпоративной инфраструктуры сбора данных

Несмотря на множество преимуществ, реализация корпоративной инфраструктуры сбора данных может столкнуться с рядом проблем:

• Высокие затраты: внедрение и обслуживание такой инфраструктуры требует значительных вложений.
• Сложность интеграции: объединение различных систем и источников данных может быть сложным процессом.
• Проблемы безопасности: хранение и обработка большого объема данных требует надежной защиты от киберугроз.
• Нехватка квалифицированных специалистов: работа с данными требует специалистов с высоким уровнем квалификации.

Корпоративная инфраструктура сбора данных является важным элементом современного бизнеса, обеспечивающим эффективное управление и принятие решений. Несмотря на существующие проблемы, преимущества от внедрения такой инфраструктуры значительно превышают затраты. Поэтому компании, стремящиеся оставаться конкурентоспособными, должны уделять особое внимание развитию своей инфраструктуры сбора данных.

Связанные вопросы и ответы:

Что такое корпоративная инфраструктура сбора данных и для чего она предназначена

Автоматизированный сбор данных – это сбор информации из различных онлайн-источников с последующей их сортировкой и представлением в понятном виде. Для сбора данных используются особые инструменты и программное обеспечение . Добиться высокой эффективности при сборе данных удается за счет сочетания ПО , искусственного интеллекта , а также машинного обучения . Современное программное обеспечение способно быстро анализировать информацию для вашего бизнеса даже без вмешательства человека.

Также системы автоматического сбора данных часто применяются для оцифровки документов в бумажном виде. Современное программное обеспечение позволяет переводить в цифровой вид не только напечатанные документы, но и данные, написанные от руки. Оцифровка позволяет обезопасить важные документы и исключить их потерю.

Автоматический сбор данных позволит бизнесу практически полностью отказаться от ручного труда. В итоге оптимизировать управление документами, а также сократить время обработки файлов .

Использование инструментов автоматизированного сбора данных имеет следующие преимущества для бизнеса:

Ускоренное выполнение работ

Ручная обработка и анализ источников для сбора данных может занимать значительное количество времени. Процесс ручной обработки включает в себя следующие действия – подбор источников, вычитка, выборка нужной информации, сбор данных в одном месте и пр. При использовании инструментов для автоматизации время обработки сокращается от нескольких дней до нескольких минут. Экономия времени при использовании инструмента для автоматизации позволит потратить его на более важные процессы для вашего бизнеса, например, на обучение сотрудников и пр.

Сокращение ошибок

Главный недостаток ручного ввода – высокая вероятность возникновения человеческих ошибок. Они не исключены даже в том случае, если сотрудник имеет многолетний опыт и профессиональную подготовку. При автоматизированной обработке вероятность ошибок сокращается до минимума. Программное обеспечение быстро считывает информацию, сравнивает ее с данными из разных источников, ищет совпадения и различия.

Повышение эффективности вашего бизнеса

Использование автоматических систем сбора данных позволяет выполнять сложные задачи за минимальное количество шагов. В итоге ваши сотрудники вашего предприятия смогут уделять больше времени другим рабочим процессам, повышая производительность бизнеса.

Экономия затрат

Использование автоматизированных инструментов для обработки данных приведет к значительному сокращению расходов. В частности, вы сможете сэкономить на найме дополнительной рабочей силы, на обучении сотрудников и пр. Сэкономленные деньги можно будет направить на улучшение бизнеса.

Почему корпоративная инфраструктура сбора данных важна для современных компаний

Доходность, успешность, стабильность развития любого бизнеса, его конкурентоспособность, эффективность работы персонала во многом зависит от того, насколько профессиональной будет его IT-инфраструктура. Она должна быть надежной, беспроблемной в работе, отличаться высокой уровнем безопасностью, а также на 100% соответствовать особенностям и специфике определенного бизнеса.

Современная IT инфраструктура – это инструмент, упрощающий работу компании, улучшающий уровень обслуживания клиентов, способствующий повышению доходов. Она должна быть верно подобрана, всегда работать, своевременно обновляться. Так, приоритетом для крупных ритейлеров будет возможность быстрого интегрирования в систему новых торговых представительств, логистических центров, складов. Для банковских учреждений акцент делается на обеспечении защиты персональных данных, безопасности, эффективном управлении финансовыми потоками. ИТ-инфраструктура интернет-магазина в первую очередь направлена на построение удобного и быстрого взаимодействия с клиентами, контроль товарооборота.

Но, вне зависимости от специфики деятельности компании, ее IT-система должна решать ряд задач:

• Обеспечение стабильности протекания всех бизнес-процессов, оценка потенциальных рисков, установка оптимальных способов устранения выявленной проблемы.
• Подбор унифицированных решений, обеспечивающих простую масштабируемость организации.
• Гарантирование высокой безопасности, максимальной защиты данных.
• Быстрое реагирование на изменения, возможность мгновенного внесения корректировок.
• Обеспечение удобства работы и для руководства, и для персонала, и для потенциальных клиентов, прозрачность бизнес-процессов.
• Оптимизация материальных затрат на развертывание и обслуживание системы.

Обеспечить все эти аспекты способно только компетентное построение IT инфраструктуры, предполагающее доскональное изучение особенностей деятельности, потребностей руководства, работников, клиентов.

Какие основные компоненты составляют корпоративную инфраструктуру сбора данных

Наша ситуация: у «Бородатого сисадмина» нет компетентных архитекторов и нескольких миллионов на интеграцию «коробочного» решения. Какие есть еще варианты?У Selectel появилась— сервис, который снимает с бизнеса сразу две боли: необходимость связывать сервисы в одной инсталляции и заниматься вопросами безотказной работы инфраструктуры. Работает как ателье. Клиент — это может быть CTO, DevOps, главный аналитик, дата-инженер — рассказывает о своих потребностях. Указывает «мерки»: сколько данных обрабатывается, какой вид обработки нужен — потоковая или пакетная (можно обе), что хочется получать на выходе.Под требования подбирается инфраструктура — выделенные серверы на высокочастотных процессорах (до 3,6 ГГц) с большим объемом RAM и быстрыми дисками. На ней дата-инженеры изподнимают все необходимое ПО под платформу обработки данных — настраивают сетевую связность и все необходимые каналы их взаимодействия.

Минимально достаточное число серверов — четыре машины. Это необходимо для обеспечения отказоустойчивости. Большинство из систем, устанавливаемых в платформу, — распределенные, нужно несколько мастер-нод, размещенных на разных «железных» хостах. Верхняя граница не устанавливается. Инфраструктура под платформу может масштабироваться горизонтально под запросы клиента.

Список open source-инструментов, которые связываются в рамках платформы обработки данных Selectel. В основе — выделенные серверы, соответствующие ФЗ-152 «О персональных данных». Выбранное ПО — инструменты, которые можно встретить в большинстве эволюционно зрелых дата-платформах. Это open source, поэтому можно не переживать из-за вендор-лока.

Какие современные технологии используются в корпоративной инфраструктуре сбора данных

Организационные средства защиты корпоративной информационной безопасности обычно начинаются с внедрения регламентов и политик, которые, если не поддержаны авторитетом высокого руководства, или молча игнорируются, или, в случае принуждения к их исполнению, вызывают агрессию. Иногда именно такие проявления говорят о том, что конфиденциальные данные находятся под угрозой, кто-то из менеджмента или топовых сотрудников использует их в своих целях и не намерен отказываться от привилегий. Первым шагом на этапе борьбы с этой проблемой становится создание единых этических ценностей, в рамках которых каждый сотрудник корпорации должен ощущать личную ответственность за сохранность данных и соблюдение всех требований регламентов.

Как отмечается в отчетах крупных консалтинговых компаний, вопрос реальности угроз корпоративной информационной безопасности до сих пор всерьез не стоит в российском бизнес-сообществе. Та часть бизнеса, которая столкнулась с киберугрозами, уже установила DLP- и SIEM-системы , прошла аудит работоспособности сети и имеет систему мониторинга угроз и реакции на инциденты кибербезопасности. Остальные по старинке считают, что единственным вопросом, который нужно решить, становится в ограничение использования Интернета сотрудниками, и в редких случаях блокировка USB-входов в компьютер. За все остальное отвечает штатный антивирус и файрвол Windows, иногда даже не лицензированный. Итогом становится массовое хищение клиентских баз данных и персональных сведений клиентов, мгновенно появляющихся на черном рынке информации в даркнете.

Часть компаний пк защите данных подталкивают регуляторы, которые выдвигают требования к операторам персональных данных. Несоблюдение требований ФСТЭК и Роскомнадзора к корпоративной информационной безопасности, грозит штрафами или приостановкой деятельности.

Среди таких требований:

• использование технических средств защиты информации и ПО, прошедшего тестирование и сертификацию и гарантирующего необходимый уровень защиты данных;
• соответствие состояния информационной инфраструктуры законам и подзаконным нормативным актам;
• разработка стратегии своевременного обновления критичного ПО;
• наличие механизма реагирования на инциденты информационной безопасности;
• борьба с вирусами с использованием сертифицированных средств антивирусной защиты;
• шифрование данных;
• принятие пакета документации, регламентирующей все аспекты работ с ИС, обрабатывающими ПД.

Но даже для того, чтобы исполнялись требования регуляторов, персонал должен понимать, что при возникновении с его стороны рисков, угрожающих штрафами, денежными потерями в результате исков клиентов, он тоже оказывается в зоне риска с точки зрения выплаты мотивирующих надбавок, сохранения места работы. Необходимо проводить обучение, знакомя сотрудников с моделями рисков и основными способами реакции на них. Необходимость разработки регламентов компании по выполнению требований ИБ создается потребностями модели рисков и работой регуляторов.

Как обеспечивается безопасность данных в корпоративной инфраструктуре сбора данных

Прежде чем говорить о способах повышения эффективности управления данными в информационных системах, имеет смысл более подробно рассмотреть происходящие с ними процессы. При внимательном изучении можно обнаружить, что процесс существования данных включает в себя четыре типа жизненных циклов. Первый — это непосредственно жизненные циклы значений отдельных атрибутов объектов. Второй тип представляет собой жизненные циклы объектов в целом, описывающие такие события, как появление новых объектов и их исчезновение, а также их реорганизацию, композицию (объединение, присоединение) и декомпозицию (разделение, выделение). Третий и четвертый типы жизненных циклов — это циклы метаданных — классов объектов и их атрибутов. События, которые могут происходить с ними, аналогичны событиям, происходящим с объектами: появление, исчезновение, реорганизация, композиция и декомпозиция.

Большинство современных информационных систем строится на основе прямолинейного управления данными. При необходимости хранения информации о новой категории данных создается новая таблица, а когда такая необходимость исчезает, таблица удаляется, архивируется или просто прекращается ее использование. Когда появляется потребность хранить дополнительную характеристику об объектах, в таблицу добавляется новый столбец, а когда такая необходимость исчезает — столбец удаляется или перестает использоваться. Похожая ситуация и с хранением объектов. Операции композиции и декомпозиции реализуются посредством создания новых элементов и переноса данных. Что касается значений атрибутов объектов, то с ними все просто — они изменяются по необходимости.

При таком способе управления данными перечисленные задачи управления многопользовательским доступом к данным могут быть решены только с помощью дополнительных инструментальных средств. Причем следует отметить, что большинство современных СУБД обладают встроенным механизмом отслеживания изменений — журналом транзакций, однако доступ к его содержимому, как правило, ограничен только ядром СУБД, но даже при наличии доступа восстановление состояния на заданный момент времени, ввиду особенностей его структуры, является непростой задачей.

В качестве еще одного способа решения данной проблемы можно рассмотреть использование темпоральных (хронологических) баз данных. Но на сегодняшний день полноценные промышленные реализации таких баз, по сути, отсутствуют. Кроме того, они ориентированы на решение иных задач. Некоторые современные СУБД содержат специализированные механизмы, которые позволяют использовать фоновую версионность значений атрибутов (на основе все того же журнала транзакций), однако она далеко не всегда удобна в применении. Альтернативным вариантом является изменение самого подхода к управлению данными.

Какие методы управления данными применяются в корпоративной инфраструктуре сбора данных

Основными компонентами корпоративного хранилища данных являются:

• Модель данных;
• База данных;
• ETL-приложение;
• BI-приложение.

Архитектура области хранения данных базы данных корпоративного хранилища, как правило, состоит из следующих областей:

• область временного хранения данных ( Staging Area ) – предназначена для временного хранения данных, извлеченных из систем-источников; является промежуточным слоем между операционными системами компании и хранилищем данных;
• область постоянного хранения данных, которая включает:
  • детальные данные ( System of records ) – область хранения детальных данных, приведенных к структуре  модели данных  корпоративного хранилища, прошедших очистку и обогащение;
  • агрегаты ( Summary area ) – сгруппированные по времени (чаще просуммированные) детальные данные;
  • витрины данных ( Data Marts ) – тематические наборы данных, хранящиеся в виде пригодном для их анализа (например, схема «звезда»); ориентированны на поддержку конкретных бизнес-процессов, приложений, подразделений компании, бизнес-целей;
• интерфейсы обмена данными с другими системами ( Data Exchange Interface  или  Feedback Area ) – таблицы БД, в которых храняться подготовленные для передачи в другие информационные системы компании данные из области постоянного хранения данных;
• метаданные ( Metadata ) – являются важной частью архитектуры хранилища данных. Метаданные - это данные, описывающие правила, по которым «живет» хранилище. Например, с точки зрения базы данных хранилища, метаданными является описание структур таблиц, взаимосвязей между ними, правил секционирования, описание витрин данных и т.п. С точки зрения ETL, метаданными являются описания правил извлечения и преобразования данных, периодичность выполнения ETL-процессов и т.п.

Как организовано хранение данных в корпоративной инфраструктуре сбора данных

Ключевые слова

БАЗЫ ДАННЫХ / РАЗНОРОДНЫЕ ДАННЫЕ / NOSQL БАЗЫ ДАННЫХ / MONGODB / БД ORACLE / MDM / SQL / DSL / СИНТАКСИЧЕСКОЕ ДЕРЕВО / СЕМАНТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ / DB ORACLE / NOSQL DATABASES / HETEROGENEOUS DATA / DATABASES / SYNTAX TREE / SEMANTIC MODEL

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Волушкова Вера Львовна

Объектом исследования являются способы хранения мастер-данных в корпоративных информационных системах. Построение систем интеграции разнородных данных является одним из способов решения проблемы управления мастер-данными (Master Data Management). В данной работе рассматривается система хранения структурированных данных в различных базах данных. Такие системы называют гетерогенными системами. Гетерогенные системы обычно возникают в тех случаях, когда узлы, уже эксплуатирующие свои собственные системы с базами данных, со временем интегрируются в распределенную систему. Целью работы является создание системы хранения разнородных данных в базах данных различного типа. Для построения системы используется методология «расходящаяся разработка». Предложен подход к повышению эффективности управления разнородными данными в корпоративных информационных системах, основанный на парадигме программирования «расходящаяся разработка». В рамках данной парадигмы разработан предметно-ориентированный язык запросов к гетерогенной базе данных . Об эффективности созданной системы интегрирования данных можно судить по приведенным в работе результатам тестирования.

Как интегрируются различные источники данных в корпоративную инфраструктуру сбора данных

Горизонтальное масштабирование подразумевает добавление в систему дополнительных серверов или узлов и распределение нагрузки между несколькими машинами. Такой подход позволяет базе данных обрабатывать больше запросов и хранить больше данных за счет использования совокупной мощности нескольких серверов.

Преимущества горизонтального масштабирования:

• Неограниченный потенциал роста. Горизонтальное масштабирование обеспечивает практически неограниченный потенциал роста за счет добавления дополнительных серверов по мере необходимости. Это делает его идеальным для приложений, требующих огромной масштабируемости для удовлетворения растущих объемов данных и пользовательских нагрузок.
• Повышенная отказоустойчивость. Распределение данных по нескольким серверам обеспечивает избыточность, снижая риск возникновения единой точки отказа. Если один сервер выходит из строя, другие могут взять на себя его функции, обеспечивая постоянную доступность и надежность.
• Повышенная производительность. Горизонтальное масштабирование позволяет повысить производительность приложений, требующих больших объемов чтения данных, обработки больших объемов данных или поддержки множества одновременных запросов, за счет распределения рабочей нагрузки по нескольким серверам.

Проблемы горизонтального масштабирования:

• Сложность. Управление распределенной системой сложнее, чем управление одним сервером. Оно требует тщательного планирования для обеспечения согласованности данных, репликации и балансировки нагрузки между серверами.
• Согласованность данных. Обеспечение согласованности данных на нескольких серверах может быть сложной задачей, особенно если речь идет о сетевых задержках и секционировании. Обеспечение целостности и синхронизации данных имеет решающее значение для приложений, требующих обновлений в режиме реального времени.

Горизонтальное масштабирование лучше всего подходит для приложений, требующих высокой доступности, отказоустойчивости и возможности неограниченного масштабирования. Хотя оно дает значительные преимущества для крупномасштабных развертываний, оно также требует тщательного управления, чтобы сбалансировать преимущества масштабируемости с проблемами сложности и согласованности данных.

Важно отметить, что некоторые базы данных могут масштабироваться как по вертикали, так и по горизонтали.

Как обеспечивается масштабируемость корпоративной инфраструктуры сбора данных

От SQL до MATLAB

Дата-аналитики работают с терабайтами данных. Их нужно собрать, проанализировать и вывести в виде простых графиков и таблиц. В этом помогают специальные программы и сервисы — рассказываем про них в статье.

Чем занимается Data-аналитик

Дата-аналитик работает с большим количеством данных. Он отвечает за:

• Сбор данных: использует разные источники, например базы данных , результаты опросов, таблицы, сайты в интернете;

• Обработку: заполняет пропуски, исправляет ошибки, группирует и подготавливает данные к дальнейшей работе;

• Анализ: ищет закономерности и тренды, которые помогут решить какую-то проблему или улучшить метрики;

• Прогнозирование : строит статистическую модель, чтобы понять, как ситуация будет развиваться дальше;

• Визуализацию выводов: создает графики, таблицы и диаграммы, чтобы представить информацию в простом и понятном виде.

Для работы с данными дата-аналитик использует разные сервисы и программы.

Инструменты для сбора данных

SQL

Это язык для работы с базами данных. С его помощью можно извлекать информацию, добавлять новые данные, удалять устаревшую информацию, создавать новые таблицы на основе старых и т.д.

полезен при работы с большими объемами информации и является стандартом для большинства. Самые популярные их них:

• MySQL : позволяет хранить любые данные — контакты, даты, цены, имена, списки товаров и т.д.

MySQL client. Источник

• PostgreSQL : более сложная система, подходит для обработки запросов в сфере финансов и промышленности;

PostgreSQL. Источник

• Microsoft SQL Server : предназначена для управления большими объемами данных, поддерживает разные бизнес- приложения , например Oracle ERP или Tableau .

Microsoft SQL Server. Источник

Web-скрейпинг

Часто данные собирают в интернете из открытых источников. Например, можно спарсить сайты конкурентов, чтобы составить список товаров и определить среднюю цену.

Для этого используют библиотеки:

• BeautifulSoup: подходит для простых задач по извлечению данных из статических HTML -страниц;
• Selenium : применяют для работы с динамическим контентом. Может обрабатывать страницы, которые загружаются с помощью JavaScript ;
• Scrapy: мощный фреймворк для веб-скрейпинга. Позволяет быстро собрать данные со множества страниц.

Схема работы Scrapy Spider. Источник

ETL-инструменты

Собирать данные можно не только с сайтов, но также баз данных, таблиц, облачных хранилищ. В этом случае используют-инструменты: они извлекают информацию из разных источников и преобразовывают ее в единый формат.

Какие инструменты анализа данных используются в корпоративной инфраструктуре сбора данных

В ультраконкурентной глобальной экономике, которая предоставляет неограниченные возможности для роста и требует постоянных инноваций, требования, предъявляемые к информационным технологиям, меняются гораздо быстрее, чем многие ожидали. Время становится самым критическим фактором. Инфраструктура в данных условиях должна сосредоточиться на быстрой разработке, создании и внедрении новых продуктов и услуг. Несмотря на значительное число научных работ в сфере исследований цифровой инфраструктуры , терминология данной научной области до настоящего времени является дискуссионной, в связи с чем в статье проводится конкретизация понятийного аппарата, используемого в исследовании терминологического аппарата, определены основные структурные элементы цифровой инфраструктуры . Обзор современного уровня развития цифровой инфраструктуры в секторе малого и среднего предпринимательства позволил выявить ключевые особенности принятия управленческих решений и управленческой деятельности в предпринимательстве, в цифровой среде, формируемой цифровой инфраструктурой. Нашла подтверждение выдвинутая гипотеза о том, что системное и комплексное внедрение цифровых технологий с учетом особенностей принятия управленческих решений и достигнутого уровня развития цифровой инфраструктуры создает уникальную цифровую среду деятельности предприятий малого и среднего бизнеса, которая открывает для предпринимательства новые экономические возможности и обеспечивает достижение конкурентных преимуществ, связанных с повышением эффективности принятия управленческих решений в условиях цифровой экономики.