Современные компании имеют доступ к огромным объёмам данных. Информация поступает из самых разных источников: баз данных, внутренних систем, сайтов, PDF-файлов, спутниковых снимков и многих других. Но прежде чем эти данные можно будет использовать для анализа, их необходимо извлечь. Первый шаг в обработке данных — извлечение данных из всех этих источников, после чего начинается остальная часть процесса ETL — преобразование и загрузка.
Извлечение данных может показаться не самой интересной задачей (и часто остается в тени других процессов), но её значимость сложно переоценить: до извлечения разрозненные данные не пригодны для анализа и использования в ИИ-приложениях.
В этой публикации мы обсудим, почему извлечение данных играет ключевую роль, как оно работает для различных типов данных, и какие инструменты помогают его автоматизировать.
Цель проста — сделать данные готовыми для аналитики и использования в ИИ-приложениях.
Типовые источники данных
Данные могут поступать из множества различных источников. Вот основные и самые распространённые источники данных.
1. Базы данных
Это основа. Ваши структурированные данные живут в базах данных, таких как SQL Server или MySQL. Большинство компаний начинают анализ именно с баз данных.
2. Внутренние системы и legacy ПО
Хотя внутренние системы могут быть не так удобны, как современные решения, они содержат ценные данные.
3. Платформы SaaS
Облачные сервисы, такие как Salesforce или Google Analytics — это настоящие источники данных о клиентах и маркетинге. API, которые они предоставляют, делают извлечение данных проще, а интеграцию — автоматизированной. Это отличный способ быстро подключиться и начать работать с данными.
4. Внешние сайты и веб-страницы
Интернет — это бесконечный источник информации. Компании используют веб-скрапинг для получения данных с сайтов: цен, характеристик продуктов, информации о конкурентах. Есть специализированные инструменты для парсинга данных из внешних источников, например, BeautifulSoup и Selenium отлично справляются с этой задачей.
5. Социальные сети
Эти платформы- клондайк данных о мнениях и настроениях ваших клиентов. Маркетологи и продуктовые менеджеры часто используют данные из социальных сетей для анализа трендов и реакции на новые продукты.
6. Транзакционные системы
Данные о покупках и операциях тоже востребованы для анализа. POS-системы, ERP, платформы e-commerce собирают информацию о транзакциях, которая помогает понять поведение клиентов и оптимизировать продажи.
Отраслевые источники данных
Для каждой отрасли могут быть свои ключевые источники данных. Например:
1. Спутниковые снимки и аэрофотоснимки
В сельском хозяйстве, урбанистике и экологии такие данные незаменимы. С их помощью можно анализировать любые изменения на поверхности Земли, мониторить урожаи, отслеживать изменение климата или считать свободные места на парковке в зависимости от дня недели и времени суток.
2. LIDAR (Light Detection and Ranging)
В строительстве и транспорте данные LIDAR помогает создавать 3D-модели и карты. Это позволяет проектировать новые дороги и городские районы с высокой точностью.
3. Данные дронов
В строительстве и сельском хозяйстве дроны собирают данные о состоянии объектов и полей, используются для оперативного реагирования на изменения.
4. Медицинские данные
МРТ, КТ и другие данные медицинских исследований играют ключевую роль в здравоохранении, помогая врачам принимать более точные решения по лечению пациентов.
6. IoT и промышленные данные
В производстве данные с датчиков помогают отслеживать состояние оборудования, прогнозировать поломки и минимизировать простой.
Зачем извлекать данные из разнородных источников
Каждая система, которую вы используете — от CRM до email-маркетинга — хранит ценные данные. Но проблема в том, что все эти данные изолированы друг от друга. Извлечение данных решает эту проблему, объединяя их для анализа и принятия решений.
1. Осознанные решения
Когда вы собираете данные из разных источников и объединяете их в одном месте, вы получаете полную картину бизнеса. Это помогает принимать более точные решения. Например, маркетологи могут анализировать поведение клиентов и разрабатывать стратегии, которые реально работают.
2. Автоматизация процессов
Извлекать данные вручную — это долго и неудобно. Автоматизация делает процесс быстрым и уменьшает ошибки. Ваши команды могут сосредоточиться на более важных задачах, а не тратить время на рутинную работу.
3. Надёжность данных
Собранные и очищенные данные дают вам единый, достоверный источник информации. Вы всегда будете уверены, что ваши данные точные и актуальные.
4. Масштабируемость
По мере роста бизнеса будет расти и объём данных. Масштабируемые решения для извлечения данных справляются с увеличением объёма данных, поддерживают нужную скорость и согласованность.
Как работает извлечение данных
Вот простой обзор того, как выполняется процесс извлечения данных:
1. Проверка изменений в источниках с предыдущего извлечения
Первый шаг — это выяснить, что изменилось в ваших данных с момента последнего извлечения. Были ли добавлены новые таблицы или записи? Обновились ли существующие данные? Это необходимо, чтобы убедиться, что вы извлекаете только актуальную информацию и избегаете лишней обработки, что делает процесс более эффективным.
Вы можете отслеживать изменения с помощью:
- Логов базы данных
- Временных меток
- Технологий отслеживания изменений (например, CDC)
2. Выбор данных для извлечения
После того как изменения определены, нужно выбрать, какие именно данные вы хотите извлечь. Иногда это весь набор данных, а иногда только его часть — например, данные за конкретный период или определённые записи.
Полное извлечение обычно нужно для первого импорта данных, а инкрементальное — для регулярного обновления.
3. Извлечение данных
Теперь можно запускать процесс извлечения. Это делается с помощью подключения к источнику данных и переноса выбранной информации в целевое хранилище или промежуточную область. Этот шаг может быть автоматизирован с помощью специальных инструментов или выполнен вручную.
Методы извлечения данных
Каждая ситуация требует своего подхода, вот несколько основных:
- Настройка уведомлений: например, при обновлении данных в CRM-системе можно настроить уведомление, которое автоматически запустит процесс извлечения.
- Инкрементальное извлечение: этот метод используется для загрузки только изменившихся данных с момента последнего извлечения, что снижает нагрузку на систему.
- Полное извлечение: это копирование всех данных из системы. Оно нужно для первоначальной загрузки или в тех случаях, когда инкрементальное извлечение невозможно.
Полное извлечение лучше проводить в нерабочее время, чтобы не влиять на производительность системы, так как оно может быть довольно ресурсоемким.
Данные бывают разных форматов, и для работы с ними нужны разные подходы. Данные делятся на три основные категории: неструктурированные, структурированные и полуструктурированные. Понимание различий между этими типами помогает выбрать правильные инструменты и методы для их обработки.
1. Неструктурированные данные
Это данные, которые не организованы в заранее определенные поля или форматы. Они не следуют чёткой схеме и могут иметь произвольный формат. Примеры: электронные письма, посты в соцсетях, изображения, видео или данные с IoT-устройств (например, показания сенсоров). Эти данные могут быть очень полезными, но их гораздо сложнее обрабатывать, потому что в них нет внутренней структуры, как у таблиц или баз данных.
Для извлечения из них информации требуются специальные методы.
Обработка естественного языка (NLP)
Этот метод позволяет интерпретировать и анализировать человеческую речь. NLP может обрабатывать огромные объемы неструктурированных текстовых данных из электронных писем, социальных сетей и аудио. Приложения включают в себя анализ настроений (sentiment analysis) для получения отзывов клиентов, фильтрацию электронной почты и помощников на базе генеративного искусственного интеллекта, таких как чат-боты.
Интеграция API
API-интерфейсы служат связующим звеном между системами, обеспечивая бесперебойное извлечение данных из баз данных, веб-сайтов и программного обеспечения. Например, банковские и логистические компании используют такие API, как AWS Textract или Google Cloud Vision, для извлечения данных из финансовых документов или счетов-фактур.
Интеллектуальное распознавание символов (ICR)
Усовершенствованная форма распознавания текста (OCR), ICR использует машинное обучение для интерпретации рукописного текста и различных шрифтов. В отличие от традиционного распознавания текста, ICR может распознавать контекст, что делает его идеальным для оцифровки рукописных формуляров или обработки документов различных форматов.
Сопоставление текста с шаблонами
Этот метод использует предопределенные шаблоны (регулярные выражения) для идентификации определенных последовательностей символов в тексте. Приложения включают обнаружение мошенничества в сфере финансовых услуг или извлечение данных из электронных писем для контроля соответствия требованиям.
Интеллектуальный анализ данных
Машинное обучение и статистические методы используются для извлечения скрытых закономерностей из больших массивов данных, что позволяет компаниям принимать обоснованные решения и прогнозировать будущие результаты. Интеллектуальный анализ данных широко используется в маркетинге, сегментации клиентов и управлении рисками.
Тематическое моделирование
Этот метод машинного обучения без контроля определяет группы связанных слов в текстах, позволяя компаниям анализировать неструктурированные отзывы клиентов и выявлять тенденции рынка. Это особенно полезно, когда в данных отсутствуют предопределенные теги или надписи.
Глубокое обучение
Глубокое обучение, подмножество искусственного интеллекта, определяет сложные закономерности в данных, таких как изображения, текст и звуки. Такие модели, как сверточные нейронные сети (CNN), используются в компьютерном зрении, в то время как рекуррентные нейронные сети (RNN) используются для решения задач NLP. Глубокое обучение имеет решающее значение для извлечения информации из больших объемов неструктурированных данных в таких областях, как здравоохранение и автономные транспортные средства.
Как работать с неструктурированными данными
- Очистка: Удаляем ненужную информацию, дубликаты, шум или ошибки. Например, удаление нерелевантных слов из текста.
- Преобразование: Применяем такие технологии, как NLP (обработка естественного языка) для анализа текстов, используем алгоритмы преобразования речи в текст или компьютерное зрение для анализа изображений и видео.
- Интеграция: Объединяем данные из различных источников, которые могут иметь разные форматы, для создания единого набора данных для анализа.
2. Структурированные данные
Это данные, которые организованы по заранее определенной схеме. Они содержат четкие поля и значения, например, таблицы в реляционных базах данных (SQL), где каждый столбец представляет собой атрибут, а каждая строка — объект.
Как с ними работать:
- SQL-запросы: Используем SQL-запросы для извлечения данных на основе конкретных критериев. Например, получение списка клиентов с покупками за определенный период.
- API: Автоматизируем доступ к данным через API, что позволяет получать данные из CRM-систем, ERP или облачных сервисов (например, выгрузка данных о продажах или маркетинговых отчетов).
- Экспорт: Данные можно выгрузить в удобные форматы (CSV, Excel) для дальнейшего анализа или импорта в другие системы.
3. Полуструктурированные данные
Этот тип данных сочетает в себе элементы как структурированных, так и неструктурированных данных. Примеры включают JSON-файлы, XML-документы и базы данных NoSQL. Полуструктурированные данные имеют метки, теги или ключ-значение для представления информации, но не имеют жесткой структуры, как в реляционных базах данных. Они могут иметь вложенные или гибкие структуры, что усложняет обработку по сравнению с структурированными данными.
Как с ними работать:
- Перед извлечением нужно понять структуру данных. Например, JSON-файлы могут содержать вложенные объекты, и для их обработки нужно корректно интерпретировать иерархию.
- Полуструктурированные данные могут не иметь явной схемы, поэтому используется автоматическое определение структуры для дальнейшего анализа.
- Преобразуем данные в табличные форматы или другие стандартизированные структуры для дальнейшего анализа. Это особенно важно для данных с вложенными элементами, которые нужно преобразовать в формат, удобный для обработки.
В качестве заключения можно сказать, что
Неструктурированные данные вообще не имеют четкой схемы или формата, что требует применения более сложных методов их обработки (NLP, компьютерное зрение, преобразование речи в текст, модели генеративного ИИ).
Структурированные данные организованы в четкую структуру (например, таблицы), что позволяет легко их извлекать и анализировать с помощью SQL-запросов, API или инструментов экспорта.
Полуструктурированные данные имеют некоторую внутреннюю структуру, такую как теги или метки, но не обладают строгой схемой, что делает их более гибкими, но всё равно сложными для обработки по сравнению с полностью структурированными данными.
Общие категории данных
Компании используют различные данные для улучшения своих бизнес-процессов и принятия более обоснованных решений. В целом, все данные, с которыми работают организации, можно разделить на три основные категории: операционные данные, данные о клиентах и финансовые данные.
Операционные данные
Данные о повседневной деятельности компании. Они помогают анализировать производственные процессы, эффективность рабочих процессов и использование ресурсов. Например, информация о текущем уровне запасов на складе или графики производства позволяют бизнесу своевременно управлять поставками и производственными циклами.
Данные о клиентах
Информация, связанная с поведением и предпочтениями клиентов. Они включают в себя контактные данные, историю покупок и отзывы. Эти данные позволяют лучше понять потребности клиентов, персонализировать предложения, разрабатывать маркетинговые стратегии и улучшать обслуживание. Например, изучая отзывы клиентов или анализируя их предыдущие покупки, компания может предложить более подходящие продукты и услуги.
Финансовые данные
Отражают экономическое состояние компании. Они включают в себя данные о продажах, расходах и прибыли. Эти данные позволяют контролировать финансовую эффективность, планировать бюджет и стратегические инициативы. Например, анализ затрат на закупку и продаж помогает понять, насколько рентабелен бизнес, и выявить области, которые требуют оптимизации.
Инструменты извлечения данных
Инструменты извлечения данных бывают разных форм и размеров, и не каждое решение подойдет вашей организации. Вот несколько различных категорий инструментов для извлечения данных: инструменты пакетной обработки, инструменты с открытым исходным кодом и облачные инструменты.
Инструменты пакетной обработки
Инструменты пакетной обработки извлекают большие объемы данных в консолидированных заданиях, которые часто планируются в нерабочее время, чтобы минимизировать нагрузку на систему. Эти инструменты идеально подходят для сценариев, где данные не обязательно должны быть доступны немедленно и могут обрабатываться массово.
Инструменты с открытым исходным кодом
Инструменты извлечения данных с открытым исходным кодом популярны, как являются популярным выбором для организаций с ограниченными бюджетами и мощными ИТ-возможностями. Эти инструменты обеспечивают гибкость и поддержку сообщества, но для их внедрения и сопровождения требуется определенный уровень знаний.
Облачные инструменты извлечения данных
Облачные инструменты для извлечения данных представляют собой новейшее поколение решений для управления данными, обеспечивающих автоматизацию, масштабируемость и безопасность. Эти инструменты обычно являются частью более крупного облачного решения ETL и обеспечивают плавную интеграцию с платформами хранения данных и аналитики.
Рекомендации по извлечению данных
Проверка данных в источнике
Проверка данных перед извлечением помогает выявить потенциальные ошибки и несоответствия еще до начала обработки. Это снижает вероятность переноса «грязных» данных в ваши системы, что в конечном итоге может привести к некорректным результатам анализа. Проверка на раннем этапе также позволяет сэкономить время и ресурсы, так как ошибки выявляются и устраняются до дальнейших этапов обработки.
Регулярная очистка данных
Данные быстро устаревают, дублируются или содержат ошибки, особенно в случае работы с большими наборами данных. Регулярная очистка помогает поддерживать качество данных на высоком уровне, удаляя дублирующиеся записи, исправляя ошибки и обрабатывая пропущенные значения. Чистые данные повышают точность и надежность аналитических выводов и принятия решений.
Используйте средства автоматизации процессов извлечения данных
Автоматизация процессов извлечения данных снижает риск ошибок человеческого фактора. Это также ускоряет выполнение задач, позволяя извлекать и обрабатывать данные быстрее и с меньшими затратами ресурсов. Автоматизация особенно важна для регулярных и повторяющихся задач, таких как ежедневные выгрузки данных.
Шифрование конфиденциальных данных
Шифрование данных защищает их от утечек, хакерских атак и несанкционированного доступа, особенно когда данные содержат чувствительную информацию, такую как личные данные клиентов или финансовая информация. Это не только помогает соответствовать требованиям конфиденциальности, но и защищает репутацию компании в случае инцидентов с безопасностью.
Поэтапное извлечение
Инкрементальное извлечение минимизирует нагрузку на систему и повышает производительность, извлекая только измененные или добавленные данные с момента последнего извлечения. Это позволяет быстрее и эффективнее работать с большими объемами данных, особенно в реальном времени, и снижает риски перегрузки системы.
Оптимизация запросов
Оптимизированные запросы улучшают производительность системы и снижают нагрузку на базы данных. Сложные запросы могут замедлять процесс извлечения данных и вызывать блокировки в базе данных, что сказывается на всех связанных процессах.
Масштабируемые инструменты
В условиях роста объёмов данных ваша система должна быть готова к увеличению нагрузки. Масштабируемые инструменты позволяют адаптироваться к увеличению данных без ухудшения производительности. Это предотвращает сбои в работе и обеспечивает высокую доступность данных по мере роста бизнеса.
Документирование процессов
Подробная документация процессов извлечения данных помогает поддерживать прозрачность и понимание того, как работают ваши системы. Это облегчает диагностику и устранение проблем, а также ускоряет обучение новых сотрудников. Хорошо документированные процессы также снижают зависимость от отдельных сотрудников.
Регулярные аудиты
Аудиты помогают убедиться, что процессы извлечения данных работают корректно и соответствуют бизнес-требованиям или нормативным требованиям. Регулярные проверки позволяют выявлять проблемы на ранних этапах, корректировать процессы и минимизировать риски нарушения конфиденциальности или качества данных.
В каких отраслях чаще всего используются техники извлечения данных
Извлечение данных — это важный процесс, который помогает различным отраслям собирать, анализировать и использовать информацию для принятия качественных решений. Вот несколько примеров того, как и для чего это применяется в разных отраслях.
1. Электронная коммерция и розничная торговля
Интернет-магазины, маркетплейсы, крупные сети, извлекают данные из различных источников, чтобы понять поведение покупателей.
Например, для анализа покупок и просмотров. когда на основе того, что люди покупают или ищут на сайте, компании предлагают индивидуальные рекомендации и проводят рекламные кампании, таргетированные под каждого пользователя. Или для контроля товарных запасов используются данные из кассовых систем (POS) и баз данных поставщиков, чтобы следить за наличием товаров на складах и избегать ситуаций с пустыми полками или переизбытком продукции.
2. Финансы
Банки и инвестиционные компании много используют данные для снижения рисков мошенничества (на основании данных о транзакциях и поведении клиентов, чтобы вовремя выявлять подозрительные операции). Или для оценки рисков (инвестиционные компании собирают данные с финансовых рынков и новостных лент, чтобы прогнозировать изменения на рынке).
3. Производство
Производственные компании собирают данные с датчиков, установленных на оборудовании для прогнозирования поломок (датчики отслеживают состояние машин, что позволяет заранее планировать ремонт и избегать дорогостоящих простоев) или для оптимизации поставок (извлечение данных из логистических систем помогает компаниям управлять поставками и минимизировать задержки на производственных линиях).
4. Образование
Учебные заведения используют данные для анализа успеваемости студентов (данные из онлайн-платформ и систем управления обучением помогают преподавателям понимать, где студенты испытывают трудности, и предоставлять им дополнительную помощь) или для адаптации учебного плана (на основе анализа данных можно оптимизировать учебные программы).
И про Epsilon Workflow
Извлечение данных — это первый шаг для использования возможностей ваших данных. Epsilon Workflow предоставляет no-code инструменты для полного цикла анализа данных, которые ощутимо упрощают извлечение, преобразование и загрузку данных.
Запишитесь к нам на демонстрацию, и мы расскажем обо всех тонкостях извлечения данных и о том, как быстро автоматизировать этот процесс у вас!
