Полное руководство по извлечению данных (с типами и советами)

3 января 2022 г.

Данные могут иметь огромное влияние на бизнес-решения, процессы и производительность компании. Технологические группы часто разрабатывают способы, с помощью которых люди могут извлекать данные для просмотра и обновления. Изучение этого процесса может помочь вам понять, как извлекать данные таким образом, чтобы это соответствовало потребностям вашего бизнеса. В этой статье мы обсудим, что такое извлечение данных и как оно работает, а также предоставим различные типы и советы, которые вы можете использовать при выполнении собственного извлечения.

Что такое извлечение данных?

Извлечение данных — это процесс, при котором люди извлекают данные из своих источников. Компании обычно извлекают данные, если они надеются переместить их в другую область, обнаружить информацию в данных или обновить данные с помощью дополнительной информации или метаданных. Извлечение данных — это распространенный первый шаг в процессе извлечения, преобразования и загрузки (ETL), когда компании извлекают данные, манипулируют ими и повторно загружают их обратно в ту же или другую базу данных. Компании обычно извлекают несколько типов данных:

• Данные о клиентах. Данные о клиентах могут включать множество элементов информации, таких как контактная информация, история покупок и поисковые запросы в Интернете. Получение этих данных может быть полезно при оценке планов маркетинга и продаж.

• Финансовые данные. Финансовые данные часто представляют собой собственные внутренние данные компании, такие как стоимость товаров, выручка и другая финансовая информация, регистрируемая финансовой командой. Аудиторы или специалисты по финансовому планированию могут просматривать эти данные, чтобы обеспечить соответствие требованиям и проанализировать эффективность компании.

• Данные о продукте. Данные о продукте могут быть как внутренней информацией, такой как метаданные, так и данными для клиентов, такими как спецификации продукта. Вы можете получить эти данные, чтобы оценить различные компоненты продукта, например его цену.

• Данные о производительности. Данные о производительности могут включать выходные данные, такие как созданные или упакованные товары, а также использование и производительность системы. Получение этой информации может помочь оценить текущие процессы, людей и оборудование и определить области для улучшения.

Как работает извлечение данных?

Извлечение данных может работать вручную или автоматически. Сначала вы находите данные, которые хотите извлечь. Это могут быть данные, хранящиеся в базе данных, на жестком диске или в облачном хранилище. Затем определите, какие фрагменты информации вы хотите извлечь. Вы можете извлечь один фрагмент данных, все, что хранится, или идентифицировать пользовательские запросы. Автоматизированные инструменты, а иногда и базы данных обрабатывают данные, как только вы их идентифицируете. Например, он может преобразовывать структурированные данные в удобочитаемый формат, такой как электронная таблица. Получив данные из источника, вы можете обновлять, удалять или добавлять компоненты и загружать их в другие системы.

Типы извлечения данных

Вот некоторые распространенные типы извлечения данных:

Уведомление об обновлении

Уведомления об обновлениях — это фраза, используемая для описания извлечения данных каждый раз, когда кто-то обновляет данные. Поскольку вы можете либо извлекать данные вручную, либо запланировать извлечение, это может быть хорошим способом регулярного сбора и обновления данных. Некоторые базы данных могут автоматически отправлять данные в другие места назначения с уведомлениями об обновлениях. Например, если кто-то обновляет цену в своей базе данных продуктов, клиентский веб-сайт может автоматически извлечь цену и обновить ее для клиентов.

Структурированное/неструктурированное извлечение

Извлечение структурированных данных — это когда вы извлекаете данные, которые легко прочитать и понять. Люди хранят базы данных различными способами, и одной из распространенных структур является структура таблицы. При структурированном извлечении данные экспортируются в том же формате, поэтому, если вы храните данные в таблицах, вы можете извлечь их в виде таблицы, обычно в виде электронной таблицы.

Вы можете столкнуться с извлечением неструктурированных данных, если у вас есть различные типы данных, такие как изображения, текст и другие файлы. Извлечение неструктурированных данных может иметь несовместимое форматирование со специальными символами в зависимости от включенных данных. Возможно, вам потребуется выполнить ручную очистку файла перед чтением или изменением данных, например, удалением пробелов и специальных символов или вставкой отсутствующей информации.

Инкрементное извлечение

Инкрементное извлечение — это регулярное извлечение данных. Вы можете сделать это, чтобы получить данные, которые кто-то обновляет через какое-то время. Например, вы можете извлечь все обновленные данные за неделю по пятницам. Компании могут делать это для частого обновления своих веб-сайтов или систем, но не каждый раз, когда вы делаете конкретное обновление. Вам может потребоваться дополнительный код в базе данных, который может определять, когда вы удаляете записи или изменяете их, чтобы он мог автоматически идентифицировать изменения и доставлять данные.

Полное извлечение

Полное извлечение — это когда вы извлекаете все данные из базы данных. Вы можете сделать это при первом извлечении данных, чтобы убедиться, что вы захватили все. Если вы регулярно выполняете полное извлечение, система может каждый раз создавать полный пакет извлечения, часто независимо от изменений. Если вы извлекаете данные для отправки в другую систему, это может означать регулярную отправку всей информации. Для этого может быть более рентабельно запускать добавочные или обновленные извлечения уведомлений, так как они отправляют только новую и обновленную информацию.

Онлайн/офлайн извлечение

Онлайн-извлечение — это когда пользователь или другая система напрямую подключается к исходной базе данных для извлечения данных. Автономное извлечение использует отдельную область хранения, где вы можете получить информацию. Например, эта промежуточная область может содержать копию всех данных в исходной базе данных. Любые другие пользователи или системы, которым нужны эти данные, могут получить их из этого автономного источника, а не подключаться к онлайновой базе данных.

Советы по извлечению данных

Вот несколько советов, которые вы можете использовать при извлечении данных:

• Поймите свои потребности: прежде чем извлекать данные, подумайте, что нужно вашему бизнесу. Если вы планируете просматривать отчеты и данные, вы можете рассмотреть возможность структурированного извлечения, но если вы надеетесь доставить данные непосредственно в другую систему, вы можете рассмотреть возможность поэтапного извлечения.

• Применяйте управление данными. Надежное управление данными может обеспечить согласованность, полноту и правильность хранимых вами данных. Вы можете внедрить меры, при которых только определенные люди вводят данные, а другие команды проверяют их на точность, чтобы гарантировать их правильность при извлечении.

• Изучите интеграцию: интеграция исходных баз данных с другими системами может быть эффективным способом передачи обновленной информации. Вы можете интегрировать свои базы данных с веб-сайтами клиентов, аналитическим программным обеспечением или цифровыми рабочими процессами.

• Учитывайте масштаб: при планировании хранилища, извлечения и приема учитывайте текущий и будущий масштаб ваших данных. Например, если вы ожидаете значительного увеличения объема вводимых данных и частых изменений, вы можете выбрать добавочное извлечение, а не полное извлечение.