Πολλές φορές τα δεδομένα που συλλέγουμε δεν χρήζουν άμεσης επεξεργασίας ή εφαρμογής, επομένως αποθηκεύονται για μελλοντική χρήση.

Αυτή είναι και η ουσία του Data Ingestion για το οποίο θα κάνουμε λόγο σήμερα και πιο συγκεκριμένα:

- Τι είναι το Data Ingestion

- Τους βασικούς τύπους του

- Ποια διαδικασία ακολουθεί

Καθώς και τα διάφορα πλεονεκτήματα που προσφέρει.

 Τι Είναι το Data Ingestion;

Όπως αναφέραμε, το Data Ingestion (ή αλλιώς σε απλά ελληνικά, “χώνεψη” ή “απορρόφηση” δεδομένων) αναφέρεται στην συλλογή δεδομένων και συχνά την επεξεργασία τους για μελλοντική χρήση, αφού έχουν αποθηκευτεί σε κάποια βάση δεδομένων.

Από όπου όμως και αν προέρχονται τα δεδομένα αυτά, όπως είναι:

- Social media

- Βάσεις δεδομένων

- Scraping μιας ιστοσελίδας

Ή οπουδήποτε αλλού, ο σκοπός είναι όταν έρθει η ώρα να χρησιμοποιηθούν τα εκάστοτε δεδομένα για τον σκοπό τους, αυτό να μπορεί να γίνει άμεσα.

Οι λόγοι που το Data Ingestion είναι σημαντικό ποικίλουν, με τους πιο βασικούς όμως να είναι:

- Η ευελιξία που προσφέρεται, καθώς οι πηγές των δεδομένων μπορεί να είναι πολλαπλές και η δομή τους διαφορετική. Επομένως η δυνατότητα να επεξεργαστούν και να “χωνευτούν” αυτά τα δεδομένα για ένα διάστημα, δίνει σε μια επιχείρηση καλύτερη εικόνα.

- Η ποιότητα των δεδομένων, η οποία μπορεί να είναι βελτιωμένη καθώς κατά τη διάρκεια του Data Ingestion μπορούν να γίνουν περαιτέρω αλλαγές, βελτιώσεις, αναλύσεις, καθώς και καθαρισμοί των δεδομένων.

- Τα βελτιωμένα analytics, καθώς χωρίς μια αποτελεσματική διαδικασία απορρόφησης δεδομένων, θα ήταν αδύνατο να συλλεχθούν και να προετοιμαστούν οι τεράστιες ποσότητες δεδομένων που απαιτούνται για πιο λεπτομερείς αναλύσεις.

Τώρα που είδαμε ορισμένα βασικά πράγματα, ας εμβαθύνουμε περισσότερο στο Data Ingestion αναλύοντας τους βασικούς τύπους του.

 3 Βασικοί Τύποι Data Ingestion

   Micro-batching

Το micro-batching είναι ένα υβριδικό μοντέλο που συνδυάζει τους δύο τύπους που θα δούμε παρακάτω.

Στην ουσία, περιλαμβάνει την εισαγωγή δεδομένων σε μικρά “batches”, επιτρέποντας συχνές ενημερώσεις σε πραγματικό χρόνο, χωρίς τις μεγάλες απαιτήσεις πόρων που έχει η επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο.

   Batch Processing

Το batch processing είναι ένας τύπος εισαγωγής δεδομένων όπου τα δεδομένα συλλέγονται κατά μήκος ενός συγκεκριμένου χρονικού διαστήματος και στη συνέχεια επεξεργάζονται όλα μαζί. 

Αυτή η μέθοδος είναι χρήσιμη για εργασίες που δεν χρειάζεται να ενημερώνονται σε πραγματικό χρόνο και μπορούν να εκτελούνται κατά τις ώρες εκτός αιχμής (όπως κατά τη διάρκεια της νύχτας) για να ελαχιστοποιηθεί ο αντίκτυπος στην απόδοση ενός συστήματος. 

   Real-time processing

Το real-time processing περιλαμβάνει την εισαγωγή δεδομένων αμέσως μόλις δημιουργηθούν. 

Αυτό επιτρέπει την άμεση ανάλυσή τους, καθιστώντας την ιδανική για εφαρμογές που απαιτούν χρόνο. 

Ενώ η επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο μπορεί να παρέχει άμεσα insights και ταχύτερη λήψη αποφάσεων, απαιτεί σημαντικούς πόρους όσον αφορά την υπολογιστική ισχύ. Απαιτεί επίσης μια πιο εξελιγμένη υποδομή δεδομένων για να χειριστεί τη συνεχή αυτή ροή δεδομένων.

Πιο συγκεκριμένα όμως, ποια είναι η διαδικασία που ακολουθεί η απορρόφηση δεδομένων;

Πάμε να δούμε. 

 Η Διαδικασία που Ακολουθεί το Data Ingestion

Η εν λόγω διαδικασία ακολουθεί 5 βασικά στάδια και μπορούν να συνοψισθούν ως εξης: 

1) Ανακάλυψη δεδομένων: Περιλαμβάνει την εξερεύνηση και την κατανόηση των διαθέσιμων δεδομένων, καθώς και την αναγνώριση των πηγών δεδομένων, την κατανόηση της δομής τους και τον προσδιορισμό του πώς μπορούν να χρησιμοποιηθούν προς όφελος του οργανισμού. 

2) Απόκτηση δεδομένων: Το επόμενο βήμα είναι η απόκτηση δεδομένων, που περιλαμβάνει τη συγκέντρωση δεδομένων από διάφορες πηγές και την ενσωμάτωσή τους στο σύστημα του οργανισμού. 

3) Επικύρωση δεδομένων: Μόλις τα δεδομένα αποκτηθούν, υποβάλλονται σε εκτενή επικύρωση για να εξασφαλιστεί η ακρίβειά και η συνέπειά τους.

4) Μετασχηματισμός δεδομένων: Αφού ολοκληρωθεί η επικύρωση, τα δεδομένα υφίστανται μετασχηματισμό για να μετατραπούν από την αρχική τους μορφή σε μια μορφή κατάλληλη για ανάλυση και επεξεργασία. Αυτή η διαδικασία μετασχηματισμού μπορεί να περιλαμβάνει τεχνικές όπως η κανονικοποίηση, η συγχώνευση και η τυποποίηση. 

5) Φόρτωση δεδομένων: Το τελευταίο βήμα στη διαδικασία αγωγής δεδομένων περιλαμβάνει τη φόρτωση των μετασχηματιζόμενων δεδομένων σε μια καθορισμένη τοποθεσία, όπως μια αποθήκη δεδομένων, για περαιτέρω ανάλυση ή αναφορά. 

 Με Λίγα Λόγια

Είδαμε λοιπόν τι είναι το Data Ingestion, τι περιλαμβάνει και ποια τα οφέλη του.

Αναμφίβολα πρόκειται για μια περίπλοκη, αλλά σημαντική διαδικασία για κάποιον που εμπλέκεται σε αυτή, όποια και να ειναι η θέση του σε μια ομάδα δεδομένων.

Αν λοιπόν σχετίζεσαι και εσύ με αυτό το αντικείμενο και θες να εμπλουτίσεις τις γνώσεις σου μέσω στοχευμένων και πρακτικών δράσεων, μην διστάσεις να ρίξεις μια ματιά στα Bootcamps που έχουμε διαθέσιμα:

- Data Engineering Bootcamp

- Data Science Bootcamp

- Data Analytics Bootcamp

Οι απόφοιτοί μας βρίσκουν δουλειά στο αντικείμενό τους, κατά μέσο όρο μετά από 3 μήνες!