什么是数据流？

数据流指的是数据如何在系统中移动，包括数据的来源、转换和目标位置。要以支撑业务目标的方式管理数据，关键在于清楚理解数据流。

数据流的关键组成部分包括：
 

• 数据源。它们是生成数据的系统和应用程序。例如，数据库、物联网 (IoT) 设备和交易系统。
  
  
• 数据的目标位置。它们是使用数据的系统或应用程序。可能包括报告工具、客户关系管理 (CRM) 系统或机器学习模型。
  
  
• 数据转换。这些过程会改变数据的格式或结构，使数据与目标位置兼容或更利于分析。该过程包括数据清理、汇总和编码。
  
  
• 数据流路径：它们是数据在各组成部分之间移动时遵循的特定路径。数据流路径可确保数据在正确的时间到达正确的位置。

一种常见的数据流可视化方式是数据流图表 (DFD)。DFD 展示了数据在不同组成部分之间的移动，更便于理解复杂系统。使用 DFD 绘制数据流图表，可以更轻松地发现瓶颈、低效现象和改进机会。

通过数据流，可以使用新式混合架构，例如数据湖屋。数据湖屋结合了数据湖和数据仓库的优势，创建了一个统一、可缩放的系统来管理结构化和非结构化数据。

要理解什么是数据湖屋，不妨先回顾一下它的前身：数据湖和数据仓库。传统的数据仓库旨在存储结构化数据或以行列方式组织信息，例如数据库或财务报告。数据仓库能够为商业智能和分析提供很好的支持，但无法灵活地处理视频、图像或日志等原始非结构化数据。另一方面，数据湖能以原始格式存储非结构化数据，非常适合大数据和机器学习应用。不过，它们没有内置的结构，难以查询和分析数据。

数据湖屋正好弥补了这一缺口，它将数据湖灵活可缩放的存储能力与数据仓库的结构化查询与分析功能相结合。这种架构使所有数据操作都在一个环境中进行。

数据流在帮助数据湖屋顺利运行方面发挥着关键作用，它的支持体现在：
 

• 数据引入。IoT 设备、交易系统或外部 API 等各种来源中的原始数据被馈送到数据湖屋中（通常采用原始格式）。此步骤依赖于连续的数据流，以确保所有相关信息能被及时捕获。
  
  
• 数据转换。数据引入后，会经过清理、结构化和扩充处理，以便于分析。数据流路径为这些转换提供支持，帮助高效、准确地处理数据。
  
  
• 数据使用。转换后的数据被传送到商业智能平台、AI 支持的分析工具或可视化仪表板等目标位置。这些系统依赖持续的数据流来实时提供可操作的见解。
  
  

通过将数据流管理集成到数据湖屋中，组织可以扩展其运营规模，适应不断变化的数据需求，充分发挥其数据的潜力，避免出现瓶颈或低效问题。如果没有它，系统可能会面临延迟、数据集不完整或分析准确度下降等问题，它们都有可能阻碍决策的制定和创新。