Datateams besteden veel tijd aan het verplaatsen en opschonen van data, het controleren of de pijplijn van gisteravond heeft gedraaid en het repareren van dashboards. Automatisering in data-analyse vervangt deze herhaalbare, op regels gebaseerde stappen in de levenscyclus van analyses door systemen die ze consistent en op schaal afhandelen. Het omvat alles, van verplaatsing en opschoning van data tot transformatie, vernieuwing van rapporten en monitoring. Automatisering van data-analyse kan de rapportagetijd met 80% verkorten en ondernemingen zowel tijd als geld besparen.

Hieronder bespreken we wat automatisering van analyses betekent, welke delen van de workflow je het eerst moet automatiseren en wat je goed moet regelen voordat je gaat schalen.

Hoogtepunten

• Automatisering levert waarde op wanneer het eerst wordt toegepast op opname en verplaatsing van data, aangezien geen enkel stroomafwaarts proces betrouwbaar werkt totdat de brondata consistent arriveert.

• Stille fouten, schemawijzigingen en drift van governance zijn veelvoorkomende manieren waarop de automatisering van analyses faalt in productie.

• Aanbieders van betalingen met speciaal gebouwde tools voor datapijplijnen die de opnamelaag voor transactiedata automatiseren, geven teams een schone basis voor stroomafwaartse analyses.

Wat betekent automatisering in data-analyse?

Automatisering in data-analyse vervangt de herhaalbare, op regels gebaseerde stappen in de levenscyclus van analyses door systemen die deze consistent uitvoeren. In plaats van dat analisten handmatig bestanden exporteren, data opschonen, dashboards vernieuwen of pijplijnen controleren, worden deze processen automatisch uitgevoerd volgens gedefinieerde schema's en configuraties.

In de praktijk omvat automatisering meestal de opname, opschoning en transformatie van data, het vernieuwen van rapporten en monitoring.

Wat moet je als eerste automatiseren in een analytics-workflow?

Begin met het automatiseren van werk dat vaak voorkomt en foutgevoelig is. Voor analytics-teams vallen deze meestal in de volgende vijf gebieden:

Gegevensopname en -verplaatsing

Handmatig door komma's gescheiden waarden (CSV's) exporteren uit bronsystemen en deze laden in een warehouse is traag, kwetsbaar en moeilijk schaalbaar. Geautomatiseerde opname verplaatst gegevens volgens een voorspelbaar schema, zodat nieuwe records arriveren zonder dat iemand het proces hoeft te beheren.

Gegevensschoonmaak en -validatie

Ruwe gegevens zijn zelden klaar voor analyse. Geautomatiseerde validatiecontroles sporen problemen vroegtijdig op. Zo kan bijvoorbeeld worden bevestigd dat de inkomsten positief zijn, dat klant-ID's overeenkomen in verschillende tabellen en dat vereiste velden niet leeg zijn. Door dit soort problemen tijdens de opname te signaleren, wordt voorkomen dat analisten modellen bouwen met onjuiste gegevens.

Transformaties en modellering

De gestructureerde query-logica (SQL) die ruwe gegevens omzet in modellen die klaar zijn voor analyse, kan worden voorzien van versies en worden ingepland. Het zorgt ervoor dat analisten vanuit dezelfde definities werken in plaats van ad-hoc spreadsheets waarbij resultaten afhangen van wie de berekening uitvoert.

Gepland vernieuwen van rapporten en Dashboards

Dashboards die direct zijn gekoppeld aan warehousetabellen kunnen automatisch vernieuwen in plaats van afhankelijk te zijn van handmatig geëxporteerde rapporten. Het schema voor vernieuwen moet overeenkomen met het ritme van de onderliggende gegevens. Dit is elk uur voor ondernemingsstatistieken en doorgaans elke nacht voor ondernemingsrapportages.

Anomaliedetectie en monitoring

Geautomatiseerde monitoringsystemen letten op ongebruikelijke wijzigingen in statistieken of pipeline-storingen en waarschuwen het team wanneer iets aandacht nodig heeft. Zodra pipelines betrouwbaar werken, is deze monitoringlaag de plek waar de automatisering rendement begint op te leveren.

Hoe werkt automatisering in data-analyse?

Een planner start een taak, de taak wordt uitgevoerd volgens een gedefinieerde configuratie en de uitvoer wordt ergens weggeschreven, zodat de volgende stap deze kan oppakken. Om goed te functioneren, stapelen analysepijplijnen in productie over het algemeen drie lagen op elkaar:

• Opname: Connectors authenticeren zich bij bronsystemen, voeren de pull uit voor nieuwe of bijgewerkte records en laden ze in een cloud data warehouse, zoals BigQuery, Snowflake of Redshift. Data wordt doorgaans incrementeel opgehaald met behulp van tijdstempels of cursors, zodat bij elke run alleen nieuwe data wordt verplaatst.

• Transformatie: Transformatietools compileren SQL-modellen die ruwe tabellen omvormen tot data-sets die klaar zijn voor analyse. Afhankelijkheden tussen modellen worden automatisch afgehandeld. Als een model dus afhankelijk is van een ander model, wordt het stroomopwaartse model als eerste uitgevoerd. Tests valideren de uitvoer en markeren problemen voordat de data stroomafwaartse dashboards of systemen bereikt.

• Orkestratie: Orkestratie coördineert de pijplijn. In plaats van opname en transformaties onafhankelijk uit te voeren, zorgt de orkestratie ervoor dat elke stap de volgende stap in de juiste volgorde start, en wordt het team gewaarschuwd als er iets faalt.

Wat zijn de voordelen van het automatiseren van je analysepijplijn?

Automatisering bespaart tijd en verandert de manier waarop datateams werken. Dit zijn enkele van de belangrijkste voordelen:

Herverdeling van tijd

Wanneer terugkerende taken automatisch worden uitgevoerd, besteden analisten minder tijd aan het voorbereiden van data en meer tijd aan het interpreteren ervan. Datavoorbereiding neemt steevast het grootste deel van de werkuren van een datateam in beslag: soms wordt maar liefst 60-80% van hun tijd besteed aan het voorbereiden en opschonen van data.

Consistentie

Geautomatiseerde modellen voeren elke keer dezelfde logica uit. Metriekdefinities worden gedocumenteerd in code, waardoor het makkelijker is om uit te leggen waarom cijfers veranderen. Het kan ook discrepanties voorkomen die worden veroorzaakt door handmatige berekeningen.

Versheid van data

Handmatige exports vinden meestal één keer per dag plaats. Geautomatiseerde pijplijnen kunnen data vrijwel in realtime vernieuwen en problemen snel aan het licht brengen wanneer deze zich voordoen.

Schaalbaarheid

Naarmate de datavolumes toenemen, lopen handmatige processen vast. Geautomatiseerde pijplijnen kunnen grotere datasets en frequentere updates verwerken zonder dat er een proportionele werklast voor analisten moet worden toegevoegd.

Vertrouwen in de organisatie

Betrouwbare, consistent bijgewerkte dashboards verminderen de noodzaak voor belanghebbenden om hun eigen spreadsheets bij te houden. In de loop van de tijd convergeren teams naar een gedeelde, beheerde 'source of truth', wat vaak de grootste langetermijnimpact van automatisering is.

Wat moet je overwegen voordat je data-analytics automatiseert?

Automatisering vermenigvuldigt betrouwbaarheid en fouten. Een gebrekkige pipeline kan net zo efficiënt onjuiste als juiste gegevens leveren. Over het algemeen vallen storingsmodi in een paar consistente patronen:

• Stille storingen: Als een geautomatiseerde taak mislukt zonder iemand te waarschuwen, kunnen Dashboards dagenlang verouderde gegevens weergeven. Elke stap in de pipeline heeft een duidelijke foutafhandeling nodig, inclusief nieuwe pogingen, waarschuwingen en een gedefinieerde eigenaar die verantwoordelijk is voor de reactie.

• Schemawijzigingen: Bronsystemen veranderen. Wanneer kolommen of gegevenstypen veranderen, kunnen pipelines die afhankelijk zijn van vaste schema's kapotgaan. Het monitoren van schemawijzigingen en het vaststellen van duidelijke datacontracten tussen producenten en consumenten helpt het risico te verkleinen.

• Governance-drift: Naarmate automatisering binnen een bedrijf groeit, wordt het moeilijker om bij te houden waar statistieken zijn gedefinieerd en welke versie gezaghebbend is. Datacatalogi en lineage-documentatie worden belangrijk zodra teams tientallen geautomatiseerde modellen onderhouden.

• Rolwijzigingen binnen het datateam: Automatisering verandert de manier waarop datateams werken. Data-engineers besteden meer tijd aan het bouwen en onderhouden van pipelines, terwijl analisten zich meer richten op modellering en interpretatie. Beide functies vertrouwen op software-engineeringpraktijken, zoals versiebeheer en codebeoordeling.

Wat zijn de best practices voor de implementatie van analyse-automatisering?

Enkele principes maken automatiseringsprojecten doorgaans succesvoller. Door deze in een vroeg stadium goed toe te passen, bespaar je later extra werk.

Dit zijn de best practices voor de implementatie van analyse-automatisering:

• Stapsgewijs automatiseren: Begin met één laag (meestal opname) en maak deze betrouwbaar voordat je de volgende automatiseert. Als je probeert de hele analyse-bundel tegelijk te automatiseren, ontstaan er vaak kwetsbare systemen.

• Standaardiseer eerst definities van statistieken: Controleer voordat je een model inplant of de bedrijfslogica erachter is gedocumenteerd en geaccepteerd door de mensen die de uitvoer gaan gebruiken. Het automatiseren van een berekening waar niemand het over eens is, zorgt alleen maar voor verwarring.

• Bouw observeerbaarheid in pijplijnen: Productiepijplijnen hebben logboekregistratie, waarschuwingen en kwaliteitscontroles van gegevens nodig. Zonder deze functies blijven fouten vaak onopgemerkt totdat iemand de onjuiste cijfers op een Dashboard ziet.

• Zorg voor versies van alles: Pijplijnconfiguratie, transformatielogica en schemadefinities moeten in versiebeheer worden ondergebracht. Wanneer er iets misgaat, moeten teams precies weten wat er is gewijzigd en dit kunnen terugboeken.

• Documenteer afstamming en eigendom: Elke geautomatiseerde dataset of rapportage moet duidelijk laten zien waar de gegevens vandaan komen, hoe ze zijn getransformeerd en wie ze onderhoudt. Deze documentatie is noodzakelijk wanneer systemen groeien of teams veranderen.

Hoe Stripe Data Pipeline kan helpen

Een van de meer vervelende opnametaken is het verplaatsen van betalingsdata naar het datawarehouse, zodat deze kan worden gecombineerd met de rest van de bedrijfsdata. Stripe Data Pipeline pakt dat specifieke probleem aan.

• Wat het synchroniseert: Transacties, geschillen, klanten, uitbetalingen en andere Stripe-objecten worden rechtstreeks in je datawarehouse afgeleverd in een gestructureerd schema dat is ontworpen voor analyses en rapportage.

• Wat het vervangt: In plaats van dat je logica schrijft voor de paginering van de API (Application Programming Interface), incrementele ladingen beheert en frequentielimieten afhandelt, wordt de opnamelaag voor Stripe-data automatisch beheerd.

• Waar het in de bundel past: Data Pipeline dekt de opname specifiek voor Stripe-data en integreert met dezelfde datawarehouse-infrastructuur waarop de rest van je geautomatiseerde pijplijn al draait.

Stripe Data Pipeline verplaatst en structureert de data, maar vervangt de rest van je analysebundel niet. Je bouwt nog steeds transformaties, modellen en dashboards boven op de data uit je datawarehouse.

Lees meer over hoe Stripe Data Pipeline je kan helpen om je data te centraliseren om zo betere zakelijke inzichten te krijgen, of ga vandaag nog aan de slag.