Företag kommer sannolikt att utveckla ett dataproblem när de skalar upp. Transaktioner, kundposter och intäktshändelser ackumuleras snabbare än vad något team kan behandla manuellt. Automatiserad databehandling samlar in, validerar, transformerar och dirigerar data utan att kräva att någon manuellt drar exporter, formaterar om kalkylblad eller övervakar pipelines. Det finns en betydande efterfrågan på datadrivet beslutsfattande och automatisering, och denna sektor förväntas växa med en sammansatt årlig tillväxttakt på mer än 30 % mellan 2023 och 2027.

Nedan förklarar vi vad automatiserad databehandling är, de viktigaste behandlingsmodellerna och hur du vet om dina pipelines är tillförlitliga.

Viktiga punkter

• Automatiserad databehandling samlar in, validerar, transformerar och lagrar data med minimal mänsklig inblandning, vilket ersätter manuella arbetsflöden som inte går att skala upp.

• Batch-, strömnings- och distribuerad behandling fyller alla olika behov av latens och volym. Team använder vanligtvis mer än ett tillvägagångssätt i sina stackar.

• En betalleverantör som synkroniserar data direkt till ett datalager eller molnlagring erbjuder datakompletthet, aktualitet och tillförlitlighet som tredjepartsanslutningar ofta inte kan matcha.

Vad är automatiserad databehandling?

Automatiserad databehandling innebär att man använder system för att hantera datauppgifter som insamling, validering, transformation och lagring, med minimal mänsklig inblandning. Indata kan vara en ström av betalningshändelser, en batch med kategoriserade transaktioner eller ett kontinuerligt flöde av applikationsloggar. Utdata kan flöda till en rensad tabell i ett datalager, en rapport som fylls i automatiskt eller berikade poster som är redo för analys nedströms.

Vilka problem löser automatiserad databehandling

Automatiserad databehandling hanterar en specifik uppsättning fellägen för hantering av siffror i stor skala. Här är de viktigaste problemen som automatiserad databehandling löser:

• Manuell ansträngning: Människor är bra på bedömningar, men inte på att köra samma transformationsprocess på 50 000 rader varje morgon utan att göra misstag.

• Datainkonsekvens: När samma data behandlas av olika personer med olika metoder ger det olika resultat. Automatisering tvingar fram en enda konsekvent process.

• Långsamma rapporteringscykler: Om det tar 48 timmar för data att flyttas från källan till en Dashboard, fattar ditt team alltid beslut baserat på inaktuell information. Automatiserade pipelines förkortar den fördröjningen till timmar eller minuter.

• Sköra pipelines: Handbyggda skript kan gå sönder när en datakälla ändrar sitt schema. Ändamålsbyggd automatisering är mer hållbar.

• Säkerhetsexponering: Varje manuellt steg i en dataprocess är en plats där känslig information kan läcka. Automatisering minskar risken som kommer av för många datahanterare.

Hur fungerar automatiserad databehandling

Automatiserade datapipelines rör sig i allmänhet genom samma stadier.

Debitering

Det är här data kommer in i pipelinen, oavsett om det innebär att polla ett programmeringsgränssnitt (API) enligt ett schema, konsumera en ström av händelser när de genereras, läsa från en databas eller ta emot filer som släppts i en molnlagring. Insamlingsmekanismen kommer att avgöra latensen.

Validering och rensning

I det här stadiet kontrollerar pipelinen att inkommande data matchar förväntningarna och ser till att de obligatoriska fälten finns, att värdena har rätt format och att dubbletter tas bort. Det är här dåliga data fångas upp innan de förstör utdata nedströms.

Transformation och berikning

Det är här rådata konverteras till en form som är användbar för uppgifter som bortfallsanalys och månatlig rapportering. Det kan innebära att man slår samman poster från flera källor, beräknar härledda fält, konverterar valutor eller omstrukturerar data för att matcha ett lagerschema. Det är vanligtvis här den största delen av komplexiteten för behandlingen finns.

Laddning

I det här stadiet flyttas behandlade data till sin destination: en molnlagringsgrupp, ett rapporteringsverktyg eller ett datalager som BigQuery, Snowflake eller Redshift. Beroende på pipelinearkitekturen kan detta ske i stora batchar eller som en ström av mindre skrivningar.

Vilka är de viktigaste typerna av automatiserad databehandling

Rätt behandlingsmodell beror på hur snabbt du behöver data och hur mycket av det du flyttar. Team slutar vanligtvis med att använda mer än en.

Detta är de primära typerna av automatiserad databehandling.

Batchbehandling

Batchbehandling hanterar data i schemalagda bitar, oavsett om det är per timme, natt eller vecka. Det är den äldsta modellen och fortfarande den vanligaste för arbetsbelastningar där realtidsinformation inte krävs, till exempel finansiell rapportering vid månadsskiftet, veckovis kohortanalys och nattliga ETL-jobb (Extract, Transform and Load). Det är billigare att köra och enklare att analysera än strömning.

Strömningsbehandling

Strömningsbehandling hanterar data när den genereras, vilket innebär att latensen sjunker till sekunder eller millisekunder. Detta är nödvändigt för bedrägeridetektering innan en transaktion slutförs, eller för realtids-Dashboards. Men strömningspipelines är svårare att bygga, testa och driva än motsvarigheter för batch.

Distribuerad behandling

Distribuerad behandling är ett arkitektoniskt val som gäller både batch och strömning i stor skala. När datavolymer överstiger vad en enda maskin kan hantera, delar distribuerade ramverk upp arbetet över många noder parallellt. De flesta team behöver inte detta förrän de arbetar med mycket stora dataset.

Hur vet du om din automatiserade databehandling fungerar

Automatisering som producerar fel utdata är värre än en manuell process. Så här säkerställer du att din automatiserade databehandling fungerar:

• Aktualitet: Anländer data enligt schemat? En pipeline som skulle köras kl. 06:00 men inte gjorde det bör varna någon innan det gapet påverkar ett affärsbeslut.

• Noggrannhet: Anlände alla förväntade poster? En daglig transaktionsladdning som producerar 500 rader när den vanligtvis producerar 50 000 är en signal om att något gick sönder uppströms.

• Exakthet: Matchar värdena i utdata förväntningarna? Implementera statistiska kontroller som flaggar när medelvärden eller totaler driver märkbart från historiska normer.

• Härkomst: Kan du spåra var en specifik del av data kom från och vilka transformationer den hade? När ett nummer i en Dashboard ser fel ut, är härkomst det som låter dig diagnostisera grundorsaken.

Hur stödjer Stripe Data Pipeline automatiserad databehandling

Stripe Data Pipeline är Stripes inbyggda anslutning för att flytta Stripe-data direkt till ditt datalager eller molnlagring. Det inkluderar transaktioner, utbetalningar, tvister, kunder, återbetalningar och ytterligare dataset. Det kräver ingen kod: du kan ansluta din destination, konfigurera vilka data du vill synkronisera, och pipelinen hanterar resten.

Här är de största anledningarna till att använda Stripes inbyggda pipeline för Stripe-data snarare än att dirigera den genom en mellanhand:

• Datakompletthet: Stripe Data Pipeline inkluderar historiska data tillbaka till när kontot skapades, i stället för från den tidpunkt du slår på anslutningen. Det inkluderar även förbyggda finansiella rapporter och kurerade dataset som tredjepartsanslutningar inte visar.

• Tillförlitlighet: Eftersom pipelinen byggs och underhålls av Stripe, kommer schemaändringar i den underliggande datamodellen inte att bryta din anslutning. Tredjepartsanslutningar måste bakåtkompilera Stripes API och hålla jämna steg med ändringar.

• Minskad säkerhetsexponering: Med ett ETL-verktyg från tredje part passerar dina Stripe-data genom en ytterligare leverantörs infrastruktur. Det är ytterligare en uppsättning inloggningsuppgifter att hantera, ytterligare en uppsättning tjänstevillkor att utvärdera och en annan potentiell felkälla.