现代数据栈简明指南
在深入研究现代数据栈的最后阶段，我们提供了一份指南，帮助没有技术背景的企业领导者了解数据领域。
在深入研究现代数据栈的最后阶段，我们提供了一份指南，帮助没有技术背景的企业领导者了解数据领域。
当你建立一家初创公司时，数据既是你的最佳朋友，也是最大的头痛。最初，所有的东西都可以放在一个电子表格里——销售数字、用户注册、甚至一些基本跟踪。但随着业务的增长，混乱也随之而来。突然间，你被分散的报告、冲突的数字和那种感觉所淹没，即你可能错过了重要的东西。
在我们的第一篇文章中，我们追溯了现代数据栈的发展历程，解释了它与传统系统的不同之处。在第二篇文章中，我们介绍了三层框架，提供了一个结构化的视角，展示了数据如何流动并转化为商业洞察。
现在，我们将更进一步。理解你的数据团队的工作并与数据专业人员有效沟通可能具有挑战性，尤其是在快速发展的科技世界中。即使是专家也难以跟上步伐。
1、让数据混乱开始
早期，创始人的数据堆栈通常围绕一个单一的营销或销售工具，如Intercom或HubSpot。随着公司的成长和新团队成员的加入，会添加更多的工具来支持他们的工作。
例如：
- 营销团队引入平台，如Mailchimp、Marketo、HubSpot、WordPress和Google Analytics
- 销售团队采用CRM系统，如Salesforce或Pipedrive
- 客户服务依赖Zendesk或Intercom
- 产品团队实施项目管理工具，如Jira或Asana
- 财务和会计使用软件，如QuickBooks或Xero，以及电子表格工具
- 人力资源团队利用申请跟踪系统和员工管理平台
管理这个不断增长的工具列表已经让人感到不堪重负，但实际上这只是个开始。真正的复杂性不仅仅在于个别部门的工具，它深深植根于初创企业的商业模式。
2、分散的数据栈的后果
想象一下：你的数据散布在多个原本不打算协同工作的工具中。访问和分析这些数据变得繁琐，需要不断地来回切换才能回答基本问题。你必须从每个工具下载数据，验证并协调不一致性，然后在电子表格中将所有内容拼凑起来。
每次分析都需要超过两周时间，等完成时已经过时。由于数据不是动态的，每次提出新的问题时都必须重复这一过程。每一步手动操作都会增加错误，浪费宝贵的时间去修复问题而不是做出明智的决策。
不久之后，团队开始对报告和分析失去信任，导致困惑、不一致和错失机会。
3、理解现代数据栈
这就是为什么理解现代数据栈的组成部分至关重要。让我们逐一解析每个元素：
3.1 数据摄入
数据摄入是任何数据堆栈的第一步，负责收集、处理和准备数据以供存储和转换。
组织通常选择两种方法之一：ETL（提取、转换、加载）和ELT（提取、加载、转换）。
- ETL 遵循一个结构化的过程——从各种来源提取数据，将其转换以满足业务需求，然后将其加载到存储中。虽然可靠，但它可能会引入复杂性和延迟，特别是在处理大量数据集时。由于转换发生在加载之前，实时数据可用性可能受限。
- ELT 则成为现代云环境中的标准。它首先将原始数据直接加载到存储中，然后再应用转换，利用云计算的数据仓库的强大计算能力。虽然这种方法增强了可扩展性和灵活性，但它也可能消耗系统资源并增加基础设施成本，特别是如果加载后需要进行大量的转换。
ELT在2000年代初期的兴起与转向云存储同步发生，使其成为处理大规模数据的首选方法。借助现代数据仓库能够高效地进行存储内转换，企业可以在保持敏捷的同时更动态地处理大量数据。
3.2 数据集成
组织管理着平均400个数据源，其中超过20%依赖于超过1,000个数据源。
数据散布在多个系统中，这使得集成成为一个关键挑战。数据集成工具通过清理、规范化和统一来自不同来源的数据，将其转换为一致的格式，确保其准备好存储、分析和决策。
3.3 数据存储
数据存储是现代数据堆栈的核心，作为中央枢纽，收集来自多个来源的数据，存储并使其可用于分析。这种集中化确保了数据的统一视图，简化了管理和决策制定。
存储通常分为两类：数据仓库和数据湖。
- 数据仓库 优化用于结构化数据分析，将信息组织成预定义的模式，以保持一致性和准确性。它们依赖关系数据库管理系统（RDBMS），如Oracle、MySQL或SQL Server，使用SQL进行查询和分析处理。
- 数据湖 则以原始形式存储结构化、半结构化和非结构化数据，消除了预先转换的需要。它们支持SQL和NoSQL数据库，包括Apache Cassandra、Apache HBase和MongoDB，为探索性分析提供了灵活性，并能从多样化的数据源中获得见解。
3.4 数据处理和转换
数据转换将原始数据转换为结构化、分析就绪的格式。此过程包括清理、过滤、聚合、合并和丰富数据，以确保一致性并便于下游分析。
3.5 数据编排
数据编排管理并协调数据堆栈中的工作流程，确保平稳高效的运作。它自动化流程，顺序任务，处理依赖关系，并将数据移动通过各个管道阶段。通过简化集成、转换和分析，编排作为数据生态系统良好运行的支柱。
3.6 数据治理
数据治理监督组织数据资产的管理、安全和访问。它建立政策，定义角色，并确保符合监管要求。通常在数据生命周期后期实施，治理框架有助于在整个组织中维护数据的可靠性和完整性。
4、如何使你的数据井然有序？
有两条途径可以解决这个问题。
一种选择是通过点对点集成连接工具。虽然这看起来像是一个快速解决方案，但它只会增加碎片化。如果没有一个中央系统来管理数据流，故障排除和更改会变得令人难以招架。
这些集成往往依赖自定义代码，这很快变得难以管理。不久之后，自动化失效，电子邮件发送给错误的人，个性化信息错误，并且由于ID不匹配，系统中充斥着重复记录。
幸运的是，有一个更好的解决方案：将数据集中在单个存储库中，将混乱的数据整理得井井有条，将分散的信息整合成跨团队的统一视图。这种“单一事实来源”减少了冗余，确保了数据完整性，并消除了冲突报告。
通过在所有工具之间同步数据，团队可以获得一致可靠的见解，同时仍然使用他们熟悉的平台。这种方法不仅提高了效率，还增强了整个组织内的协作和决策。
不久前，构建一个集中式数据栈要么是不可能的，要么是代价高昂的。如今，随着云计算的进步，即使是早期阶段的初创公司也可以实现灵活、低维护的基础设施，而不会破产。
5、结束语
一个基础的数据栈由四个核心组件组成：一个摄入工具、一个存储工具、一个转换工具和一个商业智能工具。这些构成了管理和提取数据洞察的基础。
随着组织规模的扩大，其数据需求变得更加复杂，需要额外的工具来增强功能。现代数据堆栈的模块化性质允许企业无缝采用新技术，根据特定目标和约束调整其堆栈。
数据可能最初只是一个简单的电子表格，但随着你的初创公司的发展，复杂性也会增加。分散的工具、手动报告和不连接的系统只会拖慢您的进度，导致时间浪费和不可靠的见解。
好消息是？您不需要成为数据专家就可以掌握控制权。通过集中数据并创建单一的真实来源，您可以摆脱噪音，更快地做出决策，并避免无休止的电子表格头痛循环。您越早解决这个问题，扩展的道路就会越顺畅——而不会因为混乱而阻碍您。
我们的目标是消除技术术语，使这些概念对每个人都有所了解，无论您的背景如何。如果您有任何问题或想深入探讨任何主题，请随时联系我们。
感谢您加入我们这次旅程——继续探索，继续提问，并让数据为您服务！
原文链接：The 101 Guide to Understanding the Modern Data Stack
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