什么是数据自动化？

许多组织将数据自动化作为其数据管理战略的关键组成部分。

IBM Data Differentiator  报告显示，高达 68% 的组织数据从未被分析，这意味着企业从未充分受益于这些数据。

自动化帮助企业提高运营效率，处理不断增长的数据量，从而提取有价值的见解，并做出更快速、更明智的业务决策。

具体而言，数据自动化有助于简化数据在使用前通常需要经历的 ETL 过程。ETL 包括从数据源提取数据、将其转换为可用格式，并加载到目标应用或数据库中。

通过消除以往需要人工干预的耗时、重复性任务，数据自动化技术使数据工程师和数据科学家能够专注于更高优先级的任务，例如数据分析、人工智能（AI）和机器学习（ML）项目。

数据自动化还通过最小化数据处理过程中人为错误的可能性，提高了数据质量。

数据自动化对于必须处理、分析并基于快速增长的多种数据源数据量采取行动的企业至关重要。每天大约生成 4.027 亿太字节的数据，其中大部分是原始或非结构化格式，未经数据处理，IT 系统难以读取。^1。

企业需要清洁、准确的数据用于各种用例，包括运营、供应链、市场营销与销售、公司治理等。如今，随着许多企业启动人工智能（AI）计划，训练大语言模型（LLM）需要更大量的数据。

在数据自动化之前，处理数据过程不仅复杂繁琐、耗费大量人力，而且容易出错。数据收集、数据准备和数据集成等数据工作流依赖于需要创建、维护和频繁更新的手动编写脚本。不同的数据源需要定制编码，以使其与企业数据管道的其他部分兼容。

自动化数据处理工具可以为这些问题提供无代码解决方案。采用数据自动化战略的企业可以减少处理时间、提高员工生产力、改善数据质量并更快地分析更多数据。在人工智能和大数据分析时代，数据自动化被视为一项必不可少的能力。

数据自动化通过建立数据管道来工作，该数据管道自动从各种来源收集数据，处理数据以供使用，并将其交付给需要数据的存储库和工具。

数据源可以包括数据库、Web 应用程序、应用程序编程接口（API）、云服务以及许多其他不同的来源。数据的最终目的地可能是数据仓库、分析应用程序、商业智能工具或 AI/ML 模型。

当数据流经数据管道时，不同的自动化技术协同完成每个步骤。

例如，数据连接器可以从任何来源检索数据，无需自定义代码或手动干预。机器人流程自动化(RPA) 可以执行重复性任务，例如在电子表格或发票中查找特定数据并将其移动到应用程序中。

人工智能和机器学习也是数据自动化的重要技术。它们可以自动化复杂的数据输入任务，执行复杂的数据转换，并在情况或业务需求发生变化时自动调整数据处理参数。

处理数据集以供使用的其中一个主要方法为 ETL，即数据提取（Extract）、转换（Transform）与加载（Load）。数据自动化有助于简化数据管理生命周期的以下及其他关键步骤：

• 数据集成：将不同的数据存储整合在一起。
• 数据提取：从各种来源收集原始数据。
• 数据转换：转换数据以供其预期用途使用。
• 数据加载：将转换后的数据移动到目标位置。
• 数据分析：从数据中生成见解。

数据集成是一个统称，指将来自多个来源的数据进行收集、整合与协调，将其转化为统一、一致的格式，以便用于各类分析、运营和决策支持。

数据集成涉及一系列步骤与流程，包括数据提取、数据转换、数据加载和数据分析，具体如下：

原始数据从不同来源复制或导出，这些来源可包括 SQL 与 NoSQL 数据库、Web 应用程序、API、云服务及电子表格等。提取的数据类型可能包括非结构化和结构化数据格式，例如 JSON、XML、关系数据库表等。

自动化数据提取工具能够识别并从此类异构源中提取数据，无需人工干预或定制代码。它们可定位并检索海量非结构化数据（如商业文档、电子邮件或网页）中的特定信息。部分提取工具甚至能够处理手写文本和低分辨率图像。

数据转换是数据集成流程中的关键组成部分；其中，原始数据会被转换为统一的格式或结构。此举有助于确保与目标系统的兼容性，并提升数据质量与可用性。根据目标需求，数据可能需经历多次转换才能投入使用。

自动化数据工具可执行多种转换操作，包括：清洗数据以消除错误和不一致；调整数据格式（例如删除电子表格中的列）；通过合并多条记录实现数据聚合。此外，自动化工具还能通过添加其他来源的相关信息来丰富数据内容。

数据完成转换后，将被加载至目标位置，通常是数据仓库、分析应用程序或其他便于用户访问和操作数据的工具。此过程通常涉及到对所有数据进行初始加载，然后定期加载增量数据变化，偶尔需要进行完全刷新以擦除和替换仓库中的数据。

自动化工具可根据时间间隔（例如每日一至两次）自动调度加载任务。它们也可在触发器激活时（如存储中新数据增加或文档更新）启动加载流程。部分工具还能自动生成定制代码，确保不同类型的数据资产得以正确加载。

数据经过提取、转换和加载后，即可用于分析，以发现趋势、模式和关联，帮助企业做出数据驱动的决策。自动化数据工具能自动执行多项分析任务，帮助数据科学家更快速、高效地开展工作。

自动化工具可将数据编码或转换为数值格式，将数据拆分为子集，分离变量，填补缺失值，并将大型数据集概括归纳为具有宏观意义的洞察对于业务用户，数据自动化能生成数据可视化图表，帮助他们理解并运用数据洞察。

数据自动化的主要优势包括：

• 提高效率
• 可靠的数据质量
• 成本节省
• 更快的商业洞察
• 更快地做出决策
• 更强的数据安全
• 灵活的可扩展性

在数据管道中移动和处理海量数据通常复杂且耗时。对数据管道中的多项任务进行自动化，可大幅简化和加速处理流程。

在处理大规模数据时减少人工干预，也消除了人为出错的可能性。数据自动化工具还能执行数据验证，防止数据错误并确保符合业务规则。

数据自动化消除了员工在数据处理任务上花费时间和精力的费用。例如，自动化工具可以帮助输入数据、修复错误和格式化数据，以使其与其他系统和工具兼容。

通过自动执行过去需要数据团队手动干预的分析任务，数据自动化可加速数据驱动的商业洞察发现过程，且通常能实现实时分析。

更快的商业洞察意味着企业能够实时做出数据驱动型决策，以把握新机遇、改善客户体验，并降低盲目行动的风险。

数据自动化工具可通过自动加密敏感数据、对数据进行认证和审计以符合法规要求，以及限制对数据源的访问，在处理过程中有效保护数据。

随着数据量的增长和业务流程的演变，数据自动化使企业能够在保持系统性能符合要求的同时，从容扩展数据处理规模。