تسلط بر پایپ‌لاین‌های ETL: نگاهی عمیق به گردش کار تبدیل داده

در دنیای داده‌محور امروز، سازمان‌ها با اطلاعاتی از منابع متعدد غرق شده‌اند. این داده‌ها در شکل خام خود، اغلب آشفته، ناهماهنگ و جزیره‌ای هستند. برای آزادسازی ارزش واقعی آن‌ها و تبدیلشان به بینش‌های عملی، باید جمع‌آوری، پاک‌سازی و یکپارچه شوند. اینجاست که پایپ‌لاین ETL - سنگ بنای معماری داده مدرن - نقشی محوری ایفا می‌کند. این راهنمای جامع به بررسی پیچیدگی‌های پایپ‌لاین‌های ETL، اجزای آن‌ها، بهترین شیوه‌ها و نقش در حال تحول آن‌ها در چشم‌انداز کسب‌وکار جهانی می‌پردازد.

پایپ‌لاین ETL چیست؟ ستون فقرات هوش تجاری

ETL مخفف استخراج (Extract)، تبدیل (Transform) و بارگذاری (Load) است. پایپ‌لاین ETL مجموعه‌ای از فرآیندهای خودکار است که داده‌ها را از یک یا چند منبع منتقل کرده، آن‌ها را بازآرایی می‌کند و به یک سیستم مقصد، معمولاً یک انبار داده، دریاچه داده یا پایگاه داده دیگر، تحویل می‌دهد. آن را به عنوان سیستم عصبی مرکزی داده‌های یک سازمان در نظر بگیرید که تضمین می‌کند اطلاعات باکیفیت و ساختاریافته برای تحلیل، هوش تجاری (BI) و برنامه‌های یادگیری ماشین (ML) در دسترس باشد.

بدون ETL مؤثر، داده‌ها به جای یک دارایی، یک بدهی باقی می‌مانند. گزارش‌ها نادرست خواهند بود، تحلیل‌ها ناقص می‌شوند و تصمیمات استراتژیک بر اساس اطلاعات غیرقابل اعتماد گرفته خواهند شد. یک گردش کار ETL با طراحی خوب، قهرمان گمنامی است که همه چیز را از داشبوردهای فروش روزانه گرفته تا مدل‌های پیش‌بینی پیچیده، قدرت می‌بخشد و آن را به یک جزء ضروری در هر استراتژی داده تبدیل می‌کند.

سه ستون ETL: یک تحلیل دقیق

فرآیند ETL یک سفر سه‌مرحله‌ای است. هر مرحله چالش‌های منحصر به فرد خود را دارد و برای اطمینان از یکپارچگی و قابلیت اطمینان داده‌های نهایی، نیازمند برنامه‌ریزی و اجرای دقیق است.

۱. استخراج (E): منبع‌یابی داده خام

اولین قدم، استخراج داده‌ها از منابع اصلی آن‌هاست. این منابع در شرکت‌های مدرن بسیار متنوع هستند و می‌توانند شامل موارد زیر باشند:

• پایگاه‌های داده رابطه‌ای: پایگاه‌های داده SQL مانند PostgreSQL، MySQL، Oracle و SQL Server که سیستم‌های تراکنشی (مانند CRM، ERP) را پشتیبانی می‌کنند.
• پایگاه‌های داده NoSQL: سیستم‌هایی مانند MongoDB یا Cassandra که برای برنامه‌های با داده‌های بدون ساختار یا نیمه‌ساختاریافته استفاده می‌شوند.
• APIها: رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی برای دسترسی به داده‌ها از سرویس‌های شخص ثالث مانند Salesforce، Google Analytics یا پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی.
• فایل‌های مسطح (Flat Files): فرمت‌های رایج مانند CSV، JSON و XML که اغلب توسط سیستم‌های قدیمی یا شرکای خارجی تولید می‌شوند.
• منابع جریانی (Streaming Sources): فیدهای داده آنی از دستگاه‌های اینترنت اشیاء (IoT)، لاگ‌های برنامه‌های وب یا تیکرهای مالی.

روش استخراج برای عملکرد و پایداری سیستم منبع حیاتی است. دو رویکرد اصلی عبارتند از:

• استخراج کامل (Full Extraction): کل مجموعه داده از سیستم منبع کپی می‌شود. پیاده‌سازی این روش ساده است اما می‌تواند منابع زیادی مصرف کند و عموماً فقط برای مجموعه‌داده‌های کوچک یا برای راه‌اندازی اولیه یک پایپ‌لاین مناسب است.
• استخراج افزایشی (Incremental Extraction): فقط داده‌هایی که از آخرین استخراج تغییر کرده یا اضافه شده‌اند، بیرون کشیده می‌شوند. این روش بسیار کارآمدتر است و تأثیر بر سیستم منبع را به حداقل می‌رساند. این کار اغلب با استفاده از برچسب‌های زمانی (مثلاً `last_modified_date`)، مکانیسم‌های ضبط تغییر داده (CDC) یا شماره‌های نسخه پیاده‌سازی می‌شود.

چالش جهانی: هنگام استخراج داده‌ها از منابع جهانی، باید با انکدینگ‌های مختلف کاراکتر (مانند UTF-8، ISO-8859-1) کار کنید تا از خرابی داده جلوگیری شود. تفاوت‌های منطقه زمانی نیز یک ملاحظه مهم است، به ویژه هنگام استفاده از برچسب‌های زمانی برای استخراج افزایشی.

۲. تبدیل (T): قلب گردش کار

اینجاست که جادوی واقعی اتفاق می‌افتد. مرحله تبدیل، پیچیده‌ترین و پرمصرف‌ترین بخش محاسباتی ETL است. این مرحله شامل اعمال یک سری قوانین و توابع بر روی داده‌های استخراج شده برای تبدیل آن‌ها به یک فرمت پاک، سازگار و ساختاریافته مناسب برای تحلیل است. بدون این مرحله، شما در حال انجام «آشغال ورودی، آشغال خروجی» خواهید بود.

فعالیت‌های کلیدی تبدیل عبارتند از:

• پاک‌سازی (Cleaning): این شامل اصلاح نادرستی‌ها و ناهماهنگی‌ها است. مثال‌ها عبارتند از:
  • مدیریت مقادیر `NULL` یا گمشده (مثلاً با جایگزینی میانگین، میانه یا یک مقدار ثابت، یا با حذف رکورد).
  • شناسایی و حذف رکوردهای تکراری.
  • اصلاح غلط‌های املایی یا تنوع در داده‌های دسته‌ای (مثلاً 'USA'، 'United States'، 'U.S.A.' همگی به 'United States' تبدیل می‌شوند).
• استانداردسازی (Standardizing): اطمینان از اینکه داده‌ها در تمام منابع از یک فرمت سازگار پیروی می‌کنند. این برای مخاطبان جهانی حیاتی است.
  • فرمت‌های تاریخ و زمان: تبدیل فرمت‌های مختلف مانند 'MM/DD/YYYY'، 'YYYY-MM-DD' و 'Day, Month DD, YYYY' به یک فرمت استاندارد واحد (مانند ISO 8601: `YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ`).
  • واحدهای اندازه‌گیری: تبدیل واحدهای امپریال (پوند، اینچ) به متریک (کیلوگرم، سانتی‌متر) یا برعکس برای ایجاد یک استاندارد یکنواخت برای تحلیل.
  • تبدیل ارز: تبدیل داده‌های مالی از چندین ارز محلی (EUR، JPY، INR) به یک ارز گزارش‌دهی واحد (مانند USD) با استفاده از نرخ‌های ارز تاریخی یا فعلی.
• غنی‌سازی (Enriching): افزودن اطلاعات به داده‌ها با ترکیب آن‌ها با اطلاعات از منابع دیگر.
  • ادغام داده‌های تراکنش مشتری با داده‌های دموگرافیک از یک سیستم CRM برای ایجاد یک پروفایل مشتری غنی‌تر.
  • افزودن اطلاعات جغرافیایی (شهر، کشور) بر اساس یک آدرس IP یا کد پستی.
  • محاسبه فیلدهای جدید، مانند `customer_lifetime_value` از خریدهای گذشته یا `age` از یک فیلد `date_of_birth`.
• ساختاردهی و قالب‌بندی (Structuring and Formatting): تغییر شکل داده‌ها برای انطباق با اسکیمای سیستم مقصد.
  • چرخاندن (Pivoting) یا باز کردن (Unpivoting) داده‌ها برای تغییر آن‌ها از فرمت عریض به فرمت طویل، یا برعکس.
  • تجزیه انواع داده‌های پیچیده مانند JSON یا XML به ستون‌های جداگانه.
  • تغییر نام ستون‌ها برای پیروی از یک قرارداد نام‌گذاری سازگار (مانند `snake_case` یا `camelCase`).
• تجمیع (Aggregating): خلاصه‌سازی داده‌ها به سطح بالاتری از جزئیات. به عنوان مثال، تجمیع تراکنش‌های فروش روزانه به خلاصه‌های ماهانه یا فصلی برای بهبود عملکرد کوئری در ابزارهای BI.

۳. بارگذاری (L): تحویل بینش‌ها به مقصد

مرحله نهایی شامل بارگذاری داده‌های تبدیل‌شده و باکیفیت در سیستم مقصد است. انتخاب مقصد به مورد استفاده بستگی دارد:

• انبار داده (Data Warehouse): یک مخزن ساختاریافته که برای کوئری‌های تحلیلی و گزارش‌گیری بهینه شده است (مانند Snowflake، Amazon Redshift، Google BigQuery، Teradata).
• دریاچه داده (Data Lake): یک مجموعه وسیع از داده‌های خام و پردازش‌شده که در فرمت بومی خود ذخیره شده‌اند و اغلب برای پردازش کلان داده و یادگیری ماشین استفاده می‌شود (مانند Amazon S3، Azure Data Lake Storage).
• فروشگاه داده عملیاتی (Operational Data Store - ODS): یک پایگاه داده که برای یکپارچه‌سازی داده‌ها از چندین منبع برای گزارش‌گیری عملیاتی طراحی شده است.

مانند استخراج، بارگذاری نیز دو استراتژی اصلی دارد:

• بارگذاری کامل (Full Load): کل مجموعه داده در مقصد بارگذاری می‌شود، که اغلب با خالی کردن (truncate) جدول موجود آغاز می‌شود. این روش ساده اما برای مجموعه‌داده‌های بزرگ و به‌روزرسانی‌های مکرر ناکارآمد است.
• بارگذاری افزایشی (Incremental Load یا Upsert): فقط رکوردهای جدید یا به‌روزشده به سیستم مقصد اضافه می‌شوند. این کار معمولاً شامل یک عملیات «upsert» (به‌روزرسانی رکوردهای موجود، درج رکوردهای جدید) است که بسیار کارآمدتر بوده و داده‌های تاریخی را حفظ می‌کند. این استاندارد برای اکثر پایپ‌لاین‌های ETL تولیدی است.

ETL در مقابل ELT: یک تغییر پارادایم مدرن

با ظهور انبارهای داده ابری قدرتمند و مقیاس‌پذیر، نوعی دیگر از ETL به نام ELT (Extract, Load, Transform) محبوبیت قابل توجهی پیدا کرده است.

در مدل ELT، ترتیب تغییر می‌کند:

1. استخراج (Extract): داده‌ها از سیستم‌های منبع استخراج می‌شوند، درست مانند ETL.
2. بارگذاری (Load): داده‌های خام و تبدیل‌نشده بلافاصله در سیستم مقصد بارگذاری می‌شوند، که معمولاً یک انبار داده ابری یا دریاچه داده است که می‌تواند حجم زیادی از داده‌های بدون ساختار را مدیریت کند.
3. تبدیل (Transform): منطق تبدیل پس از بارگذاری داده‌ها در مقصد اعمال می‌شود. این کار با استفاده از قابلیت‌های پردازشی قدرتمند خود انبار داده مدرن، اغلب از طریق کوئری‌های SQL انجام می‌شود.

چه زمانی ETL را در مقابل ELT انتخاب کنیم؟

انتخاب به این معنی نیست که یکی قطعاً بهتر است؛ بلکه به زمینه بستگی دارد.

• ETL را انتخاب کنید زمانی که:
  • با داده‌های حساس سروکار دارید که باید قبل از ذخیره در مخزن مرکزی پاک‌سازی، ماسک‌گذاری یا ناشناس شوند (مثلاً برای انطباق با GDPR یا HIPAA).
  • سیستم مقصد یک انبار داده سنتی و داخلی (on-premise) با قدرت پردازشی محدود است.
  • تبدیل‌ها از نظر محاسباتی پیچیده هستند و اجرای آن‌ها روی پایگاه داده مقصد کند خواهد بود.
• ELT را انتخاب کنید زمانی که:
  • از یک انبار داده ابری مدرن و مقیاس‌پذیر (مانند Snowflake، BigQuery، Redshift) استفاده می‌کنید که قدرت پردازش موازی گسترده (MPP) دارد.
  • می‌خواهید داده‌های خام را برای تحلیل‌های آینده و پیش‌بینی‌نشده یا برای اهداف علم داده ذخیره کنید. این روش انعطاف‌پذیری «اسکیما در زمان خواندن» (schema-on-read) را ارائه می‌دهد.
  • نیاز دارید حجم زیادی از داده‌ها را به سرعت و بدون انتظار برای تکمیل تبدیل‌ها وارد کنید.

ساخت یک پایپ‌لاین ETL قوی: بهترین شیوه‌های جهانی

یک پایپ‌لاین ضعیف یک بدهی است. برای ایجاد یک گردش کار ETL مقاوم، مقیاس‌پذیر و قابل نگهداری، این بهترین شیوه‌های جهانی را دنبال کنید.

برنامه‌ریزی و طراحی

قبل از نوشتن حتی یک خط کد، الزامات خود را به وضوح تعریف کنید. اسکیمای داده‌های منبع، منطق تجاری برای تبدیل‌ها و اسکیمای مقصد را درک کنید. یک سند نگاشت داده ایجاد کنید که به طور صریح جزئیات نحوه تبدیل و نگاشت هر فیلد منبع به یک فیلد مقصد را مشخص کند. این مستندات برای نگهداری و اشکال‌زدایی بسیار ارزشمند است.

کیفیت و اعتبارسنجی داده

بررسی‌های کیفیت داده را در سراسر پایپ‌لاین تعبیه کنید. داده‌ها را در منبع، پس از تبدیل و هنگام بارگذاری اعتبارسنجی کنید. به عنوان مثال، وجود مقادیر `NULL` در ستون‌های حیاتی را بررسی کنید، اطمینان حاصل کنید که فیلدهای عددی در محدوده‌های مورد انتظار قرار دارند و تأیید کنید که تعداد ردیف‌ها پس از یک join مطابق انتظار است. اعتبارسنجی‌های ناموفق باید هشدارها را فعال کنند یا رکوردهای بد را برای بررسی دستی به مکانی جداگانه هدایت کنند.

مقیاس‌پذیری و عملکرد

پایپ‌لاین خود را طوری طراحی کنید که بتواند رشد آینده در حجم و سرعت داده را مدیریت کند. در صورت امکان از پردازش موازی استفاده کنید، داده‌ها را به صورت دسته‌ای پردازش کنید و منطق تبدیل خود را بهینه کنید. برای پایگاه‌های داده، اطمینان حاصل کنید که از ایندکس‌ها به طور مؤثر در حین استخراج استفاده می‌شود. در ابر، از ویژگی‌های مقیاس‌پذیری خودکار برای تخصیص پویا منابع بر اساس بار کاری استفاده کنید.

نظارت، لاگ‌گیری و هشداردهی

یک پایپ‌لاین در حال اجرا در محیط تولید هرگز «راه‌اندازی و فراموشی» نیست. لاگ‌گیری جامع را برای ردیابی پیشرفت هر اجرا، تعداد رکوردهای پردازش‌شده و هرگونه خطای رخ‌داده پیاده‌سازی کنید. یک داشبورد نظارتی برای تجسم سلامت و عملکرد پایپ‌لاین در طول زمان تنظیم کنید. هشدارهای خودکار (از طریق ایمیل، Slack یا سرویس‌های دیگر) را برای اطلاع‌رسانی فوری به تیم مهندسی داده در هنگام شکست یک کار یا کاهش عملکرد، پیکربندی کنید.

امنیت و انطباق

امنیت داده غیرقابل مذاکره است. داده‌ها را هم در حین انتقال (با استفاده از TLS/SSL) و هم در حالت سکون (با استفاده از رمزگذاری سطح ذخیره‌سازی) رمزگذاری کنید. اعتبارنامه‌های دسترسی را به طور ایمن با استفاده از ابزارهای مدیریت اسرار (secrets management) به جای کدگذاری ثابت (hardcoding) مدیریت کنید. برای شرکت‌های بین‌المللی، اطمینان حاصل کنید که پایپ‌لاین شما با مقررات حریم خصوصی داده مانند GDPR اتحادیه اروپا و CCPA کالیفرنیا مطابقت دارد. این ممکن است شامل ماسک‌گذاری داده، شبه‌سازی (pseudonymization) یا مدیریت الزامات اقامت داده باشد.

ابزارها و فناوری‌های رایج ETL در بازار جهانی

ساخت پایپ‌لاین‌های ETL را می‌توان با طیف گسترده‌ای از ابزارها انجام داد، از نوشتن اسکریپت‌های سفارشی گرفته تا استفاده از پلتفرم‌های جامع سازمانی.

• چارچوب‌های منبع‌باز:
  • Apache Airflow: یک پلتفرم قدرتمند برای تعریف برنامه‌نویسی، زمان‌بندی و نظارت بر گردش‌های کاری. این خود یک ابزار ETL نیست اما به طور گسترده برای هماهنگ‌سازی وظایف ETL استفاده می‌شود.
  • Apache NiFi: یک رابط کاربری وب بصری برای طراحی جریان‌های داده فراهم می‌کند که آن را برای دریافت داده‌های آنی و تبدیل‌های ساده عالی می‌سازد.
  • Talend Open Studio: یک ابزار منبع‌باز محبوب با رابط کاربری گرافیکی و کتابخانه وسیعی از اتصالات و مؤلفه‌های از پیش ساخته شده.
• سرویس‌های بومی ابری:
  • AWS Glue: یک سرویس ETL کاملاً مدیریت‌شده از خدمات وب آمازون که بسیاری از کارهای کشف داده، تبدیل و زمان‌بندی کارها را خودکار می‌کند.
  • Google Cloud Dataflow: یک سرویس مدیریت‌شده برای اجرای طیف گسترده‌ای از الگوهای پردازش داده، از جمله ETL، در یک مدل یکپارچه جریانی و دسته‌ای.
  • Azure Data Factory: سرویس یکپارچه‌سازی داده مبتنی بر ابر مایکروسافت برای ایجاد، زمان‌بندی و هماهنگ‌سازی گردش‌های کاری داده در Azure.
• پلتفرم‌های تجاری سازمانی:
  • Informatica PowerCenter: یک رهبر دیرینه در بازار یکپارچه‌سازی داده که به خاطر استحکام و قابلیت اتصال گسترده‌اش شناخته می‌شود.
  • Fivetran & Stitch Data: این‌ها ابزارهای مدرن و متمرکز بر ELT هستند که در ارائه صدها اتصال از پیش ساخته شده برای تکرار خودکار داده‌ها از منابع به یک انبار داده تخصص دارند.

موارد استفاده واقعی از پایپ‌لاین‌های ETL

تأثیر ETL در هر صنعتی احساس می‌شود. در اینجا چند نمونه آورده شده است:

تجارت الکترونیک: نمای ۳۶۰ درجه از مشتری

یک غول تجارت الکترونیک داده‌ها را از وب‌سایت خود (کلیک‌ها، خریدها)، اپلیکیشن موبایل (استفاده)، CRM (تیکت‌های پشتیبانی مشتری) و رسانه‌های اجتماعی (اشاره‌ها) استخراج می‌کند. یک پایپ‌لاین ETL این داده‌های ناهمگون را تبدیل کرده، شناسه‌های مشتری را استانداردسازی می‌کند و آن را در یک انبار داده بارگذاری می‌کند. سپس تحلیل‌گران می‌توانند یک نمای کامل ۳۶۰ درجه از هر مشتری بسازند تا بازاریابی را شخصی‌سازی کنند، محصولات را توصیه کنند و خدمات را بهبود بخشند.

مالی: کشف تقلب و گزارش‌دهی نظارتی

یک بانک جهانی داده‌های تراکنش را از دستگاه‌های خودپرداز، بانکداری آنلاین و سیستم‌های کارت اعتباری به صورت آنی استخراج می‌کند. یک پایپ‌لاین ETL جریانی این داده‌ها را با تاریخچه مشتری و الگوهای تقلب شناخته‌شده غنی‌سازی می‌کند. داده‌های تبدیل‌شده به یک مدل یادگیری ماشین تغذیه می‌شود تا تراکنش‌های متقلبانه را در عرض چند ثانیه شناسایی و پرچم‌گذاری کند. سایر پایپ‌لاین‌های ETL دسته‌ای، داده‌های روزانه را برای تولید گزارش‌های الزامی برای نهادهای نظارتی مالی در حوزه‌های قضایی مختلف، تجمیع می‌کنند.

مراقبت‌های بهداشتی: یکپارچه‌سازی داده‌های بیمار برای نتایج بهتر

یک شبکه بیمارستانی داده‌های بیمار را از سیستم‌های مختلف استخراج می‌کند: پرونده‌های الکترونیکی سلامت (EHR)، نتایج آزمایشگاه، سیستم‌های تصویربرداری (اشعه ایکس، MRI) و سوابق داروخانه. پایپ‌لاین‌های ETL برای پاک‌سازی و استانداردسازی این داده‌ها با رعایت قوانین سختگیرانه حریم خصوصی مانند HIPAA استفاده می‌شوند. داده‌های یکپارچه به پزشکان اجازه می‌دهد تا دیدی جامع از تاریخچه پزشکی بیمار داشته باشند که منجر به تشخیص‌ها و برنامه‌های درمانی بهتر می‌شود.

لجستیک: بهینه‌سازی زنجیره تأمین

یک شرکت لجستیک چندملیتی داده‌ها را از ردیاب‌های GPS روی وسایل نقلیه خود، سیستم‌های موجودی انبار و APIهای پیش‌بینی آب و هوا استخراج می‌کند. یک پایپ‌لاین ETL این داده‌ها را پاک‌سازی و یکپارچه می‌کند. مجموعه داده نهایی برای بهینه‌سازی مسیرهای تحویل به صورت آنی، پیش‌بینی دقیق‌تر زمان تحویل و مدیریت پیشگیرانه سطح موجودی در سراسر شبکه جهانی آن استفاده می‌شود.

آینده ETL: روندهایی که باید مراقبشان بود

دنیای داده دائماً در حال تحول است و ETL نیز همین‌طور.

• هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در ETL: هوش مصنوعی برای خودکارسازی بخش‌های خسته‌کننده فرآیند ETL مانند تشخیص اسکیما، پیشنهادهای نگاشت داده و تشخیص ناهنجاری در کیفیت داده استفاده می‌شود.
• جریان آنی (Real-Time Streaming): با افزایش تقاضای کسب‌وکارها برای داده‌های تازه‌تر، تغییر از ETL دسته‌ای (که روزانه یا ساعتی اجرا می‌شود) به ETL/ELT جریانی آنی، با پشتیبانی از فناوری‌هایی مانند Apache Kafka و Apache Flink، سرعت خواهد گرفت.
• ETL معکوس (Reverse ETL): یک روند جدید که در آن داده‌ها از انبار داده به سیستم‌های عملیاتی مانند CRMها، پلتفرم‌های تبلیغاتی و ابزارهای اتوماسیون بازاریابی منتقل می‌شوند. این کار تحلیل‌ها را با قرار دادن مستقیم بینش‌ها در دستان کاربران تجاری، «عملیاتی» می‌کند.
• مش داده (Data Mesh): یک رویکرد غیرمتمرکز به مالکیت و معماری داده، که در آن داده به عنوان یک محصول متعلق به دامنه‌های مختلف تلقی می‌شود. این امر بر نحوه طراحی پایپ‌لاین‌های ETL تأثیر خواهد گذاشت و از پایپ‌لاین‌های متمرکز به شبکه‌ای از محصولات داده توزیع‌شده و متعلق به دامنه تغییر خواهد کرد.

نتیجه‌گیری: اهمیت پایدار گردش‌های کاری تبدیل داده

پایپ‌لاین‌های ETL چیزی فراتر از یک فرآیند فنی هستند؛ آن‌ها بنیادی هستند که تصمیمات داده‌محور بر آن بنا می‌شوند. چه از الگوی سنتی ETL پیروی کنید و چه از رویکرد مدرن ELT، اصول اصلی استخراج، تبدیل و بارگذاری داده برای بهره‌برداری از اطلاعات به عنوان یک دارایی استراتژیک، همچنان اساسی هستند. با پیاده‌سازی گردش‌های کاری تبدیل داده قوی، مقیاس‌پذیر و با نظارت خوب، سازمان‌ها در سراسر جهان می‌توانند کیفیت و دسترسی‌پذیری داده‌های خود را تضمین کنند و راه را برای نوآوری، کارایی و یک مزیت رقابتی واقعی در عصر دیجیتال هموار سازند.