datafangstsystemer

Datafangstsystemer er systemer for innsamling og registrering av data fra ulike kilder med sikte på analyse, rapportering og beslutningsstøtte. De muliggjør samhandling mellom sensordata, applikasjonslogger, brukerinndata og eksterne feeds, og legger til rette for sanntids- eller batchbasert behandling.

Hovedkomponentene inkluderer kilder, innsamling og ingestasjon (data ingestion), datatransformasjon og validering, lagring av rådata og rensede data, metadata og en datakatalog, samt overvåking og feilhåndtering. Systemet kan være batchdrevet eller sanntidsdrevet, og bruker ofte begreper som ETL/ELT og Change Data Capture (CDC) for å beskrive hvordan data flyttes og oppdateres.

Arkitekturmønstre omfatter batchprosesser som kjører periodisk og strømmebehandling for sanntid. Dataformater som brukes inkluderer JSON, CSV, XML og kolonneorienterte formater som Parquet. Inntak skjer via API-er, filbasert lasting eller meldingssystemer som Kafka, ofte med støtte for datavalidering og kvalitetskontroller.

Anvendelser finnes i produksjon og IoT, helsevesen, finans, markedsanalyse og operasjonell overvåking. Fordelene inkluderer raskere innsikt, automatisert datarensing og fullstendig sporbarhet fra kilde til bruksområde, samt mulighet for skalerbarhet og revisjon.

Utfordringer dekker datakvalitet, personvern og etterlevelse (GDPR), sikkerhet, kostnader knyttet til lagring og behandling, samt behov for tydelig datastyring, metadata og datalinje/linjeage. Best praksis inkluderer klare dataeierforhold, idempotente prosesser, feilhåndtering, overvåking og dokumentasjon.

---