Data Acquisition (Məlumatların Toplanması) — müxtəlif mənbələrdən məlumatların sistemli şəkildə toplanması, qəbul edilməsi, ötürülməsi və analitik ekosistemə daxil edilməsi prosesini ifadə edən çoxmərhələli, texnoloji və metodoloji çərçivəyə malik mühüm data mühəndisliyi və data analitikası funksiyasıdır. Bu prosesin məqsədi — strukturlu, yarı-strukturlaşmış və ya struktursuz məlumatların mənbədən çıxarılaraq etibarlı şəkildə saxlanılması, inteqrasiya olunması və analitik təhlilə hazır hala gətirilməsidir.

Data Acquisition həm real-time məlumat axınlarını, həm də batch (toplu) məlumat ötürülmələrini əhatə edə bilər və bu proses sensorlardan, IoT cihazlarından, məlumat bazalarından, API-lərdən, tətbiqlərdən, log fayllarından, bulud xidmətlərindən, ERP/CRM sistemlərindən, sosial media platformalarından, web scraping mexanizmlərindən və digər çoxsaylı mənbələrdən məlumatların əldə olunmasını təmin edir.

Bu mərhələ analitik boru xəttinin (data pipeline) əsas giriş nöqtəsi olduğundan, məlumatların keyfiyyəti, təmizliyi, təhlükəsizliyi və davamlılığı birbaşa Data Acquisition prosesinin düzgün qurulmasından asılıdır.

Əsas Məqsədi və Funksiyaları

Data Acquisition-in əsas missiyası məlumatları mənbələrdən düzgün, etibarlı, ardıcıl və itkisiz formada toplayaraq analitik sistemlərə yönləndirməkdir. Onun funksiyalarına daxildir:

• Real-time və ya periodik məlumat toplanması
• Mənbələrdən məlumat çıxarma (Extraction)
• Məlumat ötürülməsi və sinxronizasiya
• Mənbə sistemlərinin monitorinqi
• Məlumatın formatlaşdırılması və ilkin standartlaşdırılması
• Məlumatın audit izlərinin saxlanılması
• Təhlükəsizlik və autentifikasiya proseslərinin təmin olunması
• Data ingestion boru xətlərinin avtomatlaşdırılması

Data Acquisition həmçinin məlumatların analitika üçün “hazırlıq səviyyəsini” artırır və sonrakı proseslərin — Data Cleaning, Transformation, Modeling və Visualization — düzgün işləməsinə zəmin yaradır.

Data Acquisition Prosesinin Mərhələləri

1. Source Identification (Mənbələrin müəyyən edilməsi)

Hansı məlumatların, hansı sistemlərdən və nə məqsədlə toplanacağını müəyyən etmək.

2. Connection Establishment (Bağlantıların qurulması)

API, database connector, sensor interfeysləri, IoT protokolları və ya digər kommunikasiya kanalları vasitəsilə məlumat mənbələrinə qoşulma.

3. Data Extraction (Məlumatın çıxarılması)

Məlumatların SQL sorğuları, API çağırışları, event listener-lər, log analizatorları və scraping mexanizmləri ilə alınması.

4. Data Transmission (Məlumat ötürülməsi)

Məlumatların təhlükəsiz formatda (SSL, HTTPS, SSH, VPN) ETL/ELT sistemlərinə, data lake-lərə və ya data warehouses-lara ötürülməsi.

5. Data Validation (Məlumatın ilkin yoxlanışı)

Alınan məlumatların tamlığı, düzgünlüyü və bütövlüyünün ilkin qiymətləndirilməsi.

6. Storage & Ingestion (Saxlanma və qəbul)

Məlumatların strukturlaşdırılmış repository-lərə və boru xətlərinə daxil edilməsi.

İstifadə Olunan Alətlər və Texnologiyalar

• Proqramlaşdırma dilləri: Python, Java, Go
• ETL/ELT platformaları: Apache Nifi, Fivetran, Talend, Informatica, Airbyte
• Streaming texnologiyaları: Apache Kafka, Flink, Spark Streaming, Kinesis
• API & Web Data Extraction: REST, GraphQL, Web Scraping alətləri
• Bulud xidmətləri: AWS Glue, Azure Data Factory, Google Dataflow
• Sensor və IoT sistemləri: MQTT, OPC-UA, Modbus, Edge Computing cihazları

Bu texnologiyalar məlumatların davamlı, təhlükəsiz və avtomatlaşdırılmış şəkildə toplanmasını təmin edir.

Əsas Üstünlüklər və İmkanlar

• Fərqli mənbələrdən məlumatların avtomatik toplanması
• Analitik proseslər üçün yüksək keyfiyyətli məlumat təminatı
• Real-time monitorinq və operativ qərarvermə
• İş proseslərinin optimallaşdırılması
• Model dəqiqliyinin artırılması
• Big Data ekosistemləri ilə tam inteqrasiya

Çağırışlar və Məhdudiyyətlər

• Mənbələr arasında uyğunsuz məlumat formatları
• Yüksək sürətli və real-time axınlar üçün performans tələbləri
• Təhlükəsizlik və məxfilik riskləri
• API limitləri və bandwith məhdudiyyətləri
• Data loss riskləri (əlaqə kəsilməsi, paket itkiləri və s.)
• Kompleks inteqrasiya ssenariləri

Ən Yaxşı Təcrübələr

• Məlumat mənbələri üçün standartlaşdırılmış bağlantı qaydaları yaratmaq
• Data ingestion proseslərini avtomatlaşdırmaq
• Təhlükəsizlik protokollarına ciddi əməl etmək
• Log, audit trail və monitorinq sistemlərindən istifadə etmək
• Yüksək performans üçün caching və buffering tətbiq etmək
• Data validation mərhələsini optimallaşdırmaq