Náš digitální svět chrlí giga dat denně, informace, které jsou nezbytné pro vlády, aby funkce, pro podniky prosperovat, a pro nás se dostat správnou věc, kterou jsme si objednali (včetně barvy) z naší oblíbené on-line tržiště.

nejenže existuje obrovské množství dat, ale existuje také nespočet procesů, které se na ně vztahují, a tolik věcí, které se mohou pokazit. Proto se datoví analytici a datoví inženýři obracejí na datové pipelining.

Tento článek vám poskytne vše, co potřebujete vědět o datových kanálů, včetně toho, co to znamená, jak je dát dohromady, data potrubí nástroje, proč je potřebujeme, a jak navrhnout jeden. Začneme tím, co to je a proč bychom se měli starat.

Postgraduální Program v Datové Inženýrství

Své Brány, Aby se Stal Datové Inženýrství ExpertView Kurz

Kontaktujte Nás

Proč Potřebujeme Data Potrubí?

podniky založené na datech potřebují, aby data byla efektivně přesunuta z jednoho místa na druhé a co nejrychleji přeměněna na použitelné informace. Bohužel, existuje mnoho překážek, aby se čistý tok dat, jako jsou překážky (které v důsledku latence), poškození dat, nebo více zdrojů dat produkovat konfliktní nebo nadbytečné informace.

Data potrubí vzít všechny ruční kroky potřebné k vyřešení těchto problémů a obrátit tento proces do hladka, automatizované workflow. I když ne každý podnik nebo organizace potřebuje data pipelining, proces je nejužitečnější pro každou společnost, která:

  • Vytvořit, závisí na, nebo je uložit obrovské množství dat, nebo dat z mnoha zdrojů
  • Závisí na příliš komplikovaná a analýzu dat v reálném čase
  • využít cloud pro ukládání dat
  • Udržovat siled zdroje dat

Kromě toho, datové potrubí zlepšení bezpečnosti tím, že omezí přístup do autorizovaných týmů. Pointa je, že čím více společnost závisí na datech, tím více potřebuje datový kanál, jeden z nejdůležitějších nástrojů obchodní analýzy.

co je to datový kanál?

víme, co jsou potrubí, velké potrubní systémy, které přenášejí zdroje z jednoho místa na druhé na velké vzdálenosti. Obvykle slyšíme o potrubí v souvislosti s ropou nebo zemním plynem. Jsou to rychlé, efektivní způsoby přesunu velkého množství materiálu z jednoho místa do druhého.

datové potrubí pracují na stejném principu; pouze se zabývají informacemi spíše než kapalinami nebo plyny. Datové potrubí je posloupnost kroků zpracování dat, z nichž mnohé jsou prováděny pomocí speciálního softwaru. Potrubí definuje, jak, co a kde jsou data shromažďována. Data pipelining automatizuje extrakci dat, transformaci, validaci a kombinaci a načte je pro další analýzu a vizualizaci. Celé potrubí poskytuje rychlost z jednoho konce na druhý tím, že eliminuje chyby a neutralizuje úzká místa nebo latenci.

mimochodem existují i velké datové potrubí. Velká data se vyznačují pěti V (odrůda ,objem, rychlost, pravdivost a hodnota). Big data potrubí jsou škálovatelné potrubí navržen tak, aby zvládnout jeden nebo více velkých dat „v“ vlastnosti, i rozpoznávání a zpracování dat v různých formátech, jako je struktura, nestrukturované a polostrukturované.

Všechny Údaje O Potrubí Architektury

definujeme data pipeline architektura jako kompletní systém navržen tak, aby zachytit, organizovat a odeslání dat použitých pro přesné, žalovatelné postřehy. Architektura existuje, aby poskytovala nejlepší design pro správu všech datových událostí, což usnadňuje analýzu, podávání zpráv a používání.

Datové analytiky a inženýři použijí pipeline architekturu, aby data ke zlepšení business intelligence (BI) a analytických a cílené funkčnost. Business intelligence a analytics používají data k získání vhledu a efektivity v informacích a trendech v reálném čase.

funkce s podporou dat pokrývá zásadní témata, jako jsou cesty zákazníků, chování cílových zákazníků, robotická automatizace procesů a uživatelské zkušenosti.

rozdělujeme architekturu datového potrubí na řadu částí a procesů, včetně:

zdroje

tato část je místem, kde to všechno začíná, odkud informace pocházejí. Tato fáze potenciálně zahrnuje různé zdroje, jako jsou aplikační API, cloud, relační databáze, NoSQL a Apache Hadoop.

Spojuje

Data z různých zdrojů, jsou často kombinovány, jak to cestuje přes potrubí. Spojuje seznam kritérií a logiku toho, jak se tato data spojují.

extrakce

analytici dat mohou chtít určitá konkrétní data nalezená ve větších polích, jako je předčíslí v kontaktním poli telefonního čísla. Někdy podnik potřebuje více sestavených nebo extrahovaných hodnot.

standardizace

Řekněme, že máte nějaké údaje uvedené v mílích a další údaje v kilometrech. Standardizace zajišťuje, že všechna data sledují stejné měrné jednotky a jsou prezentována v přijatelné velikosti, písmu a barvě.

Oprava

pokud máte data, budete mít chyby. Mohlo by to být něco tak jednoduchého jako poštovní směrovací číslo, které neexistuje, nebo matoucí zkratka. Korekční fáze také odstraňuje poškozené záznamy.

Spousta

Jakmile je vyčištěn dat, je vložen do správné analýzy systému, obvykle datového skladu, jiné relační databáze, nebo Hadoop rámec.

automatizace

datové potrubí využívají proces automatizace buď nepřetržitě, nebo podle plánu. Proces automatizace zpracovává detekci chyb, zprávy o stavu a monitorování.

Big Data Hadoop a Spark Vývojka Hřiště (ZDARMA)

Naučte Big Data Základy od Špičkových Odborníků – pro FREEEnroll Teď

Kontaktujte Nás

Údaje Potrubí Nástroje: Přehled

Data pipelining nástroje a řešení přijít v mnoha podobách, ale všechny mají stejné tři požadavky:

  • Extrahovat data z více relevantních zdrojů dat
  • Čisté, změnit a obohatit dat, takže to může být připraven pro analýzu
  • Načíst data do jediného zdroje informací, obvykle lake dat nebo datového skladu

Zde jsou čtyři nejoblíbenější typy dat pipelining nástroje, včetně některých specifických produktů:

Batch

Dávkové zpracování nástroje se nejlépe hodí pro přesun velkého množství dat v pravidelných intervalech, ale nepotřebujete to v reálném čase. Mezi oblíbené potrubní nástroje patří:

  • Informatica PowerCenter
  • IBM InfoSphere DataStage

Cloud-native

Tyto nástroje jsou optimalizovány pro práci s cloud-based údaje, jako je Amazon Web Services (AWS) kbelíky. Protože cloud také hostí nástroje, Organizace šetří náklady na vlastní infrastrukturu. Nástroje pro pipelining dat v cloudu zahrnují:

  • Blendo
  • Splývající

Open-source

klasický příklad „dostanete, co si zaplatí,“ open source nástroje jsou domácí zdroje postavené nebo přizpůsobit vaší organizace zkušený personál. Open source nástroje patří:

  • Apache Kafka
  • Apache proudění Vzduchu
  • Talend

v Reálném čase

Jak už název napovídá, tyto nástroje jsou navrženy tak, aby zpracovat data v reálném čase. Tato řešení jsou ideální pro zpracování dat z streaming zdrojů, jako jsou telemetrické údaje z připojených zařízení (jako Internet Věcí) nebo finanční trhy. Real-time data potrubí nástroje patří:

  • Splývající
  • Hevo Data
  • StreamSets

Data Potrubí Příklady

Zde jsou tři konkrétní údaje potrubí příklady, běžně používaný technický a non-technické uživatele:

B2B Data Exchange Potrubí

Podniků mohou posílat a přijímat komplexní strukturované nebo nestrukturované dokumenty, včetně NACHA a EDI dokumentů a rychlou a HIPAA transakcí, od jiných firem. Společnosti používají potrubí pro výměnu dat B2B k výměně formulářů, jako jsou nákupní objednávky nebo stavy přepravy.

potrubí kvality dat

uživatelé mohou v závislosti na případech použití spouštět potrubí kvality dat v dávkovém nebo streamovacím režimu. Potrubí kvality dat obsahuje funkce, jako je standardizace všech nových jmen zákazníků v pravidelných intervalech. Akt ověření adresy zákazníka v reálném čase během schválení žádosti o úvěr by byl považován za součást potrubí kvality dat.

MDM Pipeline

Master data management (MDM) spoléhá na párování a slučování dat. Tento potrubí zahrnuje sběr a zpracování dat z různých zdrojů, ferreting z duplicitních záznamů, a sloučení výsledků do jednoho zlatého záznamu.

Data Potrubí Design a Úvahy, nebo Jak Vybudovat Datové Potrubí

Než se dostanete na skutečné podnikání budování datového potrubí, musíte nejprve určit konkrétní faktory, které budou ovlivňovat váš návrh. Zeptejte se sami sebe:

  • jaký je účel potrubí? Proč potřebujete potrubí a čeho chcete dosáhnout? Přesune data jednou, nebo se bude opakovat?
  • o jaké údaje se jedná? Kolik dat očekáváte, že budete pracovat? Jsou data strukturovaná nebo nestrukturovaná, streamovaná nebo uložená?
  • jak budou data použita? Budou data použita pro reporting, analytiku, datovou vědu, business intelligence, automatizaci nebo strojové učení?

jakmile lépe porozumíte faktorům návrhu, můžete si vybrat mezi třemi přijatými způsoby vytváření architektury potrubí pro zpracování dat.

Příprava Dat Nástroje

Uživatelé spoléhají na tradiční příprava dat nástroje, jako jsou tabulky, aby lépe vizualizovat data a pracovat s ním. Bohužel to také znamená, že uživatelé musí ručně zpracovat každou novou datovou sadu nebo vytvořit složitá makra. Naštěstí jsou k dispozici nástroje pro přípravu podnikových dat pro změnu kroků přípravy dat do datových potrubí.

Design Nástroje

můžete použít nástroje, navržen tak, aby stavět zpracování dat potrubí s virtuální ekvivalent hračka stavební bloky, které je nápomocen snadno použitelné rozhraní.

ruční kódování

uživatelé používají rámce pro zpracování dat a jazyky jako Kafka, MapReduce, SQL a Spark. Nebo můžete použít proprietární rámce jako AWS Glue a Databricks Spark. Tento přístup vyžaduje, aby uživatelé věděli, jak programovat.

nakonec je třeba zvolit, který datový vzor pipelining design funguje nejlépe pro vaše potřeby a implementovat jej. Patří mezi ně:

Raw Data Načíst

jednoduchý design se pohybuje volně, neupravená data z jedné databáze do jiného

Extract-Transform-Load

Tento design extrahuje data z úložiště dat a transformuje (např.

Extract-Load-Transform

tento návrh je jako ETL, ale kroky se mění, aby se ušetřil čas a zabránilo se latenci. Data transformace dochází v cílové databázi

Data Virtualizace

Vzhledem k tomu, že většina potrubí vytvářet fyzické kopie uložených dat, virtualizace přináší data jako názory, aniž by fyzicky uchovává samostatnou kopii

Zpracování Datového Toku

Tento proces proudů dat o událostech v nepřetržitém toku v chronologickém pořadí. Proces analyzuje události, izoluje každou jedinečnou událost do odlišného záznamu, což umožňuje budoucí vyhodnocení použití

chcete začít svou kariéru jako Big Data Engineer? Podívejte se na školení Big Data Engineer a získejte certifikaci.

chcete se stát datovým inženýrem?

Simplilearn nabízí postgraduální Program v oblasti datového inženýrství, který vám poskytne potřebné dovednosti, abyste se stali datovým inženýrem, který dokáže provádět pipelining dat. Tento program, koná ve spolupráci s Purdue University a spolupráci s IBM, se zaměřuje na distribuované zpracování pomocí Hadoop rámec, rozsáhlé zpracování dat pomocí Spark, data potrubí s Kafkou, a zpracování Velkých objemů Dat na AWS a Azure Cloud infrastruktury.

datoví inženýři mohou podle Glassdoor získat roční průměrný plat 102 864 USD. Data hrají v našich životech tak zásadní roli a datoví inženýři jsou profesionálové v poptávce, kteří udržují vše v chodu hladce.

Napsat komentář

Vaše e-mailová adresa nebude zveřejněna.

lg