vores digitale verden churns ud koncerter af data dagligt, oplysninger, der er afgørende for regeringer til at fungere, for virksomheder at trives, og for os at få den rigtige ting, vi bestilte (herunder den rigtige farve) fra vores foretrukne online markedsplads.

der findes ikke kun en enorm mængde data, men der er også utallige processer at anvende på det og så mange ting, der kan gå galt. Derfor henvender dataanalytikere og dataingeniører sig til datarørledning.

denne artikel giver dig alt hvad du behøver at vide om datarørledning, herunder hvad det betyder, hvordan det er sammensat, data pipeline værktøjer, hvorfor vi har brug for dem, og hvordan man designer en. Vi begynder med, hvad det er, og hvorfor vi skal pleje.

Post Graduate Program i Data Engineering

din indgang til at blive en Data Engineering Ekspertvisning kursus

Kontakt os

Hvorfor har vi brug for Datarørledninger?

datadrevne virksomheder skal have data effektivt flyttet fra et sted til et andet og omdannet til handlingsrettede oplysninger så hurtigt som muligt. Desværre er der mange hindringer for ren datastrøm, såsom flaskehalse (som resulterer i forsinkelse), datakorruption eller flere datakilder, der producerer modstridende eller overflødige oplysninger.

data pipelines tag alle de manuelle trin, der er nødvendige for at løse disse problemer og gøre processen til en jævn, automatiseret arbejdsgang. Selvom ikke alle virksomheder eller organisationer har brug for datarørledning, er processen mest nyttig for enhver virksomhed, der:

  • Opret, afhænger af eller gemmer store mængder data eller data fra mange kilder
  • afhænger af alt for kompliceret eller realtidsdataanalyse
  • Anvend skyen til datalagring
  • vedligehold silerede datakilder

desuden forbedrer datarørledninger sikkerheden ved kun at begrænse adgangen til autoriserede teams. Bundlinjen er, jo mere en virksomhed afhænger af data, jo mere har den brug for en datapipeline, et af de mest kritiske forretningsanalyseværktøjer.

Hvad er en data Pipeline?

vi ved, hvad rørledninger er, store rørsystemer, der transporterer ressourcer fra et sted til et andet over lange afstande. Vi hører normalt om rørledninger i forbindelse med olie eller naturgas. De er hurtige og effektive måder at flytte store mængder materiale fra et punkt til et andet.

Datarørledninger fungerer efter samme princip; kun de beskæftiger sig med information snarere end væsker eller gasser. Data rørledninger er en sekvens af databehandling trin, mange af dem udført med særlige programmer. Rørledningen definerer hvordan, hvad og hvor dataene indsamles. Data pipelining automatiserer dataudvinding, transformation, validering og kombination, så indlæser den til yderligere analyse og visualisering. Hele rørledningen giver hastighed fra den ene ende til den anden ved at eliminere fejl og neutralisere flaskehalse eller latenstid.

i øvrigt findes der også big data-rørledninger. Big data er kendetegnet ved de fem V ‘ er (variation, volumen, hastighed, sandhed og værdi). Big data-rørledninger er skalerbare rørledninger designet til at håndtere en eller flere big data ‘ s “v”-egenskaber, endda genkende og behandle dataene i forskellige formater, såsom struktur, ustruktureret og semistruktureret.

alt om Data Pipeline Architecture

vi definerer data pipeline architecture som det komplette system designet til at fange, organisere og sende data, der bruges til nøjagtig, handlingsbar indsigt. Arkitekturen eksisterer for at give det bedste udformede design til at styre alle datahændelser, hvilket gør analyse, rapportering og brug lettere.

dataanalytikere og ingeniører anvender pipeline-arkitektur for at give data mulighed for at forbedre business intelligence (BI) og analytics og målrettet funktionalitet. Business intelligence og analytics bruger data til at opnå indsigt og effektivitet i realtidsinformation og tendenser.

Dataaktiveret funktionalitet dækker vigtige emner som kunderejser, målretningskundeadfærd, robotprocesautomatisering og brugeroplevelser.

vi opdeler data pipeline arkitektur i en række dele og processer, herunder:

kilder

denne del er hvor det hele begynder, hvor informationen kommer fra. Denne fase involverer potentielt forskellige kilder, såsom applikations-API ‘ er, skyen, relationsdatabaser, Noskl og Apache Hadoop.

joinforbindelser

Data fra forskellige kilder kombineres ofte, når de bevæger sig gennem rørledningen. Joinforbindelser viser kriterierne og logikken for, hvordan disse data samles.

ekstraktion

dataanalytikere vil muligvis have visse specifikke data, der findes i større felter, som en områdekode i et telefonnummer kontaktfelt. Nogle gange har en virksomhed brug for flere værdier samlet eller ekstraheret.

standardisering

sig, at du har nogle data opført i miles og andre data i kilometer. Standardisering sikrer, at alle data følger de samme måleenheder og præsenteres i en acceptabel størrelse, skrifttype og farve.

korrektion

hvis du har data, så vil du have fejl. Det kan være noget så simpelt som et Postnummer, der ikke findes, eller et forvirrende akronym. Korrektionsfasen fjerner også korrupte poster.

indlæser

når dataene er ryddet op, indlæses de i det korrekte analysesystem, normalt et datalager, en anden relationsdatabase eller en Hadoop-ramme.

automatisering

Datarørledninger anvender automatiseringsprocessen enten kontinuerligt eller på en tidsplan. Automatiseringsprocessen håndterer fejlregistrering, statusrapporter og overvågning.

Big Data Hadoop og Spark Developer Course (gratis)

Lær Big Data Basics fra Top eksperter – Gratisrulle nu

Kontakt os

Data Pipeline værktøjer: En oversigt

data pipelining værktøjer og løsninger kommer i mange former, men de har alle de samme tre krav:

  • Uddrag data fra flere relevante datakilder
  • rengør, ændre og berige dataene, så de kan være klar til analyse
  • Indlæs dataene til en enkelt informationskilde, normalt en datasø eller et datalager

her er de fire mest populære typer af data pipelining værktøjer, herunder nogle specifikke produkter:

batch

batchbehandlingsværktøjer er bedst egnet til at flytte store mængder data med regelmæssigt planlagte intervaller, men du har ikke brug for det i realtid. Populære pipeline værktøjer omfatter:

  • Informatica kraftcenter
  • IBM InfoSphere DataStage

Cloud-native

disse værktøjer er optimeret til at arbejde med cloud-baserede data, som f.eks. Da skyen også er vært for værktøjerne, sparer organisationer på interne infrastrukturomkostninger. Cloud-native data pipelining værktøjer omfatter:

  • Blendo
  • Confluent

Open source

et klassisk eksempel på “du får hvad du betaler for,” open source-værktøjer er hjemmevoksede ressourcer bygget eller tilpasset af din organisations erfarne medarbejdere. Open source-værktøjer inkluderer:

  • Apache Kafka
  • Apache luftstrøm
  • Talend

realtid

som navnet antyder, er disse værktøjer designet til at håndtere data i realtid. Disse løsninger er perfekte til behandling af data fra streamingkilder, såsom telemetridata fra tilsluttede enheder (som Internet of Things) eller finansielle markeder. Real-time data pipeline værktøjer omfatter:

  • Confluent
  • Hevo Data
  • StreamSets

Data Pipeline eksempler

her er tre specifikke data pipeline eksempler, almindeligt anvendt af både tekniske og ikke-tekniske brugere:

B2B dataudveksling Pipeline

virksomheder kan sende og modtage komplekse strukturerede eller ustrukturerede dokumenter, herunder Nacha og EDI dokumenter og hurtige og HIPAA transaktioner, fra andre virksomheder. Virksomheder bruger B2B-dataudvekslingsrørledninger til at udveksle formularer såsom indkøbsordrer eller forsendelsesstatus.

Datakvalitetsrørledning

brugere kan køre datakvalitetsrørledninger i batch-eller streamingtilstand afhængigt af brugssager. Datakvalitetsrørledninger indeholder funktioner som standardisering af alle nye kundenavne med jævne mellemrum. Handlingen med at validere en kundes adresse i realtid under en kreditansøgningsgodkendelse vil blive betragtet som en del af en datakvalitetspipeline.

MDM Pipeline

Master data management (MDM) er afhængig af datamatchning og sammenlægning. Denne pipeline involverer indsamling og behandling af data fra forskellige kilder, ferreting ud dubletter, og flette resultaterne i en enkelt gylden rekord.

Data Pipeline Design og overvejelser eller hvordan man opbygger en data Pipeline

før du kommer ned til den faktiske forretning med at opbygge en data pipeline, skal du først bestemme specifikke faktorer, der vil påvirke dit design. Spørg dig selv:

  • Hvad er rørledningens formål? Hvorfor har du brug for rørledningen, og hvad vil du have det til at opnå? Vil det flytte data en gang, eller vil det gentage?
  • hvilken slags data er involveret? Hvor meget data forventer du at arbejde med? Er dataene struktureret eller ustruktureret, streaming eller gemt?
  • Hvordan vil dataene blive brugt? Vil dataene blive brugt til rapportering, analyse, datalogi, business intelligence, automatisering eller maskinlæring?

når du har en bedre forståelse af designfaktorerne, kan du vælge mellem tre accepterede midler til oprettelse af databehandlingsrørledningsarkitektur.

værktøjer til forberedelse af Data

brugere er afhængige af traditionelle værktøjer til forberedelse af data såsom regneark for bedre at visualisere dataene og arbejde med dem. Desværre betyder det også, at brugerne manuelt skal håndtere hvert nyt datasæt eller oprette komplekse makroer. Heldigvis er der værktøjer til forberedelse af virksomhedsdata til rådighed til at ændre trin til forberedelse af data til datarørledninger.

designværktøjer

du kan bruge værktøjer designet til at opbygge databehandlingsrørledninger med den virtuelle ækvivalent af legetøjsbyggesten, assisteret af en brugervenlig grænseflade.

håndkodning

brugere anvender databehandlingsrammer og sprog som f.eks. Eller du kan bruge proprietære rammer som f.eks. Denne tilgang kræver, at brugerne ved, hvordan man programmerer.

endelig skal du vælge, hvilke data pipelining design mønster fungerer bedst til dine behov og implementere det. De omfatter:

Rå Data Load

dette enkle design flytter bulk, umodificerede data fra en database til en anden

Uddrag-Transform-Load

dette design udtrækker data fra en datalager og transformerer (f. eks. Integrer) det, før du lægger det i måldatabasen

Uddrag-Load-Transform

dette design er som ETL, men trinene ændres for at spare tid og undgå latenstid. Dataens transformation sker i måldatabasen

Datavirtualisering

mens de fleste rørledninger opretter fysiske kopier af lagrede data, leverer virtualisering dataene som Visninger uden fysisk at holde en separat kopi

Datastrømbehandling

denne proces streamer hændelsesdata i en kontinuerlig strøm i kronologisk rækkefølge. Processen analyserer begivenheder, isolerer hver unik begivenhed i en særskilt rekord, hvilket tillader fremtidig brugsevaluering

vil du begynde din karriere som Big Data Engineer? Tjek kurset Big Data Engineer og få certificeret.

vil du blive dataingeniør?

Simplilearn tilbyder en post Graduate Program i Data Engineering, der giver dig de nødvendige færdigheder til at blive en data ingeniør, der kan gøre data pipelining. Dette program, der afholdes i samarbejde med Purdue University og samarbejde med IBM, fokuserer på distribueret behandling ved hjælp af Hadoop-rammen, storskala databehandling ved hjælp af Spark, datarørledninger med Kafka og Big Data på AV og sky infrastruktur.

data ingeniører kan tjene en årlig gennemsnitsløn på USD 102,864, ifølge Glassdoor. Data spiller en så vigtig rolle i vores liv, og dataingeniører er de efterspurgte fagfolk, der holder alt kørende.

Skriv et svar

Din e-mailadresse vil ikke blive publiceret.

lg