Il nostro mondo digitale sforna quotidianamente giga di dati, informazioni essenziali per il funzionamento dei governi, per la crescita delle aziende e per ottenere la cosa giusta che abbiamo ordinato (incluso il colore giusto) dal nostro mercato online preferito.

Non solo esiste una grande quantità di dati, ma ci sono anche innumerevoli processi da applicare ad esso e così tante cose che possono andare male. Ecco perché gli analisti dei dati e gli ingegneri dei dati si rivolgono al pipelining dei dati.

Questo articolo ti dà tutto quello che c’è da sapere su pipelining di dati, compreso che cosa significa, come è messo insieme, strumenti di pipeline di dati, perché ne abbiamo bisogno, e come progettare uno. Iniziamo con quello che è e perché dovremmo preoccuparci.

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Perché Abbiamo Bisogno di Dati Gasdotti?

Le aziende basate sui dati devono spostare i dati in modo efficiente da una posizione all’altra e trasformarli in informazioni utilizzabili il più rapidamente possibile. Sfortunatamente, ci sono molti ostacoli per pulire il flusso di dati, come colli di bottiglia (che si traducono in latenza), corruzione dei dati o più origini dati che producono informazioni in conflitto o ridondanti.

Le pipeline di dati adottano tutti i passaggi manuali necessari per risolvere questi problemi e trasformare il processo in un flusso di lavoro fluido e automatizzato. Sebbene non tutte le aziende o organizzazioni necessitino di pipelining dei dati, il processo è molto utile per qualsiasi azienda che:

  • Creare, dipendere o archiviare grandi quantità di dati o dati provenienti da molte fonti
  • Dipendere da analisi dei dati eccessivamente complicate o in tempo reale
  • Utilizzare il cloud per l’archiviazione dei dati
  • Mantenere origini dati in silos

Inoltre, le pipeline di dati migliorano la sicurezza limitando l’accesso solo ai team autorizzati. La linea di fondo è più un’azienda dipende dai dati, più ha bisogno di una pipeline di dati, uno degli strumenti di analisi aziendale più critici.

Che cos’è una pipeline di dati?

Sappiamo cosa sono le pipeline, grandi sistemi di tubazioni che trasportano risorse da un luogo all’altro su lunghe distanze. Di solito sentiamo parlare di oleodotti nel contesto del petrolio o del gas naturale. Sono modi veloci ed efficienti per spostare grandi quantità di materiale da un punto all’altro.

Le condutture di dati funzionano secondo lo stesso principio; trattano solo informazioni piuttosto che liquidi o gas. Le pipeline di dati sono una sequenza di fasi di elaborazione dei dati, molte delle quali realizzate con un software speciale. La pipeline definisce come, cosa e dove vengono raccolti i dati. Il pipelining dei dati automatizza l’estrazione, la trasformazione, la convalida e la combinazione dei dati, quindi li carica per ulteriori analisi e visualizzazione. L’intera pipeline fornisce velocità da un’estremità all’altra eliminando gli errori e neutralizzando i colli di bottiglia o la latenza.

Per inciso, esistono anche pipeline di big data. I Big data sono caratterizzati dalle cinque V (varietà, volume, velocità, veridicità e valore). Le Big data pipeline sono pipeline scalabili progettate per gestire una o più caratteristiche “v” dei big data, anche riconoscendo ed elaborando i dati in diversi formati, come struttura, non strutturati e semi-strutturati.

Tutto su Data Pipeline Architecture

Definiamo data pipeline architecture come il sistema completo progettato per acquisire, organizzare e inviare dati utilizzati per approfondimenti accurati e fruibili. L’architettura esiste per fornire il miglior design strutturato per gestire tutti gli eventi di dati, semplificando analisi, reporting e utilizzo.

Analisti e ingegneri dei dati applicano l’architettura della pipeline per consentire ai dati di migliorare business intelligence (BI) e analisi e funzionalità mirate. Business intelligence e analytics utilizzano i dati per acquisire informazioni ed efficienza in informazioni e tendenze in tempo reale.

La funzionalità Data-enabled copre argomenti cruciali come i percorsi dei clienti, il comportamento dei clienti target, l’automazione dei processi robotici e le esperienze degli utenti.

Suddividiamo l’architettura della pipeline di dati in una serie di parti e processi, tra cui:

Fonti

Questa parte è dove tutto inizia, da dove provengono le informazioni. Questa fase coinvolge potenzialmente diverse fonti, come le API delle applicazioni, il cloud, i database relazionali, NoSQL e Apache Hadoop.

Join

I dati provenienti da fonti diverse vengono spesso combinati mentre viaggiano attraverso la pipeline. Join elenca i criteri e la logica per il modo in cui questi dati vengono insieme.

Estrazione

Gli analisti di dati potrebbero volere alcuni dati specifici trovati in campi più grandi, come un prefisso in un campo di contatto numero di telefono. A volte, un’azienda ha bisogno di più valori assemblati o estratti.

Standardizzazione

Supponiamo di avere alcuni dati elencati in miglia e altri dati in chilometri. La standardizzazione garantisce che tutti i dati seguano le stesse unità di misura e siano presentati in dimensioni, caratteri e colori accettabili.

Correzione

Se si dispone di dati, si avranno errori. Potrebbe essere qualcosa di semplice come un codice postale che non esiste o un acronimo confuso. La fase di correzione rimuove anche i record corrotti.

Carica

Una volta che i dati vengono ripuliti, vengono caricati nel sistema di analisi appropriato, di solito un data warehouse, un altro database relazionale o un framework Hadoop.

Automazione

Le pipeline di dati utilizzano il processo di automazione in modo continuo o programmato. Il processo di automazione gestisce il rilevamento degli errori, i rapporti sullo stato e il monitoraggio.

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Pipeline di Dati Strumenti: Una Panoramica

Dati pipelining gli strumenti e le soluzioni sono disponibili in molte forme, ma tutti hanno le stesse tre requisiti:

  • Estrarre i dati da più fonti di dati pertinenti
  • Pulire, modificare ed arricchire i dati in modo da essere pronti per l’analisi
  • Caricare i dati di una singola fonte di informazioni, di solito i dati di un lago o di una data warehouse

Qui ci sono quattro tipi più popolari di dati pipelining strumenti, tra cui alcuni prodotti specifici:

Batch

strumenti di elaborazione in Batch sono più adatti per la movimentazione di grandi quantità di dati a intervalli regolari programmati, ma non richiedono in tempo reale. Strumenti di pipeline popolari includono:

  • Informatica PowerCenter
  • IBM InfoSphere DataStage

Cloud-native

Questi strumenti sono ottimizzati per lavorare con dati basati sul cloud, come i bucket Amazon Web Services (AWS). Poiché il cloud ospita anche gli strumenti, le organizzazioni risparmiano sui costi di infrastruttura interni. Gli strumenti di pipelining dei dati nativi per il cloud includono:

  • Blendo
  • Confluent

Open-source

Un classico esempio di “ottieni ciò per cui paghi”, gli strumenti open source sono risorse create o personalizzate dal personale esperto della tua organizzazione. Gli strumenti open source includono:

  • Apache Kafka
  • Apache Airflow
  • Talend

Real-time

Come suggerisce il nome, questi strumenti sono progettati per gestire i dati in tempo reale. Queste soluzioni sono perfette per l’elaborazione di dati da fonti di streaming come i dati di telemetria da dispositivi connessi (come l’Internet delle cose) o mercati finanziari. Gli strumenti di pipeline di dati in tempo reale includono:

  • Confluent
  • Dati Hevo
  • StreamSets

Esempi di pipeline di dati

Ecco tre esempi specifici di pipeline di dati, comunemente utilizzati dagli utenti tecnici e non tecnici:

B2B Data Exchange Pipeline

Le aziende possono inviare e ricevere documenti strutturati o non strutturati complessi, inclusi documenti NACHA ed EDI e transazioni SWIFT e HIPAA, da altre aziende. Le aziende utilizzano pipeline di scambio dati B2B per scambiare moduli come ordini di acquisto o stati di spedizione.

Pipeline di qualità dei dati

Gli utenti possono eseguire pipeline di qualità dei dati in modalità batch o streaming, a seconda dei casi d’uso. Le pipeline di qualità dei dati contengono funzioni come la standardizzazione di tutti i nuovi nomi dei clienti a intervalli regolari. L’atto di convalidare l’indirizzo di un cliente in tempo reale durante l’approvazione di una domanda di credito sarebbe considerato parte di una pipeline di qualità dei dati.

MDM Pipeline

Master data management (MDM) si basa sulla corrispondenza e sulla fusione dei dati. Questa pipeline comporta la raccolta e l’elaborazione di dati da fonti diverse, la ricerca di record duplicati e la fusione dei risultati in un unico record dorato.

Progettazione e considerazioni della pipeline di dati o Come creare una pipeline di dati

Prima di iniziare l’attività effettiva di creazione di una pipeline di dati, è necessario innanzitutto determinare fattori specifici che influenzeranno la progettazione. Chiedilo a te stesso:

  • Qual è lo scopo del gasdotto? Perché hai bisogno della pipeline e cosa vuoi che compia? Sposterà i dati una volta o si ripeterà?
  • Che tipo di dati sono coinvolti? Con quanti dati ti aspetti di lavorare? I dati sono strutturati o non strutturati, in streaming o memorizzati?
  • Come verranno utilizzati i dati? I dati saranno utilizzati per reporting, analisi, data science, business intelligence, automazione o apprendimento automatico?

Una volta che hai una migliore comprensione dei fattori di progettazione, puoi scegliere tra tre mezzi accettati per creare l’architettura della pipeline di elaborazione dei dati.

Strumenti di preparazione dei dati

Gli utenti si affidano a strumenti di preparazione dei dati tradizionali come fogli di calcolo per visualizzare meglio i dati e lavorare con essi. Sfortunatamente, questo significa anche che gli utenti devono gestire manualmente ogni nuovo set di dati o creare macro complesse. Per fortuna, ci sono strumenti di preparazione dei dati aziendali disponibili per modificare le fasi di preparazione dei dati in pipeline di dati.

Strumenti di progettazione

È possibile utilizzare strumenti progettati per costruire pipeline di elaborazione dati con l’equivalente virtuale di blocchi giocattolo, assistito da un’interfaccia facile da usare.

Codifica manuale

Gli utenti utilizzano framework di elaborazione dati e linguaggi come Kafka, MapReduce, SQL e Spark. Oppure puoi utilizzare framework proprietari come AWS Glue e Databricks Spark. Questo approccio richiede agli utenti di sapere come programmare.

Infine, è necessario scegliere quale modello di progettazione pipelining dati funziona meglio per le proprie esigenze e implementarlo. Questi includono:

Carico di dati grezzi

Questo semplice progetto sposta i dati non modificati di massa da un database a un altro

Extract-Transform-Load

Questo progetto estrae i dati da un archivio dati e trasforma (ad es., pulire, standardizzare, integrare) prima di caricarlo nel database di destinazione

Extract-Load-Transform

Questo design è come ETL, ma i passaggi vengono modificati per risparmiare tempo ed evitare la latenza. La trasformazione dei dati avviene nel database di destinazione

Virtualizzazione dei dati

Mentre la maggior parte delle pipeline crea copie fisiche dei dati memorizzati, la virtualizzazione fornisce i dati come viste senza mantenere fisicamente una copia separata

Elaborazione del flusso di dati

Questo processo trasmette i dati degli eventi in un flusso continuo in sequenza cronologica. Il processo analizza gli eventi, isolando ogni evento unico in un record distinto, consentendo la valutazione dell’uso futuro

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Simplilearn offre un programma post-laurea in Ingegneria dei dati che ti dà le competenze necessarie per diventare un data engineer che può fare pipelining di dati. Questo programma, tenuto in collaborazione con la Purdue University e la collaborazione con IBM, si concentra sull’elaborazione distribuita utilizzando il framework Hadoop, l’elaborazione dei dati su larga scala utilizzando Spark, le pipeline di dati con Kafka e i Big Data su AWS e Azure Cloud infrastructure.

Gli ingegneri dei dati possono guadagnare uno stipendio medio annuo di USD 102,864, secondo Glassdoor. I dati svolgono un ruolo essenziale nella nostra vita, e gli ingegneri di dati sono i professionisti in-demand che mantenere tutto senza intoppi.

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