私たちのデジタル世界は、毎日、政府が機能するために不可欠な情報、企業が繁栄するために、そして私たちが好きなオンラインマーケットプレイスから注文した正しいもの(正しい色を含む)を手に入れるために、データのギグをかき集めています。

膨大な量のデータが存在するだけでなく、それに適用する無数のプロセスと間違って行くことができるので、多くのこともあります。 そのため、データアナリストやデータエンジニアはデータパイプラインに目を向けます。

この記事では、データパイプラインの意味、まとめ方、データパイプラインツール、必要な理由、設計方法など、データパイプラインについて知っておく必要があるすべ 私達はそれがであり、なぜ私達が気遣うべきであるものから始まる。

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なぜデータパイプラインが必要なのですか?

データ駆動型企業は、データをある場所から別の場所に効率的に移動し、可能な限り迅速に実用的な情報に変換する必要があります。 残念ながら、ボトルネック(レイテンシの原因となる)、データの破損、または複数のデータソースが競合または冗長な情報を生成するなど、データフローをクリーン

データパイプラインは、これらの問題を解決し、プロセスをスムーズで自動化されたワークフローに変換するために必要なすべての手動手順を実行します。 すべてのビジネスや組織がデータパイプラインを必要とするわけではありませんが、このプロセスは次のような企業に:

  • 膨大な量のデータ、または多くのソースからのデータを作成、依存、または保存する
  • 過度に複雑なデータ分析またはリアルタイムのデータ分析に依存する
  • データストレージにクラウドを採用する
  • サイロ化されたデータソースを維持する

さらに、データパイプラインは、許可されたチームのみへのアクセスを制限することにより、セキュリティを向上させる。 一番下の行は、企業がデータに依存するほど、最も重要なビジネス分析ツールの1つであるデータパイプラインが必要になることです。

データパイプラインとは何ですか?

私たちは、パイプラインが何であるかを知っています,長距離にわたってある場所から別の場所に資源を運ぶ大型パイプシステム. 私たちは通常、石油や天然ガスの文脈でパイプラインについて聞いています。 それらは、大量の材料をある点から別の点に移動する高速で効率的な方法です。

データパイプラインは同じ原理で動作し、液体やガスではなく情報を扱うだけです。 データパイプラインは一連のデータ処理ステップであり、その多くは特別なソフトウェアを使用して実行されます。 パイプラインは、データの収集方法、内容、および収集場所を定義します。 データパイプラインは、データの抽出、変換、検証、および組み合わせを自動化し、さらなる分析と視覚化のためにロードします。 パイプライン全体は、エラーを排除し、ボトルネックやレイテンシを中和することによって、一方の端から他方の端までの速度を提供します。

ちなみに、ビッグデータパイプラインも存在します。 ビッグデータは、5つのV(多様性、体積、速度、信憑性、および値)によって特徴付けられます。 ビッグデータパイプラインは、1つ以上のビッグデータの「v」特性を処理するように設計されたスケーラブルなパイプラインで、構造、非構造、半構造などの異な

Data Pipeline Architectureについて

data pipeline architectureは、正確で実用的な洞察を得るために使用されるデータをキャプチャ、整理、ディスパッチするように設計された完全なシステ このアーキテクチャは、すべてのデータイベントを管理するための最適なレイアウト設計を提供し、分析、レポート作成、および使用を容易にします。

データアナリストとエンジニアは、パイプラインアーキテクチャを適用して、データがビジネスインテリジェンス(BI)と分析、およびターゲッ ビジネスインテリジェンスと分析は、データを使用して、リアルタイムの情報と傾向の洞察と効率性を獲得します。

データ対応機能は、カスタマージャーニー、ターゲット顧客の行動、ロボットプロセス自動化、ユーザーエクスペリエンスなどの重要なテーマをカバーします。

データパイプラインアーキテクチャを次のような一連の部品とプロセスに分解します:

ソース

この部分は、情報がどこから来るのか、それがすべて始まる場所です。 この段階には、アプリケーションApi、クラウド、リレーショナルデータベース、NoSQL、Apache Hadoopなど、さまざまなソースが含まれる可能性があります。

結合

異なるソースからのデータは、パイプラインを通過するときに結合されることがよくあります。 結合には、このデータがどのように結合されるかの基準とロジックがリストされます。

抽出

データアナリストは、電話番号の連絡先フィールドの市外局番のような、より大きなフィールドで特定の特定のデータを見つけることができます。 時には、ビジネスでは複数の値を集めたり抽出したりする必要があります。

マイル数で表示されているデータとキロ数で表示されているデータがあるとします。 標準化により、すべてのデータが同じ測定単位に従うことが保証され、許容可能なサイズ、フォント、および色で表示されます。

訂正

データがある場合はエラーが発生します。 それは存在しない郵便番号や混乱した頭字語のような単純なものかもしれません。 修正フェーズでは、破損したレコードも削除されます。

ロード

データがクリーンアップされると、適切な分析システム、通常はデータウェアハウス、別のリレーショナルデータベース、またはHadoopフレームワークにロードされます。

自動化

データパイプラインは、自動化プロセスを継続的にまたはスケジュールどおりに使用します。 自動化プロセスは、エラー検出、状態レポート、および監視を処理します。

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データパイプラインツール:概要

データパイプラインツールとソリューションは多くの形式で提供されますが、すべて同じ三つの要件があります:

  • 複数の関連するデータソースからデータを抽出
  • 分析の準備ができるようにデータをクリーンアップ、変更、エンリッチ
  • 単一の情報ソース、通常はデータレイク5478>バッチ

    バッチ処理ツールは、定期的にスケジュールされた間隔で大量のデータを移動するのに最適ですが、リアルタイムでは必要ありません。 人気のあるパイプラインツールは次のとおりです:

    • Informatica PowerCenter
    • IBM InfoSphere DataStage

    クラウドネイティブ

    これらのツールは、Amazon Web Services(AWS)バケットなどのクラウドベースのデータを操作するために最適化されています。 クラウドはツールもホストするため、組織は社内インフラストラクチャのコストを節約できます。 クラウドネイティブのデータパイプライニングツールには、次のものがあります:

    • Blendo
    • Confluent

    オープンソース

    オープンソースのツールは、組織の経験豊富なスタッフによって構築またはカスタマイズされた自家製のリソースです。 オープンソースのツールには以下が含まれます:

    • Apache Kafka
    • Apache Airflow
    • Talend

    Real-time

    名前が示すように、これらのツールはデータをリアルタイムで処理するように設計されています。 これらのソリューションは、接続されたデバイス(モノのインターネットなど)や金融市場からのテレメトリデータなどのストリーミングソースからのデータ リアルタイムのデータパイプラインツールには、次のものがあります:

    • コンフルエント
    • Hevoデータ
    • ストリームセット

    データパイプラインの例

    ここでは、技術的なユーザーと非技術的なユーザーがよく使用する三つの特定のデータパイ:

    B2Bデータ交換パイプライン

    企業は、NACHAやEDI文書、SWIFTやHIPAA取引など、複雑な構造化または非構造化文書を他の企業から送受信することができます。 企業は、b2Bデータ交換パイプラインを使用して、発注書や出荷ステータスなどのフォームを交換します。

    Data Quality Pipeline

    ユーザーは、ユースケースに応じて、バッチモードまたはストリーミングモードでdata quality pipelineを実行できます。 データ品質パイプラインには、すべての新規顧客名を定期的に標準化するなどの機能が含まれています。 クレジット申請の承認中に顧客の住所をリアルタイムで検証する行為は、データ品質パイプラインの一部と見なされます。

    MDMパイプライン

    マスターデータ管理(MDM)は、データのマッチングとマージに依存しています。 このパイプラインには、さまざまなソースからのデータの収集と処理、重複レコードのフェレティング、結果の単一のゴールデンレコードへのマージが含まれます。

    データパイプラインの設計と考慮事項、またはデータパイプラインの構築方法

    データパイプラインの構築の実際のビジネスに着手する前に、まず設計に影響を与える特定の要因を決定する必要があります。 自問自答:

    • パイプラインの目的は何ですか? なぜあなたはパイプラインを必要とし、何を達成したいのですか? それは一度データを移動するのだろうか、それとも繰り返されるのだろうか?
    • どのようなデータが関係していますか? どのくらいのデータで作業することを期待していますか? データは構造化されているか、非構造化されているか、ストリーミングされているか、
    • データはどのように使用されますか? データは、レポート、分析、データサイエンス、ビジネスインテリジェンス、自動化、または機械学習に使用されますか?

    設計要素をよりよく理解したら、データ処理パイプラインアーキテクチャを作成するための三つの受け入れられた手段の中から選択できます。

    データ準備ツール

    ユーザーは、データをよりよく視覚化して作業するために、スプレッドシートなどの従来のデータ準備ツールに依存しています。 残念ながら、これはまた、ユーザーが手動ですべての新しいデータセットを処理するか、複雑なマクロを作成する必要があることを意味します。 ありがたいことに、データ準備手順をデータパイプラインに変更するためのエンタープライズデータ準備ツールがあります。

    設計ツール

    使いやすいインターフェイスによって支援され、おもちゃのビルディングブロックの仮想同等のデータ処理パイプラインを構築するために設計されたツールを使用することができます。

    ハンドコーディング

    ユーザーは、Kafka、MapReduce、SQL、Sparkなどのデータ処理フレームワークと言語を採用しています。 または、AWS GlueやDatabricks Sparkなどの独自のフレームワークを使用することもできます。 このアプローチでは、ユーザーはプログラムの方法を知っている必要があります。

    最後に、どのデータパイプライニングデザインパターンがニーズに最も適しているかを選択し、それを実装する必要があります。

    生データロード

    このシンプルな設計は、バルクの変更されていないデータをあるデータベースから別のデータベースに移動します

    Extract-Transform-Load

    この設計は、デー ターゲットデータベースにロードする前に

    Extract-Load-Transform

    この設計はETLに似ていますが、時間を節約し、レイテンシを避けるために手順が変更されています。 データの変換はターゲットデータベース

    データ仮想化

    で行われますが、ほとんどのパイプラインは格納されたデータの物理的なコピーを作成しますが、仮想化は別のコピー

    データストリーム処理

    を物理的に保持せずにデータをビューとして配信します。このプロセスは、イベントデータを時系列順に連続したフローでストリームします。 このプロセスはイベントを解析し、それぞれの一意のイベントを別個のレコードに分離し、将来の使用評価

    ビッグデータエンジニアとしてのキャリアを ビッグデータエンジニアートレーニングコースをチェックして、認定を取得します。

    データエンジニアになりたいですか?

    Simplilearnは、データパイプラインを行うことができるデータエンジニアになるために必要なスキルを与えるデータ工学の大学院プログラムを提供しています。 このプログラムは、Purdue UniversityとIBMとの共同で開催され、Hadoopフレームワークを使用した分散処理、Sparkを使用した大規模なデータ処理、Kafkaを使用したデータパイプライン、AWSとAzureのクラウドインフラストラクチャ上のビッグデータに焦点を当てています。

    Glassdoorによると、データエンジニアは年間平均102,864米ドルの給与を得ることができるという。 データは私たちの生活の中でこのような重要な役割を果たしており、データエンジニアはすべてをスムーズに実行し続ける需要の専門家です。

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