우리의 디지털 세계는 정부가 기능하고,기업이 번창하며,우리가 가장 좋아하는 온라인 마켓플레이스에서 우리가 주문한 올바른 색상(올바른 색상 포함)을 얻기 위해 필수적인 정보인 데이터를 매일 휘젓습니다.

방대한 양의 데이터가 존재할뿐 아니라,거기에 적용해야 할 수많은 프로세스와 잘못 될 수있는 많은 것들이 있습니다. 이것이 데이터 분석가와 데이터 엔지니어가 데이터 파이프라인을 사용하는 이유입니다.

이 문서에서는 데이터 파이프라인에 대해 알아야 할 모든 것을 제공합니다. 우리는 그것이 무엇이고 왜 우리가 관심을 가져야하는지에 대해 시작합니다.

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데이터 파이프라인이 필요한 이유는 무엇입니까?

데이터 기반 기업은 데이터를 한 위치에서 다른 위치로 효율적으로 이동하고 가능한 한 빨리 실행 가능한 정보로 전환해야 합니다. 안타깝게도 병목 현상(지연 시간 발생),데이터 손상 또는 충돌 또는 중복 정보를 생성하는 여러 데이터 원본과 같은 데이터 흐름을 정리하는 데 많은 장애물이 있습니다.

데이터 파이프라인은 이러한 문제를 해결하고 프로세스를 원활하고 자동화된 워크플로우로 전환하는 데 필요한 모든 수동 단계를 수행합니다. 모든 비즈니스 또는 조직에 데이터 파이프라인이 필요한 것은 아니지만 이 프로세스는 다음과 같은 모든 회사에 가장 유용합니다:

  • 방대한 양의 데이터 또는 많은 소스의 데이터 생성,의존 또는 저장
  • 지나치게 복잡하거나 실시간 데이터 분석에 의존
  • 데이터 스토리지에 클라우드 사용
  • 사일로 데이터 소스 유지

또한 데이터 파이프라인은 승인된 팀에만 대한 액세스를 제한하여 보안을 향상시킵니다. 결론은 회사가 데이터에 의존할수록 가장 중요한 비즈니스 분석 도구 중 하나인 데이터 파이프라인이 더 많이 필요하다는 것입니다.

데이터 파이프라인이란?

우리는 파이프 라인이 무엇인지,장거리에서 한 위치에서 다른 위치로 자원을 운반하는 대형 파이프 시스템을 알고 있습니다. 우리는 일반적으로 석유 또는 천연 가스의 맥락에서 파이프 라인에 대해 듣습니다. 한 지점에서 다른 지점으로 대량의 물질을 이동하는 빠르고 효율적인 방법입니다.

데이터 파이프라인은 동일한 원리로 작동하며 액체나 가스가 아닌 정보만 처리합니다. 데이터 파이프라인은 일련의 데이터 처리 단계이며,그 중 다수는 특수 소프트웨어로 수행됩니다. 파이프라인은 데이터가 수집되는 방법,대상 및 위치를 정의합니다. 데이터 파이프라이닝은 데이터 추출,변환,유효성 검사 및 조합을 자동화한 다음 추가 분석 및 시각화를 위해 로드합니다. 전체 파이프라인은 오류를 제거하고 병목 현상 또는 대기 시간을 중화하여 한쪽 끝에서 다른 쪽 끝까지 속도를 제공합니다.

또한 빅 데이터 파이프 라인도 존재합니다. 빅 데이터는 5 대(다양성,부피,속도,진실성 및 가치)로 특징 지어집니다. 빅 데이터 파이프라인은 구조,비구조화,반구조화 등 다양한 형식의 데이터를 인식하고 처리하더라도 하나 이상의 빅 데이터의”브이”특성을 처리하도록 설계된 확장 가능한 파이프라인입니다.

데이터 파이프라인 아키텍처에 관한 모든 것

우리는 데이터 파이프라인 아키텍처를 정확하고 실행 가능한 통찰력에 사용되는 데이터를 캡처,구성 및 전달하도록 설계된 전체 시스템으로 정의합니다. 이 아키텍처는 모든 데이터 이벤트를 관리 할 수있는 최상의 배치 디자인을 제공하여 분석,보고 및 사용을보다 쉽게 수행 할 수 있도록 존재합니다.

데이터 분석가와 엔지니어는 파이프라인 아키텍처를 적용하여 데이터가 비즈니스 인텔리전스 및 분석 및 대상 기능을 향상시킬 수 있도록 합니다. 비즈니스 인텔리전스 및 분석은 데이터를 사용하여 실시간 정보 및 추세에서 통찰력과 효율성을 얻습니다.

데이터 지원 기능은 고객 여정,대상 고객 행동,로봇 프로세스 자동화 및 사용자 경험과 같은 중요한 주제를 다룹니다.

데이터 파이프라인 아키텍처를 다음과 같은 일련의 부품 및 프로세스로 분해합니다:

출처

이 부분은 모든 것이 시작되고 정보가 나오는 곳입니다. 이 단계는 잠재적으로 응용 프로그램,클라우드,관계형 데이터베이스 및 아파치 하둡과 같은 다양한 소스를 포함합니다.

조인

다른 소스의 데이터는 파이프라인을 통해 이동할 때 결합되는 경우가 많습니다. 조인은 이 데이터가 어떻게 결합되는지에 대한 기준과 논리를 나열합니다.

추출

데이터 분석가는 전화 번호 연락처 필드의 지역 번호와 같이 더 큰 필드에서 특정 특정 데이터를 찾을 수 있습니다. 때로는 비즈니스가 여러 값을 조립하거나 추출해야합니다.

표준화

일부 데이터가 마일 및 기타 데이터(킬로미터)로 나열되어 있다고 가정합니다. 표준화를 통해 모든 데이터가 동일한 측정 단위를 따르며 허용되는 크기,글꼴 및 색상으로 표시됩니다.

수정

데이터가 있으면 오류가 발생합니다. 그것은 존재하지 않는 우편 번호 또는 혼란 두문자어 처럼 간단한 무언가일 수 있었다. 수정 단계는 또한 손상된 레코드를 제거합니다.

로드

데이터가 정리되면 적절한 분석 시스템(일반적으로 데이터 웨어하우스,다른 관계형 데이터베이스 또는 하둡 프레임워크)에 로드됩니다.

자동화

데이터 파이프라인은 자동화 프로세스를 지속적으로 또는 일정에 따라 사용합니다. 자동화 프로세스는 오류 감지,상태 보고서 및 모니터링을 처리합니다.

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데이터 파이프라인 도구:개요

데이터 파이프라인 도구 및 솔루션은 다양한 형태로 제공되지만 모두 동일한 세 가지 요구 사항이 있습니다:

  • 여러 관련 데이터 원본에서 데이터 추출
  • 데이터를 정리,변경 및 보강하여 분석 준비 가능
  • 일반적으로 데이터 레이크 또는 데이터 웨어하우스와 같은 단일 정보 소스에 데이터 로드

일부 특정 제품을 포함하여 가장 많이 사용되는 네 가지 유형의 데이터 파이프라인 도구는 다음과 같습니다.

일괄 처리

일괄 처리 도구는 정기적으로 예약된 간격으로 대량의 데이터를 이동하는 데 가장 적합하지만 실시간으로 필요하지 않습니다. 인기있는 파이프 라인 도구는 다음과 같습니다:

  • Informatica 파워센
  • IBM InfoSphere DataStage

클라우드 네이티브

이러한 도구는 작업에 최적화된 클라우드 기반의 데이터처럼,Amazon Web Services(AWS)버킷 등이 있습니다. 클라우드는 또한 도구를 호스팅하기 때문에 조직은 사내 인프라 비용을 절감합니다. 클라우드 네이티브 데이터 파이프라인 도구는 다음과 같습니다:

  • 블렌도
  • 합류

오픈 소스

“당신은 당신이 지불하는 것을 얻는다”의 전형적인 예인 오픈 소스 도구는 조직의 숙련 된 직원이 구축하거나 사용자 정의 한 자원에서 자란 리소스입니다. 오픈 소스 도구는 다음과 같습니다:

  • 아파치 카프카
  • 아파치 공기 흐름
  • 탈 렌드

실시간

이름에서 알 수 있듯이,이러한 도구는 실시간으로 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. 이러한 솔루션은 연결된 장치(예:사물 인터넷)또는 금융 시장의 원격 측정 데이터와 같은 스트리밍 소스의 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 실시간 데이터 파이프라인 도구는 다음과 같습니다:

  • 데이터 파이프라인 예제

    기술 사용자와 비기술 사용자가 모두 일반적으로 사용하는 세 가지 특정 데이터 파이프라인 예제는 다음과 같습니다:데이터 교환 파이프라인

    기업은 다른 기업에서 나차 및 이디 문서와 스위프트 및 하이파아 트랜잭션을 포함한 복잡한 구조화 또는 비구조화 문서를 송수신할 수 있습니다. 회사는 구매 주문 또는 배송 상태와 같은 양식을 교환하기 위해 데이터 교환 파이프 라인을 사용합니다.

    데이터 품질 파이프라인

    사용자는 사용 사례에 따라 일괄 처리 또는 스트리밍 모드에서 데이터 품질 파이프라인을 실행할 수 있습니다. 데이터 품질 파이프라인에는 모든 새 고객 이름을 정기적으로 표준화하는 등의 기능이 포함되어 있습니다. 신용 신청 승인 중에 고객의 주소를 실시간으로 확인하는 행위는 데이터 품질 파이프라인의 일부로 간주됩니다.마스터 데이터 관리는 데이터 일치 및 병합에 의존합니다. 이 파이프라인에는 여러 소스에서 데이터를 수집 및 처리하고,중복 레코드를 필터링하고,결과를 단일 골든 레코드로 병합하는 작업이 포함됩니다.

    데이터 파이프라인 설계 및 고려 사항 또는 데이터 파이프라인 구축 방법

    데이터 파이프라인 구축의 실제 업무를 시작하기 전에 먼저 설계에 영향을 줄 특정 요소를 확인해야 합니다. 자신에게 물어:

    • 파이프라인의 목적은 무엇인가? 너는 왜 파이프라인을 필요로 하고,무엇을 그것을 달성하는 원하는가? 그것은 한 번 데이터를 이동,또는 반복 할 것인가?
    • 어떤 종류의 데이터가 관련되어 있습니까? 얼마나 많은 데이터를 사용할 것으로 예상합니까? 데이터가 구조화되었거나 구조화되지 않았거나 스트리밍 또는 저장 되었습니까?
    • 데이터는 어떻게 사용됩니까? 데이터는보고,분석,데이터 과학,비즈니스 인텔리전스,자동화 또는 기계 학습에 사용됩니까?

    설계 요소를 더 잘 이해하면 데이터 처리 파이프라인 아키텍처를 만드는 데 허용되는 세 가지 방법 중에서 선택할 수 있습니다.

    데이터 준비 도구

    사용자는 스프레드시트와 같은 전통적인 데이터 준비 도구를 사용하여 데이터를 더 잘 시각화하고 작업합니다. 불행히도 이는 사용자가 모든 새 데이터 세트를 수동으로 처리하거나 복잡한 매크로를 작성해야 함을 의미합니다. 고맙게도 데이터 준비 단계를 데이터 파이프라인으로 변경하는 데 사용할 수 있는 엔터프라이즈 데이터 준비 도구가 있습니다.

    디자인 도구

    당신은 인터페이스를 사용하기 쉬운 지원 장난감 빌딩 블록의 가상 동등한 데이터 처리 파이프 라인을 구축 할 수 있도록 설계된 도구를 사용할 수 있습니다.

    핸드 코딩

    사용자는 카프카,맵리 듀스 및 스파크와 같은 데이터 처리 프레임 워크와 언어를 사용합니다. 또는 다음과 같은 독점 프레임 워크를 사용할 수 있습니다. 이 접근 방식은 사용자가 프로그램하는 방법을 알고 있어야합니다.

    마지막으로 필요에 가장 적합한 데이터 파이프라인 디자인 패턴을 선택하고 구현해야 합니다.

    원시 데이터 로드

    이 단순한 설계는 수정되지 않은 대량의 데이터를 한 데이터베이스에서 다른 데이터베이스로 이동

    추출-변환 로드

    이 설계는 데이터 저장소에서 데이터를 추출하고 변환(예:데이터 저장소에서 데이터를 추출)합니다. 깨끗하고,표준화,통합하는)그리 로드하기 전에 그것을 대상으로 데이터베이스

    추출-부하 변형

    이 디자인은 다음과 같 ETL,하지만 단계는 변경하여 시간을 절약하고 피 대기 시간이 길어집니다. 데이터 변환은 대상 데이터베이스에서 발생합니다

    데이터 가상화

    대부분의 파이프라인은 저장된 데이터의 물리적 복사본을 생성하는 반면,가상화는 물리적으로 별도의 복사본을 유지하지 않고 데이터를 뷰로 제공합니다

    데이터 스트림 처리

    이 프로세스는 이벤트 데이터를 연대순으로 연속 흐름으로 스트리밍합니다. 이 프로세스는 이벤트를 구문 분석하여 각 고유 이벤트를 고유 한 레코드로 분리하여 향후 사용 평가를 허용합니다.

    빅 데이터 엔지니어로서의 경력을 시작하고 싶습니까? 빅 데이터 엔지니어 교육 과정을 확인하고 인증을 받으십시오.

    당신은 데이터 엔지니어가 될 하시겠습니까?

    심플리 런은 데이터 파이프 라이닝을 할 수있는 데이터 엔지니어가 될하는 데 필요한 기술을 제공하는 데이터 공학 대학원 프로그램을 제공합니다. 이 프로그램은 하둡 프레임워크를 이용한 분산 처리,스파크를 이용한 대규모 데이터 처리,카프카와의 데이터 파이프라인,빅데이터 및 애저 클라우드 인프라에 중점을 두고 있다.

    글래스 도어에 따르면 데이터 엔지니어는 연간 평균 102,864 달러의 연봉을받을 수 있습니다. 데이터는 우리 삶에 필수적인 역할을 하며,데이터 엔지니어는 모든 것을 원활하게 실행하는 데 필요한 전문가입니다.

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