vår digitale verden spyr ut gigs av data daglig, informasjon som er viktig for regjeringer å fungere, for bedrifter å trives, og for oss å få den riktige tingen vi bestilte (inkludert riktig farge) fra vår favoritt online markedsplass.

Ikke bare er det en enorm mengde data som eksisterer, men det er også utallige prosesser som skal gjelde for det og så mange ting som kan gå galt. Det er derfor dataanalytikere og dataingeniører vender seg til data pipelining.

Denne artikkelen gir deg alt du trenger å vite om data pipelining, inkludert hva det betyr, hvordan det er satt sammen, data pipeline verktøy, hvorfor vi trenger dem, og hvordan å designe en. Vi begynner med hva det er og hvorfor vi skal bry oss.

Post Graduate Program I Data Engineering

Din Gateway Til Å Bli En Data Engineering ExpertView Kurs

Kontakt Oss

Hvorfor Trenger Vi Datasamlebånd?

datadrevne bedrifter må ha data effektivt flyttet fra ett sted til et annet og omgjort til praktisk informasjon så raskt som mulig. Dessverre er det mange hindringer for å rense dataflyten, for eksempel flaskehalser (som resulterer i ventetid), dataødeleggelse eller flere datakilder som produserer motstridende eller overflødig informasjon.

datasamlebånd tar alle de manuelle trinnene som trengs for å løse disse problemene, og gjør prosessen til en jevn, automatisert arbeidsflyt. Selv om ikke alle bedrifter eller organisasjoner trenger data pipelining, er prosessen mest nyttig for ethvert selskap som:

  • Opprett, avhenger av eller lagre store mengder data, eller data fra mange kilder
  • Avhenger av altfor komplisert eller sanntids dataanalyse
  • Bruk skyen for datalagring
  • Oppretthold siloerte datakilder

datasamlebånd forbedrer dessuten sikkerheten ved å begrense tilgangen til kun autoriserte team. Bunnlinjen er jo mer et selskap er avhengig av data, desto mer trenger det en datasamling, et av de mest kritiske forretningsanalyseverktøyene.

Hva er En Datasamling?

vi vet hva rørledninger er, store rørsystemer som bærer ressurser fra ett sted til et annet over lange avstander. Vi hører vanligvis om rørledninger i sammenheng med olje eller naturgass. De er raske og effektive måter å flytte store mengder materiale fra ett punkt til et annet.

datasamlebånd opererer på samme prinsipp; bare de håndterer informasjon i stedet for væsker eller gasser. Datasamlebånd er en sekvens av databehandlingstrinn, mange av dem oppnådd med spesiell programvare. Pipeline definerer hvordan, hva og hvor dataene samles inn. Data pipelining automatiserer datautvinning, transformasjon, validering og kombinasjon, og laster den deretter inn for videre analyse og visualisering. Hele rørledningen gir fart fra den ene enden til den andre ved å eliminere feil og nøytralisere flaskehalser eller ventetid.

forresten, store data rørledninger finnes også. Big data er preget av de fem V-ene (variasjon, volum, hastighet, veracity og verdi). Big data pipelines er skalerbare rørledninger designet for å håndtere en eller flere big data» v » egenskaper, selv gjenkjenne og behandle dataene i forskjellige formater, for eksempel struktur, ustrukturert og semi-strukturert.

Alt Om Data Pipeline Architecture

vi definerer data pipeline architecture som det komplette systemet designet for å fange, organisere og sende data som brukes til nøyaktig, praktisk innsikt. Arkitekturen eksisterer for å gi det beste utformede designet for å administrere alle datahendelser, noe som gjør analyse, rapportering og bruk enklere.

dataanalytikere og ingeniører bruker rørledningsarkitektur for å tillate data å forbedre business intelligence (BI) og analyse og målrettet funksjonalitet. Business intelligence og analytics bruker data til å skaffe seg innsikt og effektivitet i sanntidsinformasjon og trender.

dataaktivert funksjonalitet dekker viktige emner som kundereiser, målrettet kundeatferd, robotisk prosessautomatisering og brukeropplevelser.

vi bryter ned data pipeline arkitektur i en rekke deler og prosesser, inkludert:

Kilder

Denne delen er hvor alt begynner, hvor informasjonen kommer fra. Dette stadiet involverer potensielt forskjellige kilder, for eksempel applikasjons-Apier, skyen, relasjonsdatabaser, NoSQL og Apache Hadoop.

Sammenføyninger

Data fra forskjellige kilder blir ofte kombinert når de beveger seg gjennom rørledningen. Sammenføyninger viser kriteriene og logikken for hvordan disse dataene kommer sammen.

Extraction

dataanalytikere vil kanskje ha visse spesifikke data funnet i større felt, for eksempel et retningsnummer i et telefonnummer kontaktfelt. Noen ganger trenger en bedrift flere verdier samlet eller hentet ut.

Standardisering

Si at du har noen data oppført i miles og andre data i kilometer. Standardisering sikrer at alle data følger de samme måleenhetene og presenteres i en akseptabel størrelse, skrift og farge.

Korreksjon

hvis du har data, vil du ha feil. Det kan være noe så enkelt som et postnummer som ikke eksisterer eller et forvirrende akronym. Korrigeringsfasen fjerner også korrupte poster.

Laster

når dataene er ryddet opp, lastes de inn i riktig analysesystem, vanligvis et datalager, en annen relasjonsdatabase eller Et Hadoop-rammeverk.

Automatisering

datasamlebånd bruker automatiseringsprosessen enten kontinuerlig eller på en tidsplan. Automatiseringsprosessen håndterer feilsøking, statusrapporter og overvåking.

Big Data Hadoop Og Spark Developer Course (GRATIS)

Lær Grunnleggende Om Store Data Fra Toppeksperter-Gratisrull Nå

Kontakt Oss

Data Pipeline Tools: En Oversikt

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

  • Trekk ut data fra flere relevante datakilder
  • Rengjør, endre og berik dataene slik at de kan være klare til analyse
  • Last dataene til en enkelt informasjonskilde, vanligvis en datasjø eller et datalager

Her er de fire mest populære typene pipelineverktøy for data, inkludert noen spesifikke produkter:

batch

batchbehandlingsverktøy er best egnet for å flytte store mengder data med regelmessig planlagte intervaller, men du trenger ikke det i sanntid. Populære rørledningsverktøy inkluderer:

  • Informatica PowerCenter
  • IBM InfoSphere DataStage

Skybasert

disse verktøyene er optimalisert for å arbeide med skybaserte data, som amazon Web Services (AWS) – skuffer. Siden skyen også er vert for verktøyene, sparer organisasjoner på interne infrastrukturkostnader. Cloud-native data pipelining verktøy inkluderer:

  • Blando
  • Confluent

Åpen kildekode

et klassisk eksempel på «du får det du betaler for», er verktøy for åpen kildekode hjemmedyrkede ressurser bygget eller tilpasset av organisasjonens erfarne medarbeidere. Åpen kildekode verktøy inkluderer:

  • Apache Kafka
  • Apache Airflow
  • Talend

Real-time

som navnet antyder, er disse verktøyene designet for å håndtere data i sanntid. Disse løsningene er perfekte for behandling av data fra strømmekilder som telemetridata fra tilkoblede enheter (Som Tingenes Internett) eller finansmarkeder. Sanntids datasamlebåndverktøy inkluderer:

  • Confluent
  • Hevo Data
  • StreamSets

Data Pipeline Eksempler

her er tre spesifikke data pipeline eksempler, ofte brukt av tekniske og ikke-tekniske brukere likt:

B2b Data Exchange Pipeline

Bedrifter kan sende og motta komplekse strukturerte eller ustrukturerte dokumenter, inkludert nacha-og EDI-dokumenter OG SWIFT-og HIPAA-transaksjoner, fra andre bedrifter. Bedrifter bruker b2b datautvekslingsrørledninger til å utveksle skjemaer som innkjøpsordrer eller fraktstatuser.

Datakvalitet Rørledning

Brukere kan kjøre datakvalitet rørledninger i batch eller streaming modus, avhengig av brukstilfellene. Datakvalitetsrørledninger inneholder funksjoner som å standardisere alle nye kundenavn med jevne mellomrom. Handlingen med å validere en kundes adresse i sanntid under godkjenningen av en kredittsøknad vil bli betraktet som en del av en datakvalitetsrørledning.

MDM-Rørledning

MASTER data management (MDM) er avhengig av datamatching og sammenslåing. Denne rørledningen innebærer å samle inn og behandle data fra forskjellige kilder, ferret ut dupliserte poster, og slå sammen resultatene i en enkelt gylden post.

Utforming Av Datasamlebånd og Betraktninger Eller Hvordan Du Bygger En Datasamlebånd

Før du kommer ned til den faktiske virksomheten med å bygge en datasamlebånd, må du først bestemme bestemte faktorer som vil påvirke utformingen. Spør deg selv:

  • Hva er formålet med rørledningen? Hvorfor trenger du rørledningen, og hva vil du at den skal oppnå? Vil det flytte data en gang, eller vil det gjenta?
  • Hva slags data er involvert? Hvor mye data forventer du å jobbe med? Er dataene strukturert eller ustrukturert, streaming eller lagret?
  • Hvordan skal dataene brukes? Vil dataene bli brukt til rapportering, analyse, datavitenskap, forretningsintelligens, automatisering eller maskinlæring?

når du har en bedre forståelse av designfaktorene, kan du velge mellom tre aksepterte metoder for å lage databehandlingsrørledningsarkitektur.

Data Forberedelse Verktøy

Brukere stole på tradisjonelle data forberedelse verktøy som regneark for å bedre visualisere data og arbeide med det. Dessverre betyr dette også at brukerne må håndtere hvert nytt datasett manuelt eller lage komplekse makroer. Heldigvis, det er enterprise data forberedelse verktøy tilgjengelig for å endre data forberedelse trinn i datasamlebånd.

Designverktøy

du kan bruke verktøy som er utformet for å bygge databehandlingsrørledninger med den virtuelle ekvivalenten av leketøybyggeklosser, assistert av et brukervennlig grensesnitt.

Håndkoding

Brukere benytter databehandlingsrammer og språk som Kafka, MapReduce, SQL og Spark. Eller du kan bruke proprietære rammer som AWS Lim og Databricks Spark. Denne tilnærmingen krever at brukerne vet hvordan de skal programmere.

Til Slutt må du velge hvilke data pipelining design mønster som fungerer best for dine behov og implementere det. De inkluderer:

Raw Data Load

dette enkle designet flytter bulk, umodifiserte data fra en database til en annen

Extract-Transform-Load

dette designet trekker ut data fra en datalager og forvandler (f. eks., ren, standardisere, integrere) det før du laster det inn i måldatabasen

Pakk-Load-Transform

dette designet er som ETL, men trinnene endres for å spare tid og unngå ventetid. Dataets transformasjon skjer i måldatabasen

Datavirtualisering

mens de fleste rørledninger lager fysiske kopier av lagrede data, leverer virtualisering dataene som visninger uten fysisk å holde en separat kopi

Datastrømbehandling

denne prosessen strømmer hendelsesdata i en kontinuerlig strøm i kronologisk rekkefølge. Prosessen analyserer hendelser, isolere hver unik hendelse i en distinkt rekord, slik at fremtidig bruk evaluering

Vil du starte din karriere som Big Data Ingeniør? Sjekk Ut Big Data Engineer Training Course og bli sertifisert.

Vil Du Bli Dataingeniør?

Simplilearn tilbyr En Post Graduate Program I Datateknikk som gir deg de nødvendige ferdigheter til å bli en data ingeniør som kan gjøre data pipelining. Dette programmet, holdt i forbindelse Med Purdue University og samarbeid MED IBM, fokuserer på distribuert behandling ved Hjelp Av Hadoop framework, storskala databehandling ved Hjelp Av Spark, datasamlebånd med Kafka og Store Data på AWS og Azure Cloud infrastructure.

dataingeniører kan tjene EN årlig gjennomsnittslønn PÅ USD 102 864, ifølge Glassdoor. Data spiller en så viktig rolle i våre liv, og data ingeniører er etterspurt fagfolk som holder alt knirkefritt.

Legg igjen en kommentar

Din e-postadresse vil ikke bli publisert.

lg