onze digitale wereld draait dagelijks gigs data uit, informatie die essentieel is voor overheden om te functioneren, voor bedrijven om te gedijen, en voor ons om het juiste ding dat we besteld hebben (inclusief de juiste kleur) van onze favoriete online marktplaats te krijgen.

er bestaan niet alleen een enorme hoeveelheid gegevens, maar er zijn ook talloze processen om op toe te passen en zoveel dingen die fout kunnen gaan. Dat is de reden waarom data analisten en data engineers zich wenden tot data pipelining.

dit artikel geeft je alles wat je moet weten over data pipelining, inclusief wat het betekent, hoe het is samengesteld, data pipeline tools, waarom we ze nodig hebben, en hoe je er een moet ontwerpen. We beginnen met wat het is en waarom we er om moeten geven.

Post Graduate Programma in Data Engineering

Uw Toegangspoort Tot een Steeds Gegevens Engineering ExpertView Cursus

Contact met Ons

Waarom Moeten We Gegevens Pijpleidingen?

gegevensgestuurde ondernemingen moeten gegevens efficiënt van de ene locatie naar de andere laten verplaatsen en zo snel mogelijk omzetten in bruikbare informatie. Helaas zijn er veel obstakels voor een schone datastroom, zoals knelpunten (die leiden tot latency), gegevenscorruptie of meerdere gegevensbronnen die conflicterende of redundante informatie produceren.

Data pipelines nemen alle handmatige stappen die nodig zijn om deze problemen op te lossen en het proces om te zetten in een soepele, geautomatiseerde workflow. Hoewel niet elk bedrijf of organisatie gegevens pipelining nodig heeft, is het proces het nuttigst voor elk bedrijf dat:

  • grote hoeveelheden gegevens aanmaken, ervan afhankelijk zijn of opslaan
  • afhankelijk zijn van te ingewikkelde of real-time gegevensanalyse
  • gebruik de cloud voor gegevensopslag
  • onderhouden van gescheiden gegevensbronnen

bovendien verbeteren gegevenspijpleidingen de beveiliging door de toegang tot alleen geautoriseerde teams te beperken. De bottom line is hoe meer een bedrijf afhankelijk is van gegevens, hoe meer het nodig heeft een data pipeline, een van de meest kritische business analytics tools.

Wat Is een Datapijplijn?

we weten wat pijpleidingen zijn, grote pijpsystemen die hulpbronnen over lange afstanden van de ene locatie naar de andere vervoeren. We horen meestal over pijpleidingen in de context van olie of aardgas. Het zijn snelle, efficiënte manieren om grote hoeveelheden materiaal van het ene punt naar het andere te verplaatsen.

Datapijpleidingen werken volgens hetzelfde principe; alleen zij behandelen informatie in plaats van vloeistoffen of gassen. Data pijpleidingen zijn een opeenvolging van gegevensverwerking stappen, veel van hen bereikt met speciale software. De pijplijn bepaalt hoe, wat en waar de gegevens worden verzameld. Data pipelining automatiseert data-extractie, transformatie, validatie en combinatie en laadt het vervolgens voor verdere analyse en visualisatie. De gehele pijplijn biedt snelheid van het ene uiteinde naar het andere door fouten te elimineren en knelpunten of latency te neutraliseren.

overigens bestaan er ook big data-pijpleidingen. Big data wordt gekenmerkt door de vijf V ‘ S (variëteit, volume, snelheid, waarheidsgetrouwheid en waarde). Big data pijpleidingen zijn schaalbare pijpleidingen ontworpen om een of meer big data ‘ S “V” kenmerken te verwerken, zelfs het herkennen en verwerken van de gegevens in verschillende formaten, zoals structuur, ongestructureerd en semi-gestructureerd.

alles over data Pipeline-architectuur

we definiëren data pipeline-architectuur als het complete systeem dat is ontworpen om data vast te leggen, te organiseren en te verzenden voor nauwkeurige, bruikbare inzichten. De architectuur bestaat om het beste lay-out ontwerp te bieden om alle gegevensgebeurtenissen te beheren, waardoor analyse, rapportage en gebruik gemakkelijker worden.

data-analisten en engineers passen pijpleidingsarchitectuur toe om data in staat te stellen business intelligence (BI) en analytics en doelgerichte functionaliteit te verbeteren. Business intelligence en analytics gebruiken data om inzicht en efficiëntie te verkrijgen in realtime informatie en trends.

Data-enabled functionaliteit omvat cruciale onderwerpen zoals customer journeys, target customer gedrag, robotic process automation, en gebruikerservaringen.

we splitsen de datapijplijnarchitectuur op in een reeks onderdelen en processen, waaronder:

bronnen

dit deel is waar het allemaal begint, waar de informatie vandaan komt. Deze fase omvat mogelijk verschillende bronnen, zoals applicatie API ‘ s, de cloud, relationele databases, NoSQL, en Apache Hadoop.

aansluitingen

gegevens uit verschillende bronnen worden vaak gecombineerd terwijl ze door de pijpleiding reizen. Voeg een lijst van de criteria en de logica voor hoe deze gegevens samenkomt.

extractie

gegevensanalisten willen mogelijk bepaalde specifieke gegevens vinden in grotere velden, zoals een netnummer in een telefoonnummer contactveld. Soms heeft een bedrijf meerdere waarden nodig die zijn samengesteld of geëxtraheerd.

standaardisatie

stel dat u een aantal gegevens in mijlen en andere gegevens in kilometers hebt. Standaardisatie zorgt ervoor dat alle gegevens dezelfde meeteenheden volgen en worden gepresenteerd in een aanvaardbare grootte, lettertype en kleur.

correctie

als u gegevens hebt, dan zult u fouten hebben. Het kan zoiets simpels zijn als een Postcode die niet bestaat of een verwarrend acroniem. De correctiefase verwijdert ook corrupte records.

laadt

zodra de gegevens zijn opgeschoond, wordt het geladen in het juiste analysesysteem, meestal een datawarehouse, een andere relationele database of een Hadoop framework.

automatisering

Datapijpleidingen maken continu of volgens een schema gebruik van het automatiseringsproces. Het automatiseringsproces behandelt foutdetectie, statusrapporten en monitoring.

Big Data, Hadoop en Vonk Ontwikkelaar Cursus (GRATIS)

Leren Big Data op Basis van Top-Experts – voor FREEEnroll Nu

Contact met Ons

Data Pipeline Tools: Een Overzicht

Gegevens doorsluizen tools en oplossingen komen in vele vormen, maar ze hebben allemaal dezelfde drie eisen:

  • het Extraheren van gegevens uit meerdere databronnen
  • Schoon, veranderen en verrijken van gegevens zodat het klaar is voor analyse
  • Laden van de gegevens aan een enkele bron van informatie, meestal een data lake of een data warehouse

Hier worden de vier meest populaire types van gegevens doorsluizen tools, inclusief een aantal specifieke producten:

Batch

Batch-processing tools zijn het meest geschikt voor het verplaatsen van grote hoeveelheden gegevens op geplande tijden, maar u hoeft het in real-time. Populaire pipeline tools omvatten:

  • Informatica PowerCenter
  • IBM InfoSphere DataStage

Cloud-native

deze tools zijn geoptimaliseerd voor het werken met cloud-gebaseerde data, zoals Amazon Web Services (AWS) emmers. Omdat de cloud ook de tools host, besparen organisaties op in-house infrastructuurkosten. Cloud-native data pipelining tools omvatten:

  • Blendo
  • Confluent

Open-source

een klassiek voorbeeld van” You get what you pay for, ” open-source tools zijn eigen hulpbronnen gebouwd of aangepast door ervaren medewerkers van uw organisatie. Open source tools omvatten:

  • Apache Kafka
  • Apache Airflow
  • Talend

Real-time

zoals de naam al doet vermoeden, zijn deze tools ontworpen om data in real-time te verwerken. Deze oplossingen zijn perfect voor het verwerken van gegevens uit streaming bronnen zoals telemetrie gegevens van aangesloten apparaten (zoals het Internet of Things) of financiële markten. Real-time data pipeline tools omvatten:

  • Confluent
  • Hevo-gegevens
  • StreamSets

voorbeelden van Gegevenspijpleidingen

hier zijn drie specifieke voorbeelden van gegevenspijpleidingen die algemeen worden gebruikt door zowel technische als niet-technische gebruikers:

B2B Data Exchange Pipeline

bedrijven kunnen complexe gestructureerde of ongestructureerde documenten verzenden en ontvangen, waaronder NACHA-en EDI-documenten en SWIFT-en HIPAA-transacties, van andere bedrijven. Bedrijven gebruiken B2B Data exchange pijpleidingen om formulieren uit te wisselen, zoals inkooporders of verzendstatussen.

Data Quality Pipeline

gebruikers kunnen Data quality pipelines draaien in batch of streaming modus, afhankelijk van de use cases. Data quality pipelines bevatten functies zoals het standaardiseren van alle nieuwe namen van klanten op regelmatige tijdstippen. De handeling van het valideren van het adres van een klant in real-time tijdens een kredietaanvraag goedkeuring zou worden beschouwd als onderdeel van een data quality pipeline.

MDM Pipeline

Master data management (MDM) is gebaseerd op gegevensvergelijking en-samenvoeging. Deze pijplijn omvat het verzamelen en verwerken van gegevens uit verschillende bronnen, ferreting uit dubbele records, en het samenvoegen van de resultaten in een enkele gouden record.

data Pipeline ontwerp en overwegingen of hoe een data Pipeline te bouwen

voordat u begint met het bouwen van een data pipeline, moet u eerst specifieke factoren bepalen die uw ontwerp zullen beïnvloeden. Vraag jezelf af:

  • Wat is het doel van de pijpleiding? Waarom heb je de pijplijn nodig en wat wil je ermee bereiken? Zal het Gegevens één keer verplaatsen, of zal het herhalen?
  • wat voor gegevens zijn het? Met hoeveel data verwacht u te werken? Worden de gegevens gestructureerd of ongestructureerd, gestreamd of opgeslagen?
  • Hoe worden de gegevens gebruikt? Worden de gegevens gebruikt voor rapportage, analytics, Data science, business intelligence, automatisering of machine learning?

zodra u een beter begrip van de ontwerpfactoren hebt, kunt u kiezen tussen drie geaccepteerde manieren om een pijpleidingarchitectuur voor gegevensverwerking te maken.

hulpmiddelen voor gegevensvoorbereiding

gebruikers vertrouwen op traditionele hulpmiddelen voor gegevensvoorbereiding zoals spreadsheets om de gegevens beter te visualiseren en ermee te werken. Helaas betekent dit ook dat de gebruikers elke nieuwe dataset handmatig moeten verwerken of complexe macro ‘ s moeten maken. Gelukkig zijn er enterprise data preparation tools beschikbaar om data preparation stappen te veranderen in data pipelines.

ontwerpprogramma ‘ s

u kunt hulpmiddelen gebruiken die zijn ontworpen om pijpleidingen voor gegevensverwerking te bouwen met het virtuele equivalent van bouwstenen voor speelgoed, ondersteund door een eenvoudig te gebruiken interface.

Handcodering

gebruikers maken gebruik van frameworks voor gegevensverwerking en talen zoals Kafka, MapReduce, SQL en Spark. Of u kunt gebruik maken van eigen frameworks zoals AWS Glue en Databricks Spark. Deze aanpak vereist gebruikers om te weten hoe te programmeren.

ten slotte moet u kiezen welk data pipelining ontwerppatroon het beste werkt voor uw behoeften en het implementeren. Ze omvatten:

ruwe gegevensbelasting

dit eenvoudige ontwerp verplaatst bulk, ongewijzigde gegevens van de ene database naar de andere

Extract-Transform-Load

dit ontwerp haalt gegevens uit een gegevensopslag en transformeert (bijv., clean, standardize, integrate) het voordat het in de doeldatabase wordt geladen

Extract-Load-Transform

dit ontwerp is als ETL, maar de stappen worden gewijzigd om tijd te besparen en latency te voorkomen. De transformatie van de gegevens vindt plaats in de doeldatabase

Gegevensvirtualisatie

terwijl de meeste pijpleidingen fysieke kopieën van opgeslagen gegevens maken, levert virtualisatie de gegevens als weergaven zonder fysiek een afzonderlijke kopie te bewaren

Gegevensstroomverwerking

dit proces streamt gebeurtenisgegevens in een continue stroom in chronologische volgorde. Het proces ontleedt gebeurtenissen, waarbij elke unieke gebeurtenis wordt geïsoleerd in een afzonderlijk record, waardoor toekomstige gebruik evaluatie

wilt u uw carrière als Big Data Engineer beginnen? Bekijk de Big Data Engineer Training en krijg een certificaat.

wilt u Data Engineer worden?

Simplilearn biedt een postdoctoraal programma in Data Engineering dat je de nodige vaardigheden geeft om een data engineer te worden die data pipelining kan doen. Dit programma, gehouden in samenwerking met Purdue University en samenwerking met IBM, richt zich op gedistribueerde verwerking met behulp van de Hadoop framework, grootschalige gegevensverwerking met behulp van Spark, data pijpleidingen met Kafka, en Big Data op AWS en Azure Cloud infrastructuur.

Data engineers kunnen volgens Glassdoor een gemiddeld jaarsalaris van USD 102.864 verdienen. Data speelt zo ‘ n essentiële rol in ons leven, en data engineers zijn de meest gevraagde professionals die alles soepel laten verlopen.

Geef een antwoord

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd.

lg