nasz Cyfrowy świat codziennie gromadzi GIGA danych, informacje, które są niezbędne dla funkcjonowania rządów, dla rozwoju firm i dla nas, aby uzyskać właściwą rzecz, którą zamówiliśmy (w tym odpowiedni kolor) z naszego ulubionego rynku online.

nie tylko istnieje ogromna ilość danych, ale istnieją również niezliczone procesy, które można zastosować do nich i tak wiele rzeczy, które mogą pójść nie tak. Dlatego analitycy danych i inżynierowie danych zwracają się do pipeliningu danych.

w tym artykule znajdziesz wszystko, co musisz wiedzieć o układaniu rurociągów danych, w tym o tym, co to znaczy, jak się je składa, narzędzia do rurociągów danych, dlaczego ich potrzebujemy i jak je zaprojektować. Zaczynamy od tego, co to jest i dlaczego powinno nas to obchodzić.

Post Graduate Program in Data Engineering

your Gateway to Becoming a Data Engineering ExpertView Course

Skontaktuj Się Z nami

Dlaczego potrzebujemy potoków danych?

przedsiębiorstwa oparte na danych muszą sprawnie przenosić dane z jednego miejsca do drugiego i jak najszybciej przekształcać je w informacje, które można wykorzystać do działania. Niestety istnieje wiele przeszkód w czystym przepływie danych, takich jak wąskie gardła (które powodują opóźnienia), uszkodzenie danych lub wiele źródeł danych wytwarzających sprzeczne lub nadmiarowe informacje.

potoki danych wykonują wszystkie ręczne kroki niezbędne do rozwiązania tych problemów i przekształcają proces w płynny, zautomatyzowany przepływ pracy. Chociaż nie każda firma lub organizacja potrzebuje pipeliningu danych, proces ten jest najbardziej przydatny dla każdej firmy, która:

  • twórz, polegaj lub przechowuj ogromne ilości danych lub danych z wielu źródeł
  • polegaj na zbyt skomplikowanej analizie danych w czasie rzeczywistym
  • wykorzystaj chmurę do przechowywania danych
  • utrzymuj oddzielne źródła danych

ponadto potoki danych poprawiają bezpieczeństwo, ograniczając dostęp tylko do autoryzowanych zespołów. Najważniejsze jest to, że im bardziej firma zależy od Danych, tym bardziej potrzebuje potoku danych, jednego z najważniejszych narzędzi analityki biznesowej.

Co To jest Potok danych?

wiemy, czym są rurociągi, systemy dużych rur, które przenoszą zasoby z jednego miejsca do drugiego na duże odległości. Zwykle słyszymy o rurociągach w kontekście ropy naftowej lub gazu ziemnego. Są to szybkie i wydajne sposoby przemieszczania dużych ilości materiału z jednego punktu do drugiego.

rurociągi danych działają na tej samej zasadzie, tyle że zajmują się informacjami, a nie cieczami czy gazami. Potoki danych to sekwencja etapów przetwarzania danych, z których wiele odbywa się za pomocą specjalnego oprogramowania. Rurociąg określa, w jaki sposób, co i gdzie gromadzone są dane. Data pipelining automatyzuje ekstrakcję, transformację, walidację i kombinację danych, a następnie ładuje je do dalszej analizy i wizualizacji. Cały rurociąg zapewnia prędkość z jednego końca na drugi, eliminując błędy i neutralizując wąskie gardła lub opóźnienia.

nawiasem mówiąc, istnieją również potoki big data. Big data charakteryzuje się pięcioma V (różnorodność, objętość, prędkość, prawdziwość i wartość). Potoki Big data to skalowalne potoki zaprojektowane do obsługi jednej lub więcej cech „V” big data, a nawet rozpoznawania i przetwarzania danych w różnych formatach, takich jak struktura, niestruktura i półstruktura.

wszystko o architekturze rurociągu danych

definiujemy architekturę rurociągu danych jako kompletny system przeznaczony do przechwytywania, organizowania i wysyłania danych wykorzystywanych do dokładnych, przydatnych w praktyce informacji. Architektura istnieje po to, aby zapewnić najlepiej rozplanowany projekt do zarządzania wszystkimi zdarzeniami danych, ułatwiając analizę, raportowanie i użytkowanie.

analitycy i inżynierowie danych stosują architekturę rurociągu, aby umożliwić dane w celu poprawy analizy biznesowej (BI) i analityki oraz ukierunkowanej funkcjonalności. Business intelligence i analytics wykorzystują dane do uzyskiwania wglądu i wydajności w czasie rzeczywistym informacji i trendów.

funkcje obsługujące dane obejmują kluczowe zagadnienia, takie jak podróże klientów, zachowania klientów docelowych, automatyzacja procesów robotycznych i doświadczenia użytkowników.

dzielimy architekturę potoku danych na szereg części i procesów, w tym:

Źródła

ta część jest, gdzie wszystko się zaczyna, skąd pochodzi informacja. Ten etap potencjalnie obejmuje różne źródła, takie jak API aplikacji, Chmura, relacyjne bazy danych, NoSQL i Apache Hadoop.

łączy

dane z różnych źródeł są często łączone podczas podróży przez rurociąg. Joins lista kryteriów i logiki dla tego, jak te dane łączą się.

ekstrakcja

analitycy danych mogą chcieć znaleźć określone dane w większych polach, takich jak numer kierunkowy w polu kontaktowym numeru telefonu. Czasami firma potrzebuje wielu wartości zmontowanych lub wyodrębnionych.

standaryzacja

powiedzmy, że masz jakieś dane wymienione w milach, a inne w kilometrach. Standaryzacja zapewnia, że wszystkie dane są zgodne z tymi samymi jednostkami miary i są prezentowane w akceptowalnym rozmiarze, czcionce i kolorze.

korekta

jeśli masz DANE, będziesz mieć błędy. To może być coś tak prostego jak kod pocztowy, który nie istnieje lub mylący akronim. Faza korekcji usuwa również uszkodzone rekordy.

ładuje

po oczyszczeniu danych są one ładowane do właściwego systemu analizy, zwykle hurtowni danych, innej relacyjnej bazy danych lub frameworka Hadoop.

Automatyzacja

potoki danych wykorzystują proces automatyzacji w sposób ciągły lub według harmonogramu. Proces automatyzacji obsługuje wykrywanie błędów, raporty stanu i monitorowanie.

Big Data Hadoop and Spark Developer Course (bezpłatny)

Naucz się podstaw Big Data od najlepszych ekspertów-za Darmenroll teraz

Skontaktuj Się Z nami

narzędzia do rurociągów danych: Przegląd

narzędzia i rozwiązania do przetwarzania rurociągów danych występują w wielu formach, ale wszystkie mają te same trzy wymagania:

  • Wyodrębnij dane z wielu istotnych źródeł danych
  • Wyczyść, Zmień i wzbogać dane, aby były gotowe do analizy
  • załaduj dane do jednego źródła informacji, zwykle jeziora danych lub hurtowni danych

oto cztery najpopularniejsze typy narzędzi do pipeliningu danych, w tym niektóre konkretne produkty:

batch

narzędzia do przetwarzania wsadowego najlepiej nadają się do przesyłania dużych ilości danych w regularnych odstępach czasu, ale nie wymagają ich w czasie rzeczywistym. Popularne narzędzia rurociągów obejmują:

  • Informatica PowerCenter
  • IBM InfoSphere DataStage

Chmura natywna

te narzędzia są zoptymalizowane do pracy z danymi w chmurze, takimi jak wiadra Amazon Web Services (AWS). Ponieważ w chmurze znajdują się również narzędzia, organizacje oszczędzają na wewnętrznych kosztach infrastruktury. Narzędzia do pipeliningu danych w chmurze obejmują:

  • Blendo
  • Confluent

Open-source

klasyczny przykład „dostajesz to, za co płacisz” narzędzia open source to domowe zasoby tworzone lub dostosowywane przez doświadczony personel Twojej organizacji. Narzędzia Open source obejmują:

  • Apache Kafka
  • Apache Airflow
  • Talend

Real-time

jak sama nazwa wskazuje, narzędzia te zostały zaprojektowane do obsługi danych w czasie rzeczywistym. Rozwiązania te są idealne do przetwarzania danych ze źródeł strumieniowych, takich jak dane telemetryczne z podłączonych urządzeń (takich jak Internet rzeczy) lub rynków finansowych. Narzędzia potoku danych w czasie rzeczywistym obejmują:

  • Confluent
  • Hevo Data
  • StreamSets

przykłady potoku danych

oto trzy konkretne przykłady potoku danych, powszechnie używane zarówno przez użytkowników technicznych, jak i nietechnicznych:

rurociąg wymiany danych B2B

firmy mogą wysyłać i odbierać złożone ustrukturyzowane lub nieustrukturyzowane dokumenty, w tym dokumenty Nacha i EDI oraz transakcje SWIFT i HIPAA, od innych firm. Firmy wykorzystują potoki wymiany danych B2B do wymiany formularzy, takich jak zamówienia zakupu lub statusy wysyłki.

potoki jakości danych

użytkownicy mogą uruchamiać potoki jakości danych w trybie wsadowym lub strumieniowym, w zależności od przypadków użycia. Potoki jakości danych zawierają takie funkcje, jak standaryzacja wszystkich nowych nazw klientów w regularnych odstępach czasu. Czynność walidacji adresu klienta w czasie rzeczywistym podczas zatwierdzania wniosku kredytowego będzie uważana za część strumienia jakości danych.

MDM Pipeline

zarządzanie danymi podstawowymi (MDM) opiera się na dopasowywaniu i scalaniu danych. Ten rurociąg polega na zbieraniu i przetwarzaniu danych z różnych źródeł, usuwaniu duplikatów rekordów i łączeniu wyników w jeden złoty rekord.

Projektowanie i zagadnienia dotyczące rurociągu danych lub Jak zbudować rurociąg danych

zanim przejdziesz do rzeczywistej działalności związanej z budową rurociągu danych, musisz najpierw określić konkretne czynniki, które będą miały wpływ na twój projekt. Zadaj sobie pytanie:

  • jaki jest cel rurociągu? Dlaczego potrzebujesz rurociągu i co chcesz osiągnąć? Czy przeniesie dane raz, czy powtórzy?
  • jakie dane dotyczą? Z jaką ilością danych spodziewasz się pracować? Czy dane są ustrukturyzowane czy nieustrukturyzowane, przesyłane strumieniowo lub przechowywane?
  • jak będą wykorzystywane dane? Czy dane będą wykorzystywane do raportowania, analityki, data science, Business intelligence, automatyzacji lub uczenia maszynowego?

po lepszym zrozumieniu czynników projektowych można wybrać jedną z trzech akceptowanych metod tworzenia architektury potoku przetwarzania danych.

narzędzia do przygotowywania danych

użytkownicy polegają na tradycyjnych narzędziach do przygotowywania danych, takich jak arkusze kalkulacyjne, aby lepiej wizualizować dane i pracować z nimi. Niestety oznacza to również, że użytkownicy muszą ręcznie obsługiwać każdy nowy zestaw danych lub tworzyć złożone makra. Na szczęście dostępne są narzędzia do przygotowywania danych dla przedsiębiorstw, które umożliwiają zmianę etapów przygotowania danych w potoki danych.

narzędzia projektowe

możesz użyć narzędzi zaprojektowanych do tworzenia potoków przetwarzania danych za pomocą wirtualnego odpowiednika klocków zabawkowych, wspomaganego przez łatwy w użyciu interfejs.

kodowanie ręczne

użytkownicy wykorzystują frameworki i języki przetwarzania danych, takie jak Kafka, MapReduce, SQL i Spark. Możesz też użyć zastrzeżonych frameworków, takich jak AWS Glue i Databricks Spark. Takie podejście wymaga od użytkowników wiedzy o programowaniu.

na koniec musisz wybrać, który wzór projektowania rurociągów danych najlepiej odpowiada twoim potrzebom i wdrożyć go. Obejmują one:

ładowanie danych surowych

ten prosty projekt przenosi masowe, niezmodyfikowane dane z jednej bazy danych do drugiej

Extract-Transform-Load

ten projekt wyodrębnia dane z magazynu danych i przekształca (np. przed załadowaniem do docelowej bazy danych

Extract-Load-Transform

ten projekt jest podobny do ETL, ale kroki zostały zmienione, aby zaoszczędzić czas i uniknąć opóźnień. Transformacja danych odbywa się w docelowej bazie danych

Wirtualizacja danych

podczas gdy większość potoków tworzy fizyczne kopie przechowywanych danych, wirtualizacja dostarcza dane jako widoki bez fizycznego przechowywania oddzielnej kopii

przetwarzanie strumienia danych

proces ten strumieniuje dane zdarzeń w ciągłym przepływie w kolejności chronologicznej. Proces analizuje zdarzenia, izolując każde unikalne Zdarzenie w odrębny rekord, umożliwiając ocenę wykorzystania w przyszłości

chcesz rozpocząć karierę jako inżynier Big Data? Sprawdź kurs szkoleniowy Big Data Engineer i uzyskaj certyfikat.

chcesz zostać inżynierem danych?

Simplilearn oferuje studia podyplomowe z inżynierii danych, które dają umiejętności niezbędne do zostania inżynierem danych, który może wykonywać pipelining danych. Program ten, realizowany we współpracy z Purdue University i współpracy z IBM, koncentruje się na przetwarzaniu rozproszonym przy użyciu platformy Hadoop, przetwarzaniu danych na dużą skalę przy użyciu Spark, potokach danych z Kafka oraz Big Data w infrastrukturze chmury AWS i Azure.

inżynierowie danych mogą zarobić średnią roczną pensję w wysokości USD 102,864, zgodnie z Glassdoor. Dane odgrywają tak istotną rolę w naszym życiu,a inżynierowie danych są poszukiwanymi specjalistami, którzy zapewniają płynne działanie.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany.

lg