Nosso mundo digital lança shows de dados diariamente, informação que é essencial que os governos função, para as empresas a prosperar, e para nós para obter o correto coisa que ordenou (incluindo a cor) do nosso favorito mercado online.

não só existe uma grande quantidade de dados, mas também há inúmeros processos para aplicar a ele e tantas coisas que podem dar errado. É por isso que analistas de dados e engenheiros de dados se voltam para a tubulação de dados.

este artigo dá-lhe tudo o que você precisa saber sobre pipelining de dados, incluindo o que significa, como é montado, ferramentas de pipeline de dados, por que precisamos deles, e como projetar um. Começamos com o que é e por que devemos nos importar.

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Por que Precisamos de Pipelines de Dados?

as empresas orientadas para os dados precisam de ter dados eficientemente movidos de um local para outro e transformados em informação passível de acção o mais rapidamente possível. Infelizmente, existem muitos obstáculos ao fluxo de dados limpo, tais como estrangulamentos (que resultam em latência), corrupção de dados, ou múltiplas fontes de dados produzindo informações conflitantes ou redundantes.

os dutos de dados tomam todas as medidas manuais necessárias para resolver esses problemas e transformar o processo em um fluxo de trabalho suave e automatizado. Embora nem todas as empresas ou organizações necessitem de pipelining de dados, o processo é mais útil para qualquer empresa que:

  • Criar, dependem, ou armazenar grandes quantidades de dados, ou dados provenientes de várias fontes,
  • Depender excessivamente complicados ou em tempo real de análise de dados
  • Empregar a nuvem para armazenamento de dados
  • Manter fontes de dados isolados

Além disso, os dados dutos de melhorar a segurança, restringindo o acesso autorizado equipas apenas. A conclusão é que quanto mais uma empresa depende de dados, mais precisa de um pipeline de dados, uma das ferramentas mais críticas de análise de negócios.

o que é um gasoduto de dados?Sabemos o que são os oleodutos, os sistemas de grandes tubos que transportam recursos de um local para outro a longas distâncias. Normalmente ouvimos falar de oleodutos no contexto do petróleo ou do gás natural. São formas rápidas e eficientes de mover grandes quantidades de material de um ponto para outro.

os dutos de dados funcionam de acordo com o mesmo princípio; apenas eles lidam com informações em vez de líquidos ou gases. Os dutos de dados são uma sequência de passos de processamento de dados, muitos deles realizados com software especial. O pipeline define como, o quê e onde os dados são coletados. O pipelining de dados automatiza a extração, transformação, validação e combinação de dados, então carrega-o para análise e visualização adicionais. Todo o gasoduto fornece velocidade de uma ponta para a outra, eliminando erros e neutralizando estrangulamentos ou latência.

incidentalmente, Existem grandes gasodutos de dados também. Grandes dados são caracterizados pelos cinco V’s (variedade, volume, velocidade, veracidade e valor). Grandes dutos de dados são dutos escaláveis projetados para lidar com uma ou mais características “v” de grandes dados, mesmo reconhecendo e processando os dados em diferentes formatos, tais como estrutura, não estruturado e semi-estruturado.

All About Data Pipeline Architecture

we definite data pipeline architecture as the complete system designed to capture, organize, and dispatch data used for accurate, action insights. A arquitetura existe para fornecer o melhor design estabelecido para gerenciar todos os eventos de dados, tornando a análise, relatórios e uso mais fácil.

analistas de dados e engenheiros aplicam a arquitetura de pipeline para permitir que os dados para melhorar a inteligência de negócios (BI)e análise, e funcionalidade alvo. Inteligência de negócios e análise usam dados para adquirir conhecimento e eficiência em tempo real de informações e tendências.

a funcionalidade activada por dados abrange assuntos cruciais como viagens ao cliente, comportamento do cliente alvo, automação de processos robóticos e experiências do utilizador.

dividimos a arquitectura do gasoduto de dados numa série de Partes e processos, incluindo::

fontes

esta parte é onde tudo começa, de onde a informação vem. Esta etapa potencialmente envolve diferentes fontes, tais como APIs de aplicação, a nuvem, bases de dados relacionais, NoSQL, e o Apache Hadoop.

Junta

os dados de diferentes fontes são frequentemente combinados à medida que percorre o gasoduto. Junta lista os critérios e lógica para como estes dados se juntam.

extracção

os analistas de dados podem querer determinados dados específicos encontrados em campos maiores, como um código de área num campo de contacto número de telefone. Às vezes, um negócio precisa de vários valores montados ou extraídos.Digamos que você tem alguns dados listados em milhas e outros dados em quilômetros. Padronização garante que todos os dados seguem as mesmas unidades de medição e é apresentado em um tamanho aceitável, fonte e cor.

correcção

se tiver dados, então terá erros. Pode ser algo tão simples como um código postal que não existe ou um acrónimo confuso. A fase de correcção também remove os registos corrompidos.

cargas

uma vez que os dados são limpos, ele é carregado no sistema de análise adequada, geralmente um armazém de dados, outra base de dados relacional, ou um framework Hadoop.

Automação

os dutos de dados empregam o processo de automação continuamente ou em um cronograma. O processo de automação lida com a detecção de erros, relatórios de estado e monitoramento.

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Pipeline de Dados de Ferramentas: Uma Visão geral

Dados de canalização de ferramentas e soluções vêm em muitas formas, mas todos eles têm os mesmos três requisitos:

  • Extrair dados a partir de múltiplas as fontes de dados relevantes
  • Limpar, alterar e enriquecer os dados para estar pronto para a análise
  • Carregar os dados de uma única fonte de informação, geralmente, dados de um lago ou de um armazém de dados

Aqui estão os quatro tipos mais populares de pipelining de dados de ferramentas, incluindo alguns produtos específicos:

Lote

processamento em Lote ferramentas são mais adequadas para mover grandes quantidades de dados em intervalos agendados regularmente, mas você não requerer em tempo real. As ferramentas populares de pipeline incluem:

  • Informatica PowerCenter
  • IBM InfoSphere DataStage

Nuvem-nativo

Estas ferramentas são otimizados para trabalhar com dados baseados em nuvem, como o Amazon Web Services (AWS) baldes. Uma vez que a nuvem também abriga as ferramentas, as organizações economizam em custos de infraestrutura interna. As ferramentas de tubulação de dados nativas da nuvem incluem:

  • Blendo
  • Confluente

Open-source

Um exemplo clássico de “você começa o que você paga,” ferramentas de código aberto são cultivados recursos construída ou personalizado por sua organização pessoal experiente. Ferramentas de código aberto incluem:

  • Apache Kafka
  • Apache Fluxo de ar
  • Talend ‘

Real-time

Como o nome sugere, essas ferramentas são projetadas para lidar com dados em tempo real. Estas soluções são perfeitas para o processamento de dados de fontes de streaming, tais como dados de telemetria de dispositivos conectados (como a Internet das coisas) ou mercados financeiros. Dados em tempo Real pipeline de ferramentas incluem:

  • Confluente
  • Hevo de Dados
  • StreamSets

Pipeline de Dados Exemplos

Aqui estão três dados específicos do pipeline de exemplos, comumente utilizado por técnicos e não-técnicos usuários:

B2B Data Exchange Pipeline

as empresas podem enviar e receber documentos estruturados ou não estruturados complexos, incluindo documentos Nacho e EDI e transacções SWIFT e HIPAA, de outras empresas. As empresas utilizam gasodutos de intercâmbio de dados B2B para trocar formulários como ordens de compra ou estatutos de envio.

Oleoduto de qualidade dos dados

os utilizadores podem executar oleodutos de qualidade dos dados em Modo de lote ou streaming, dependendo dos casos de Utilização. Os dutos de qualidade de dados contêm funções tais como padronizar todos os novos nomes de clientes em intervalos regulares. O ato de validar o endereço de um cliente em tempo real durante a aprovação de uma aplicação de crédito seria considerado parte de um oleoduto de qualidade de dados.

MDM Pipeline

Master data management (MDM) depende da correspondência e fusão dos dados. Este oleoduto envolve a coleta e processamento de dados de diferentes fontes, a remoção de registros duplicados, e a fusão dos resultados em um único registro dourado.

Design e considerações de Pipeline de dados ou como construir um Pipeline de dados

Antes de chegar ao negócio real de construir um pipeline de dados, você deve primeiro determinar fatores específicos que irão influenciar o seu design. Pergunte a si mesmo.:

  • qual é o propósito do gasoduto? Porque precisas do oleoduto e o que queres que ele consiga? Vai mover dados uma vez, ou vai repetir?
  • que tipo de dados estão envolvidos? Com que quantidade de dados espera trabalhar? Os dados são estruturados ou não estruturados, transmitidos ou armazenados?
  • como serão utilizados os dados? Os dados serão utilizados para relatórios, análises, ciência de Dados, Inteligência de negócios, automação ou aprendizagem de máquinas?Uma vez que você tenha uma melhor compreensão dos fatores de design, você pode escolher entre três meios aceitos de criar arquitetura de pipeline de processamento de dados.

    Ferramentas de preparação de dados

    os usuários dependem de ferramentas tradicionais de preparação de dados, tais como planilhas para melhor visualizar os dados e trabalhar com ele. Infelizmente, isso também significa que os usuários devem lidar manualmente com cada novo conjunto de dados ou criar macros complexos. Felizmente, existem ferramentas de preparação de dados empresariais disponíveis para mudar os passos de preparação de dados em dutos de dados.

    Ferramentas de Design

    pode utilizar ferramentas concebidas para construir condutas de processamento de dados com o equivalente virtual de blocos de construção de brinquedos, assistido por uma interface fácil de usar.

    codificação manual

    os utilizadores empregam quadros e linguagens de processamento de dados como Kafka, MapReduce, SQL e Spark. Ou você pode usar frameworks proprietários como cola AWS e faíscas de banco de dados. Esta abordagem requer que os usuários saibam como programar.

    finalmente, você precisa escolher qual o padrão de projeto de pipelining de dados que funciona melhor para suas necessidades e implementá-lo. Eles incluem:

    carga de dados em bruto

    este projeto simples move dados em massa, não modificados de uma base de dados para outra

    Extract-Transform-Load

    este projeto extrai dados de um data store e transforma (e.g., clean, standardize, integrate) it before loading it into the target database

    Extract-Load-Transform

    This design is like ETL, but the steps are changed to save time and avoid latency. A transformação dos dados ocorre na base de dados alvo

    virtualização dos dados

    enquanto que a maioria dos pipelines criam cópias físicas dos dados armazenados, virtualização fornece os dados como vistas sem fisicamente manter uma cópia separada

    Processamento De Fluxo de dados

    este processo flui dados de eventos em um fluxo contínuo na sequência cronológica. O processo analisa eventos, isolando cada evento único em um registro distinto, permitindo avaliação de uso futuro

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    os engenheiros de dados podem ganhar um salário médio anual de USD 102,864, de acordo com Glassdoor. Os dados desempenham um papel tão essencial em nossas vidas, e os engenheiros de dados são os profissionais a pedido que mantêm tudo funcionando sem problemas.

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