lumea noastră digitală produce zilnic concerte de date, informații esențiale pentru ca guvernele să funcționeze, pentru ca întreprinderile să prospere și pentru ca noi să obținem lucrul corect pe care l-am comandat (inclusiv culoarea potrivită) de pe piața noastră online preferată.

nu numai că există o cantitate vastă de date, dar există și nenumărate procese de aplicat și atât de multe lucruri care pot merge prost. De aceea, analiștii de date și inginerii de date apelează la conducta de date.

acest articol vă oferă tot ce trebuie să știți despre date pipelining, inclusiv ceea ce înseamnă, cum este pus împreună, instrumente de conducte de date, de ce avem nevoie de ele, și cum să proiecteze unul. Începem cu ceea ce este și de ce ar trebui să ne pese.

Program Postuniversitar în ingineria datelor

Gateway-ul dvs. pentru a deveni un curs ExpertView data Engineering

Contactați-Ne

de ce avem nevoie de conducte de date?

întreprinderile bazate pe date trebuie să aibă datele mutate eficient dintr-o locație în alta și transformate în informații acționabile cât mai repede posibil. Din păcate, există multe obstacole în calea curățării fluxului de date, cum ar fi blocajele (care duc la latență), corupția datelor sau mai multe surse de date care produc informații conflictuale sau redundante.

conductele de date iau toate măsurile manuale necesare pentru a rezolva aceste probleme și pentru a transforma procesul într-un flux de lucru automat și automat. Deși nu orice afacere sau organizație are nevoie de conducte de date, procesul este cel mai util pentru orice companie care:

  • creați, depindeți sau stocați cantități mari de date sau date din mai multe surse
  • depind de analiza datelor excesiv de complicată sau în timp real
  • folosiți norul pentru stocarea datelor
  • mențineți surse de date izolate

mai mult, conductele de date îmbunătățesc securitatea prin restricționarea accesului numai la echipele autorizate. Concluzia este că, cu cât o companie depinde mai mult de date, cu atât are nevoie de o conductă de date, unul dintre cele mai critice instrumente de analiză a afacerilor.

ce este o conductă de date?

știm ce conducte sunt, sisteme de conducte mari care transportă resurse dintr-o locație în alta pe distanțe lungi. De obicei auzim despre conducte în contextul petrolului sau gazelor naturale. Sunt modalități rapide și eficiente de a muta cantități mari de material dintr-un punct în altul.

conductele de date funcționează pe același principiu; numai că se ocupă mai degrabă de informații decât de lichide sau gaze. Conductele de date sunt o secvență de etape de procesare a datelor, multe dintre ele realizate cu software special. Conducta definește cum, CE și unde sunt colectate datele. Data pipelining automatizează extragerea datelor, transformarea, validarea și combinarea, apoi o încarcă pentru analiză și vizualizare ulterioară. Întreaga conductă oferă viteză de la un capăt la altul prin eliminarea erorilor și neutralizarea blocajelor sau a latenței.

de altfel, există și conducte de date mari. Big data se caracterizează prin cele cinci V (varietate, volum, viteză, veridicitate și valoare). Conductele mari de date sunt conducte scalabile concepute pentru a gestiona una sau mai multe caracteristici „v” ale big data, chiar recunoscând și procesând datele în diferite formate, cum ar fi structura, nestructurate și semi-structurate.

totul despre arhitectura conductei de date

definim arhitectura conductei de date ca sistem complet conceput pentru a capta, organiza și expedia date utilizate pentru informații exacte și acționabile. Arhitectura există pentru a oferi cel mai bun design prevăzut pentru a gestiona toate evenimentele de date, facilitând analiza, raportarea și utilizarea.

analiștii și inginerii de date aplică arhitectura conductelor pentru a permite datelor să îmbunătățească informațiile de afaceri (BI) și analizele și funcționalitatea vizată. Business intelligence și analytics utilizează date pentru a obține informații și eficiență în informații și tendințe în timp real.

funcționalitatea bazată pe date acoperă subiecte cruciale, cum ar fi călătoriile clienților, comportamentul clienților vizați, automatizarea proceselor robotizate și experiențele utilizatorilor.

descompunem arhitectura conductelor de date într-o serie de părți și procese, inclusiv:

surse

această parte este locul unde începe totul, de unde provin informațiile. Această etapă implică potențial diferite surse, cum ar fi API-urile aplicației, norul, bazele de date relaționale, NoSQL și Apache Hadoop.

se alătură

datele din diferite surse sunt adesea combinate în timp ce circulă prin conductă. Joins enumeră criteriile și logica pentru modul în care aceste date se reunesc.

extracție

analiștii de date pot dori anumite date specifice găsite în câmpuri mai mari, cum ar fi un cod de zonă într-un câmp de contact număr de telefon. Uneori, o afacere are nevoie de mai multe valori asamblate sau extrase.

standardizare

spuneți că aveți unele date listate în mile și alte date în kilometri. Standardizarea asigură că toate datele urmează aceleași unități de măsură și sunt prezentate într-o dimensiune, font și culoare acceptabile.

corecție

dacă aveți date, atunci veți avea erori. Ar putea fi ceva la fel de simplu ca un cod poștal care nu există sau un acronim confuz. Faza de corecție elimină, de asemenea, înregistrările corupte.

se încarcă

odată ce datele sunt curățate, acestea sunt încărcate în sistemul de analiză adecvat, de obicei un depozit de date, o altă bază de date relațională sau un cadru Hadoop.

automatizare

conductele de date folosesc procesul de automatizare fie continuu, fie conform unui program. Procesul de automatizare gestionează detectarea erorilor, rapoartele de stare și monitorizarea.

Big Data Hadoop și Spark Developer Course (gratuit)

aflați bazele Big Data de la experți de Top – pentru FREEEnroll acum

Contactați-Ne

instrumente de conducte de date: o prezentare generală

instrumente de conducte de date și soluții vin în mai multe forme, dar toate au aceleași trei cerințe:

  • extrageți date din mai multe surse de date relevante
  • curățați, modificați și îmbogățiți datele astfel încât să poată fi gata pentru analiză
  • încărcați datele într-o singură sursă de informații, de obicei un lac de date sau un depozit de date

Iată cele mai populare patru tipuri de instrumente de conducte de date, inclusiv unele produse specifice:

lot

instrumente de prelucrare lot sunt cele mai potrivite pentru mutarea cantități mari de date la intervale regulate programate, dar nu aveți nevoie de ea în timp real. Instrumentele populare de conducte includ:

  • Informatica PowerCenter
  • IBM InfoSphere DataStage

Cloud-native

aceste instrumente sunt optimizate pentru a lucra cu date bazate pe cloud, cum ar fi Amazon Web Services (AWS) găleți. Deoarece norul găzduiește și instrumentele, organizațiile economisesc costurile de infrastructură internă. Instrumentele de conducte de date native din Cloud includ:

  • Blendo
  • Confluent

Open-source

un exemplu clasic de „obțineți ceea ce plătiți”, instrumentele open source sunt resurse cultivate acasă construite sau personalizate de personalul experimentat al organizației dvs. Instrumentele Open source includ:

  • Apache Kafka
  • Apache Airflow
  • Talend

în timp real

după cum sugerează și numele, aceste instrumente sunt concepute pentru a gestiona datele în timp real. Aceste soluții sunt perfecte pentru prelucrarea datelor din surse de streaming, cum ar fi datele de telemetrie de pe dispozitive conectate (cum ar fi Internetul obiectelor) sau piețele financiare. Instrumentele de conducte de date în timp real includ:

  • Confluent
  • date Hevo
  • StreamSets

Exemple de conducte de date

iată trei exemple specifice de conducte de date, utilizate în mod obișnuit atât de utilizatorii tehnici, cât și de cei non-tehnici:

conducta de schimb de date B2B

întreprinderile pot trimite și primi documente complexe structurate sau nestructurate, inclusiv documente NACHA și EDI și tranzacții SWIFT și HIPAA, de la alte întreprinderi. Companiile folosesc conducte de schimb de date B2B pentru a face schimb de formulare, cum ar fi ordinele de cumpărare sau stările de expediere.

conducta de calitate a datelor

utilizatorii pot rula conducte de calitate a datelor în modul lot sau streaming, în funcție de cazurile de utilizare. Conductele de calitate a datelor conțin funcții precum standardizarea tuturor noilor nume de clienți la intervale regulate. Actul de validare a adresei unui client în timp real în timpul aprobării unei cereri de credit ar fi considerat parte a unei conducte de calitate a datelor.

MDM Pipeline

Master data management (MDM) se bazează pe potrivirea și fuzionarea datelor. Această conductă implică colectarea și prelucrarea datelor din diferite surse, ferreting înregistrări duplicat, și fuzionează rezultatele într-o singură înregistrare de aur.

proiectarea și considerațiile conductei de date sau cum să construiți o conductă de date

înainte de a ajunge la activitatea reală de construire a unei conducte de date, trebuie mai întâi să determinați factori specifici care vă vor influența designul. Întreabă-te:

  • care este scopul conductei? De ce ai nevoie de conductă și ce vrei să realizeze? Va muta datele o dată sau se va repeta?
  • ce fel de date sunt implicate? Cu câte date vă așteptați să lucrați? Datele sunt structurate sau nestructurate, streaming sau stocate?
  • cum vor fi utilizate datele? Datele vor fi utilizate pentru raportare, analiză, știința datelor, informații de afaceri, automatizare sau învățare automată?

odată ce aveți o mai bună înțelegere a factorilor de proiectare, puteți alege între trei mijloace acceptate de a crea arhitectura conductei de prelucrare a datelor.

instrumente de pregătire a datelor

utilizatorii se bazează pe instrumente tradiționale de pregătire a datelor, cum ar fi foile de calcul, pentru a vizualiza mai bine datele și a lucra cu acestea. Din păcate, acest lucru înseamnă, de asemenea, că utilizatorii trebuie să gestioneze manual fiecare nou set de date sau să creeze macro-uri complexe. Din fericire, există instrumente de pregătire a datelor de întreprindere disponibile pentru a schimba etapele de pregătire a datelor în conductele de date.

instrumente de proiectare

puteți utiliza instrumente concepute pentru a construi conducte de prelucrare a datelor cu echivalentul virtual al blocurilor de jucărie, asistat de o interfață ușor de utilizat.

codificare manuală

utilizatorii folosesc cadre de procesare a datelor și limbi precum Kafka, MapReduce, SQL și Spark. Sau puteți utiliza cadre proprietare precum AWS Glue și Databricks Spark. Această abordare cere utilizatorilor să știe cum să programeze.

în cele din urmă, trebuie să alegeți ce model de proiectare a conductelor de date funcționează cel mai bine pentru nevoile dvs. și să îl implementați. Acestea includ:

încărcare de date brute

acest design simplu mută date în vrac, nemodificate de la o bază de date la alta

extragere-transformare-Încărcare

acest design extrage date dintr-un magazin de date și transformă (de ex., curățați, standardizați, integrați) înainte de a-l încărca în baza de date țintă

Extract-Load-Transform

acest design este ca ETL, dar pașii sunt schimbați pentru a economisi timp și a evita latența. Transformarea datelor are loc în baza de date țintă

virtualizarea datelor

în timp ce majoritatea conductelor creează copii fizice ale datelor stocate, virtualizarea furnizează datele ca vizualizări fără a păstra fizic o copie separată

procesarea fluxului de date

acest proces transmite datele evenimentului într-un flux continuu în secvență cronologică. Procesul analizează evenimentele, izolând fiecare eveniment unic într-o înregistrare distinctă, permițând evaluarea utilizării viitoare

doriți să vă începeți cariera ca inginer de date mari? Consultați cursul de formare Big Data Engineer și obțineți certificare.

vrei să devii inginer de date?

Simplilearn oferă un program postuniversitar în ingineria datelor care vă oferă abilitățile necesare pentru a deveni un inginer de date care poate face conducte de date. Acest program, desfășurat în colaborare cu Universitatea Purdue și colaborarea cu IBM, se concentrează pe procesarea distribuită folosind cadrul Hadoop, prelucrarea datelor la scară largă folosind Spark, conducte de date cu Kafka și date mari pe infrastructura cloud AWS și Azure.

inginerii de date pot câștiga un salariu mediu anual de 102.864 USD, potrivit Glassdoor. Datele joacă un rol esențial în viața noastră, iar inginerii de date sunt profesioniștii la cerere care mențin totul fără probleme.

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată.

lg