vår digitala värld kannor ut spelningar av data dagligen, information som är viktigt för regeringar att fungera, för företag att frodas, och för oss att få rätt sak vi beställt (inklusive rätt färg) från vår favorit online marknadsplats.

det finns inte bara en stor mängd data, men det finns också otaliga processer att tillämpa på det och så många saker som kan gå fel. Det är därför dataanalytiker och dataingenjörer vänder sig till data pipelining.

den här artikeln ger dig allt du behöver veta om data pipelining, inklusive vad det betyder, hur det sätts ihop, data pipeline verktyg, varför vi behöver dem, och hur man utformar en. Vi börjar med vad det är och varför vi ska bry oss.

kontakta oss

Varför behöver vi Datapipelines?

datadrivna företag måste ha data effektivt flyttas från en plats till en annan och förvandlas till användbar information så snabbt som möjligt. Tyvärr finns det många hinder för rent dataflöde, till exempel flaskhalsar (som resulterar i latens), datakorruption eller flera datakällor som ger motstridiga eller överflödiga uppgifter.

datapipelines tar alla manuella steg som behövs för att lösa dessa problem och förvandla processen till ett smidigt, automatiserat arbetsflöde. Även om inte alla företag eller organisationer behöver data pipelining, är processen mest användbar för alla företag som:

  • skapa, bero på eller lagra stora mängder data eller data från många källor
  • bero på alltför komplicerad eller realtidsdataanalys
  • använd molnet för datalagring
  • behåll siloade datakällor

dessutom förbättrar datapipelines säkerheten genom att begränsa åtkomsten till endast auktoriserade Team. Slutsatsen är ju mer ett företag är beroende av data, desto mer behöver det en datapipeline, ett av de mest kritiska affärsanalysverktygen.

Vad är en Datapipeline?

vi vet vad rörledningar är, stora rörsystem som transporterar resurser från en plats till en annan över långa avstånd. Vi hör vanligtvis om rörledningar i samband med olja eller naturgas. De är snabba och effektiva sätt att flytta stora mängder material från en punkt till en annan.

Dataledningar fungerar enligt samma princip; endast de hanterar information snarare än vätskor eller gaser. Data pipelines är en sekvens av databehandlingssteg, många av dem uppnås med speciell programvara. Rörledningen definierar hur, vad och var data samlas in. Data pipelining automatiserar datautvinning, transformation, validering och kombination, sedan laddar den för vidare analys och visualisering. Hela rörledningen ger hastighet från ena änden till den andra genom att eliminera fel och neutralisera flaskhalsar eller latens.

för övrigt finns big data pipelines också. Big data kännetecknas av de fem V: erna (variation, volym, hastighet, veracity och värde). Big data pipelines är skalbara rörledningar som är utformade för att hantera en eller flera big data ”v”-egenskaper, till och med känna igen och bearbeta data i olika format, såsom struktur, ostrukturerad och halvstrukturerad.

allt om Datapipelinearkitektur

vi definierar datapipelinearkitektur som det kompletta systemet som är utformat för att fånga, organisera och skicka data som används för exakta, handlingsbara insikter. Arkitekturen finns för att ge den bästa utformade designen för att hantera alla datahändelser, vilket gör analys, rapportering och användning enklare.

dataanalytiker och ingenjörer tillämpar pipelinearkitektur för att tillåta data att förbättra business intelligence (BI) och analys och målinriktad funktionalitet. Business intelligence och analytics använder data för att få insikt och effektivitet i realtidsinformation och trender.

dataaktiverad funktionalitet täcker viktiga ämnen som kundresor, målkundbeteende, robotprocessautomation och användarupplevelser.

vi delar upp datapipelinearkitekturen i en serie delar och processer, inklusive:

källor

den här delen är där allt börjar, där informationen kommer ifrån. Detta steg involverar potentiellt olika källor, till exempel applikations-API: er, molnet, relationsdatabaser, NoSQL och Apache Hadoop.

sammanfogar

Data från olika källor kombineras ofta när den färdas genom rörledningen. Joins lista kriterier och logik för hur dessa data kommer samman.

extraktion

dataanalytiker kanske vill ha vissa specifika data som finns i större fält, som ett riktnummer i ett telefonnummer kontaktfält. Ibland behöver ett företag flera värden monterade eller extraherade.

standardisering

säg att du har några data listade i miles och andra data i kilometer. Standardisering säkerställer att alla data följer samma måttenheter och presenteras i en acceptabel storlek, typsnitt och färg.

korrigering

om du har data kommer du att ha fel. Det kan vara något så enkelt som ett Postnummer som inte finns eller en förvirrande akronym. Korrigeringsfasen tar också bort korrupta poster.

laddar

när data har rensats laddas den i rätt analyssystem, vanligtvis ett datalager, en annan relationsdatabas eller ett Hadoop-ramverk.

Automation

datapipelines använder automatiseringsprocessen antingen kontinuerligt eller enligt ett schema. Automatiseringsprocessen hanterar feldetektering, statusrapporter och övervakning.

Big Data Hadoop och Spark Developer Course (gratis)

lär dig grunderna i Big Data från toppexperter – gratis nu

kontakta oss

Data Pipeline Tools: en översikt

Data pipelining verktyg och lösningar finns i många former, men de har alla samma tre krav:

  • extrahera data från flera relevanta datakällor
  • rengör, ändra och berika data så att de kan vara redo för analys
  • ladda data till en enda informationskälla, vanligtvis en datasjö eller ett datalager

här är de fyra mest populära typerna av datapipeliningverktyg, inklusive vissa specifika produkter:

batch

batchbearbetningsverktyg är bäst lämpade för att flytta stora mängder data med regelbundna intervaller, men du behöver inte det i realtid. Populära pipeline verktyg inkluderar:

  • Informatica PowerCenter
  • IBM InfoSphere DataStage

Cloud-native

dessa verktyg är optimerade för att arbeta med molnbaserade data, som Amazon Web Services (AWS) hinkar. Eftersom molnet också är värd för verktygen sparar organisationer på interna infrastrukturkostnader. Cloud-native data pipelining verktyg inkluderar:

  • Blendo
  • Confluent

öppen källkod

ett klassiskt exempel på ”du får vad du betalar för,” open source-verktyg är hemodlade resurser byggda eller anpassade av din organisations erfarna personal. Open source-verktyg inkluderar:

  • Apache Kafka
  • Apache Airflow
  • Talend

realtid

som namnet antyder är dessa verktyg utformade för att hantera data i realtid. Dessa lösningar är perfekta för att bearbeta data från strömningskällor som telemetridata från anslutna enheter (som Internet of Things) eller finansmarknader. Realtidsdata pipeline verktyg inkluderar:

  • Confluent
  • Hevo Data
  • StreamSets

Data Pipeline exempel

här är tre specifika data pipeline exempel, som vanligen används av både tekniska och icke-tekniska användare:

B2B Data Exchange Pipeline

företag kan skicka och ta emot komplexa strukturerade eller ostrukturerade dokument, inklusive NACHA och EDI dokument och SWIFT och HIPAA transaktioner, från andra företag. Företag använder B2B Data exchange pipelines för att utbyta formulär som inköpsorder eller fraktstatus.

Datakvalitetsrörledning

användare kan köra datakvalitetsrörledningar i batch-eller streamingläge, beroende på användningsfall. Datakvalitetsrörledningar innehåller funktioner som att standardisera alla nya kundnamn med jämna mellanrum. Handlingen att validera en kunds adress i realtid under en kreditansökan godkännande skulle betraktas som en del av en datakvalitet pipeline.

MDM Pipeline

Master data management (MDM) förlitar sig på datamatchning och sammanslagning. Denna pipeline innebär att samla in och bearbeta data från olika källor, ferreting ut dubbla poster, och slå samman resultaten till en enda gyllene rekord.

Data Pipeline Design och överväganden eller hur man bygger en data Pipeline

innan du kommer ner till den faktiska verksamheten att bygga en data pipeline, måste du först bestämma specifika faktorer som kommer att påverka din design. Fråga dig själv:

  • Vad är syftet med rörledningen? Varför behöver du rörledningen, och vad vill du att den ska uppnå? Kommer det att flytta data en gång, eller kommer det att upprepa?
  • vilken typ av data är inblandad? Hur mycket data förväntar du dig att arbeta med? Är datan strukturerad eller ostrukturerad, Strömmande eller lagrad?
  • Hur kommer data att användas? Kommer data att användas för rapportering, analys, datavetenskap, business intelligence, automation eller maskininlärning?

när du har en bättre förståelse för designfaktorerna kan du välja mellan tre accepterade sätt att skapa pipelinearkitektur för databehandling.

Databeredningsverktyg

användare förlitar sig på traditionella databeredningsverktyg som kalkylblad för att bättre visualisera data och arbeta med det. Tyvärr innebär detta också att användarna måste hantera varje ny dataset manuellt eller skapa komplexa makron. Tack och lov finns det företagsdataberedningsverktyg tillgängliga för att ändra databeredningssteg i datapipelines.

designverktyg

du kan använda verktyg som är utformade för att bygga databehandlingsrörledningar med den virtuella motsvarigheten till leksaksbyggnadsblock, med hjälp av ett lättanvänt gränssnitt.

handkodning

användare använder databehandlingsramar och språk som Kafka, MapReduce, SQL och Spark. Eller så kan du använda egna ramar som AWS lim och Databricks Spark. Detta tillvägagångssätt kräver att användarna vet hur man programmerar.

Slutligen måste du välja vilket data pipelining designmönster som fungerar bäst för dina behov och implementera det. De inkluderar:

Raw Data Load

denna enkla design flyttar bulk, omodifierade data från en databas till en annan

Extract-Transform-Load

denna design extraherar data från ett datalager och omvandlar (t. ex. innan du laddar den i måldatabasen

Extract-Load-Transform

denna design är som ETL, men stegen ändras för att spara tid och undvika latens. Datatransformationen sker i måldatabasen

Datavirtualisering

medan de flesta pipelines skapar fysiska kopior av lagrade data, levererar virtualisering data som vyer utan att fysiskt behålla en separat kopia

Dataströmbehandling

denna process strömmar händelsedata i ett kontinuerligt flöde i kronologisk ordning. Processen analyserar händelser, isolerar varje unik händelse till en distinkt post, vilket möjliggör framtida utvärdering

vill du börja din karriär som Big Data Engineer? Kolla in Big Data Engineer-kursen och bli certifierad.

vill du bli dataingenjör?

Simplilearn erbjuder ett forskarutbildningsprogram i datateknik som ger dig nödvändiga färdigheter för att bli en dataingenjör som kan göra datapipelining. Detta program, som hålls i samarbete med Purdue University och samarbete med IBM, fokuserar på distribuerad bearbetning med Hadoop-ramverket, storskalig databehandling med Spark, datapipelines med Kafka och Big Data på AWS och Azure Cloud infrastructure.

dataingenjörer kan tjäna en årlig genomsnittslön på USD 102,864, enligt Glassdoor. Data spelar en så viktig roll i våra liv, och dataingenjörer är de efterfrågade yrkesverksamma som håller allt smidigt.

Lämna ett svar

Din e-postadress kommer inte publiceras.

lg