Hvad er en datapipeline?

A datapipeline er et sæt af processer og metoder, der bruges til at flytte data fra forskellige kildesystemer til et centraliseret lager, normalt en datalager eller data sø, til analyse og videre brug.

Det strømliner strømmen af ​​data fra kildesystemer, transformerer data for at tilpasse dem til målsystemets skema og indlæser dem i et datavarehus. Mens data gennemgår behandling, før de flytter ind i destinationssystemet, kræver det ikke altid transformation, især hvis det flyder ind i datasøen.

Data videnskabsmænd og analytikere bruger datapipelines til at forberede data til forskellige initiativer, såsom feature engineering eller indføring i maskinlæringsmodeller til træning og evaluering. Erhvervsbrugere udnytter en datapipeline-bygger – et GUI-baseret værktøj uden kode/lav kode – til at bygge deres egne pipelines uden at være afhængig af IT.

Byg end-to-end datapipelines uden at skrive en enkelt kodelinje!

Kom i gang i dag

Hvad er en big data pipeline?

Konceptet med at håndtere store mængder data har eksisteret i årtier, men udtrykket "big data" vandt popularitet i midten af ​​2000'erne, da mængden, hastigheden og variationen af ​​data, der blev genereret, begyndte at stige dramatisk. Med teknologier som sociale medier, mobile enheder, IoT-enheder, og sensorer blev mere almindelige, begyndte organisationer at indse den potentielle værdi af at udnytte og analysere enorme mængder data. Men for at behandle data i et sådant omfang har virksomheder brug for en lige så dygtig datapipeline - en big data pipeline.

En big data pipeline refererer til processen med at indsamle, behandle og analysere store mængder data fra forskellige kilder på en systematisk og effektiv måde. Ligesom en traditionel datapipeline involverer den flere faser, bl.a dataindtagelse, opbevaring, behandling, transformation og analyse. En big data pipeline bruger typisk distribuerede computerrammer og teknologier, givet behovet for at håndtere data i massiv skala.

Hvordan har datapipelines udviklet sig?

Datapipelines er kommet langt i løbet af de sidste fire årtier. I første omgang måtte dataforskere og ingeniører manuelt udtrække, transformere og indlæse (ETL) data ind databaser. Disse processer kørte typisk på en planlagt basis, normalt én gang om dagen, til dataindtagelse og -behandling, hvilket gør dem tidskrævende og tilbøjelige til fejl.

Med udbredelsen af ​​internetforbundne enheder, sociale medier og onlinetjenester er efterspørgslen efter realtid databehandling steg. Traditionelle batchbehandlingspipelines var ikke længere tilstrækkelige til at håndtere mængden og hastigheden af ​​indgående data. Disse rørledninger udviklede sig med tiden og blev mere fleksible og lette databevægelse fra skykilder til skydestinationer, som f.eks AWS og Snowflake.

I dag fokuserer de på at indtage data, især realtidsdata, og gøre dem tilgængelige til brug så hurtigt som muligt, hvilket gør workflowautomatisering og procesorkestrering endnu vigtigere. Som sådan moderne datapipeline værktøjer nu også indarbejde robust datastyring funktioner, såsom:

• Datakatalog
• Dataafstamningssporing
• Metadatahåndtering
• Datakvalitetsstyring
• Rollebaseret adgangskontrol og -styring

Datapipeline-arkitektur

En datapipeline-arkitektur refererer til strukturen og designet af systemet, der muliggør strømmen af ​​data fra dets kilde til dets destination, mens det gennemgår forskellige behandlingsstadier. Følgende komponenter udgør datapipeline-arkitekturen:

1. Data kilder: En række kilder genererer data, såsom kundeinteraktioner på et websted, transaktioner i en detailbutik, IoT-enheder eller andre datagenererende kilder i en organisation.
2. Dataindtagelseslag: Dette lag etablerer forbindelser med disse datakilder via passende protokoller og forbindelser for at hente data. Når den er tilsluttet, udtrækkes relevante data fra hver kilde. Forretningsreglerne definerer, om hele datasæt eller kun specifikke datapunkter udtrækkes. Udtræksmetoden afhænger af datakildeformatet - strukturerede data kan hentes ved hjælp af forespørgsler, mens ustrukturerede data for det meste kræver specialiseret dataudtræksværktøjer eller teknikker.
3. Datalagringslag: De indtagne data er i rå form og skal derfor opbevares, før de kan behandles.
4. Databehandlingslag: Behandlingslaget omfatter processer og værktøjer til at transformere rådata.
5. Datalevering og analyselag: De transformerede data indlæses i et datavarehus eller et andet lager og stilles til rådighed for rapportering og dataanalyse.

Læs mere om datapipeline-arkitektur.

Typer af datapipelines

Der er flere typer datapipelines, der hver især henvender sig til forskellige brugsscenarier. Afhængigt af behovet og infrastrukturen kan virksomheder implementere datapipelines både på stedet og i skyen, hvor sidstnævnte er blevet mere og mere udbredt på det seneste. Her er de forskellige typer datapipelines:

Batchbehandling af datapipelines

ETL batchbehandlingsrørledninger behandle data i store mængder med planlagte intervaller. De er ideelle til håndtering af historiske dataanalyse, offline rapportering og batch-orienterede opgaver.

Streaming af datapipelines

Også kaldet realtidsdatapipelines såvel som hændelsesdrevne pipelines, behandler disse pipelines data i realtid eller næsten realtid, det vil sige med meget lav latenstid. De er designet til at indtage og flytte data fra streamingdatakilder, såsom sensorer, logfiler eller feeds på sociale medier. streaming datapipelines muliggør øjeblikkelig analyse og respons på nye tendenser, anomalier eller hændelser, hvilket gør dem kritiske for applikationer som svindeldetektion, realtidsanalyse og overvågningssystemer.

Dataintegrationspipelines

Dataintegration er en automatiseret proces, der flytter data fra forskellige kilder, transformerer dem til et brugbart format og leverer dem til en målplacering til yderligere analyse eller brug. Dataintegrationspipelines kan kategoriseres yderligere afhængigt af, om dataene transformeres før eller efter, de er indlæst i et datavarehus.

ETL rørledninger

ETL rørledninger er meget brugt til dataintegration og datalager. De involverer at udtrække data fra forskellige kilder, transformere dem til et ensartet format og indlæse dem i et målsystem. ETL-pipelines er typisk batch-orienterede, men kan udvides med realtidskomponenter til mere dynamisk databehandling.

ELT rørledninger

Udtræk, indlæs og transformér (ELT) rørledninger ligner ETL-rørledninger, men med en anden rækkefølge af trin. I ELT indlæses data først i et målsystem og transformeres derefter ved hjælp af målsystemets processorkraft og muligheder til at transformere data.

Datapipeline vs. ETL pipeline

I betragtning af lighederne mellem en datapipeline og ETL er det ret almindeligt at støde på spørgsmålet "hvad er en ETL datapipeline?" Datapipelines og ETL er tæt beslægtede; faktisk er en datapipeline et bredere koncept, der inkluderer ETL-pipeline som en underkategori. Der er dog nogle grundlæggende forskelle mellem de to:

Mens en datapipeline ikke altid involverer datatransformation, det er et nødvendigt trin i en ETL-datapipeline. Derudover flytter ETL-pipelines generelt data via batchbehandling, mens datapipelines også understøtter databevægelse via streaming.

Astera Giver dig mulighed for at automatisere dine ETL-processer og datapipelines kodefri med AI

Få en gratis demo i dag for at se Astera i aktion.

Datapipeline

1. Databevægelse og integration: Datapipelines er primært fokuseret på at flytte data fra et system til et andet og integrere data fra forskellige kilder. De muliggør effektiv og realtidsoverførsel af data mellem systemer eller tjenester.
2. Fleksibilitet: De kan være mere fleksible og alsidige i forhold til ETL processer. De bruges ofte til datastreaming i realtid, batchbehandling eller begge dele, afhængigt af brugssagen.
3. Streaming data: Datapipelines er velegnede til at håndtere streaming af data, såsom data genereret kontinuerligt fra IoT-enheder, sociale medier eller webapplikationer.
4. Brug sager: Almindelige use cases for datapipelines omfatter log- og hændelsesbehandling, realtidsanalyse, datareplikering og datasynkronisering.

ETL pipeline

1. Struktureret proces: ETL-processer følger en struktureret række af opgaver: dataudtræk fra kildesystemer, datatransformation for at opfylde forretningskrav og dataindlæsning i et mållager (ofte et datavarehus).
2. Batchbehandling: ETL-processer er typisk designet til batchbehandling, hvor data indsamles over en periode (f.eks. dagligt eller hver time) og transformeres, før det indlæses i målsystemet.
3. Komplekse transformationer: ETL er det rigtige valg, hvis du skal udføre komplekse datatransformationer, såsom aggregeringer, data rensningog data berigelse.
4. Data warehousing: Du bør vælge ETL-processer, når du har brug for det konsolidere data fra flere kilder og transformer det for at understøtte business intelligence og rapportering.
5. Historisk analyse: ETL-processer er velegnede til historisk dataanalyse og rapportering, hvor data lagres i et struktureret format, optimeret til forespørgsel og analyse.

Fællestræk:

1. Datatransformation: Både datapipelines og ETL-processer involverer datatransformation, men kompleksiteten og timingen af ​​disse transformationer er forskellig.
2. Datakvalitet: Sikring datakvalitet er vigtig i både datapipelines og ETL-processer.
3. Overvågning og logning: Begge kræver overvågnings- og logningsfunktioner for at spore databevægelse, transformation og fejl.

Læs mere om datapipeline vs. ETL pipeline.

Opbygning af en datapipeline

Opbygning af et effektivt system til konsolidering af data kræver omhyggelig planlægning og opsætning. Der er typisk seks hovedfaser i processen:

1. Identifikation af datakilder: Det første skridt er at identificere og forstå datakilderne. Det kunne være databaser, API'er, filer, datasøer, eksterne tjenester eller IoT-enheder. Bestem formatet, strukturen og placeringen af ​​dataene.
2. Data Integration: Udtræk og kombiner data fra de identificerede kilder ved hjælp af dataforbindelser. Dette kan involvere forespørgsler i databaser, hente data fra API'er, læse filer eller indfange streamingdata.
3. Datatransformation: Efter at have udtrukket data, transformer og rens dem for at sikre deres kvalitet og konsistens. Datatransformation involverer opgaver som f.eks rengøring af data, filtrering, aggregering, sammenlægning og berigelse. Denne fase sikrer, at data er i det ønskede format og struktur til analyse og forbrug.
4. Dataindlæsning: Efter transformation skal du indlæse dataene i målsystemet eller depotet til lagring, analyse eller yderligere behandling. Under indlæsningsfasen overfører rørledningerne de transformerede data til datavarehuse, datasøer eller andre lagringsløsninger. Dette gør det muligt for slutbrugere eller downstream-applikationer at få adgang til og udnytte dataene effektivt.
5. Automatisering og planlægning: Opsæt automatiserings- og planlægningsmekanismer til at udføre datapipelinen med jævne mellemrum eller som reaktion på specifikke hændelser. Automatisering minimerer manuel indgriben og sikrer, at data altid er up-to-date.
6. Overvågning og evaluering: Implementer robust datapipeline overvågning og målinger at spore dataarkitekturens sundhed og ydeevne. Opsæt advarsler for at give dig besked om problemer eller uregelmæssigheder, der kræver opmærksomhed. Dette trin hjælper med at optimere dine datapipelines for at sikre maksimal effektivitet ved flytning af data.

Læs mere om opbygning af en datapipeline.

Byg datapipeline nemt med Astera Software!

Find ud af hvordan

Fordele ved en datapipeline

Automatiserede datapipelines kombinerer data fra forskellige kilder og er essentielle for en jævn og pålidelig styring af data gennem hele deres livscyklus. Her er nogle fordele ved datapipelines:

1. Øget effektivitet

Datapipelines automatiserer dataarbejdsgange, reducerer manuel indsats og øger den overordnede effektivitet i databehandlingen. For eksempel kan de udtrække data fra forskellige kilder som onlinesalg, salg i butikken og kundefeedback. De kan derefter transformere disse data til et samlet format og indlæse dem i et datavarehus. Dette sikrer en problemfri og fejlfri konvertering af rådata til handlingsvenlig indsigt, hvilket hjælper virksomheden med at forstå kundernes adfærd og præferencer bedre.

2. Fremme af datastyring

Datapipelines sikrer, at data håndteres på en måde, der overholder interne politikker og eksterne regler. For eksempel inden for forsikring administrerer datapipelines følsomme forsikringstagerdata under skadebehandlingen. De sikrer overholdelse af regler som EU's generelle databeskyttelsesforordning (GDPR), beskyttelse af data og opbygning af tillid til forsikringstagere.

3. Større skalerbarhed

De kan håndtere store mængder data, hvilket giver organisationer mulighed for at skalere deres operationer, efterhånden som deres databehov vokser. Ved at indføre en skalerbar arkitektur kan virksomheder imødekomme stigende datakrav uden at gå på kompromis med ydeevnen.

4. Datakvalitet forbedringer

Gennem datarensning og transformationsprocesser forbedrer de datakvaliteten og sikrer nøjagtighed for analyse og beslutningstagning. Ved at opretholde høje datakvalitetsstandarder kan organisationer stole på troværdig indsigt til at drive deres forretningsaktiviteter.

5. Indsigt i realtid

Realtidsdata gør det muligt for organisationer at modtage ajourførte oplysninger til øjeblikkelig handling. Moderne datapipelines er i stand til at levere data til analyse, efterhånden som de genereres. Ved at udnytte rettidig dataindsigt kan virksomheder træffe agile og proaktive beslutninger og opnå en konkurrencefordel under dynamiske markedsforhold.

For eksempel muliggør de i samkørselsindustrien hurtig behandling af data for at matche chauffører med ryttere, optimere ruter og beregne priser. De letter også dynamisk prissætning, hvor priserne kan justeres i realtid baseret på faktorer som efterspørgsel, trafik og vejrforhold, og derved forbedre den operationelle effektivitet.

6. Omkostningseffektivitet

De optimerer ressourceudnyttelsen og minimerer omkostninger forbundet med manuel datahåndtering og -behandling. Ved at reducere den tid og indsats, der kræves til datadrift, kan organisationer allokere ressourcer effektivt og opnå omkostningseffektivitet.

Tilfælde af brug af datapipeline

Datapipelines tjener en lang række formål på tværs af brancher, hvilket giver organisationer rettidig indsigt og datadrevet beslutningstagning. De bruges i adskillige brancher for at øge effektiviteten af ​​dataflowet i organisationer.

For eksempel, i finanssektoren, hjælper de med at integrere aktiekurser og transaktionsregistre, hvilket gør det muligt for finansielle institutioner at forbedre risikostyring, opdage svindel og sikre overholdelse af lovgivningen.

I sundhedssektoren integrerer pipelines elektroniske sundhedsjournaler og laboratorieresultater, hvilket bidrager til forbedret patientovervågning, befolkningssundhedsstyring og klinisk forskning.

I detail- og e-handelssektoren har de integrere kundedata fra e-handelsplatforme og salgssteder, hvilket giver mulighed for effektiv lagerstyring, kundesegmentering og personlige marketingstrategier.

Nogle flere datapipeline-brugssager:

1. Realtidsanalyser

Datapipelines gør det muligt for organisationer at indsamle, behandle og analysere data i realtid. Ved at udnytte kraften i realtidsanalyse kan virksomheder træffe rettidige beslutninger, reagere hurtigt på markedsændringer og opnå en konkurrencefordel.

2. Dataintegration

Datapipelines konsoliderer data ved hjælp af dataforbindelser fra forskellige kilder, herunder databaser, API'er og tredjepartsplatforme, til et samlet format til analyse og rapportering. Denne integration giver organisationer mulighed for at udnytte det fulde potentiale af deres dataaktiver og få et holistisk overblik over deres drift.

3. Dataoverførsel

De letter glat og effektivt data migration fra ældre systemer til moderne infrastruktur. Ved at sikre en problemfri overgang uden afbrydelser kan organisationer udnytte avancerede teknologier og drive innovation.

4. Machine learning og AI

De giver et problemfrit dataflow til træning af maskinlæringsmodeller. Dette gør det muligt for organisationer at udvikle forudsigende analyser, automatisere processer og låse op for kraften i kunstig intelligens til at drive deres forretning fremad.

5. Forretningsinformation

Datapipelines understøtter udtrækning og transformation af data for at generere meningsfuld indsigt. Ved at udnytte kraften i business intelligence kan organisationer træffe datadrevne beslutninger, identificere tendenser og udtænke effektive strategier.

Brug Astera's no-code datapipeline til at løse dine datahåndteringsproblemer!

Find ud af hvordan

Arbejde med datapipeline-værktøjer

At bygge datapipelines manuelt er tidskrævende og udsat for fejl. For eksempel organisationer, der bruger Python til at bygge datapipelines indse, at administration af pipelines hurtigt bliver en udfordrende opgave, efterhånden som datakilder og kompleksitet vokser. I stedet for at investere mere i at opbygge et større team af udviklere, ville en mere omkostningseffektiv og bæredygtig strategi være at inkorporere en moderne datapipeline-løsning ind i datastakken.

Datapipelineværktøjer gør det nemmere at bygge datapipelines, da de tilbyder en visuel grænseflade. Men at vælge det rigtige værktøj er en kritisk beslutning i betragtning af deres udbredte tilgængelighed og det faktum, at ikke to løsninger er bygget ens. Det rigtige værktøj vil være det, der giver forbindelse til en bred vifte af databaser, API'er, cloud-destinationer osv. Det giver også support til næsten realtidsdataintegration via ETL, ELT og ændre datafangst. Den er skalerbar og håndterer med lethed voksende datamængder og samtidige brugere.

For eksempel: Astera er en no-code datahåndteringsløsning der sætter dig i stand til at bygge datapipelines i virksomhedskvalitet inden for få minutter. Det giver dig mulighed for at oprette og planlægge ETL- og ELT-pipelines inden for en enkel træk-og-slip-grænseflade. Astera understøtter problemfri forbindelse til brancheførende databaser, datavarehuse og datasøer med dets store bibliotek af indbyggede connectorer. Derudover kan du automatisere alle dataflows og arbejdsgange og overvåge databevægelser i realtid. Forretningsbrugere kan drage fordel af avancerede indbyggede datatransformationer, datakvalitetsfunktioner, versionskontrol og datastyrings- og sikkerhedsfunktioner og bygge datapipelines på egen hånd.

Nye tendenser omkring datapipelines

Ud over de almindelige anvendelsestilfælde har datapipelines applikationer i forskellige avancerede scenarier og nye tendenser:

• Personalisering i realtid: Datapipelines muliggør personalisering i realtid ved at analysere brugeradfærdsdata og levere personligt tilpasset indhold eller anbefalinger i realtid.
• Internet of Things (IoT) databehandling: Med fremkomsten af ​​IoT-enheder bruges datapipelines til at indtage, behandle og analysere enorme mængder sensordata genereret af IoT-enheder, hvilket muliggør realtidsindsigt og automatisering.
• Data Mesh: Datamesh-konceptet decentraliserer dem og etablerer domæneorienteret, selvbetjent datainfrastruktur. Det fremmer dataejerskab, autonomi og nem adgang til data, hvilket fører til forbedret skalerbarhed og smidighed i databehandling.
• Fødereret læring: De understøtter fødererede læringstilgange, hvor maskinlæringsmodeller trænes i samarbejde på distribuerede datakilder, mens databeskyttelse og sikkerhed bevares.
• Forklarelig AI: De kan inkorporere teknikker til at generere forklarelige AI-modeller, hvilket giver gennemsigtighed og fortolkning i komplekse maskinlæringsmodeller.

Konklusion

Datapipelines spiller en afgørende rolle i det moderne datalandskab, hvilket letter effektiv databehandling, integration og analyse. Ved at udnytte kraften i en automatiseret datapipeline-bygger kan du forbedre beslutningstagningen, forbedre driftseffektiviteten og få værdifuld indsigt fra deres data. Dataintegrationsværktøjer ligesom Astera forenkle oprettelsen af ​​end-to-end dataflows. Klar til at bygge og implementere højtydende datapipelines på få minutter? Download en 14-dages gratis prøveperiode at få en testkørsel eller kontakt os.