Wat is een datapijplijn? Een uitgebreide gids

Wat is een datapijplijn?

A datapijplijn is een reeks processen en methoden die worden gebruikt om gegevens van verschillende bronsystemen naar een gecentraliseerde opslagplaats te verplaatsen, meestal a datawarehouse of data lake, voor analyse en verder gebruik.

Het stroomlijnt de gegevensstroom uit bronsystemen, transformeert gegevens om deze in lijn te brengen met het schema van het doelsysteem en laadt deze in een datawarehouse. Hoewel gegevens worden verwerkt voordat ze naar het doelsysteem worden verplaatst, is er niet altijd transformatie nodig, vooral niet als ze naar een datameer stromen.

Datawetenschappers en analisten gebruiken datapipelines om data voor te bereiden voor verschillende initiatieven, zoals feature engineering of het invoeren ervan in machine learning-modellen voor training en evaluatie. Zakelijke gebruikers maken gebruik van een datapijplijnbouwer (een op geen code/low-code GUI gebaseerde tool) om hun eigen pijplijnen te bouwen zonder afhankelijk te zijn van IT.

Wat is een big data-pijplijn?

Het concept van het beheren van grote hoeveelheden gegevens bestaat al tientallen jaren, maar de term ‘big data’ won rond het midden van de jaren 2000 aan populariteit toen het volume, de snelheid en de verscheidenheid aan gegevens die werden gegenereerd dramatisch begonnen toe te nemen. Nu technologieën zoals sociale media, mobiele apparaten, IoT-apparaten en sensoren steeds gebruikelijker worden, begonnen organisaties zich de potentiële waarde te realiseren van het benutten en analyseren van grote hoeveelheden gegevens. Om data op een dergelijke schaal te kunnen verwerken, hebben bedrijven echter een even capabele datapijplijn nodig: een big data-pijplijn.

Een big data-pijplijn verwijst naar het proces van het op een systematische en efficiënte manier verzamelen, verwerken en analyseren van grote hoeveelheden gegevens uit ongelijksoortige bronnen. Net als een traditionele datapijplijn omvat het verschillende fasen, waaronder: gegevensopname, opslag, verwerking, transformatie en analyse. Een big data-pijplijn maakt doorgaans gebruik van gedistribueerde computerframeworks en -technologieën, gezien de noodzaak om gegevens op grote schaal te verwerken.

Hoe zijn datapijplijnen geëvolueerd?

Datapijplijnen hebben de afgelopen veertig jaar een lange weg afgelegd. Aanvankelijk moesten datawetenschappers en -ingenieurs dit handmatig doen extraheren, transformeren en laden (ETL) gegevens in databases. Deze processen liepen doorgaans op een geplande basis, meestal één keer per dag, voor de opname en verwerking van gegevens, waardoor ze tijdrovend en foutgevoelig waren.

Met de toename van het aantal met internet verbonden apparaten, sociale media en onlinediensten neemt de vraag naar realtime toe gegevensverwerking steeg. Traditionele batchverwerkingspijplijnen waren niet langer voldoende om het volume en de snelheid van binnenkomende gegevens te verwerken. Naarmate de tijd vorderde, werden deze pijpleidingen flexibeler en gemakkelijker gegevensverplaatsing van cloudbronnen tot cloudbestemmingen, zoals AWS en Snowflake.

Tegenwoordig richten ze zich op het opnemen van gegevens, met name realtime gegevens, en het zo snel mogelijk beschikbaar maken voor gebruik, waardoor workflowautomatisering en procesorkestratie des te belangrijker worden. Als zodanig modern tools voor datapijplijnen bevatten nu ook robuuste functies voor gegevensbeheer, zoals:

• Data catalogus
• Het volgen van gegevensafstamming
• Metadatabeheer
• Beheer van gegevenskwaliteit
• Rolgebaseerde toegangscontrole en beheer

Architectuur van de datapijplijn

Een datapijplijnarchitectuur verwijst naar de structuur en het ontwerp van het systeem dat de gegevensstroom van de bron naar de bestemming mogelijk maakt, terwijl het verschillende verwerkingsfasen ondergaat. De volgende componenten vormen de architectuur van de datapijplijn:

1. Data bronnen: Een verscheidenheid aan bronnen genereert gegevens, zoals klantinteracties op een website, transacties in een winkel, IoT-apparaten of andere gegevensgenererende bronnen binnen een organisatie.
2. Laag voor gegevensopname: Deze laag brengt verbindingen tot stand met deze gegevensbronnen via geschikte protocollen en connectoren om gegevens op te halen. Eenmaal verbonden, worden relevante gegevens uit elke bron gehaald. De bedrijfsregels bepalen of volledige datasets of alleen specifieke datapunten worden geëxtraheerd. De extractiemethode hangt af van het formaat van de gegevensbron: gestructureerde gegevens kunnen worden opgehaald met behulp van query's, terwijl voor ongestructureerde gegevens meestal gespecialiseerde gegevens nodig zijn. tools voor gegevensextractie of technieken.
3. Gegevensopslaglaag: De opgenomen gegevens zijn in ruwe vorm en moeten daarom worden opgeslagen voordat deze kunnen worden verwerkt.
4. Gegevensverwerkingslaag: De verwerkingslaag omvat processen en hulpmiddelen om ruwe gegevens te transformeren.
5. Gegevenslevering en analyselaag: De getransformeerde gegevens worden in een datawarehouse of een andere opslagplaats geladen en beschikbaar gemaakt voor rapportage en analyse.

Lees meer over het architectuur van de datapijplijn.

Typen gegevenspijplijnen

Er zijn meerdere soorten datapijplijnen, die elk geschikt zijn voor verschillende gebruiksscenario's. Afhankelijk van de behoefte en infrastructuur kunnen bedrijven datapijplijnen zowel on-premise als in de cloud inzetten, waarbij dit laatste de laatste tijd steeds vaker voorkomt. Hier volgen de verschillende soorten gegevenspijplijnen:

Gegevenspijplijnen voor batchverwerking

Batchverwerkingspijplijnen verwerken gegevens in grote volumes met geplande intervallen. Ze zijn ideaal voor het verwerken van historische gegevensanalyse, offline rapportage en batchgeoriënteerde taken.

Streaminggegevenspijplijnen

Deze pijpleidingen, ook wel realtime datapijplijnen of gebeurtenisgestuurde pijplijnen genoemd, verwerken gegevens in realtime of bijna realtime, dat wil zeggen met een zeer lage latentie. Ze zijn ontworpen om gegevens op te nemen en te verplaatsen uit streaminggegevensbronnen, zoals sensoren, logboeken of feeds van sociale media. streaming datapijplijnen maken directe analyse en reactie op opkomende trends, afwijkingen of gebeurtenissen mogelijk, waardoor ze van cruciaal belang zijn voor toepassingen zoals fraudedetectie, realtime analyses en monitoringsystemen.

Pijplijnen voor gegevensintegratie

Gegevens integratie is een geautomatiseerd proces dat gegevens uit verschillende bronnen verplaatst, omzet in een bruikbaar formaat en aflevert op een doellocatie voor verdere analyse of gebruik. Pijplijnen voor gegevensintegratie kunnen verder worden gecategoriseerd, afhankelijk van of de gegevens worden getransformeerd vóór of nadat ze in een datawarehouse zijn geladen.

ETL-pijpleidingen

ETL-pijplijnen worden veel gebruikt voor data-integratie en data opslagplaats. Ze omvatten het extraheren van gegevens uit verschillende bronnen, het transformeren ervan in een consistent formaat en het laden ervan in een doelsysteem. ETL-pijplijnen zijn doorgaans batch-georiënteerd, maar kunnen worden uitgebreid met real-time componenten voor een meer dynamische gegevensverwerking.

ELT-pijpleidingen

Extraheren, laden en transformeren (ELT) pijpleidingen zijn vergelijkbaar met ETL-pijplijnen, maar met een andere volgorde van stappen. Bij ELT worden gegevens eerst in een doelsysteem geladen en vervolgens getransformeerd met behulp van de verwerkingskracht en mogelijkheden van het doelsysteem om gegevens te transformeren.

Gegevenspijplijn versus ETL-pijplijn

Gezien de overeenkomsten tussen een datapijplijn en ETL, komt het vrij vaak voor dat je de vraag tegenkomt “wat is een ETL-datapijplijn?” Datapijplijnen en ETL zijn nauw verwant; in feite is een datapijplijn een breder concept dat de ETL-pijplijn als subcategorie omvat. Er zijn echter enkele fundamentele verschillen tussen de twee:

Terwijl er bij een datapijplijn niet altijd sprake is van data transformatie, is het een noodzakelijke stap in een ETL-gegevenspijplijn. Bovendien verplaatsen ETL-pijplijnen gegevens over het algemeen via batchverwerking, terwijl datapijplijnen ook gegevensverplaatsing via streaming ondersteunen.

Gegevenspijplijn

1. Gegevensverplaatsing en -integratie: Datapijplijnen zijn primair gericht op het verplaatsen van gegevens van het ene systeem naar het andere en het integreren van gegevens uit verschillende bronnen. Ze maken een efficiënte en realtime overdracht van gegevens tussen systemen of diensten mogelijk.
2. Flexibiliteit: Ze kunnen flexibeler en veelzijdiger zijn in vergelijking met ETL processen. Ze worden vaak gebruikt voor realtime datastreaming, batchverwerking of beide, afhankelijk van de gebruikssituatie.
3. Streaminggegevens: Datapijplijnen zijn zeer geschikt voor het verwerken van streaminggegevens, zoals gegevens die continu worden gegenereerd door IoT-apparaten, sociale media of webapplicaties.
4. Gebruik Gevallen: Veelvoorkomende gebruiksscenario's voor gegevenspijplijnen zijn log- en gebeurtenisverwerking, realtime analyses, gegevensreplicatie en gegevenssynchronisatie.

ETL-pijplijn

1. Gestructureerd proces: ETL-processen volgen een gestructureerde reeks taken: gegevensextractie uit bronsystemen, gegevenstransformatie om aan bedrijfsvereisten te voldoen en het laden van gegevens in een doelrepository (vaak een datawarehouse).
2. Batchverwerking: ETL-processen zijn doorgaans ontworpen voor batchverwerking, waarbij gegevens over een bepaalde periode (bijvoorbeeld dagelijks of elk uur) worden verzameld en getransformeerd voordat deze in het doelsysteem worden geladen.
3. Complexe transformaties: ETL is de juiste keuze als u complexe datatransformaties moet uitvoeren, zoals aggregaties, data-opschoning en gegevensverrijking.
4. Data opslagplaats: U moet kiezen voor ETL-processen wanneer dat nodig is gegevens consolideren vanuit meerdere bronnen en transformeer deze om business intelligence en rapportage te ondersteunen.
5. Historische analyse: ETL-processen zijn geschikt voor analyse en rapportage van historische gegevens, waarbij gegevens worden opgeslagen in een gestructureerd formaat, geoptimaliseerd voor bevraging en analyse.

gemeenschappelijkheden:

1. Gegevenstransformatie: Zowel datapijplijnen als ETL-processen omvatten datatransformatie, maar de complexiteit en timing van deze transformaties verschillen.
2. Data kwaliteit: Zorgen data kwaliteit is belangrijk in zowel datapijplijnen als ETL-processen.
3. Monitoring en logboekregistratie: Beide vereisen monitoring- en logmogelijkheden om gegevensbewegingen, -transformaties en -fouten bij te houden.

Lees meer over datapijplijn versus ETL-pijplijn.

Het bouwen van een datapijplijn

Het bouwen van een efficiënt systeem voor het consolideren van gegevens vereist een zorgvuldige planning en configuratie. Er zijn doorgaans zes hoofdfasen in het proces:

1. Gegevensbronnen identificeren: De eerste stap is het identificeren en begrijpen van de gegevensbronnen. Dit kunnen databanken zijn, APIs, bestanden, datameren, externe services of IoT-apparaten. Bepaal het formaat, de structuur en de locatie van de gegevens.
2. Data Integratie: Extraheer en combineer gegevens uit de geïdentificeerde bronnen met behulp van dataconnectoren. Dit kan het bevragen van databases inhouden, het ophalen van gegevens uit API's, het lezen van bestanden of het vastleggen van streaminggegevens.
3. Gegevenstransformatie: Nadat u de gegevens hebt geëxtraheerd, transformeert en reinigt u deze om de kwaliteit en consistentie ervan te garanderen. Gegevenstransformatie omvat taken zoals gegevens opschonen, filteren, aggregeren, samenvoegen en verrijken. Deze fase zorgt ervoor dat de gegevens het gewenste formaat en de gewenste structuur hebben voor analyse en consumptie.
4. Gegevens laden: Laad de gegevens na de transformatie in het doelsysteem of de opslagplaats voor opslag, analyse of verdere verwerking. Tijdens de laadfase brengen de pijpleidingen de getransformeerde gegevens over naar datawarehouses, datameren of andere opslagoplossingen. Hierdoor kunnen eindgebruikers of downstream-applicaties effectief toegang krijgen tot de gegevens en deze gebruiken.
5. Automatisering en planning: Zet automatiserings- en planningsmechanismen op om de datapijplijn met regelmatige tussenpozen of als reactie op specifieke gebeurtenissen uit te voeren. Automatisering minimaliseert handmatige tussenkomst en zorgt ervoor dat gegevens altijd up-to-date zijn.
6. Monitoring en evaluatie: Robuust implementeren monitoring en statistieken om de gezondheid en prestaties van de data-architectuur te volgen. Stel waarschuwingen in om u op de hoogte te stellen van problemen of afwijkingen die aandacht vereisen. Deze fase helpt bij het optimaliseren van uw datapijplijnen om maximale efficiëntie bij het verplaatsen van gegevens te garanderen.

Lees meer over het bouwen van een datapijplijn.

Voordelen van een datapijplijn

Geautomatiseerde datapijplijnen combineren gegevens uit verschillende bronnen. Simpel gezegd stelt een datapijplijn organisaties in staat het volledige potentieel van hun datamiddelen te ontsluiten. Hier volgen enkele voordelen van gegevenspijplijnen:

1. Verhoogde efficiëntie

Datapijplijnen automatiseren dataworkflows, verminderen handmatige inspanningen en verhogen de algehele efficiëntie van de gegevensverwerking. Door de databewerkingen te stroomlijnen kunnen organisaties het gebruik van resources optimaliseren en de kosten die gepaard gaan met handmatige dataverwerking minimaliseren.

2. Grotere schaalbaarheid

Ze kunnen grote hoeveelheden gegevens verwerken, waardoor organisaties hun activiteiten kunnen opschalen naarmate hun gegevensbehoeften groeien. Door gebruik te maken van een schaalbare architectuur kunnen bedrijven tegemoetkomen aan de toenemende databehoefte, zonder dat dit ten koste gaat van de prestaties.

3. Data kwaliteit verbeteringen

Door dataopschoning en transformatieprocessen verbeteren ze de datakwaliteit en zorgen ze voor nauwkeurigheid voor analyse en besluitvorming. Door hoge normen voor gegevenskwaliteit te handhaven, kunnen organisaties vertrouwen op betrouwbare inzichten om hun bedrijfsactiviteiten te stimuleren.

4. Realtime inzichten

Met realtime gegevens kunnen organisaties actuele informatie ontvangen zodat ze onmiddellijk actie kunnen ondernemen. Door gebruik te maken van tijdige data-inzichten kunnen bedrijven wendbare en proactieve beslissingen nemen en zo een concurrentievoordeel behalen in dynamische marktomstandigheden.

5. Kosten efficiëntie

Ze optimaliseren het gebruik van hulpbronnen en minimaliseren de kosten die gepaard gaan met handmatige gegevensverwerking en -verwerking. Door de tijd en moeite die nodig is voor databewerkingen te verminderen, kunnen organisaties middelen efficiënt toewijzen en kosteneffectiviteit bereiken.

Gebruiksscenario's voor gegevenspijplijnen

Datapijplijnen dienen een groot aantal doeleinden in verschillende sectoren, waardoor organisaties tijdige inzichten en datagestuurde besluitvorming krijgen. Ze worden in tal van industrieën gebruikt om de efficiëntie van de gegevensstroom binnen organisaties te verbeteren.

Bijvoorbeeld, in de financiële sectorhelpen ze bij het integreren van aandelenkoersen en transactiegegevens, waardoor financiële instellingen het risicobeheer kunnen verbeteren, fraude kunnen opsporen en de naleving van de regelgeving kunnen garanderen.

In de gezondheidszorg integreren pijpleidingen elektronische medische dossiers en laboratoriumresultaten, wat bijdraagt ​​aan verbeterde patiëntmonitoring, beheer van de volksgezondheid en klinisch onderzoek.

In de detailhandel en e-commercesector integreren ze klantgegevens van e-commerceplatforms en verkooppuntsystemen, waardoor effectief voorraadbeheer, klantsegmentatie en gepersonaliseerde marketingstrategieën mogelijk zijn.

Nog enkele gebruiksscenario's voor de datapijplijn:

1. Realtime analyses

Met datapijplijnen kunnen organisaties in realtime gegevens verzamelen, verwerken en analyseren. Door gebruik te maken van de kracht van realtime analyses kunnen bedrijven tijdig beslissingen nemen, snel reageren op marktveranderingen en een concurrentievoordeel behalen.

2. Gegevens integratie

Datapijplijnen consolideren gegevens met behulp van dataconnectoren uit verschillende bronnen, waaronder databases, API's en platforms van derden, in een uniform formaat voor analyse en rapportage. Dankzij deze integratie kunnen organisaties het volledige potentieel van hun datamiddelen benutten en een holistisch beeld van hun activiteiten krijgen.

3. Data migratie

Ze faciliteren soepel en efficiënt data migratie van legacy systemen tot moderne infrastructuur. Door een naadloze transitie zonder verstoring te garanderen, kunnen organisaties geavanceerde technologieën benutten en innovatie stimuleren.

4. Machine learning en AI

Ze bieden een naadloze gegevensstroom voor het trainen van machine learning-modellen. Hierdoor kunnen organisaties voorspellende analyses ontwikkelen, processen automatiseren en de kracht van kunstmatige intelligentie ontsluiten om hun bedrijf vooruit te helpen.

5. Business intelligence

Datapijplijnen ondersteunen de extractie en transformatie van gegevens om betekenisvolle inzichten te genereren. Door de kracht van business intelligence te benutten, kunnen organisaties datagestuurde beslissingen nemen, trends identificeren en effectieve strategieën bedenken.

Werken met datapijplijntools

Tools voor datapijplijnen maken het eenvoudiger om datapijplijnen te bouwen, omdat ze een visuele interface bieden. Het kiezen van de juiste tool is echter een cruciale beslissing, gezien de wijdverspreide beschikbaarheid van tools voor datapijplijnen en het feit dat geen twee oplossingen gelijk zijn. De juiste tool is degene die connectiviteit biedt met een breed scala aan databases, API's, cloudbestemmingen, enz. Het biedt ook ondersteuning voor vrijwel realtime gegevensintegratie via ETL, ELT en het vastleggen van wijzigingsgegevens. Het is schaalbaar en kan met gemak groeiende datavolumes en gelijktijdige gebruikers verwerken.

Bijvoorbeeld

• Astera: Een no-code oplossing voor gegevensbeheer waarmee u binnen enkele minuten datapipelines op bedrijfsniveau kunt bouwen. Hiermee kunt u ETL- en ELT-pijplijnen maken en plannen binnen een eenvoudige drag-and-drop-interface. Astera ondersteunt naadloze connectiviteit met toonaangevende databases, datawarehouses en datameren met zijn enorme bibliotheek met native connectoren. Bovendien kunt u alle gegevensstromen en workflows automatiseren en de gegevensbeweging in realtime monitoren. Zakelijke gebruikers kunnen profiteren van geavanceerde ingebouwde datatransformaties, datakwaliteitsfuncties, versiebeheer en databeheer- en beveiligingsfuncties en zelf datapijplijnen bouwen.

Opkomende trends rond datapijplijnen

Naast de algemene gebruiksscenario's hebben datapijplijnen toepassingen in verschillende geavanceerde scenario's en opkomende trends:

• Realtime personalisatie: Datapijplijnen maken realtime personalisatie mogelijk door gegevens over gebruikersgedrag te analyseren en in realtime gepersonaliseerde inhoud of aanbevelingen te leveren.
• Internet of Things (IoT)-gegevensverwerking: Met de opkomst van IoT-apparaten worden datapijplijnen gebruikt om enorme hoeveelheden sensorgegevens die door IoT-apparaten worden gegenereerd, op te nemen, te verwerken en te analyseren, waardoor realtime inzichten en automatisering mogelijk worden.
• Gegevensnetwerk: Het data mesh-concept decentraliseert ze en brengt een domeingeoriënteerde, zelfbedieningsdata-infrastructuur tot stand. Het bevordert het eigendom van gegevens, de autonomie en gemakkelijke toegang tot gegevens, wat leidt tot verbeterde schaalbaarheid en flexibiliteit bij de gegevensverwerking.
• Gefedereerd leren: Ze ondersteunen federatieve leerbenaderingen, waarbij machine learning-modellen gezamenlijk worden getraind op gedistribueerde gegevensbronnen, terwijl de gegevensprivacy en -beveiliging behouden blijven.
• Verklaarbare AI: Ze kunnen technieken integreren voor het genereren van verklaarbare AI-modellen, waardoor transparantie en interpreteerbaarheid wordt geboden in complexe machine learning-modellen.

Conclusie

Datapijplijnen spelen een cruciale rol in het moderne datalandschap en faciliteren efficiënte gegevensverwerking, -integratie en -analyse. Door gebruik te maken van de kracht van een geautomatiseerde datapijplijnbouwer kunt u de besluitvorming verbeteren, de operationele efficiëntie verbeteren en waardevolle inzichten uit hun data halen. Hulpmiddelen voor gegevensintegratie als Astera vereenvoudig de creatie van end-to-end gegevensstromen. Klaar om binnen enkele minuten hoogwaardige datapijplijnen te bouwen en te implementeren? Download een gratis proefperiode van 14 dagen om een ​​proefrit te maken of deze link.