Что такое конвейер данных? Комплексное руководство

Что такое конвейер данных?

A конвейер данных представляет собой набор процессов и методов, используемых для перемещения данных из разных исходных систем в централизованное хранилище, обычно информационное хранилище или озеро данных, для анализа и дальнейшего использования.

Он оптимизирует поток данных из исходных систем, преобразует данные для приведения их в соответствие со схемой целевой системы и загружает их в хранилище данных. Хотя данные подвергаются обработке, прежде чем они попадут в целевую систему, они не всегда требуют преобразования, особенно если они попадают в озеро данных.

Специалисты по данным и аналитики используют конвейеры данных для подготовки данных для различных инициатив, таких как разработка функций или вставка их в модели машинного обучения для обучения и оценки. Бизнес-пользователи используют построитель конвейеров данных — инструмент с графическим пользовательским интерфейсом без кода или с малым количеством кода — для создания собственных конвейеров, не полагаясь на ИТ-специалисты.

Создавайте сквозные конвейеры данных, не написав ни единой строчки кода!

Начните прямо сегодня

Что такое конвейер больших данных?

Концепция управления большими объемами данных существует уже несколько десятилетий, но термин «большие данные» приобрел популярность примерно в середине 2000-х годов, когда объем, скорость и разнообразие генерируемых данных начали резко увеличиваться. Благодаря тому, что такие технологии, как социальные сети, мобильные устройства, устройства Интернета вещей и датчики, становятся все более распространенными, организации начали осознавать потенциальную ценность использования и анализа огромных объемов данных. Однако для обработки данных в таком масштабе предприятиям необходим конвейер данных одинаковой производительности — конвейер больших данных.

Конвейер больших данных — это процесс сбора, обработки и анализа больших объемов данных из разрозненных источников систематическим и эффективным образом. Как и традиционный конвейер данных, он включает в себя несколько этапов, в том числе прием данных, хранение, обработка, преобразование и анализ. Конвейер больших данных обычно использует структуры и технологии распределенных вычислений, учитывая необходимость обработки данных в больших масштабах.

Как развивались конвейеры данных?

За последние четыре десятилетия конвейеры данных прошли долгий путь. Первоначально специалистам по данным и инженерам приходилось вручную извлечение, преобразование и загрузка (ETL) данные в базы данных. Эти процессы обычно выполняются по расписанию, обычно один раз в день, для приема и обработки данных, что делает их трудоемкими и подверженными ошибкам.

С распространением подключенных к Интернету устройств, социальных сетей и онлайн-сервисов растет спрос на обработка данных хлынуло. Традиционных конвейеров пакетной обработки уже недостаточно для обработки объема и скорости входящих данных. Развиваясь со временем, эти конвейеры становились более гибкими, облегчая движение данных из облачных источников в облачные пункты назначения, такие как AWS и Snowflake.

Сегодня они сосредоточены на приеме данных, особенно данных в реальном времени, и максимально быстром обеспечении их доступности для использования, что делает автоматизацию рабочих процессов и оркестровку процессов еще более важными. Таким образом, современные инструменты конвейера данных теперь также включают в себя надежные функции управления данными, такие как:

• Каталог данных
• Отслеживание происхождения данных
• Управление метаданными
• Управление качеством данных
• Ролевой контроль и управление доступом

Архитектура конвейера данных

Архитектура конвейера данных относится к структуре и дизайну системы, которая обеспечивает поток данных от источника к месту назначения, проходя различные этапы обработки. Следующие компоненты составляют архитектуру конвейера данных:

1. Источники данных: данные генерируются из различных источников, таких как взаимодействие клиентов на веб-сайте, транзакции в розничном магазине, устройства IoT или любые другие источники генерации данных внутри организации.
2. Уровень приема данных: этот уровень устанавливает соединения с этими источниками данных через соответствующие протоколы и соединители для получения данных. После подключения соответствующие данные извлекаются из каждого источника. Бизнес-правила определяют, извлекаются ли целые наборы данных или только определенные точки данных. Метод извлечения зависит от формата источника данных: структурированные данные можно получить с помощью запросов, а для неструктурированных данных чаще всего требуются специальные инструменты извлечения данных или техники.
3. Уровень хранения данных: принятые данные находятся в необработанной форме и, следовательно, должны быть сохранены, прежде чем их можно будет обработать.
4. Уровень обработки данных: Уровень обработки включает процессы и инструменты для преобразования необработанных данных.
5. Уровень доставки данных и аналитики: преобразованные данные загружаются в хранилище данных или другой репозиторий и становятся доступными для отчетов и аналитики.

Узнайте больше о архитектура конвейера данных.

Типы конвейеров данных

Существует несколько типов конвейеров данных, каждый из которых предназначен для разных сценариев использования. В зависимости от потребностей и инфраструктуры предприятия могут развертывать конвейеры данных как локально, так и в облаке, причем последнее в последнее время становится все более распространенным. Вот различные типы конвейеров данных:

Конвейеры пакетной обработки данных

Конвейеры пакетной обработки обрабатывают большие объемы данных через запланированные интервалы времени. Они идеально подходят для анализа исторических данных, автономной отчетности и пакетных задач.

Потоковые конвейеры данных

Эти конвейеры, также называемые конвейерами данных в реальном времени или управляемыми событиями, обрабатывают данные в реальном времени или почти в реальном времени, то есть с очень низкой задержкой. Они предназначены для приема и перемещения данных из источников потоковой передачи данных, таких как датчики, журналы или каналы социальных сетей. Конвейеры потоковой передачи данных обеспечивают немедленный анализ и реагирование на возникающие тенденции, аномалии или события, что делает их критически важными для таких приложений, как обнаружение мошенничества, аналитика в реальном времени и системы мониторинга.

Конвейеры интеграции данных

Интеграция данных — это автоматизированный процесс, который перемещает данные из различных источников, преобразует их в удобный формат и доставляет в целевое место для дальнейшего анализа или использования. Конвейеры интеграции данных можно дополнительно классифицировать в зависимости от того, преобразуются ли данные до или после загрузки в хранилище данных.

ETL-конвейеры

Трубопроводы ETL широко используются для интеграции данных и хранилище данных. Они включают извлечение данных из различных источников, преобразование их в согласованный формат и загрузку в целевую систему. Конвейеры ETL обычно ориентированы на пакетную обработку, но могут быть дополнены компонентами реального времени для более динамичной обработки данных.

ELT-трубопроводы

Извлечение, загрузка и преобразование (ELT) конвейеры аналогичны конвейерам ETL, но имеют другую последовательность шагов. В ELT данные сначала загружаются в целевую систему, а затем преобразуются с использованием вычислительной мощности и возможностей целевой системы по преобразованию данных.

Конвейер данных и конвейер ETL

Учитывая сходство между конвейером данных и ETL, довольно часто можно встретить вопрос: «Что такое конвейер данных ETL?» Конвейеры данных и ETL тесно связаны; на самом деле конвейер данных — это более широкое понятие, включающее конвейер ETL в качестве подкатегории. Однако между ними есть некоторые принципиальные различия:

Хотя конвейер данных не всегда включает в себя преобразование данных, это необходимый шаг в конвейере данных ETL. Кроме того, конвейеры ETL обычно перемещают данные посредством пакетной обработки, а конвейеры данных также поддерживают перемещение данных посредством потоковой передачи.

Автоматизируйте конвейеры данных без написания кода

Выясни как

Конвейер данных

1. Перемещение и интеграция данных: Конвейеры данных в первую очередь ориентированы на перемещение данных из одной системы в другую и интеграцию данных из различных источников. Они обеспечивают эффективную передачу данных в режиме реального времени между системами или службами.
2. Гибкость: Они могут быть более гибкими и универсальными по сравнению с ETL процессы. Они часто используются для потоковой передачи данных в реальном времени, пакетной обработки или того и другого, в зависимости от варианта использования.
3. Потоковые данные: Конвейеры данных хорошо подходят для обработки потоковых данных, например данных, непрерывно генерируемых устройствами Интернета вещей, социальными сетями или веб-приложениями.
4. Случаи использования: Общие случаи использования конвейеров данных включают обработку журналов и событий, аналитику в реальном времени, репликацию данных и синхронизацию данных.

ETL-конвейер

1. Структурированный процесс: Процессы ETL следуют структурированной последовательности задач: извлечение данных из исходных систем, преобразование данных для удовлетворения бизнес-требований и загрузка данных в целевой репозиторий (часто хранилище данных).
2. Пакетная обработка: Процессы ETL обычно предназначены для пакетной обработки, при которой данные собираются за определенный период (например, ежедневно или ежечасно) и преобразуются перед загрузкой в ​​целевую систему.
3. Сложные преобразования: ETL — правильный выбор, если вам необходимо выполнить сложные преобразования данных, такие как агрегирование, очистка данныхи обогащение данных.
4. Хранилище данных: Вам следует выбирать процессы ETL, когда вам нужно. консолидировать данные из нескольких источников и преобразовывать их для поддержки бизнес-аналитики и отчетности.
5. Исторический анализ: Процессы ETL подходят для анализа исторических данных и составления отчетов, где данные хранятся в структурированном формате, оптимизированном для запросов и анализа.

Общие черты:

1. Преобразование данных: И конвейеры данных, и процессы ETL включают преобразование данных, но сложность и время этих преобразований различаются.
2. Качество данных: обеспечение Качество данных важен как в конвейерах данных, так и в процессах ETL.
3. Мониторинг и регистрация: Оба требуют возможности мониторинга и регистрации для отслеживания перемещения, преобразования и ошибок данных.

Узнайте больше о конвейер данных и конвейер ETL.

Создание конвейера данных

Создание эффективной системы консолидации данных требует тщательного планирования и настройки. Обычно этот процесс состоит из шести основных этапов:

1. Определение источников данных: Первым шагом является определение и понимание источников данных. Это могут быть базы данных, API, файлы, озера данных, внешние службы или устройства Интернета вещей. Определите формат, структуру и расположение данных.
2. Данные интеграцию: Извлечение и объединение данных из выявленных источников с помощью соединителей данных. Это может включать в себя запросы к базам данных, получение данных из API, чтение файлов или захват потоковых данных.
3. Преобразование данных: После извлечения данных преобразуйте и очистите их, чтобы обеспечить их качество и согласованность. Преобразование данных включает в себя такие задачи, как очистка данных, фильтрация, агрегирование, слияние и обогащение. Этот этап гарантирует, что данные имеют желаемый формат и структуру для анализа и использования.
4. Загрузка данных: после преобразования загрузите данные в целевую систему или хранилище для хранения, анализа или дальнейшей обработки. На этапе загрузки конвейеры передают преобразованные данные в хранилища данных, озера данных или другие решения для хранения. Это позволяет конечным пользователям или последующим приложениям получать доступ к данным и эффективно использовать их.
5. Автоматизация и планирование: Настройте механизмы автоматизации и планирования для выполнения конвейера данных через регулярные промежутки времени или в ответ на определенные события. Автоматизация сводит к минимуму ручное вмешательство и обеспечивает постоянную актуальность данных.
6. Мониторинг и оценка: Внедрить надежные мониторинг и метрики для отслеживания работоспособности и производительности архитектуры данных. Настройте оповещения, чтобы уведомлять вас о проблемах или аномалиях, требующих внимания. Этот этап помогает оптимизировать конвейеры данных, чтобы обеспечить максимальную эффективность перемещения данных.

Узнайте больше о построение конвейера данных.

Легко создавайте конвейер данных с помощью Astera Software!

Выясни как

Преимущества конвейера данных

Автоматизированные конвейеры данных объединяют данные из разных источников. Проще говоря, конвейер данных позволяет организациям раскрыть весь потенциал своих информационных активов. Вот некоторые преимущества конвейеров данных:

1. Увеличение эффективности

Конвейеры данных автоматизируют рабочие процессы с данными, сокращая ручные усилия и повышая общую эффективность обработки данных. Оптимизируя операции с данными, организации могут оптимизировать использование ресурсов и минимизировать затраты, связанные с ручной обработкой данных.

2. Большая масштабируемость

Они могут обрабатывать большие объемы данных, что позволяет организациям масштабировать свою деятельность по мере роста потребностей в данных. Приняв масштабируемую архитектуру, предприятия могут удовлетворить растущие потребности в данных без ущерба для производительности.

3. Качество данных улучшение

Благодаря процессам очистки и преобразования данных они повышают качество данных и обеспечивают точность анализа и принятия решений. Поддерживая высокие стандарты качества данных, организации могут полагаться на достоверную информацию для управления своей бизнес-деятельностью.

4. Статистика в реальном времени

Данные в режиме реального времени позволяют организациям получать актуальную информацию для принятия немедленных мер. Используя своевременную аналитику данных, компании могут принимать гибкие и упреждающие решения, получая конкурентное преимущество в динамичных рыночных условиях.

5. Экономическая эффективность

Они оптимизируют использование ресурсов, сводя к минимуму затраты, связанные с ручной обработкой данных. Сокращая время и усилия, необходимые для операций с данными, организации могут эффективно распределять ресурсы и достигать экономической эффективности.

Варианты использования конвейера данных

Конвейеры данных служат множеству целей в разных отраслях, предоставляя организациям своевременную информацию и возможность принятия решений на основе данных. Они используются во многих отраслях для повышения эффективности потока данных внутри организаций.

Например, в финансовом сектореОни помогают интегрировать цены на акции и записи транзакций, позволяя финансовым учреждениям улучшить управление рисками, выявлять мошенничество и обеспечивать соблюдение нормативных требований.

В сфере здравоохранения конвейеры объединяют электронные медицинские записи и результаты лабораторных исследований, способствуя улучшению мониторинга пациентов, управлению здоровьем населения и клиническим исследованиям.

В секторе розничной торговли и электронной коммерции они интегрируют данные о клиентах с платформ электронной коммерции и систем точек продаж, что позволяет эффективно управлять запасами, сегментировать клиентов и разрабатывать персонализированные маркетинговые стратегии.

Еще несколько вариантов использования конвейера данных:

1. Аналитика в режиме реального времени

Конвейеры данных позволяют организациям собирать, обрабатывать и анализировать данные в режиме реального времени. Используя возможности аналитики в реальном времени, компании могут принимать своевременные решения, быстро реагировать на изменения рынка и получать конкурентные преимущества.

2. Интеграция данных

Конвейеры данных объединяют данные с помощью коннекторов данных из различных источников, включая базы данных, API и сторонние платформы, в единый формат для анализа и отчетности. Такая интеграция позволяет организациям использовать весь потенциал своих информационных ресурсов и получать целостное представление о своей деятельности.

3. Перенос данных

Они способствуют плавному и эффективному перенос данных от устаревших систем к современной инфраструктуре. Обеспечивая плавный переход без сбоев, организации могут использовать передовые технологии и внедрять инновации.

4. Машинное обучение и ИИ

Они обеспечивают бесперебойный поток данных для обучения моделей машинного обучения. Это позволяет организациям разрабатывать прогнозную аналитику, автоматизировать процессы и использовать возможности искусственного интеллекта для развития своего бизнеса.

5. Бизнес-аналитика

Конвейеры данных поддерживают извлечение и преобразование данных для получения значимой информации. Используя возможности бизнес-аналитики, организации могут принимать решения на основе данных, выявлять тенденции и разрабатывать эффективные стратегии.

Используйте Asteraконвейер данных без кода для решения ваших проблем управления данными!

Выясни как

Работа с инструментами конвейера данных

Инструменты конвейеров данных упрощают создание конвейеров данных, поскольку они предлагают визуальный интерфейс. Однако выбор правильного инструмента является критически важным решением, учитывая широкую доступность инструментов конвейеров данных и тот факт, что не существует двух одинаковых решений. Правильным инструментом будет тот, который обеспечивает подключение к широкому спектру баз данных, API, облачных ресурсов и т. д. Он также обеспечивает поддержку интеграции данных практически в реальном времени через ETL, ELT и сбор измененных данных. Он масштабируем и легко справляется с растущими объемами данных и одновременной работой пользователей.

Например,

• Astera: Без кода решение для управления данными это позволяет вам создавать конвейеры данных корпоративного уровня за считанные минуты. Он позволяет создавать и планировать конвейеры ETL и ELT с помощью простого интерфейса перетаскивания. Astera поддерживает беспрепятственное подключение к ведущим в отрасли базам данных, хранилищам данных и озерам данных с помощью обширной библиотеки встроенных разъемов. Кроме того, вы можете автоматизировать все потоки данных и рабочие процессы и отслеживать перемещение данных в режиме реального времени. Бизнес-пользователи могут воспользоваться преимуществами расширенных встроенных преобразований данных, функций качества данных, контроля версий, управления данными и функций безопасности, а также самостоятельно создавать конвейеры данных.

Новые тенденции, связанные с конвейерами данных

Помимо обычных случаев использования, конвейеры данных находят применение в различных сложных сценариях и новых тенденциях:

• Персонализация в реальном времени: Конвейеры данных обеспечивают персонализацию в реальном времени, анализируя данные о поведении пользователей и предоставляя персонализированный контент или рекомендации в режиме реального времени.
• Обработка данных Интернета вещей (IoT): С появлением устройств Интернета вещей конвейеры данных используются для приема, обработки и анализа огромных объемов данных датчиков, генерируемых устройствами Интернета вещей, что обеспечивает понимание и автоматизацию в реальном времени.
• Сетка данных: Концепция сетки данных децентрализует их и создает доменно-ориентированную инфраструктуру данных самообслуживания. Он способствует владению данными, автономности и простому доступу к данным, что приводит к улучшению масштабируемости и гибкости обработки данных.
• Федеративное обучение: Они поддерживают подходы федеративного обучения, при которых модели машинного обучения совместно обучаются на распределенных источниках данных, сохраняя при этом конфиденциальность и безопасность данных.
• Объяснимый ИИ: Они могут включать методы создания объяснимых моделей ИИ, обеспечивая прозрачность и интерпретируемость сложных моделей машинного обучения.

Заключение

Конвейеры данных играют жизненно важную роль в современной среде данных, способствуя эффективной обработке, интеграции и анализу данных. Используя возможности автоматизированного построителя конвейеров данных, вы можете улучшить процесс принятия решений, повысить операционную эффективность и получить ценную информацию из своих данных. Инструменты интеграции данных такое как Astera упростить создание сквозных потоков данных. Готовы создать и развернуть высокопроизводительные конвейеры данных за считанные минуты? Загрузите 14-дневную бесплатную пробную версию чтобы пройти тест или Контакты.