Что такое конвейер данных? Комплексное руководство

Что такое конвейер данных?

A конвейер данных — это набор процессов, используемых для приема данных из разных источников и перемещения их в репозиторий, 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 низким кодированием — для создания собственных конвейеров, не полагаясь на ИТ, что делает его важным компонентом архитектура конвейера данных.

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

Начните прямо сегодня

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 спрос на обработку данных в реальном времени резко возрос. 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 Снежинка.

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

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.

ETL-конвейеры

Трубопроводы ETL широко используются для Интеграция 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 конвейера данных упростить построение конвейеров данных, поскольку в наши дни они в основном не содержат кода и предлагают визуальный интерфейс. Однако выбор правильного инструмента является критически важным решением для любой организации. Правильный инструмент должен обеспечивать подключение к широкому спектру баз данных, API, облачных сервисов и т. д. Он также должен обеспечивать поддержку интеграции данных в реальном времени, а также ETL и ELT. Идеальный инструмент должен быть масштабируемым; он должен быть в состоянии обрабатывать растущие объемы данных и одновременно использовать пользователей. Это должно обеспечить горизонтальное масштабирование для обработки большего количества узлов и увеличения спроса со стороны пользователей.

Вот некоторые инструменты, которые вы можете рассмотреть:

• Astera Centerprise: 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. Он также поддерживает широкие возможности подключения к ведущим в отрасли базам данных и хранилищам. Кроме того, вы можете автоматизировать все потоки и отслеживать данные в режиме реального времени, а также воспользоваться преимуществами расширенных встроенных преобразований, качества данных, контроля версий и функций безопасности. Это мощный инструмент, разработанный с учетом потребностей как технических, так и нетехнических пользователей.
• Данные: Dataddo — это облачный инструмент без кода для построения конвейеров ETL. Он легко подключается к существующему стеку, а также поддерживает несколько разъемов.
• Информатика: Informatica — еще один инструмент корпоративного уровня для построения конвейеров данных. Инструмент оснащен исчерпывающими функциями, такими как множество вариантов подключения и различные источники данных. Однако Informatica немного дороже других инструментов на рынке.
• Хеводата: Hevodata имеет удобный графический интерфейс, который упрощает создание конвейеров данных. Инструмент поддерживает простую в использовании интеграцию баз данных, приложений SaaS и облачного хранилища. Уникальность hevodata заключается в том, что цена зависит от объема, что делает ее идеальной для малого и среднего бизнеса.

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 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 интеграция данных используется 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, организации могут 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. Благодаря удобному интерфейсу, готовым разъемам и обширным функциям, Astera оптимизирует процесс создания конвейеров данных и управления ими, обеспечивая бесперебойное перемещение данных и предоставляя организациям полезную информацию.