Что такое конвейер данных? Комплексное руководство

Конвейеры данных являются фундаментальным компонентом современных организаций, управляемых данными, поскольку они обеспечивают эффективный и надежный поток данных через экосистему данных организации. В этой статье мы рассмотрим концепцию конвейеров данных, их ключевые компоненты, различные варианты использования и преимущества, которые они предлагают. Давайте углубимся и узнаем, как конвейеры могут революционизировать ваши операции, управляемые данными.

Что такое конвейер данных? 

Конвейер данных — это метод транспортировки данных из одного места в другое. Выступая в качестве канала передачи данных, эти конвейеры обеспечивают эффективную обработку, преобразование и доставку данных в нужное место. Организуя эти процессы, они оптимизируют операции с данными и улучшают управление качеством данных.

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

Начните прямо сегодня

Эволюция архитектуры конвейеров данных: от автоматизации ЦП к потоку в реальном времени

Представьте себе сценарий, в котором все задачи выполняет одна система. Извлечение, очищение, примирение – все это выполняется в одном месте.

Это не идеальная ситуация, поскольку для этого требуется массивное хранилище и вычислительная мощность. Это также очень неэффективно. Следовательно, были построены автоматизированные конвейеры данных для соединения данных из разных мест и на разных этапах.

Конвейеры данных развивались за последние четыре десятилетия. Изначально их технически не существовало. Аналитикам данных приходилось вручную переносить данные из источника в пункт назначения. Раньше они перемещали данные пакетами один раз в день, и это сокращало время получения аналитической информации.

Со временем эти конвейеры стали более гибкими, что облегчило перемещение данных из облачных источников в облачные пункты назначения, такие как AWS и Снежинка. В сегодняшнем контексте они сосредоточены на эффективном приеме данных, особенно данных в реальном времени, а также на необходимости автоматизации и оркестрации.

Типы конвейеров данных

Существует несколько типов конвейеров данных, каждый из которых служит определенным целям:

• Пакетные трубопроводы: эти конвейеры обрабатывают большие объемы данных через запланированные интервалы времени. Они идеально подходят для анализа исторических данных, автономной отчетности и пакетных задач.
• Конвейеры реального времени: эти конвейеры обрабатывают данные практически в реальном времени или с низкой задержкой. Они предназначены для потоковой передачи данных из источников, таких как датчики, журналы или каналы социальных сетей. Конвейеры реального времени 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: Конвейеры ELT (извлечение, загрузка, преобразование) аналогичны конвейерам ETL, но с другой последовательностью шагов. В ELTданные сначала загружаются в целевую систему, например озеро данных or информационное хранилище, а затем трансформируется по мере необходимости. Этот подход использует вычислительную мощность и масштабируемость современных систем хранения, позволяя выполнять преобразования непосредственно над загруженными данными.
• Конвейеры, управляемые событиями: Эти конвейеры запускаются определенными событиями или триггерами, такими как поступление новых данных или системные события. Они обеспечивают обработку данных в режиме реального времени или почти в реальном времени и часто используются в сложной обработке событий, приложениях Интернета вещей и архитектурах на основе событий.

Конвейер данных против ETL

Эти два термина часто могут сбивать людей с толку. Основное различие между конвейером данных и конвейером ETL заключается в том, что конвейер ETL является подмножеством конвейеров данных. Конвейеры данных — это общий термин для перемещения данных от источника к месту назначения в структурированном потоке. Конвейеры ETL — это особый тип конвейера для преобразования и загрузки данных.

Автоматизируйте конвейеры данных без написания кода

Выясни как

Вот основные различия между конвейерами данных и ETL

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. Обработка почти в реальном времени: Конвейеры данных больше подходят для приложений, требующих самой последней информации, поскольку они могут обрабатывать и доставлять данные практически в реальном времени.
5. Случаи использования: Общие случаи использования конвейеров данных включают обработку журналов и событий, аналитику в реальном времени, репликацию данных и синхронизацию данных.

ETL (извлечение, преобразование, загрузка):

1. Структурированный процесс: Процессы ETL следуют структурированной последовательности задач: извлечение данных из исходных систем, преобразование данных для удовлетворения бизнес-требований и загрузки 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 данныхкачества 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 движение данных, трансформация и ошибки.

Создание конвейера данных – Шесть Главная Сэтажей

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.

Легко создавайте конвейер данных с помощью Astera Software!

Выясни как

Преимущества конвейера данных

Проще говоря, конвейер данных позволяет организациям раскрыть весь потенциал своих информационных активов. Вот некоторые из их ключевых преимуществ:

1. Повышенная эффективность

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 Улучшения

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. Информация 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.

Использование конвейера данных: распространенные приложения для обработки 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 общих случаев использования:

1. Аналитика в реальном 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. Data Integration

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. Business Intelligence

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 в конвейерах 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

В заключение отметим, что конвейеры данных играют жизненно важную роль в современном мире, способствуя эффективной обработке, интеграции и анализу данных. Используя возможности конвейеров, организации могут улучшить процесс принятия решений, повысить операционную эффективность и получить ценную информацию из своих данных.

Инструменты интеграции данных такое как Astera Centerprise упростить создание сквозных потоков данных. Благодаря удобному интерфейсу, готовым разъемам и обширным функциям, Centerprise оптимизирует процесс создания конвейеров и управления ими, обеспечивая бесперебойное перемещение данных и предоставляя организациям полезную информацию.