数据管道自动化在跨系统集成和交付数据方面发挥着核心作用。该架构非常适合处理重复的结构化任务，例如在稳定、可预测的环境中提取、转换和加载数据，因为管道是围绕固定规则和预定义流程构建的。因此，只要您保持现状，即只要您的数据遵循一致的结构，它们就会继续工作。

然而，最近，企业一直在努力应对传统数据管道自动化无法满足的复杂动态需求。这是因为这种架构通常设计为源系统和目标系统之间的静态映射，这意味着管道无法自动适应不断变化的源数据结构。

因此，这些限制为从数据管道自动化过渡到自调整数据管道（也称为智能或自适应数据管道）让路。

什么是数据管道自动化？

数据管道自动化是自动化的过程 数据移动 系统或应用程序之间。对于 ETL 管道，这意味着提取、转换和加载的自动化 (ETL) 流程 这样它们运行时就无需大量人工干预。整个过程都是自动触发的，例如当新数据到达时或通过调度（例如每五分钟一次）。

在案件 数据集成数据管道自动化使您能够连接到所有数据源并自动提取数据（无论是在本地还是在云端），然后您可以将这些数据用于下游流程，例如 数据仓库 进行长期分析和报告。

这些管道所能达到的程度就是如此，主要是因为它们的性质僵化。换句话说，这些管道不适应处理不断变化的数据环境，例如源元数据的变化。让我们仔细看看这些变化如何影响您的 数据管道.

什么是智能数据管道？

智能数据管道会自动适应数据源中的元数据变化。由于大多数这些变化都与元数据有关，因此它们也称为元数据驱动的数据管道。元数据的变化可能包括添加新字段、更改数据类型或任何其他更改 数据库 表。

自适应管道的目标是通过确保即使源数据突然发生变化，数据也能继续移动来进一步减少洞察时间。

智能数据管道如何处理模式演变

随着时间的推移修改数据库或数据源的结构就是我们所说的模式演变，它会直接影响数据源的元数据。

了解更改源元数据对数据管道意味着什么，因为数据管道的主要目标是 移动 说到数据，我们来简单谈谈动态数据，也称为传输中的数据。它指的是从 A 点移动到 B 点的信息或数据资产。就数据集成而言，这意味着数据从多个来源（例如数据库）移动到目的地，目的地可能是针对商业智能 (BI) 和分析进行优化的数据仓库。

例如，当你需要 迁移数据 从本地设置到基于云的基础设施。请注意，ETL 只是传输数据的众多方法之一。其他常见方法包括 变更数据捕获 (CDC) 和 提取、加载、转换 (ELT).

然而，关键是要以所需的格式将数据传送到目标系统。为了实现这一点并能够及时从中获取价值，您的数据必须不受阻碍、不受影响地通过管道。然而，数据源很少保持不变——即使是微小的架构更改也会导致数据错误或记录丢失。因此，您的数据管道必须 察觉 源元数据中此类变化并能够进行相应调整以成功传输数据。

源元数据的动态特性

模式演变可能出于多种原因，例如，当您向应用程序添加新功能、优化数据库性能或集成新数据源时。虽然它为组织不断变化的数据需求提供了灵活性，但它给依赖稳定模式的数据管道带来了重大挑战。即使我们将传统自动化考虑在内，此类数据管道也无法在没有人工干预的情况下自动调整其映射和转换以适应不断变化的元数据。

此外，随着人工智能 (AI) 融入组织流程，数据源的发展速度比以往任何时候都快。在 元数据，这些变化包括模式的修改，可能简单到添加新列和调整字段长度，也可能复杂到更改数据类型和表关系。

正如在一个 研究报告 在联合国欧洲经济委员会上提出的报告中，这些变化带来了风险，你必须及时处理，以确保你的数据仍然适合用途，无论是 数据分析 或将其用于训练机器学习（ML）模型等项目。

处理源元数据的变化

虽然模式演进的目的是随着底层数据结构的变化而适应和修改它们，但这并不总是意味着演进是向后兼容的。向后不兼容的模式演进的出现并不是因为模式演进无法适应，而是因为某些模式变化本质上与旧数据或系统不兼容。

处理源元数据变化的一种方法是重新设计 ETL 管道，修改代码并进行架构修改。虽然这种方法灵活，但费力且容易出现人为错误。另一种更可行的方法是利用无代码 ETL工具 or 数据集成平台 专为数据管道自动化而设计。虽然您不需要通过编码来解决这个问题，但每次源元数据发生变化时，您仍然需要修改数百个数据流，如果您有一个复杂的 数据管道架构.

管理这一问题需要智能设计，以便更顺利地处理此类变化。这就是企业寻求智能数据管道的原因。这些管道基于元数据驱动的数据移动方法，该方法有望提供可供使用的数据。该方法将数据管道自动化架构推向了新的高度，无需更新数据流来考虑源元数据中的任何架构修改。

自适应数据管道的优势

通过将僵硬的数据管道架构替换为更具适应性和弹性的架构，企业将受益匪浅。企业依靠智能数据管道来：

提高敏捷性

由于人工智能是未来几年并购的主要驱动力之一，寻求收购或与其他企业合并的企业需要一个可靠的管道架构，该架构足够智能，可以在不中断运营的情况下无缝集成新数据。

整合新数据源

添加新数据源变成了一项简单的任务，只需将它们连接到现有管道即可，无需进行任何更改。 现代数据管道工具，您可以通过向数据流添加新数据源并设置源连接来实现这一点，而不会中断其余的工作流程。

提高生产力

由于您的数据团队不再花时间手动调试管道，他们可以将更多时间投入到更重要的任务上，例如与业务利益相关者合作解决新的数据问题。

按需扩展

对生成式人工智能和大型语言模型 (LLM) 的日益依赖迫使企业重新评估其数据管道，因为这些技术产生的海量数据正在压垮其现有系统。当数据量突然激增时，自适应管道可以快速扩展以适应增加的负载并保持运行，确保及时访问所需的数据。

实现数据集成民主化

借助自助数据管道架构，财务和营销等业务职能部门不再需要依赖 IT 部门来获取最新数据。相反，元数据驱动的数据管道会为他们完成所有繁重的工作，使他们能够专注于业务关键型计划，例如分析数据以降低成本和改善客户体验。

开始使用智能数据管道

那么，自适应数据管道入门包是什么样子的呢？首先，您需要一个架构，让所有团队都能控制自己的数据计划。这意味着采用无代码、用户友好的界面，让不同技术水平的用户（无论他们是数据工程师、分析师还是业务用户）都能有效地设置、管理和与数据管道交互。

除了接口之外，您的数据管道必须能够检测并适应模式修改，而无需重新处理数据流的任何部分。

在现代数据管道工具中很容易找到此类功能。然而，关键在于适应性——找到适合您特定业务需求的正确平台。请记住，目标是实现数据管理的民主化，因此除了与业务目标保持一致之外，还应关注灵活性和易用性。

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