
什么是数据管道?定义、类型、优点和用例
什么是数据管道?
A 数据管道 是一组过程和方法,用于将数据从不同的源系统移动到集中存储库(通常是一个 数据仓库 或者 数据湖,以供分析和进一步使用。
它简化了来自源系统的数据流,转换数据以使其与目标系统的架构保持一致,并将其加载到数据仓库中。虽然数据在移入目标系统之前会经过处理,但并不总是需要转换,尤其是在流入数据湖时。
数据科学家和分析师使用数据管道为各种计划准备数据,例如特征工程或将其输入机器学习模型以进行培训和评估。业务用户利用数据管道构建器(一种基于无代码/低代码 GUI 的工具)来构建自己的管道,而无需依赖 IT。
什么是大数据管道?
管理大量数据的概念已经存在了几十年,但“大数据”一词在 2000 年代中期开始流行,因为生成的数据量、速度和种类开始急剧增加。随着社交媒体、移动设备、 物联网设备随着物联网的发展,传感器也变得越来越普遍,企业开始意识到利用和分析大量数据的潜在价值。然而,要处理如此大规模的数据,企业需要一条同样强大的数据管道——大数据管道。
大数据管道是指以系统、高效的方式收集、处理和分析来自不同来源的大量数据的过程。与传统的数据管道一样,它涉及多个阶段,包括 数据摄取、存储、处理、转换和分析。考虑到处理大规模数据的需要,大数据管道通常利用分布式计算框架和技术。
数据管道是如何演变的?
在过去的四十年中,数据管道取得了长足的进步。最初,数据科学家和工程师必须手动 提取、转换和加载 (ETL) 数据入 数据库.这些流程通常按计划运行,通常每天一次,以提取和处理数据,这非常耗时且容易出错。
随着互联网连接设备、社交媒体和在线服务的激增,对实时性的需求 数据处理 飙升。传统的批处理管道不再足以处理传入数据的数量和速度。随着时间的推移,这些管道变得更加灵活,方便 数据移动 从云源到云目的地,例如 AWS和Snowflake.
如今,他们专注于获取数据,特别是实时数据,并使其尽快可供使用,这使得工作流程自动化和流程编排变得更加重要。因此,现代 数据管道工具 现在还采用了强大的 数据治理 功能,例如:
数据管道架构
数据管道架构是指系统的结构和设计,使数据能够从源流到目的地,同时经历各个处理阶段。以下组件构成了数据管道架构:
- 资料来源:多种来源生成数据,例如网站上的客户交互、零售店中的交易、物联网设备或组织内的任何其他数据生成源。
- 数据摄取层:该层通过适当的协议和连接器与这些数据源建立连接以检索数据。连接后,将从每个源提取相关数据。业务规则定义是提取整个数据集还是仅提取特定数据点。提取的方法取决于数据源格式——结构化数据可以使用查询来检索,而非结构化数据大多需要专门的 数据提取工具 或技术。
- 数据存储层:摄取的数据是原始形式,因此必须在处理之前进行存储。
- 数据处理层:处理层包括转换原始数据的流程和工具。
- 数据交付和分析层:转换后的数据被加载到数据仓库或其他存储库中,并可用于报告和 数据分析.
阅读更多关于 数据管道架构.
数据管道的类型
数据管道有多种类型,每种类型都适合不同的使用场景。根据需求和基础设施,企业可以在本地和云端部署数据管道,而后者最近变得越来越普遍。以下是不同类型的数据管道:
批处理数据管道
ETL 批处理管道 按照预定的时间间隔处理大量数据。它们是处理历史数据分析、离线报告和面向批处理的任务的理想选择。
流数据管道
这些管道也称为实时数据管道和事件驱动管道,实时或接近实时地处理数据,延迟非常低。它们旨在从流数据源(例如传感器、日志或社交媒体源)获取和移动数据。流数据管道可以立即分析和响应新兴趋势、异常或事件,这使得它们对于欺诈检测、实时分析和监控系统等应用至关重要。
数据集成管道
数据集成 是一个自动化过程,可从各种来源移动数据,将其转换为可用格式,并将其传送到目标位置以供进一步分析或使用。数据集成管道可以根据数据是在加载到数据仓库之前还是之后进行转换来进一步分类。
ETL 管道
ETL管道 广泛用于数据集成和 数据仓库。 它们涉及从各种来源提取数据,将其转换为一致的格式,并将其加载到目标系统中。 ETL 管道通常是面向批处理的,但可以通过实时组件进行增强,以实现更动态的数据处理。
ELT管道
提取、加载和转换 (ELT) 管道与 ETL 管道类似,但步骤顺序不同。在 ELT 中,数据首先加载到目标系统中,然后使用目标系统的处理能力和能力来转换数据。
数据管道与 ETL 管道
鉴于数据管道和 ETL 之间的相似性,我们经常会遇到这样的问题:“什么是 ETL 数据管道?” 数据管道 和 ETL 密切相关;事实上,数据管道是一个更广泛的概念,其中包括 ETL 管道作为子类别。然而,两者之间存在一些根本区别:
虽然数据管道并不总是涉及 数据转换,这是 ETL 数据管道中的必要步骤。此外,ETL 管道通常通过批处理来移动数据,而数据管道也支持通过流式处理来移动数据。
数据管道
- 数据移动和集成: 数据管道主要侧重于将数据从一个系统移动到另一个系统以及集成来自不同来源的数据。 它们能够在系统或服务之间高效、实时地传输数据。
- 灵活性: 与 ETL 流程。它们通常用于实时数据流、批处理或两者兼而有之,具体取决于用例。
- 流数据: 数据管道非常适合处理流数据,例如从物联网设备、社交媒体或 Web 应用程序连续生成的数据。
- 用例: 数据管道的常见用例包括日志和事件处理、实时分析、数据复制和数据同步。
ETL 管道
- 结构化流程: ETL 流程遵循结构化的任务序列:从源系统提取数据、满足业务需求的数据转换以及将数据加载到目标存储库(通常是数据仓库)。
- 批量处理: ETL 流程通常设计用于批处理,其中数据在一段时间内(例如每天或每小时)收集并在加载到目标系统之前进行转换。
- 复杂的转换: 如果您需要执行复杂的数据转换(例如聚合、 数据清理及 数据充实.
- 数据仓库: 当您需要时,您应该选择 ETL 流程 整合数据 来自多个来源,并将其转换为支持商业智能和报告。
- 历史分析: ETL 流程适用于历史数据分析和报告,其中数据以结构化格式存储,并针对查询和分析进行了优化。
共同点:
- 数据转换: 数据管道和 ETL 过程都涉及数据转换,但这些转换的复杂性和时间安排有所不同。
- 数据质量: 确保 数据质量 在数据管道和 ETL 流程中都很重要。
- 监控和记录: 两者都需要监控和记录功能来跟踪数据移动、转换和错误。
阅读更多关于 数据管道与 ETL 管道.
构建数据管道
构建有效的数据整合系统需要仔细规划和设置。 该过程通常有六个主要阶段:
- 识别数据源:第一步是识别和理解数据源。这些可以是数据库, APIs、文件、数据湖、外部服务或物联网设备。确定数据的格式、结构和位置。
- 时间 之路:使用数据连接器从已识别的源中提取并组合数据。 这可能涉及查询数据库、从 API 获取数据、读取文件或捕获流数据。
- 数据转换: 提取数据后,对其进行转换和清理,以确保其质量和一致性。数据转换涉及以下任务 数据清理、过滤、聚合、合并和丰富。此阶段确保数据采用所需的格式和结构以供分析和使用。
- 数据加载:转换后,将数据加载到目标系统或存储库中进行存储、分析或进一步处理。 在加载阶段,管道将转换后的数据传输到数据仓库、数据湖或其他存储解决方案。 这使得最终用户或下游应用程序能够有效地访问和利用数据。
- 自动化和调度:设置自动化和调度机制,以定期或响应特定事件执行数据管道。 自动化最大限度地减少了人工干预并确保数据始终是最新的。
- 监测和评估: 实施稳健 数据管道监控和指标 跟踪数据架构的运行状况和性能。 设置警报以通知您需要注意的问题或异常情况。 此阶段有助于优化您的数据管道,以确保移动数据的最大效率。
阅读更多关于 构建数据管道.
数据管道的好处
自动化数据管道将来自不同来源的数据结合在一起,对于整个数据生命周期的顺利和可靠管理至关重要。以下是数据管道的一些好处:
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提高效率
数据管道可自动化数据工作流程,减少人工工作量,并提高数据处理的整体效率。例如,它们可以从各种来源(如在线销售、店内销售和客户反馈)提取数据。然后,它们可以将这些数据转换为统一格式并将其加载到数据仓库中。这可确保将原始数据无缝且无错误地转换为可操作的见解,帮助企业更好地了解客户行为和偏好。
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促进数据治理
数据管道确保数据的处理方式符合内部政策和外部法规。 例如,在保险领域,数据管道在索赔处理期间管理敏感的保单持有人数据。 他们确保遵守欧盟《通用数据保护条例》(GDPR) 等法规,保护数据并与投保人建立信任。
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更大的可扩展性
它们可以处理大量数据,使组织能够随着数据需求的增长而扩展其运营。 通过采用可扩展的架构,企业可以在不影响性能的情况下满足不断增长的数据需求。
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数据质量 改善
通过数据清理和转换过程,他们提高数据质量并确保分析和决策的准确性。 通过保持高数据质量标准,组织可以依靠值得信赖的见解来推动其业务活动。
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实时洞察
实时数据使组织能够收到最新信息以便立即采取行动。现代数据管道能够在数据生成时提供数据以供分析。通过利用及时的数据洞察,企业可以做出敏捷和主动的决策,从而在动态的市场条件下获得竞争优势。
例如,在共享出行行业,人工智能能够快速处理数据,匹配司机和乘客,优化路线,计算票价。人工智能还能实现动态定价,根据需求、交通和天气状况等因素实时调整票价,从而提高运营效率。
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成本效益
它们优化资源利用率,最大限度地降低与手动数据处理和处理相关的成本。 通过减少数据操作所需的时间和精力,组织可以有效地分配资源并实现成本效益。
数据管道用例
数据管道具有跨行业的多种用途,使组织能够获得及时的见解和数据驱动的决策。 它们在许多行业中被用来提高组织内数据流的效率。
例如, 在金融领域它们有助于整合股票价格和交易记录,使金融机构能够加强风险管理、发现欺诈并确保监管合规。
在医疗保健行业,管道集成了电子健康记录和实验室结果,有助于改善患者监测、人口健康管理和临床研究。
在零售和电子商务领域,他们 整合客户数据 从电子商务平台和销售点系统,实现有效的库存管理、客户细分和个性化的营销策略。
更多数据管道用例:
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实时分析
数据管道使组织能够实时收集、处理和分析数据。 通过利用实时分析的力量,企业可以及时做出决策,对市场变化迅速做出反应,并获得竞争优势。
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数据集成
数据管道使用来自各种来源(包括数据库、API 和第三方平台)的数据连接器将数据整合为统一的格式以进行分析和报告。这种集成使组织能够充分利用其数据资产的潜力并获得其运营的整体视图。
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数据迁移
它们促进顺利和高效 数据迁移 从遗留系统到现代基础设施。通过确保无缝过渡而不中断,组织可以利用先进技术并推动创新。
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机器学习与AI
它们为训练机器学习模型提供无缝的数据流。 这使组织能够开发预测分析、自动化流程并释放人工智能的力量来推动其业务向前发展。
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商业智能
数据管道支持数据的提取和转换以生成有意义的见解。 通过利用商业智能的力量,组织可以做出数据驱动的决策、识别趋势并制定有效的策略。
使用数据管道工具
手动构建数据管道非常耗时,而且容易出错。例如,使用 使用 Python 构建数据管道 意识到随着数据源和复杂性的增长,管理管道很快就会成为一项具有挑战性的任务。与其投入更多资金组建更大的开发团队,不如采用更具成本效益和可持续性的策略,即 现代数据管道解决方案 进入数据堆栈。
数据管道工具提供了可视化界面,使构建数据管道变得更加容易。然而,选择正确的工具是一个关键的决定,因为它们广泛可用,而且没有两个解决方案是相同的。正确的工具将是提供与各种数据库、API、云目的地等的连接的工具。它还通过 ETL、ELT 和 变更数据捕获. 它具有可扩展性,可以轻松处理不断增长的数据量和并发用户。
例如, Astera 是无代码的 数据管理解决方案 使您能够在几分钟内构建企业级数据管道。它允许您在简单的拖放界面中创建和安排 ETL 和 ELT 管道。 Astera 凭借其庞大的本机连接器库,支持与行业领先的数据库、数据仓库和数据湖的无缝连接。此外,您可以自动化所有数据流和工作流程并实时监控数据移动。业务用户可以利用先进的内置数据转换、数据质量功能、版本控制以及数据治理和安全功能,并自行构建数据管道。
围绕数据管道的新兴趋势
除了常见的用例之外,数据管道还应用于各种高级场景和新兴趋势:
- 实时个性化: 数据管道通过分析用户行为数据并实时提供个性化内容或建议来实现实时个性化。
- 物联网 (IoT) 数据处理: 随着物联网设备的兴起,数据管道用于摄取、处理和分析物联网设备生成的大量传感器数据,从而实现实时洞察和自动化。
- 数据网格: 数据网格概念将它们去中心化,并建立面向领域的自助数据基础设施。 它促进数据所有权、自主性和对数据的轻松访问,从而提高数据处理的可扩展性和敏捷性。
- 联邦学习: 它们支持联合学习方法,在分布式数据源上协作训练机器学习模型,同时维护数据隐私和安全性。
- 可解释的AI: 它们可以结合生成可解释的人工智能模型的技术,为复杂的机器学习模型提供透明度和可解释性。
结语
数据管道在现代数据领域发挥着至关重要的作用,促进高效的数据处理、集成和分析。通过利用自动化数据管道构建器的强大功能,您可以增强决策、提高运营效率并从数据中获得有价值的见解。 数据集成工具 喜欢 Astera 简化端到端数据流的创建。准备好在几分钟内构建和部署高性能数据管道了吗? 下载 14 天免费试用版 进行测试运行或 联系我们.