Обзор конвейера данных
В настоящее время, в 21-м поколении, мы должны справляться с каждым фрагментом информации или данных, которые мы получаем. Когда мы обычно слышим о трубопроводах, мы внезапно думаем о тех трубопроводах для природного газа и нефти, по которым эти ресурсы транспортируются из одного места в другое на большие расстояния. Но здесь мы узнаем о конвейерах данных.
Конвейер данных:
Конвейер данных имеет дело с информацией, которая течет от одного конца к другому. Проще говоря, мы можем сказать, что собираем данные из различных ресурсов, а не обрабатываем их в соответствии с требованиями и передаем их в место назначения, выполнив некоторые последовательные действия. Это набор способов, который сначала извлекает данные из различных ресурсов и преобразует их в пункт назначения, что означает их обработку и перемещение из одной системы в другую.
Почему конвейеры данных важны?
Давайте подумаем о сценарии, в котором полезен конвейер данных.
Усовершенствование облака означает, что современные технологии для предприятий используют множество приложений с различными функциями. Команда розничных торговцев может использовать комбинацию Hub Spot и Market для автоматизации торговли. Другие команды розничных продавцов в основном зависят от Salesforce, а некоторые могут использовать MongoDB для хранения подходов клиентов. Это приводит к потере данных между различными инструментами и приводит к разрозненности данных. Хранилища данных — это ничто, но они затруднят получение даже бизнес-идеи, например, вашего самого прибыльного рынка. Это наиболее важно для бизнес-аналитики (BI) в их повседневной жизни, с которой им требуется повседневная информация для работы.
Как построить конвейер данных:
Организация может выбрать методы разработки, которым следует следовать, просто для извлечения данных из источников и передачи их в место назначения. Пакетное преобразование и обработка — два распространенных метода разработки. Затем принимается решение о том, какой процесс преобразования — ELT (извлечение/загрузка/преобразование) или ETL — использовать перед перемещением данных в требуемое место назначения.
Проблемы построения конвейера данных:
Netflix построил собственный конвейер данных. Однако создание собственного конвейера данных очень сложно и требует времени.
Вот некоторые распространенные проблемы при создании конвейера данных внутри компании:
- Связь
- Гибкость
- Централизация
- Задержка
Компоненты конвейера данных:
Чтобы глубже понять, как конвейер данных подготавливает большие наборы данных к деконструкции, мы должны знать, что это основной компонент общего конвейера данных. Это -
- Источник
- Назначения
- Поток данных
- Обработка
- Рабочий процесс
- Мониторинг
Необходимые будущие улучшения:
В будущем мировые данные храниться не будут. Это означает, что ровно через несколько лет данные будут собираться, обрабатываться и анализироваться в памяти и в режиме реального времени. Это указание является лишь одной из различных причин, лежащих в основе растущей потребности в улучшении конвейеров данных:
Наконец , большинство современных предприятий имеют чрезвычайно большой объем данных с динамической структурой. Создание конвейера данных из отходов для таких данных может быть продвинутым методом, поскольку предприятиям может потребоваться использовать высококачественные ресурсы для его разработки, а затем убедиться, что он продолжит работу с увеличенным объемом данных и вариантами схемы. Многие другие инженеры данных предлагают мост между данными и бизнесом, чтобы сделать жизнь каждого проще благодаря более легкому доступу, который мы получили в последнее время. Инженеры данных приложили свои усилия, помимо тех людей, которых не может предложить ни одна другая группа.