Datenpipeline: Eine zeitgemäße Erfindung, die für Stabilität sorgt

Wenn Sie im 21. Jahrhundert ein Unternehmen leiten, haben Sie wahrscheinlich darüber nachgedacht, einen Data Scientist einzustellen. Wenn nicht, schreiben Sie es der relativen Jugend des Fachgebiets zu: Data Science wurde 2001 Teil des Unternehmensvokabulars. Das war, als William S. Cleveland es als Zweig der Statistik etablierte. Dann, im Jahr 2009, machte Hal Varian (Googles Top-Ökonom) eine vorausschauende Beobachtung. Er argumentierte, dass die Erfassung riesiger Datenmengen und die Ableitung von Werten daraus die moderne Geschäftswelt revolutionieren wird.

Heutzutage entwickeln Analytiker wie Saras Analytics maschinelle Lernalgorithmen, um komplexe Geschäftsprobleme anzugehen. Diese Algorithmen unterstützen Folgendes:

• Verbessern Sie die Fähigkeit zur Betrugsvorhersage
• Bestimmen Sie die Motive und Vorlieben des Verbrauchers auf einer detaillierten Ebene. Infolgedessen trägt dies zur Markenbekanntheit, zur Reduzierung der finanziellen Belastung und zur Erhöhung der Umsatzmarge bei.
• Prognostizieren Sie die zukünftige Verbrauchernachfrage, um eine optimale Bestandszuordnung sicherzustellen.
• Gestalten Sie das Kundenerlebnis persönlicher.

Datenpipelines sind eine entscheidende Komponente, um solche Ergebnisse zu erzielen. In diesem Abschnitt werden die Bedeutung von Datenpipelines, ihre Vorteile und die Gestaltung Ihrer Datenpipeline erläutert.

Eine Datenpipeline ist ein technischer Begriff, der sich auf eine Reihe von Datenflüssen bezieht. Eine Datenpipeline ist eine Sammlung von Prozeduren, die Rohdaten von einem Ort zum anderen transportieren. Eine Quelle kann eine Transaktionsdatenbank im Kontext von Business Intelligence sein, wohingegen das Ziel oft ein Data Lake oder ein Data Warehouse ist. Ziel ist es, die Daten für Business-Intelligence-Zwecke auszuwerten.

Während dieser Reise von der Quelle zum Ziel werden die Daten transformiert, um sie für die Analyse vorzubereiten.

Warum ist eine Datenpipeline notwendig?

Die Verbreitung von Cloud Computing hat dazu geführt, dass moderne Unternehmen eine Reihe von Anwendungen verwenden, um verschiedene Vorgänge auszuführen. Für die Marketingautomatisierung kann das Marketingteam eine Kombination aus HubSpot und Marketo verwenden; Das Verkaufsteam kann Salesforce verwenden, um Leads zu verwalten. Das Produktteam kann MongoDB verwenden, um Kundeneinblicke zu speichern. Dies führt zu einer Datenfragmentierung zwischen mehreren Technologien und zur Bildung von Datensilos.

Selbst wichtige Geschäftserkenntnisse können schwierig zu erhalten sein, wenn Datensilos vorhanden sind, wie z. B. Ihr lukrativster Markt. Selbst wenn Sie Daten aus mehreren Quellen manuell sammeln und zur Analyse in eine Excel-Tabelle integrieren, riskieren Sie Fehler wie Datenredundanz. Darüber hinaus steht die manuelle Ausführung dieser Aufgabe in umgekehrtem Verhältnis zur Komplexität Ihrer IT-Architektur. Das Problem wird exponentiell komplizierter, wenn Echtzeitdaten aus Quellen wie Streaming-Daten einbezogen werden.

Durch die Aggregation von Daten aus mehreren verschiedenen Quellen zu einem einzigen Ziel. Darüber hinaus gewährleisten sie eine konsistente Datenqualität, die für die Generierung vertrauenswürdiger Geschäftserkenntnisse entscheidend ist.

Die Komponenten einer Datenpipeline

Um besser zu verstehen, wie eine Datenpipeline riesige Datensätze für die Analyse vorbereitet, lassen Sie uns die Hauptkomponenten einer typischen Datenpipeline untersuchen. Dazu gehören die folgenden:

1) Herkunft

Dies sind die Stellen, von denen eine Pipeline Daten erhält. Datenbankmanagementsysteme wie RDBMS und CRM sind nur einige Beispiele. Andere umfassen ERP-Systeme, Social-Media-Management-Tools und sogar Sensoren in Internet-of-Things-Gadgets und -Geräten.

2) Das Endziel

Dies ist der Endpunkt der Datenpipeline, an der alle extrahierten Daten ausgegeben werden. Das Ziel einer Datenpipeline ist häufig ein Data Lake oder ein Data Warehouse, wo sie zur Analyse aufbewahrt werden. Das ist jedoch nicht immer der Fall. Beispielsweise können Daten schnell in Analysewerkzeuge zur Datenvisualisierung eingespeist werden.

3) Informationsfluss

Während sich Daten von der Quelle zum Ziel bewegen, ändern sie sich. Diese Datenbewegung wird als Datenfluss bezeichnet. ETL oder Extrahieren, Transformieren und Laden ist eine der am häufigsten verwendeten Datenflussmethoden.

4) Prozesse

Der Workflow befasst sich mit der Reihenfolge, in der Aufgaben in einer Datenpipeline ausgeführt werden, und ihrer gegenseitigen Abhängigkeit. Wenn eine Datenpipeline ausgeführt wird, wird sie durch ihre Abhängigkeiten und Sequenzierung bestimmt. Typischerweise müssen Upstream-Operationen zufriedenstellend ausgeführt werden, bevor Downstream-Jobs beginnen können.

5) Aufsicht

Eine Datenpipeline erfordert eine kontinuierliche Überwachung, um die Korrektheit und Integrität der Daten sicherzustellen. Zusätzlich werden Geschwindigkeit und Effizienz einer Pipeline überprüft, insbesondere bei steigendem Datenvolumen.

Die Vorteile einer robusten Datenpipeline

Eine Datenpipeline ist eine Sammlung von Prozeduren, die Rohdaten von einem Ort zum anderen transportieren. Eine Quelle kann eine Transaktionsdatenbank im Kontext von Business Intelligence sein. Das Ziel ist der Ort, an dem die Daten für Business-Intelligence-Zwecke ausgewertet werden. Während dieser Reise von der Quelle zum Ziel werden die Daten transformiert, um sie für die Analyse vorzubereiten. Diese Methode hat mehrere Vorteile; Hier sind unsere Top 6.

1 – Muster, die reproduzierbar sind

Wenn die Datenverarbeitung als Netzwerk von Pipelines betrachtet wird, entsteht ein mentales Modell, in dem einzelne Pipelines als Instanzen von Mustern in einer umfassenderen Architektur betrachtet werden, die wiederverwendet und für neue Datenflüsse umfunktioniert werden können.

2 – Reduzierter Zeitaufwand für die Integration zusätzlicher Datenquellen

Ein klares Verständnis dafür, wie Daten durch Analysesysteme fließen sollen, vereinfacht die Planung für die Aufnahme neuer Datenquellen und minimiert den Zeit- und Kostenaufwand für deren Integration.

3 – Vertrauen in die Qualität der Daten

Indem Sie Datenflüsse als Pipelines betrachten, die überwacht werden müssen und auch für Endbenutzer hilfreich sind, können Sie die Datenqualität erhöhen und die Wahrscheinlichkeit verringern, dass Pipeline-Verletzungen unentdeckt bleiben.

4 – Vertrauen in die Sicherheit der Pipeline

Sicherheit wird von Anfang an in die Pipeline eingebettet, indem wiederholbare Muster und ein gemeinsames Wissen über Tools und Architekturen etabliert werden. Effektive Sicherheitsmethoden lassen sich leicht an neue Datenflüsse oder Datenquellen anpassen.

5 – Iterative Entwicklung

Betrachten Sie Ihre Datenflüsse als Pipelines, um inkrementelles Wachstum zu ermöglichen. Sie können schnell loslegen und einen Mehrwert erzielen, indem Sie mit einem bescheidenen Datenausschnitt von einer Datenquelle für einen Benutzer beginnen.

6 – Anpassungsfähigkeit und Anpassungsfähigkeit

Pipelines bieten einen Rahmen, um flexibel auf Änderungen in den Quellen oder Anforderungen Ihrer Datennutzer zu reagieren.

Das Erweitern, Modularisieren und Wiederverwenden von Data Pipeline ist ein größeres Thema, das im Data Engineering von großer Bedeutung ist.

Datenpipelines haben bei strategischer und adäquater Implementierung das Potenzial, die Führung eines Unternehmens grundlegend zu verändern. Nach der Implementierung bringt die Technologie dem Unternehmen unmittelbare Vorteile und öffnet die Tür zu neuen Geschäftspraktiken, die zuvor nicht verfügbar waren.