データ パイプライン: 安定性を保証する現代の発明
公開: 2022-05-04
21 世紀に会社を経営しているなら、おそらくデータ サイエンティストの採用を検討したことがあるでしょう。 データ サイエンスは 2001 年に企業の語彙に加わりました。そのとき、ウィリアム S. クリーブランドがデータ サイエンスを統計の一部門として確立しました。 その後、2009 年に、Hal Varian (Google のトップ エコノミスト) が先見の明のある観察を行いました。 彼は、膨大な量のデータを収集し、そこから価値を引き出すことが、現代のビジネスに革命をもたらすと主張しました。
今日、 saras 分析などの分析では、複雑なビジネス上の問題に対処するための機械学習アルゴリズムが開発されています。 これらのアルゴリズムは、次のことに役立ちます。
- 不正予知能力の強化
- 消費者の動機と好みを詳細なレベルで判断します。 その結果、ブランド認知、財務負担の軽減、収益率の拡大に貢献します。
- 将来の消費者需要を予測して、最適な在庫配分を確保します。
- 消費者体験をよりパーソナライズします。
データ パイプラインは、このような結果を達成するための重要なコンポーネントです。 このセクションでは、データ パイプラインの重要性、利点、データ パイプラインの設計方法について説明します。
データ パイプラインは、一連のデータ フローを指す技術用語です。 データ パイプラインは、生データをある場所から別の場所に転送する手順の集合です。 ソースは、ビジネス インテリジェンスのコンテキストではトランザクション データベースである場合がありますが、宛先は多くの場合、データ レイクまたはデータ ウェアハウスです。 目標は、ビジネス インテリジェンスの目的でデータが評価される場所です。
ソースから目的地までのこの移動中、データは変換されて分析の準備が整います。
データ パイプラインが必要な理由
クラウド コンピューティングの普及により、現代の企業は一連のアプリケーションを使用してさまざまな操作を行うようになりました。 マーケティングの自動化のために、マーケティング チームは HubSpot と Marketo を組み合わせて使用する場合があります。 営業チームは Salesforce を使用してリードを管理する場合があります。 製品チームは、MongoDB を使用して顧客の洞察を保存する場合があります。 その結果、複数のテクノロジ間でデータが断片化され、データ サイロが形成されます。
最も収益性の高い市場など、データ サイロが存在する場合、重要なビジネス インサイトを取得することさえ難しい場合があります。 複数のソースから手動でデータを収集し、分析のために Excel シートに統合したとしても、データの冗長性などのエラーが発生するリスクがあります。 さらに、このタスクを手動で行うために必要な作業は、情報技術アーキテクチャの複雑さに反比例します。 ストリーミング データなどのソースからのリアルタイム データが含まれる場合、この問題は指数関数的に複雑になります。
複数の異なるソースからのデータを 1 つの宛先に集約する。 さらに、信頼できるビジネス インサイトを生成するために重要な、一貫したデータ品質を保証します。
データ パイプラインのコンポーネント
データ パイプラインが分析のために大量のデータセットを準備する方法をよりよく理解するために、典型的なデータ パイプラインの主要なコンポーネントを調べてみましょう。 これらには次のものが含まれます。
1) 起源
これらは、パイプラインがデータを取得する場所です。 RDBMS や CRM などのデータベース管理システムはほんの一例です。 その他には、ERP システム、ソーシャル メディア管理ツール、IoT ガジェットやデバイスのセンサーなどがあります。
2) 最終目的地
これはデータ パイプラインの終点であり、抽出したすべてのデータを出力します。 データ パイプラインの宛先は、多くの場合、分析のために保持されるデータ レイクまたはデータ ウェアハウスです。 ただし、常にそうであるとは限りません。 たとえば、データを視覚化するための分析ツールにデータをすばやく供給することができます。
3) 情報の流れ
ソースから宛先にデータが移動すると、データが変化します。 このデータの移動をデータフローと呼びます。 ETL (抽出、変換、読み込み) は、最もよく使用されるデータフロー手法の 1 つです。
4) プロセス
ワークフローは、タスクがデータ パイプラインで実行される順序と相互依存性に関係しています。 データ パイプラインが実行されると、その依存関係と順序付けによって決定されます。 通常、ダウンストリーム ジョブを開始する前に、アップストリーム操作を十分に実行する必要があります。
5) 監督
データ パイプラインでは、データの正確性と整合性を確保するために継続的な監視が必要です。 さらに、パイプラインの速度と効率がチェックされます。特に、データの量が増えるにつれてチェックされます。
堅牢なデータ パイプラインの利点
つまり、データ パイプラインは生データをある場所から別の場所に転送する手順の集まりです。 ソースは、ビジネス インテリジェンスのコンテキストにおけるトランザクション データベースである場合があります。 送信先は、ビジネス インテリジェンスの目的でデータが評価される場所です。 ソースから目的地までのこの移動中、データは変換されて分析の準備が整います。 この方法にはいくつかの利点があります。 ここに私たちのトップ6があります。
1 – 複製可能なパターン
データ処理をパイプラインのネットワークと見なすと、個々のパイプが、新しいデータ フローに再利用および転用できる、より広範なアーキテクチャ内のパターンのインスタンスと見なされるというメンタル モデルが生まれます。
2 – 追加のデータ ソースを統合するために必要な時間を短縮
データが分析システムをどのように流れるかを明確に理解することで、新しいデータ ソースの取り込みの計画が簡素化され、それらの統合に関連する時間と費用が最小限に抑えられます。
3 – データの品質に対する信頼
データ フローを監視する必要があり、エンド ユーザーにも役立つパイプラインと見なすことで、データの品質を向上させ、パイプライン違反が発見されない可能性を下げることができます。
4 – パイプラインのセキュリティに対する信頼
セキュリティは、反復可能なパターンと、ツールとアーキテクチャに関する共通の知識を確立することにより、最初からパイプラインに組み込まれます。 効果的なセキュリティ手法は、新しいデータフローやデータ ソースに簡単に適応できます。
5 – 反復開発
データフローをパイプラインと見なして、段階的な成長を可能にします。 データソースからユーザーへのデータの適度なスライスから始めることで、すぐに開始して価値を得ることができます。
6 – 適応性と適応性
パイプラインは、データ ユーザーのソースやニーズの変化に柔軟に対応するためのフレームワークを提供します。
データ パイプラインの拡張、モジュール化、および再利用は、データ エンジニアリングにおいて非常に重要な大きな問題です。
戦略的かつ適切に実装された場合、データ パイプラインは企業の運営方法を根本的に変える可能性を秘めています。 テクノロジーが実装されると、すぐに企業に利益がもたらされ、以前は利用できなかった新しいビジネス プラクティスへの扉が開かれます。