Что такое конвейер данных?

Организация данных для надежной бизнес-аналитики, тактического анализа и аналитики всегда начинается с конвейеров данных. Однако большинство предприятий имеют дело с огромными объемами данных, поступающих из различных источников, размещенных в различных облачных инфраструктурах и доступных в широком диапазоне форматов; в результате разрозненность является неизбежным результатом.

Установление всестороннего и единого понимания своих данных имеет решающее значение для принятия обоснованных решений, повышения производительности и получения глубокой информации. Вот почему очень важно знать, что такое конвейер данных и как его использовать.

• Определение конвейера данных
• Важность и преимущества конвейера данных
• Как построить конвейер данных
• Компоненты конвейера данных

Что такое конвейер данных?

Конвейер данных состоит из совокупности задач и инструментов, обеспечивающих передачу данных из одной системы, поддерживающих методы их хранения и обработки, в другую систему, где их можно администрировать и сохранять, ориентируясь на конкретные бизнес-требования.

Кроме того, конвейеры облегчают автоматический поиск данных из многочисленных источников с последующим их преобразованием и консолидацией в единую высокопроизводительную систему хранения данных. Это критически важно для современных предприятий со значительной зависимостью от ИТ и цифровых технологий.

Представьте себя аналитиком различных типов данных, демонстрирующим, как люди взаимодействуют с вашим брендом. Сюда может входить местоположение пользователя, гаджеты, записи сеансов, история транзакций, взаимодействие со службой поддержки клиентов и любые предоставленные им отзывы. Впоследствии эти данные собираются на складе, связанном с CRM, создавая уникальный профиль для каждого клиента.

Все пользователи данных, которым они нужны для создания и обслуживания аналитических инструментов или для принятия стратегических и оперативных решений, могут делать это с легкостью и гибкостью благодаря агрегированию, обеспечиваемому конвейерами данных. Этими людьми являются маркетологи, группы по науке о данных, эксперты по бизнес-аналитике, директора по продуктам или любые другие специалисты, которые в значительной степени полагаются на данные.

Сегодня для ИТ-директоров обеспечение правильной архитектуры и работы корпоративных конвейеров данных является центральной частью их ответственности.

Зачем вам нужны конвейеры данных? Ключевые преимущества

Из ваших систем будет происходить некоторый уровень входа и выхода данных, и без конвейеров данных это будет неструктурированный и неэффективный процесс. И наоборот, инвестируя в свои конвейеры данных, ИТ-директора и ИТ-менеджеры могут:

1. Улучшите качество данных

   Потоки данных уязвимы для препятствий и искажений во многих точках. Однако конвейеры данных помогают обеспечить непрерывную организацию данных. Они облегчают и делают мониторинг доступным для всех пользователей. Кроме того, они интегрируют данные из различных источников и систем, чтобы повысить надежность, точность и удобство использования информации.

2. Автоматизируйте операции с данными

   Разложение конвейера данных на повторяемые этапы облегчает автоматизацию. Минимизация вероятности человеческой ошибки обеспечивает бесперебойную передачу данных и ускоряет обработку. Кроме того, одновременной обработки нескольких потоков данных можно добиться за счет исключения и автоматизации избыточных этапов, что повышает эффективность.

3. Обеспечьте более точную аналитику

   Данные, извлеченные из различных источников, обладают уникальными характеристиками и представлены в различных форматах. Конвейер данных поддерживает редактирование и преобразование разнообразных наборов данных независимо от их уникальных атрибутов. Основное внимание уделяется консолидации для оптимизации аналитики и обеспечения более плавной интеграции с приложениями бизнес-аналитики.

Создание конвейера данных

При построении конвейеров данных технологические лидеры обычно выбирают один из двух вариантов — пакетную обработку и потоковые конвейеры данных. Каждый из них подходит для разных вариантов использования, как описано ниже:

1. Конвейеры пакетной обработки

   Как следует из названия, пакетная обработка загружает «пакеты» данных в хранилище через заранее определенные интервалы времени. Задачи пакетной обработки часто управляют значительными объемами данных, тем самым создавая нагрузку на всю систему. Таким образом, этот процесс запланирован на непиковое рабочее время, чтобы свести к минимуму перерывы в выполнении других заданий.

   Как правило, пакетная обработка считается наиболее подходящим методом конвейера данных для таких задач, как ежемесячный учет, которые не требуют немедленного анализа определенного набора данных.

   Шаги в этом случае будут состоять из серии последовательных команд, в которых результат одной команды служит входными данными для следующей.

   Отличным примером этого может быть случай, когда одна команда инициирует действие по приему данных; другой может запускать фильтрацию определенных столбцов, а третий может отвечать за агрегирование. Эта последовательность команд продолжается до тех пор, пока данные не пройдут комплексное преобразование и не будут добавлены в репозиторий. Hadoop и MongoDB являются примерами такого типа конвейера данных в действии.

2. Потоковые конвейеры данных

   В отличие от последовательной обработки, потоковая передача данных используется, когда необходимо постоянное обновление данных. Например, приложения и системы торговых точек требуют данных в реальном времени для обновления запасов продуктов и истории продаж.

   

   «Событие» в контексте конвейеров потоковой передачи данных — это единичное событие, такое как продажа программного продукта. Например, добавление элемента в транзакцию называется «темой» или «потоком». В свою очередь, эти события проходят через инфраструктуры обмена сообщениями, такие как Apache Kafka.

   В результате немедленной обработки происходящих событий данных потоковые системы демонстрируют меньшую задержку по сравнению с последовательными системами.

   Они менее надежны, чем конвейеры массовой обработки, поскольку сообщения могут быть случайно удалены или слишком большое количество сообщений может засорить очередь.

   Чтобы решить эту проблему, системы обмена сообщениями добавляют функцию, называемую «через подтверждение». На этом этапе конвейер данных проверяет, было ли сообщение данных успешно обработано, позволяя системе обмена сообщениями исключить его из стека.

   ИТ-директора должны учитывать конкретные потребности своей организации и каждого бизнес-подразделения при оценке конвейеров данных. Но независимо от того, какой конвейер вы выберете для приложения, он будет состоять из нескольких ключевых компонентов.

Основные компоненты конвейеров данных

Конвейер данных будет включать в себя:

• Источник:

  Происхождение — это начальная точка конвейера данных, куда вводятся данные. ИТ-среда вашего бизнеса будет иметь множество источников данных (транзакционные приложения, подключенные устройства, социальные сети и т. д.) и средств хранения (хранилища данных, озера данных и т. д.) — все они будут служить источником.

• Поток данных:

  Это передача данных из точки их происхождения в конечный пункт назначения, охватывающая как корректировки, которым они подвергаются во время передачи, так и хранилища данных, через которые они проходят. Этот компонент часто называют проглатыванием.

• Подготовка:

  Перед реализацией может потребоваться очистка, агрегирование, преобразование (включая преобразование формата файлов) и сжатие данных для нормализации. Подготовка — это процесс изменения данных, чтобы сделать их пригодными для анализа.

• Место назначения:

  Передача данных заканчивается в месте, известном как «пункт назначения». Назначение зависит от использования; например, данные могут быть получены для усиления и расширения визуализации данных или других инструментов анализа. Или это может способствовать созданию системы автоматизации безопасности, такой как SIEM.

• Рабочий процесс:

  Рабочий процесс устанавливает серию действий и их взаимодействие в конвейере данных. Восходящие задания — это задачи, выполняемые с данными, близкими к ресурсу, из которого данные достигают конвейера. Дальнейшие действия происходят в непосредственной близости от конечного продукта.

В заключение: выбор инструментария для конвейера данных

Организация, желающая построить и укрепить свои конвейеры данных, должна рассмотреть возможность реализации следующего:

• Озера данных . Озера данных часто используются организациями для построения конвейеров данных для инициатив машинного обучения и искусственного интеллекта. Для больших объемов данных все основные поставщики облачных сервисов — AWS, Microsoft Azure, Google Cloud и IBM — предлагают озера данных.

• Хранилища данных . Эти центральные хранилища хранят обработанные данные строго для определенной цели. Teradata, Amazon Redshift, Azure Synapse, Google BigQuery и Snowflake — популярные альтернативы складскому хранению.

• Инструменты ETL (извлечение, преобразование, загрузка) : ETL включает в себя множество инструментов для интеграции и подготовки данных, включая Oracle Data Integrator, IBM DataStage, Talend Open Studio и некоторые другие.

• Планировщики пакетных рабочих процессов . Инструменты программирования, такие как Luigi или Azkaban, поддерживают создание подпроцессов как набора задач с взаимозависимостями. Также возможно отслеживать и автоматизировать эти рабочие процессы.

• Инструменты потоковой передачи данных . Эти инструменты могут постоянно обрабатывать данные, собранные из таких источников, как Интернет вещей и системы транзакций. Google Data Flow, Amazon Kinesis, Azure Stream Analytics и SQLstream — вот несколько примеров.

Uber использует потоковые конвейеры, построенные на Apache, для сбора данных в реальном времени от приложений шофера/водителя и пассажиров. Используя каналы передачи данных, охватывающие как локальные системы, так и Google Cloud, Macy's гарантирует, что каждый клиент получит одинаково привлекательный опыт, независимо от того, находится ли он в магазине или совершает покупку через Интернет. Независимо от вашей отрасли, эффективные конвейеры данных имеют решающее значение для современного бизнеса, ориентированного на данные.

Вы можете повысить эффективность своих операций, используя данные, сосредоточив внимание на образцовой архитектуре конвейера и наиболее оптимальном наборе инструментов.