Veri Hattı: Kararlılığı Sağlayan Çağdaş Bir Buluş

21. yüzyılda bir firma yönetiyorsanız, muhtemelen bir veri bilimcisi çalıştırmayı düşünmüşsünüzdür. Eğer yapmadıysanız, bunu alanın göreceli gençliğine bırakın: veri bilimi 2001 yılında kurumsal kelime dağarcığına katıldı. William S. Cleveland bunu bir istatistik dalı olarak kurduğu zamandı. Ardından, 2009'da Hal Varian (Google'ın en iyi ekonomisti) öngörülü bir gözlem yaptı. Çok büyük miktarda veriyi yakalamanın ve ondan değer elde etmenin çağdaş iş dünyasında devrim yaratacağını savundu.

Günümüzde, saras analitiği gibi analitikler, karmaşık iş sorunlarını çözmek için makine öğrenimi algoritmaları geliştiriyor. Bu algoritmalar aşağıdakilere yardımcı olur:

• Dolandırıcılık tahmin yeteneğini geliştirin
• Tüketicinin güdülerini ve tercihlerini ayrıntılı bir düzeyde belirleyin. Sonuç olarak bu, marka bilinirliğine, finansal yükün azalmasına ve gelir marjının genişlemesine katkıda bulunur.
• Optimum envanter tahsisini sağlamak için gelecekteki tüketici talebini tahmin edin.
• Tüketici deneyimini daha kişisel hale getirin.

Veri boru hatları, bu tür sonuçların elde edilmesinde kritik bir bileşendir. Bu bölümde veri boru hatlarının önemi, avantajları ve veri hattınızın nasıl tasarlanacağı tartışılmaktadır.

Veri Hattı, bir dizi veri akışına atıfta bulunan teknik bir terimdir. Veri hattı, ham verileri bir konumdan diğerine taşıyan bir prosedürler topluluğudur. Kaynak, iş zekası bağlamında işlemsel bir veritabanı olabilirken, hedef genellikle bir veri gölü veya bir veri ambarıdır. Amaç, verilerin iş zekası amaçları için değerlendirildiği yerdir.

Kaynaktan hedefe bu yolculuk boyunca, veriler analize hazırlanmak için dönüştürülür.

Veri Hattı Neden Gereklidir?

Bulut bilişimin yaygınlaşması, çağdaş şirketlerin çeşitli işlemleri yapmak için bir dizi uygulama kullanmasına neden oldu. Pazarlama otomasyonu için pazarlama ekibi, HubSpot ve Marketo'nun bir kombinasyonunu kullanabilir; satış ekibi, olası satışları yönetmek için Salesforce'u kullanabilir. Ürün ekibi, müşteri içgörülerini depolamak için MongoDB'yi kullanabilir. Bu, çeşitli teknolojiler arasında veri parçalanmasına ve veri silolarının oluşmasına neden olur.

En kazançlı pazarınız gibi veri siloları varken temel iş içgörülerini bile elde etmek zor olabilir. Birkaç kaynaktan manuel olarak veri toplayıp analiz için bir Excel sayfasına entegre etseniz bile, veri fazlalığı gibi hatalarla karşılaşma riskiniz vardır. Ek olarak, bu görevi manuel olarak yapmak için gereken çalışma, bilgi teknolojisi mimarinizin karmaşıklığı ile ters orantılıdır. Akış verileri gibi kaynaklardan gelen gerçek zamanlı veriler dahil edildiğinde sorun katlanarak daha karmaşık hale gelir.

Birkaç farklı kaynaktan gelen verileri tek bir hedefte toplayarak. Ek olarak, güvenilir iş içgörüleri oluşturmak için kritik olan tutarlı veri kalitesi sağlarlar.

Bir Veri Hattının Bileşenleri

Bir veri hattının çok büyük veri kümelerini analiz için nasıl hazırladığını daha iyi anlamak için tipik bir veri hattının ana bileşenlerini inceleyelim. Bunlar aşağıdakileri içerir:

1) Menşei

Bunlar, bir boru hattının veri aldığı yerlerdir. RDBMS ve CRM gibi veritabanı yönetim sistemleri sadece birkaç örnektir. Diğerleri, ERP sistemlerini, sosyal medya yönetim araçlarını ve hatta Nesnelerin İnterneti gadget'ları ve cihazlarındaki sensörleri içerir.

2) Nihai hedef

Bu, ayıkladığı tüm verilerin çıktısını aldığı veri hattının terminalidir. Bir veri hattının hedefi, genellikle analiz için tutulduğu bir veri gölü veya veri ambarıdır. Yine de durum her zaman böyle değildir. Örneğin, veriler, veri görselleştirme için analitik araçlara hızlı bir şekilde sağlanabilir.

3) Bilgi akışı

Veriler kaynaktan hedefe hareket ettikçe değişir. Bu veri hareketine veri akışı denir. ETL veya ayıklama, dönüştürme ve yükleme, en sık kullanılan veri akışı metodolojilerinden biridir.

4) Süreçler

İş akışı, görevlerin bir veri hattında yürütülme sırası ve bunların birbirine bağımlılığı ile ilgilidir. Bir veri hattı çalıştığında, bağımlılıkları ve sıralaması ile belirlenir. Tipik olarak, yukarı yönlü işler, aşağı yönlü işler başlamadan önce tatmin edici bir şekilde gerçekleştirilmelidir.

5) Denetim

Bir veri hattı, veri doğruluğunu ve bütünlüğünü sağlamak için sürekli izleme gerektirir. Ek olarak, özellikle veri hacmi arttıkça bir işlem hattının hızı ve verimliliği kontrol edilir.

Sağlam bir veri hattının avantajları

Bahsedilen, bir veri hattı, ham verileri bir konumdan diğerine taşıyan bir prosedürler topluluğudur. Kaynak, iş zekası bağlamında bir işlem veritabanı olabilir. Hedef, verilerin iş zekası amacıyla değerlendirildiği konumdur. Kaynaktan hedefe bu yolculuk boyunca, veriler analize hazırlanmak için dönüştürülür. Bu yöntemin birkaç avantajı vardır; işte ilk altımız.

1 – Tekrarlanabilir desenler

Veri işleme bir boru hatları ağı olarak görüldüğünde, bireysel boruların daha kapsamlı bir mimaride kalıp örnekleri olarak görüldüğü ve yeni veri akışları için yeniden kullanılabilen ve yeniden kullanılabilen bir zihinsel model ortaya çıkar.

2 – Ek veri kaynaklarını entegre etmek için gereken azaltılmış süre

Verilerin analitik sistemlerinden nasıl akması gerektiğine dair net bir anlayışa sahip olmak, yeni veri kaynaklarının alımı için planlamayı basitleştirir ve bunların entegrasyonuyla ilgili zaman ve masrafı en aza indirir.

3 – Veri kalitesine güven

Veri akışlarını, izlenmesi gereken ve aynı zamanda son kullanıcılara yardımcı olması gereken işlem hatları olarak görerek, verilerin kalitesini artırabilir ve işlem hattı ihlallerinin keşfedilmemiş olma olasılığını azaltabilirsiniz.

4 – Boru hattının güvenliğine olan güven

Güvenlik, tekrarlanabilir kalıplar ve ortak bir araç ve mimari bilgisi oluşturarak en baştan boru hattına yerleştirilmiştir. Etkili güvenlik yöntemleri, yeni veri akışlarına veya veri kaynaklarına kolayca uyarlanabilir.

5 – Yinelemeli geliştirme

Artımlı büyüme sağlamak için veri akışlarınızı işlem hatları olarak düşünün. Bir veri kaynağından kullanıcıya kadar mütevazı bir veri dilimiyle başlayarak hızlı bir başlangıç ​​yapabilir ve değer kazanabilirsiniz.

6 - Uyarlanabilirlik ve uyarlanabilirlik

İşlem hatları, veri kullanıcılarınızın kaynaklarındaki veya ihtiyaçlarındaki değişikliklere esnek bir şekilde yanıt vermek için bir çerçeve sağlar.

Veri Hattını genişletme, modülerleştirme ve yeniden kullanma, Veri Mühendisliğinde çok önemli olan daha büyük bir konudur.

Stratejik ve yeterli bir şekilde uygulandığında, veri boru hatları bir şirketin temel olarak nasıl yürütüldüğünü değiştirme potansiyeline sahiptir. Uygulandığında, teknoloji firmaya anında fayda sağlar ve daha önce mevcut olmayan yeni iş uygulamalarına kapı açar.