数据管道：确保稳定性的当代发明

如果您在 21 世纪经营一家公司，您可能已经考虑过聘请数据科学家。 如果你还没有，把它归结为该领域的相对年轻：数据科学在 2001 年加入了企业词汇。那是威廉 S. 克利夫兰将其确立为统计学的一个分支的时候。 然后，在 2009 年，哈尔瓦里安（谷歌的顶级经济学家）做了一个有远见的观察。 他认为，捕获大量数据并从中获取价值将彻底改变当代商业。

如今，诸如saras 分析之类的分析开发了机器学习算法来解决复杂的业务问题。 这些算法有助于以下方面：

• 提升欺诈预测能力
• 详细确定消费者的动机和偏好。 因此，这有助于提高品牌知名度、减少财务负担和扩大收入利润率。
• 预测未来的消费者需求，以确保最佳的库存分配。
• 让消费者体验更加个性化。

数据管道是实现此类结果的关键组成部分。 本节讨论数据管道的重要性、优势以及如何设计数据管道。

数据管道是一个技术术语，指的是一系列数据流。 数据管道是将原始数据从一个位置传输到另一个位置的过程的集合。 源可能是商业智能上下文中的事务数据库，而目标通常是数据湖或数据仓库。 目标是出于商业智能目的评估数据。

在从源头到目的地的整个过程中，数据被转换以准备进行分析。

为什么需要数据管道？

云计算的普及导致当代公司使用一套应用程序来执行各种操作。 对于营销自动化，营销团队可以使用 HubSpot 和 Marketo 的组合； 销售团队可以使用 Salesforce 来管理潜在客户。 产品团队可能会使用 MongoDB 来存储客户洞察。 这导致多种技术之间的数据碎片化和数据孤岛的形成。

当数据孤岛存在时，即使是基本的业务洞察力也可能具有挑战性，例如您最有利可图的市场。 即使您手动从多个来源收集数据并将其集成到 Excel 工作表中进行分析，您也可能会遇到数据冗余等错误。 此外，手动执行此任务所需的工作与您的信息技术架构的复杂性成反比。 当包含来自流数据等来源的实时数据时，问题会变得更加复杂。

通过将来自多个不同来源的数据聚合到一个目的地。 此外，它们可确保一致的数据质量，这对于产生值得信赖的业务洞察力至关重要。

数据管道的组件

为了更好地理解数据管道如何准备大量数据集进行分析，让我们检查典型数据管道的主要组件。 其中包括：

1) 产地

这些是管道从中获取数据的地方。 RDBMS 和 CRM 等数据库管理系统只是其中的几个例子。 其他包括 ERP 系统、社交媒体管理工具，甚至物联网小工具和设备中的传感器。

2) 最终目的地

这是数据管道的终点，它输出已提取的所有数据。 数据管道的目的地通常是数据湖或数据仓库，用于分析。 但情况并非总是如此。 例如，数据可以快速提供给数据可视化的分析工具。

3) 信息流

随着数据从源移动到目标，它会发生变化。 这种数据移动称为数据流。 ETL，即提取、转换和加载，是最常用的数据流方法之一。

4) 流程

工作流与任务在数据管道中执行的顺序及其相互依赖性有关。 当数据管道运行时，它由其依赖关系和顺序决定。 通常，上游操作必须在下游作业开始之前令人满意地执行。

5) 监督

数据管道需要持续监控以确保数据的正确性和完整性。 此外，还会检查管道的速度和效率，尤其是在数据量变大时。

强大的数据管道的优势

也就是说，数据管道是将原始数据从一个位置传输到另一个位置的过程的集合。 源可能是商业智能上下文中的事务数据库。 目的地是出于商业智能目的评估数据的位置。 在从源头到目的地的整个过程中，数据被转换以准备进行分析。 这种方法有几个优点； 这是我们的前六名。

1 – 可复制的模式

当数据处理被视为管道网络时，就会出现一种心理模型，其中单个管道被视为更广泛架构中的模式实例，可以重用并重新用于新的数据流。

2 – 减少集成其他数据源所需的时间

清楚地了解数据应如何流经分析系统可以简化新数据源的接收计划，并最大限度地减少与其集成相关的时间和费用。

3 – 对数据质量的信心

通过将数据流视为必须监控且对最终用户有帮助的管道，您可以提高数据的质量并降低管道泄露未被发现的可能性。

4 – 对管道安全的信心

通过建立可重复的模式和工具和架构的常识，安全性从一开始就嵌入到管道中。 有效的安全方法很容易适应新的数据流或数据源。

5 – 迭代开发

将您的数据流视为实现增量增长的管道。 您可以通过从数据源到用户的少量数据开始快速入门并获得价值。

6 – 适应性和适应性

管道提供了一个框架，可以灵活地响应数据用户来源或需求的变化。

扩展、模块化和重用数据管道是一个更大的问题，在数据工程中非常重要。

当战略性和充分实施时，数据管道有可能从根本上改变公司的运作方式。 一旦实施，该技术将为公司带来立竿见影的好处，并为以前无法​​获得的新业务实践打开了大门。