什么是数据管道？

组织数据以实现强大的商业智能、战术洞察和分析始终从数据管道开始。 然而，大多数企业处理来自不同来源、存储在各种云基础设施中并以多种格式提供的大量数据； 因此，孤岛是不可避免的结果。

对数据建立全面、统一的理解对于做出明智的决策、提高生产力和发现深刻的见解至关重要。 这就是为什么了解什么是数据管道以及如何操作它至关重要。

• 数据管道的定义
• 数据管道的重要性和好处
• 如何构建数据管道
• 数据管道的组成部分

什么是数据管道？

数据管道由一组任务和工具组成，能够将数据从一个系统传输到另一个可以管理和保存数据的系统，并维护其存储和处理技术，重点关注特定的业务需求。

此外，管道有助于从多个来源自动检索数据，然后将其转换并整合到单个高性能数据存储系统中。 这对于高度依赖 IT 和数字化的现代企业至关重要。

将自己视为不同数据类型的分析师，展示人们如何与您的品牌互动。 这可能包括用户的位置、小工具、会话记录、交易历史记录、客户服务交互以及他们提供的任何反馈。 随后，这些数据被收集到与 CRM 链接的仓库中，为每个客户生成独特的档案。

由于数据管道实现了聚合，所有需要它来构建和维护分析工具或做出战略和运营决策的数据用户都可以轻松灵活地做到这一点。 这些人是营销人员、数据科学团队、商业智能专家、首席产品官或任何其他严重依赖数据的专业人士。

对于当今的首席信息官来说，确保企业数据管道的正确架构和运营是他们职责的核心部分。

为什么需要数据管道？ 主要优点

您的系统将发生某种程度的数据传入和传出，如果没有数据管道，这些将形成一个非结构化、低效的流程。 相反，通过投资数据管道，CIO 和 IT 经理可以：

1. 提高数据质量

   数据流在很多方面都容易受到障碍和损坏。 然而，数据管道有助于数据的连续组织。 它们促进并为所有用户提供监控。 此外，它们还集成来自各种来源和系统的数据，以提高信息的可靠性、准确性和可用性。

2. 自动化数据操作

   将数据管道分解为可重复的阶段有助于自动化。 最大限度地减少人为错误的可能性可以实现无缝数据传输并加快处理速度。 此外，可以通过消除和自动化冗余阶段来实现同时处理多个数据流，从而提高效率。

3. 提供更准确的分析

   从不同来源提取的数据具有独特的特征并且具有各种格式。 数据管道支持不同数据集的编辑和转换，无论其独特属性如何。 重点是整合以优化分析，从而实现与商业智能应用程序的更无缝集成。

构建数据管道

在构建数据管道时，技术领导者通常选择两个选项之一：批处理和流数据管道。 每个都适合不同的用例，如下所述：

1. 批处理管道

   顾名思义，批处理以预定的时间间隔将“批量”数据加载到存储库中。 批处理任务经常管理大量数据，从而给整个系统带来压力。 因此，此流程安排在非高峰业务时间，以最大程度地减少对其他任务的干扰。

   一般来说，批处理被认为是最适合月度会计等任务的数据管道方法，这些任务不涉及对特定数据集的立即分析。

   该实例中的步骤将由一系列顺序命令组成，其中一个命令的结果充当下一个命令的输入。

   一个很好的例子是当单个命令启动摄取数据的操作时； 另一个可以触发特定列的过滤，还有一个可能负责聚合。 此命令序列将持续下去，直到数据经过全面转换并已添加到存储库中。 Hadoop 和 MongoDB 就是这种类型的数据管道的例子。

2. 流数据管道

   与顺序处理不同，当需要连续更新数据时，使用流数据。 例如，应用程序和销售点系统需要实时数据来刷新产品库存和销售历史记录。

   

   流数据管道中的“事件”是单一事件，例如软件产品的销售。 例如，将项目添加到事务中称为“主题”或“流”。 反过来，这些事件会通过 Apache Kafka 等消息传递基础设施。

   由于可以立即处理发生的数据事件，因此与顺序系统相比，流式系统的延迟时间更短。

   它们不如批量处理管道可靠，因为消息可能会被意外删除，或者太多的消息可能会堵塞队列。

   为了解决这个问题，消息传递系统添加了一种称为“通过确认”的功能。 在此阶段，数据管道检查数据消息是否已成功处理，让消息传递系统将其从堆栈中删除。

   首席信息官在评估数据管道时必须考虑其组织和每个业务部门的具体需求。 但无论您为应用程序选择哪个管道，它都将包含一些关键组件。

数据管道的基本组成部分

数据管道将包括：

• 起源：

  原点是数据管道的起点，数据在此输入。 您企业的 IT 环境将拥有大量数据源（交易应用程序、连接设备、社交网络等）和存储设施（数据仓库、数据湖等）——这些都将作为源头。

• 数据流：

  这是数据从起始点到最终目的地的传输，涵盖传输过程中经历的调整以及所经过的数据存储库。 该组件通常称为摄取。

• 准备：

  在实施之前，可能需要对数据进行清理、聚合、转换（包括文件格式转换）和压缩以进行规范化。 准备是更改数据以使其适合分析的过程。

• 目的地：

  数据传输在称为“目的地”的位置结束。 目的地取决于使用情况； 例如，可以获得数据来加强和扩展数据可视化或其他分析工具。 或者，它可能会推动 SIEM 等安全自动化系统。

• 工作流程：

  工作流在数据管道内建立一系列操作及其交互。 上游作业是对靠近数据到达管道的资源的数据执行的任务。 下游活动发生在更接近最终产品的地方。

结论：选择您的数据管道工具包

希望建立和加强数据管道的组织应考虑实施以下措施：

• 数据湖：组织通常使用数据湖来构建机器学习和人工智能计划的数据管道。 对于海量数据，所有主要云服务提供商（AWS、Microsoft Azure、Google Cloud 和 IBM）都提供数据湖。

• 数据仓库：这些中央存储库严格出于特定目的保留经过处理的数据。 Teradata、Amazon Redshift、Azure Synapse、Google BigQuery 和 Snowflake 是流行的仓储替代方案。

• ETL（提取、转换、加载）工具：ETL 具有多种用于数据集成和准备的工具，包括 Oracle Data Integrator、IBM DataStage、Talend Open Studio 等。

• 批处理工作流调度程序：Luigi 或 Azkaban 等编程工具支持将子流程创建为一组具有相互依赖性的任务。 还可以监控和自动化这些工作流程。

• 数据流工具：这些工具可以永久处理从物联网和交易系统等来源收集的数据。 Google Data Flow、Amazon Kinesis、Azure Stream Analytics 和 SQLstream 是一些示例。

Uber 使用基于 Apache 构建的流管道从司机/司机和乘客应用程序收集实时数据。 通过利用包含本地系统和 Google Cloud 的数据渠道，梅西百货确保每位客户无论是在店内还是在线购买，都能享受同样引人入胜的体验。 无论您属于哪个行业，高效的数据管道对于现代数据驱动型企业都至关重要。

您可以通过专注于示例性管道架构和最佳工具包，使用数据来增强您的操作。