數據管道：確保穩定性的當代發明

如果您在 21 世紀經營一家公司，您可能已經考慮過聘請數據科學家。 如果你還沒有，把它歸結為該領域的相對年輕：數據科學在 2001 年加入了企業詞彙。那是威廉 S. 克利夫蘭將其確立為統計學的一個分支的時候。 然後，在 2009 年，哈爾瓦里安（谷歌的頂級經濟學家）做了一個有遠見的觀察。 他認為，捕獲大量數據並從中獲取價值將徹底改變當代商業。

如今，諸如saras 分析之類的分析開發了機器學習算法來解決複雜的業務問題。 這些算法有助於以下方面：

• 提升欺詐預測能力
• 詳細確定消費者的動機和偏好。 因此，這有助於提高品牌知名度、減少財務負擔和擴大收入利潤率。
• 預測未來的消費者需求，以確保最佳的庫存分配。
• 讓消費者體驗更加個性化。

數據管道是實現此類結果的關鍵組成部分。 本節討論數據管道的重要性、優勢以及如何設計數據管道。

數據管道是一個技術術語，指的是一系列數據流。 數據管道是將原始數據從一個位置傳輸到另一個位置的過程的集合。 源可能是商業智能上下文中的事務數據庫，而目標通常是數據湖或數據倉庫。 目標是出於商業智能目的評估數據。

在從源頭到目的地的整個過程中，數據被轉換以準備進行分析。

為什麼需要數據管道？

雲計算的普及導致當代公司使用一套應用程序來執行各種操作。 對於營銷自動化，營銷團隊可以使用 HubSpot 和 Marketo 的組合； 銷售團隊可以使用 Salesforce 來管理潛在客戶。 產品團隊可能會使用 MongoDB 來存儲客戶洞察。 這導致多種技術之間的數據碎片化和數據孤島的形成。

當數據孤島存在時，即使是基本的業務洞察力也可能具有挑戰性，例如您最有利可圖的市場。 即使您手動從多個來源收集數據並將其集成到 Excel 工作表中進行分析，您也可能會遇到數據冗餘等錯誤。 此外，手動執行此任務所需的工作與您的信息技術架構的複雜性成反比。 當包含來自流數據等來源的實時數據時，問題會變得更加複雜。

通過將來自多個不同來源的數據聚合到一個目的地。 此外，它們可確保一致的數據質量，這對於產生值得信賴的業務洞察力至關重要。

數據管道的組件

為了更好地理解數據管道如何準備大量數據集進行分析，讓我們檢查典型數據管道的主要組件。 其中包括：

1) 產地

這些是管道從中獲取數據的地方。 RDBMS 和 CRM 等數據庫管理系統只是其中的幾個例子。 其他包括 ERP 系統、社交媒體管理工具，甚至物聯網小工具和設備中的傳感器。

2) 最終目的地

這是數據管道的終點，它輸出已提取的所有數據。 數據管道的目的地通常是數據湖或數據倉庫，用於分析。 但情況並非總是如此。 例如，數據可以快速提供給數據可視化的分析工具。

3) 信息流

隨著數據從源移動到目標，它會發生變化。 這種數據移動稱為數據流。 ETL，即提取、轉換和加載，是最常用的數據流方法之一。

4) 流程

工作流與任務在數據管道中執行的順序及其相互依賴性有關。 當數據管道運行時，它由其依賴關係和順序決定。 通常，上游操作必須在下游作業開始之前令人滿意地執行。

5) 監督

數據管道需要持續監控以確保數據的正確性和完整性。 此外，還會檢查管道的速度和效率，尤其是在數據量變大時。

強大的數據管道的優勢

也就是說，數據管道是將原始數據從一個位置傳輸到另一個位置的過程的集合。 源可能是商業智能上下文中的事務數據庫。 目的地是出於商業智能目的評估數據的位置。 在從源頭到目的地的整個過程中，數據被轉換以準備進行分析。 這種方法有幾個優點； 這是我們的前六名。

1 – 可複制的模式

當數據處理被視為管道網絡時，就會出現一種心理模型，其中單個管道被視為更廣泛架構中的模式實例，可以重用並重新用於新的數據流。

2 – 減少集成其他數據源所需的時間

清楚地了解數據應如何流經分析系統可以簡化新數據源的接收計劃，並最大限度地減少與其集成相關的時間和費用。

3 – 對數據質量的信心

通過將數據流視為必須監控且對最終用戶有幫助的管道，您可以提高數據的質量並降低管道洩露未被發現的可能性。

4 – 對管道安全的信心

通過建立可重複的模式和工具和架構的常識，安全性從一開始就嵌入到管道中。 有效的安全方法很容易適應新的數據流或數據源。

5 – 迭代開發

將您的數據流視為實現增量增長的管道。 您可以通過從數據源到用戶的少量數據開始快速入門並獲得價值。

6 – 適應性和適應性

管道提供了一個框架，可以靈活地響應數據用戶來源或需求的變化。

擴展、模塊化和重用數據管道是一個更大的問題，在數據工程中非常重要。

當戰略性和充分實施時，數據管道有可能從根本上改變公司的運作方式。 一旦實施，該技術將為公司帶來立竿見影的好處，並為以前無法獲得的新業務實踐打開了大門。