什麼是數據管道？
已發表: 2024-01-12組織數據以實現強大的商業智慧、戰術洞察和分析始終從數據管道開始。 然而，大多數企業處理來自不同來源、儲存在各種雲端基礎設施中並以多種格式提供的大量資料； 因此，孤島是不可避免的結果。
對數據建立全面、統一的理解對於做出明智的決策、提高生產力和發現深刻的見解至關重要。 這就是為什麼了解什麼是資料管道以及如何操作它至關重要。
- 數據管道的定義
- 數據管道的重要性和好處
- 如何建構數據管道
- 數據管道的組成部分
什麼是數據管道？
資料管道由一組任務和工具組成，能夠將資料從一個系統傳輸到另一個可以管理和保存資料的系統，並維護其儲存和處理技術，重點關注特定的業務需求。
此外，管道有助於從多個來源自動檢索數據，然後將其轉換並整合到單一高效能資料儲存系統中。 這對於高度依賴 IT 和數位化的現代企業至關重要。
將自己視為不同數據類型的分析師，展示人們如何與您的品牌互動。 這可能包括用戶的位置、小工具、會話記錄、交易歷史記錄、客戶服務互動以及他們提供的任何回饋。 隨後，這些資料被收集到與 CRM 連結的倉庫中，為每個客戶產生獨特的檔案。
由於資料管道實現了聚合，所有需要它來建立和維護分析工具或做出策略和營運決策的資料使用者都可以輕鬆靈活地做到這一點。 這些人是行銷人員、數據科學團隊、商業智慧專家、首席產品長或任何其他嚴重依賴數據的專業人士。
對於當今的資訊長來說，確保企業資料管道的正確架構和營運是他們職責的核心部分。
為什麼需要數據管道？ 主要優點
您的系統將發生某種程度的資料傳入和傳出，如果沒有資料管道，這些將形成一個非結構化、低效的流程。 相反，透過投資數據管道，CIO 和 IT 經理可以：
提高數據品質
資料流在許多方面都容易受到障礙和損壞。 然而，數據管道有助於數據的連續組織。 它們促進並為所有用戶提供監控。 此外，它們還整合來自各種來源和系統的數據，以提高資訊的可靠性、準確性和可用性。
自動化資料操作
將資料管道分解為可重複的階段有助於自動化。 最大限度地減少人為錯誤的可能性可以實現無縫資料傳輸並加快處理速度。 此外，可以透過消除和自動化冗餘階段來實現同時處理多個資料流，從而提高效率。
提供更準確的分析
從不同來源提取的資料具有獨特的特徵並且具有各種格式。 資料管道支援不同資料集的編輯和轉換，無論其獨特屬性為何。 重點是整合以優化分析，從而實現與商業智慧應用程式的更無縫整合。
建構數據管道
在建立資料管道時，技術領導者通常選擇兩個選項之一：批次和流程資料管道。 每個都適合不同的用例，如下所述：
批次管道
顧名思義，批次以預定的時間間隔將「批次」資料載入到儲存庫中。 批次任務經常管理大量數據，從而給整個系統帶來壓力。 因此，此流程安排在非高峰業務時間，以最大程度地減少對其他任務的干擾。
一般來說，批次被認為是最適合月度會計等任務的資料管道方法，這些任務不涉及對特定資料集的立即分析。
此實例中的步驟將由一系列順序命令組成，其中一個命令的結果充當下一個命令的輸入。
一個很好的例子是當單一命令啟動攝取資料的操作時； 另一個可以觸發特定列的過濾，還有一個可能負責聚合。 此命令序列將持續下去，直到資料經過全面轉換並已新增至儲存庫。 Hadoop 和 MongoDB 就是這種類型的資料管道的例子。
串流資料管道
與順序處理不同，當需要連續更新資料時，使用串流資料。 例如，應用程式和銷售點系統需要即時數據來刷新產品庫存和銷售歷史記錄。
流資料管道中的「事件」是單一事件，例如軟體產品的銷售。 例如，將項目新增至事務中稱為「主題」或「流」。 反過來，這些事件會透過 Apache Kafka 等訊息傳遞基礎架構。
由於可以立即處理發生的資料事件，因此與順序系統相比，串流系統的延遲時間更短。
它們不如批量處理管道可靠，因為訊息可能會被意外刪除，或者太多的訊息可能會堵塞佇列。
為了解決這個問題，訊息傳遞系統增加了一種稱為「透過確認」的功能。 在此階段，資料管道檢查資料訊息是否已成功處理，讓訊息傳遞系統將其從堆疊中刪除。
資訊長在評估資料管道時必須考慮其組織和每個業務部門的具體需求。 但無論您為應用程式選擇哪個管道，它將包含一些關鍵元件。
資料管道的基本組成部分
數據管道將包括：
起源：
原點是資料管道的起點，資料在此輸入。 您企業的 IT 環境將擁有大量資料來源（交易應用程式、連接設備、社交網路等）和儲存設施（資料倉儲、資料湖等）—這些都將作為源頭。
資料流：
這是資料從起始點到最終目的地的傳輸，涵蓋傳輸過程中經歷的調整以及所經過的資料儲存庫。 此組件通常稱為攝取。
準備：
在實施之前，可能需要對資料進行清理、聚合、轉換（包括檔案格式轉換）和壓縮以進行標準化。 準備是更改資料以使其適合分析的過程。
目的地：
資料傳輸在稱為“目的地”的位置結束。 目的地取決於使用情況； 例如，可以獲得數據來加強和擴展數據視覺化或其他分析工具。 或者，它可能會推動 SIEM 等安全自動化系統。
工作流程：
工作流程在資料管道內建立一系列操作及其互動。 上游作業是對靠近資料到達管道的資源的資料執行的任務。 下游活動發生在更接近最終產品的地方。
結論：選擇您的資料管道工具包
希望建立和加強資料管道的組織應考慮實施以下措施：
- 資料湖：組織通常使用資料湖來建立機器學習和人工智慧計畫的資料管道。 對於大量數據，所有主要雲端服務供應商（AWS、Microsoft Azure、Google Cloud 和 IBM）都提供資料湖。
- 資料倉儲：這些中央儲存庫嚴格地出於特定目的保留經過處理的資料。 Teradata、Amazon Redshift、Azure Synapse、Google BigQuery 和 Snowflake 是流行的倉儲替代方案。
- ETL（提取、轉換、載入）工具：ETL 具有多種用於資料整合和準備的工具，包括 Oracle Data Integrator、IBM DataStage、Talend Open Studio 等。
- 批次工作流程排程程式：Luigi 或 Azkaban 等程式設計工具支援將子流程建立為一組具有相互依賴性的任務。 還可以監控和自動化這些工作流程。
- 資料流工具：這些工具可以永久處理從物聯網和交易系統等來源收集的資料。 Google Data Flow、Amazon Kinesis、Azure Stream Analytics 和 SQLstream 是一些範例。
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