大數(shù)據(jù)正在以無數(shù)種方式塑造我們的世界。數(shù)據(jù)為我們所做的一切提供動力。正是因為如此，系統(tǒng)必須確保不同系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)流足夠、準確且最重要的是一致。管道，顧名思義，由多個活動和工具組成，這些活動和工具用于使用相同的數(shù)據(jù)處理和存儲方法將數(shù)據(jù)從一個系統(tǒng)移動到另一個系統(tǒng)。一旦它被傳輸?shù)侥繕讼到y(tǒng)，它就可以很容易地以不同的方法進行管理和存儲。

數(shù)據(jù)管道自動從各種不同的來源獲取信息，以進一步整合和轉(zhuǎn)換為高性能數(shù)據(jù)存儲。數(shù)據(jù)存儲存在許多挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)管道可以幫助解決這些挑戰(zhàn)。

現(xiàn)在，實施正確的數(shù)據(jù)管道是一個重要的考慮因素，因為科學(xué)家傾向于將80% 的時間花在管道上。這違背了在各個層面實現(xiàn)自動化的目的，以便專業(yè)人員可以將他們的智慧投入到更關(guān)鍵的分析任務(wù)中。

在我稍后在本文中選擇頂級工具之前，您應(yīng)該了解以下內(nèi)容。

起源

給定管道中的數(shù)據(jù)輸入點。來源的示例包括存儲系統(tǒng)，如數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)源，包括物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、事務(wù)處理應(yīng)用程序、API 或社交媒體。

目的地

數(shù)據(jù)最終必須傳輸?shù)降淖詈笠粋€點是目的地。目的地由數(shù)據(jù)管道的用例決定。它也可用于運行分析工具和電力數(shù)據(jù)可視化。

否則，它也可以移動到像數(shù)據(jù)倉庫或湖這樣的存儲中心。

數(shù)據(jù)流

管道中數(shù)據(jù)從一個點到另一個點的移動。這還包括沿途發(fā)生的任何變化，甚至包括阻礙他們前進的數(shù)據(jù)中心。

加工

一組步驟和活動，包括從不同來源獲取數(shù)據(jù)、存儲和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)并最終將其交付到給定目的地。數(shù)據(jù)處理側(cè)重于實現(xiàn)這種模式，因為它與數(shù)據(jù)流相關(guān)?？梢酝ㄟ^從源系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)，然后通過數(shù)據(jù)復(fù)制甚至通過簡化這些數(shù)據(jù)來復(fù)制數(shù)據(jù)來獲取數(shù)據(jù)。

貯存

沿著管道移動時在給定階段存儲數(shù)據(jù)的任何系統(tǒng)都稱為存儲。在選擇數(shù)據(jù)存儲時，請考慮不同的方面，例如數(shù)據(jù)的數(shù)量和使用，或者將發(fā)送到存儲系統(tǒng)的查詢的數(shù)量和頻率。

工作流程

任何任務(wù)序列及其相互依賴關(guān)系都由管道中的工作流定義。作業(yè)是將執(zhí)行與數(shù)據(jù)相關(guān)的特定任務(wù)的任何分配工作單元。數(shù)據(jù)進入管道的源稱為上游，而下游是指數(shù)據(jù)將去往的最終目的地。數(shù)據(jù)就像水一樣沿著管道流淌。請注意，首先，需要先完成上游作業(yè)，然后才能開始下游任務(wù)。

監(jiān)控

這將檢查數(shù)據(jù)管道及其所有階段的工作情況。這包括隨著數(shù)據(jù)負載的增長保持效率，并確保在經(jīng)歷不同流程時保持一致和準確而不會丟失任何信息。

選擇正確的數(shù)據(jù)管道解決方案

鑒于選項越來越多，選擇正確的數(shù)據(jù)管道解決方案不亞于手頭的挑戰(zhàn)。aptest 解決方案應(yīng)向所有目標系統(tǒng)提供來自不同來源的最新且真實的數(shù)據(jù)集。

此外，它應(yīng)該能夠執(zhí)行新數(shù)據(jù)集的端到端集成、轉(zhuǎn)換、豐富、屏蔽和交付。最終結(jié)果應(yīng)該是可供最終用戶使用的干凈且可操作的數(shù)據(jù)。

雖然我們正在這樣做，但一些工具在 2022 年處于領(lǐng)先地位。例如，Keboola 是一種 SaaS 解決方案，涵蓋了從 ETL 到編排的數(shù)據(jù)管道的整個生命周期。模塊化架構(gòu)通過即插即用提供更大的定制。

接下來是 Stitch，這是一種數(shù)據(jù)管道解決方案，專門用于平滑 ETL 流程的邊緣，從而增強您現(xiàn)有的系統(tǒng)。

眾所周知，Stitch 涵蓋了廣泛的源和目標系統(tǒng)，是多個供應(yīng)商最智能的集成之一。其底層 Singer 框架允許數(shù)據(jù)團隊輕松自定義管道。

K2View 超越了 ETL 和 ELT 工具的傳統(tǒng)方法。它脫離復(fù)雜并計算繁重的轉(zhuǎn)換，以將干凈的數(shù)據(jù)傳遞到湖和 DWH。

他們的數(shù)據(jù)管道解決方案通過微型數(shù)據(jù)庫的概念移動業(yè)務(wù)實體數(shù)據(jù)，這使其成為同類成功解決方案中的第一個。

它將每個合作伙伴業(yè)務(wù)實體的數(shù)據(jù)存儲在一個專有的微數(shù)據(jù)庫中，同時存儲數(shù)百萬個數(shù)據(jù)庫。它大規(guī)模移動數(shù)據(jù)，從而證明數(shù)據(jù)完整性和更快的交付。

數(shù)據(jù)管道：用例

隨著大數(shù)據(jù)的增長，數(shù)據(jù)管理現(xiàn)在變得越來越重要。盡管數(shù)據(jù)管道可以提供多種功能，但以下是它們在行業(yè)中的一些主要用例：

• 數(shù)據(jù)可視化通過繪圖、信息圖表、圖表和動態(tài)圖形等圖形表示任何數(shù)據(jù)?？梢暬挂砸曈X形式更容易地傳達復(fù)雜信息。
• 探索性數(shù)據(jù)分析用于使用數(shù)據(jù)可視化來分析和調(diào)查數(shù)據(jù)集以總結(jié)特征。它為數(shù)據(jù)科學(xué)家提供了操縱數(shù)據(jù)源的最佳方式，以便他們最終能夠發(fā)現(xiàn)異常、檢驗假設(shè)、發(fā)現(xiàn)模式，甚至檢查假設(shè)
• 機器學(xué)習(xí)是一種人工智能，專注于使用算法和數(shù)據(jù)來復(fù)制人腦思考和決策的方式。算法通過使用統(tǒng)計方法進行預(yù)測，并幫助揭示數(shù)據(jù)挖掘項目中的幾個關(guān)鍵見解。

數(shù)據(jù)管道架構(gòu)規(guī)劃

數(shù)據(jù)管道架構(gòu)規(guī)劃對于連接多個數(shù)據(jù)源和目標非常重要。它可以幫助團隊創(chuàng)建、轉(zhuǎn)換甚至交付這些數(shù)據(jù)，從而為無縫和更準確的流程添加高級自動化功能。

企業(yè)在考慮關(guān)鍵挑戰(zhàn)和考慮因素的同時規(guī)劃理想的數(shù)據(jù)管道架構(gòu)是不利的。

應(yīng)對挑戰(zhàn)

請記住，數(shù)據(jù)管道架構(gòu)應(yīng)提供所有數(shù)據(jù)需求并解決源自數(shù)據(jù)的任何其他問題。企業(yè)通常需要從各種來源和不同格式收集數(shù)據(jù)。

對于企業(yè)而言，大規(guī)模開展這些業(yè)務(wù)可能是一項艱巨的任務(wù)。不僅如此，如果我們添加系統(tǒng)漏洞和合規(guī)性法規(guī)，挑戰(zhàn)會更加復(fù)雜。