Data Pipeline: un'invenzione contemporanea che garantisce stabilità

Se gestisci un'azienda nel ventunesimo secolo, probabilmente hai preso in considerazione l'idea di assumere un data scientist. Se non l'hai fatto, attribuiscilo alla relativa giovinezza del campo: la scienza dei dati è entrata a far parte del vocabolario aziendale nel 2001. Fu allora che William S. Cleveland l'ha fondata come branca della statistica. Poi, nel 2009, Hal Varian (il principale economista di Google) fece un'osservazione previdente. Ha affermato che acquisire enormi volumi di dati e ricavarne valore rivoluzionerà il business contemporaneo.

Al giorno d'oggi, analisi come Saras Analytics sviluppano algoritmi di apprendimento automatico per affrontare problemi aziendali complessi. Questi algoritmi aiutano in quanto segue:

• Migliora la capacità di previsione delle frodi
• Determinare le motivazioni e le preferenze del consumatore a livello dettagliato. Di conseguenza, ciò contribuisce al riconoscimento del marchio, alla riduzione del carico finanziario e all'espansione del margine di guadagno.
• Prevedere la domanda futura dei consumatori per garantire un'allocazione ottimale dell'inventario.
• Rendi l'esperienza del consumatore più personalizzata.

Le pipeline di dati sono una componente fondamentale per ottenere tali risultati. Questa sezione illustra l'importanza delle pipeline di dati, i loro vantaggi e come progettare la pipeline di dati.

Una pipeline di dati è un termine tecnico che si riferisce a una serie di flussi di dati. Una pipeline di dati è una raccolta di procedure che trasportano dati grezzi da una posizione a un'altra. Un'origine potrebbe essere un database transazionale nel contesto della business intelligence, mentre la destinazione è spesso un data lake o un data warehouse. L'obiettivo è dove i dati vengono valutati per scopi di business intelligence.

Durante questo viaggio dalla sorgente alla destinazione, i dati vengono trasformati per prepararli all'analisi.

Perché è necessaria una pipeline di dati?

La diffusione del cloud computing ha portato le aziende contemporanee a utilizzare una suite di applicazioni per eseguire varie operazioni. Per l'automazione del marketing, il team di marketing può utilizzare una combinazione di HubSpot e Marketo; il team di vendita può utilizzare Salesforce per gestire i lead. Il team del prodotto può utilizzare MongoDB per archiviare le informazioni sui clienti. Ciò si traduce in una frammentazione dei dati tra diverse tecnologie e nella formazione di silos di dati.

Anche le informazioni aziendali essenziali potrebbero essere difficili da ottenere quando esistono silos di dati, come il mercato più redditizio. Anche se raccogli manualmente i dati da diverse fonti e li integri in un foglio Excel per l'analisi, rischi di incappare in errori come la ridondanza dei dati. Inoltre, il lavoro necessario per eseguire manualmente questa attività è inversamente correlato alla complessità dell'architettura della tecnologia dell'informazione. Il problema diventa esponenzialmente più complicato quando vengono inclusi i dati in tempo reale da origini come i dati in streaming.

Aggregando i dati da diverse fonti in un'unica destinazione. Inoltre, garantiscono una qualità dei dati coerente, fondamentale per generare insight aziendali affidabili.

Componenti di una pipeline di dati

Per comprendere meglio come una pipeline di dati prepara enormi set di dati per l'analisi, esaminiamo i componenti principali di una tipica pipeline di dati. Questi includono quanto segue:

1) Origine

Questi sono i luoghi da cui una pipeline ottiene i dati. I sistemi di gestione di database come RDBMS e CRM sono solo alcuni esempi. Altri includono sistemi ERP, strumenti di gestione dei social media e persino sensori in gadget e dispositivi Internet of Things.

2) La destinazione finale

Questo è il capolinea della pipeline di dati, dove emette tutti i dati estratti. La destinazione di una pipeline di dati è spesso un data lake o un data warehouse, dove viene conservata per l'analisi. Non è sempre così, però. Ad esempio, i dati possono essere forniti rapidamente in strumenti analitici per la visualizzazione dei dati.

3) Flusso di informazioni

Man mano che i dati si spostano dall'origine alla destinazione, cambiano. Questo movimento di dati è denominato flusso di dati. ETL, o estrazione, trasformazione e caricamento, è una delle metodologie di flusso di dati più utilizzate.

4) Processi

Il flusso di lavoro riguarda l'ordine in cui le attività vengono eseguite in una pipeline di dati e la loro interdipendenza. Quando una pipeline di dati viene eseguita, è determinata dalle sue dipendenze e dalla sequenza. In genere, le operazioni a monte devono essere eseguite in modo soddisfacente prima che possano iniziare i lavori a valle.

5) Vigilanza

Una pipeline di dati richiede un monitoraggio continuo per garantire la correttezza e l'integrità dei dati. Inoltre, vengono verificate la velocità e l'efficienza di una pipeline, soprattutto quando il volume di dati aumenta.

I vantaggi di una solida pipeline di dati

Detto, una pipeline di dati è una raccolta di procedure che trasportano dati grezzi da una posizione all'altra. Una fonte potrebbe essere un database transazionale nel contesto della business intelligence. La destinazione è la posizione in cui i dati vengono valutati a fini di business intelligence. Durante questo viaggio dalla sorgente alla destinazione, i dati vengono trasformati per prepararli all'analisi. Ci sono diversi vantaggi in questo metodo; ecco i nostri primi sei.

1 – Modelli replicabili

Quando l'elaborazione dei dati è vista come una rete di condutture, emerge un modello mentale in cui i singoli tubi sono visti come istanze di modelli in un'architettura più ampia che può essere riutilizzata e riproposta per nuovi flussi di dati.

2 – Riduzione del tempo necessario per integrare origini dati aggiuntive

Avere una chiara comprensione di come i dati dovrebbero fluire attraverso i sistemi di analisi semplifica la pianificazione per l'assunzione di nuove origini dati e riduce al minimo i tempi e le spese associati alla loro integrazione.

3 – Fiducia nella qualità dei dati

Considerando i flussi di dati come pipeline che devono essere monitorate ed essere utili anche per gli utenti finali, è possibile aumentare la qualità dei dati e ridurre la probabilità che le violazioni delle pipeline non vengano scoperte.

4 – Fiducia nella sicurezza del gasdotto

La sicurezza è integrata nella pipeline sin dall'inizio, stabilendo modelli ripetibili e una conoscenza comune di strumenti e architetture. Metodi di sicurezza efficaci sono facilmente adattabili a nuovi flussi di dati o origini dati.

5 – Sviluppo iterativo

Considera i tuoi flussi di dati come pipeline per consentire una crescita incrementale. Puoi iniziare rapidamente e guadagnare valore iniziando con una piccola porzione di dati da un'origine dati a un utente.

6 – Adattabilità e adattabilità

Le pipeline forniscono un framework per rispondere in modo flessibile ai cambiamenti nelle origini o nelle esigenze degli utenti dei dati.

L'estensione, la modularizzazione e il riutilizzo di Data Pipeline è un problema più grande che è molto significativo nell'ingegneria dei dati.

Se implementate in modo strategico e adeguato, le pipeline di dati hanno il potenziale per alterare in modo fondamentale il modo in cui viene condotta un'azienda. Una volta implementata, la tecnologia apporta vantaggi immediati all'azienda e apre le porte a nuove pratiche commerciali che in precedenza non erano disponibili.