Cos'è una pipeline di dati?

L'organizzazione dei dati per una solida business intelligence, approfondimenti tattici e analisi inizia sempre dalle pipeline di dati. Tuttavia, la maggior parte delle aziende ha a che fare con enormi quantità di dati provenienti da fonti diverse, ospitati in varie infrastrutture cloud e disponibili in un’ampia gamma di formati; di conseguenza, i silos sono un risultato inevitabile.

Stabilire una comprensione completa e unificata dei propri dati è fondamentale per prendere decisioni informate, migliorare la produttività e scoprire informazioni approfondite. Ecco perché sapere cos'è una pipeline di dati e come renderla operativa è fondamentale.

• Definizione di pipeline di dati
• Importanza e vantaggi di una pipeline di dati
• Come costruire una pipeline di dati
• Componenti di una pipeline di dati

Cos'è una pipeline di dati?

Una pipeline di dati è costituita da un insieme di attività e strumenti che consentono il trasferimento dei dati da un sistema, mantenendo le relative tecniche di archiviazione ed elaborazione, a un altro sistema dove possono essere amministrati e conservati, concentrandosi su specifici requisiti aziendali.

Inoltre, le pipeline facilitano il recupero automatizzato dei dati da numerose fonti, seguito dalla loro conversione e consolidamento in un unico sistema di archiviazione dati ad alte prestazioni. Questo è fondamentale per le imprese moderne con considerevoli dipendenze IT e digitali.

Pensa a te stesso come un analista di diversi tipi di dati, dimostrando come le persone interagiscono con il tuo marchio. Ciò potrebbe includere la posizione dell'utente, i gadget, le registrazioni delle sessioni, la cronologia delle transazioni, le interazioni con il servizio clienti e qualsiasi feedback fornito. Successivamente, questi dati vengono raccolti in un magazzino collegato a un CRM, generando un profilo unico per ogni cliente.

Tutti gli utenti di dati che ne hanno bisogno per creare e mantenere strumenti analitici o per prendere decisioni strategiche e operative possono farlo con facilità e agilità, grazie all'aggregazione consentita dalle pipeline di dati. Questi individui sono esperti di marketing, gruppi di data science, esperti di BI, chief product officer o qualsiasi altro professionista che fa molto affidamento sui dati.

Per i CIO di oggi, garantire l'architettura e il funzionamento adeguati delle pipeline di dati aziendali è una parte centrale della loro responsabilità.

Perché hai bisogno di pipeline di dati? Vantaggi chiave

Un certo livello di ingresso e uscita dei dati avverrà dai tuoi sistemi e, senza pipeline di dati, questi formeranno un processo non strutturato e inefficiente. Al contrario, investendo nelle proprie pipeline di dati, i CIO e i responsabili IT possono:

1. Migliorare la qualità dei dati

   I flussi di dati sono vulnerabili a ostacoli e corruzione in numerosi punti. Tuttavia, le pipeline di dati aiutano nell'organizzazione continua dei dati. Facilitano e rendono il monitoraggio disponibile a tutti gli utenti. Inoltre, integrano dati provenienti da varie fonti e sistemi per migliorare l'affidabilità, l'accuratezza e l'usabilità delle informazioni.

2. Automatizza le operazioni sui dati

   La scomposizione di una pipeline di dati in fasi ripetibili facilita l'automazione. La riduzione al minimo della probabilità di errore umano consente una trasmissione dei dati senza interruzioni e accelera l'elaborazione. Inoltre, la gestione simultanea di più flussi di dati può essere ottenuta eliminando e automatizzando le fasi ridondanti, aumentando l'efficienza.

3. Potenzia analisi più accurate

   I dati estratti da diverse fonti presentano caratteristiche uniche e sono disponibili in vari formati. Una pipeline di dati supporta la modifica e la trasformazione di diversi set di dati, indipendentemente dai loro attributi univoci. L'attenzione è focalizzata sul consolidamento per ottimizzare l'analisi, consentendo un'integrazione più fluida con le app di business intelligence.

Costruire una pipeline di dati

Quando creano pipeline di dati, i leader tecnologici in genere scelgono una delle due opzioni: elaborazione batch e pipeline di dati in streaming. Ciascuno è adatto a un caso d'uso diverso, come spiegato di seguito:

1. Pipeline di elaborazione batch

   Come suggerisce il nome, l'elaborazione batch carica "batch" di dati su un repository a intervalli di tempo predeterminati. Le attività di elaborazione batch spesso gestiscono notevoli quantità di dati, mettendo così a dura prova l'intero sistema. Pertanto, questo processo è pianificato durante gli orari lavorativi non di punta per ridurre al minimo l'interruzione di altri incarichi.

   In genere, l'elaborazione batch è considerata il metodo di pipeline di dati più adatto per attività come la contabilità mensile, che non comportano l'analisi immediata di un set di dati specifico.

   I passaggi in questo caso consisteranno in una serie di comandi sequenziali in cui il risultato di un comando funge da input per quello successivo.

   Un ottimo esempio di ciò potrebbe essere quando un singolo comando avvia l'azione di acquisizione dei dati; un altro potrebbe attivare il filtraggio di colonne particolari e un altro ancora potrebbe essere responsabile dell'aggregazione. Questa sequenza di comandi continua finché i dati non subiscono una trasformazione completa e vengono aggiunti al repository. Hadoop e MongoDB sono esempi di questo tipo di pipeline di dati in funzione.

2. Streaming di pipeline di dati

   A differenza dell'elaborazione sequenziale, i dati in streaming vengono utilizzati quando sono necessari aggiornamenti continui dei dati. Le app e i sistemi di punti vendita, ad esempio, richiedono dati in tempo reale per aggiornare gli inventari dei prodotti e le cronologie delle vendite.

   

   Un "evento" nel contesto delle pipeline di dati in streaming è un evento singolare, come la vendita di un prodotto software. A titolo illustrativo, l'aggiunta di un elemento alla transazione viene definita "argomento" o "flusso". A loro volta, questi eventi passano attraverso infrastrutture di messaggistica come Apache Kafka.

   Come risultato dell'elaborazione immediata degli eventi di dati che si verificano, i sistemi di streaming mostrano una latenza ridotta rispetto ai sistemi sequenziali.

   Sono meno affidabili delle pipeline di elaborazione di massa, poiché i messaggi possono essere eliminati accidentalmente o troppi messaggi potrebbero intasare la coda.

   Per affrontare questo problema, i sistemi di messaggistica aggiungono una funzionalità chiamata “attraverso il riconoscimento”. In questa fase la pipeline dei dati verifica se un messaggio di dati è stato elaborato con successo, lasciando che il sistema di messaggistica lo elimini dallo stack.

   I CIO devono considerare le esigenze specifiche della propria organizzazione e di ciascuna business unit quando valutano le pipeline di dati. Ma indipendentemente dalla pipeline scelta per un'applicazione, questa sarà composta da alcuni componenti chiave.

I componenti essenziali delle pipeline di dati

Una pipeline di dati includerà:

• Origine:

  L'origine è il punto di partenza di una pipeline di dati, in cui vengono immessi i dati. L'ambiente IT della tua azienda avrà numerose origini dati (app per transazioni, dispositivi connessi, social network, ecc.) e strutture di archiviazione (data warehouse, data lake, ecc.): tutte fungeranno da origine.

• Flusso di dati:

  Si tratta del trasferimento di dati dal loro punto di origine alla destinazione finale, che abbraccia sia gli aggiustamenti che subisce durante il transito sia i repository di dati che attraversa. Questo componente viene spesso definito ingestione.

• Preparazione:

  Prima dell'implementazione, potrebbe essere necessario pulire, aggregare, trasformare (inclusa la conversione del formato file) e comprimere i dati per la normalizzazione. La preparazione è il processo che altera i dati per renderli idonei all'analisi.

• Destinazione:

  La trasmissione dei dati termina in un luogo noto come “destinazione”. La destinazione dipende dall'utilizzo; ad esempio, è possibile ottenere dati per rafforzare ed espandere la visualizzazione dei dati o altri strumenti di analisi. Oppure potrebbe alimentare un sistema di automazione della sicurezza come SIEM.

• Flusso di lavoro:

  Il flusso di lavoro stabilisce una serie di azioni e le relative interazioni all'interno di una pipeline di dati. I lavori upstream sono attività eseguite sui dati vicino alla risorsa da cui i dati raggiungono la pipeline. Le attività a valle si svolgono in prossimità del prodotto finale.

In conclusione: selezione del toolkit per la pipeline di dati

Un'organizzazione che desidera costruire e rafforzare le proprie pipeline di dati dovrebbe prendere in considerazione l'implementazione di quanto segue:

• Data Lake : i Data Lake vengono spesso utilizzati dalle organizzazioni per costruire pipeline di dati per iniziative di machine learning e intelligenza artificiale. Per enormi volumi di dati, tutti i principali fornitori di servizi cloud – AWS, Microsoft Azure, Google Cloud e IBM – offrono data lake.

• Data warehouse : questi archivi centrali conservano i dati elaborati esclusivamente per uno scopo specifico. Teradata, Amazon Redshift, Azure Synapse, Google BigQuery e Snowflake sono alternative di warehousing popolari.

• Strumenti ETL (estrazione, trasformazione, caricamento) : ETL offre una varietà di strumenti per l'integrazione e la preparazione dei dati, tra cui Oracle Data Integrator, IBM DataStage, Talend Open Studio e molti altri.

• Pianificatori del flusso di lavoro batch : strumenti di programmazione come Luigi o Azkaban supportano la creazione di sottoprocessi come un insieme di attività con interdipendenze. È anche possibile monitorare e automatizzare questi flussi di lavoro.

• Strumenti di streaming dei dati : questi strumenti possono elaborare continuamente i dati raccolti da fonti come IoT e sistemi di transazione. Google Data Flow, Amazon Kinesis, Analisi di flusso di Azure e SQLstream sono alcuni esempi.

Uber utilizza pipeline di streaming basate su Apache per raccogliere dati in tempo reale dalle applicazioni per autisti/conducenti e passeggeri. Sfruttando i canali dati che comprendono sia i sistemi on-premise che Google Cloud, Macy's si assicura che ogni cliente possa vivere un'esperienza altrettanto avvincente, sia che si trovi in ​​negozio o che acquisti online. Indipendentemente dal settore in cui ti trovi, pipeline di dati efficienti sono fondamentali per le aziende moderne e basate sui dati.

Puoi potenziare le tue operazioni utilizzando i dati concentrandoti sull'architettura esemplare della pipeline e sul toolkit più ottimale.