데이터 파이프라인: 안정성을 보장하는 현대적인 발명품
게시 됨: 2022-05-04
21세기에 회사를 운영한다면 데이터 과학자 고용을 고려했을 것입니다. 그렇지 않다면 데이터 과학이 2001년에 기업 용어에 합류했습니다. 그때부터 William S. Cleveland가 통계의 한 분야로 데이터 과학을 설립했습니다. 그러다가 2009년에 Hal Varian(Google의 최고 경제학자)이 예지력 있는 관찰을 했습니다. 그는 방대한 양의 데이터를 수집하고 그로부터 가치를 창출하는 것이 현대 비즈니스에 혁명을 일으킬 것이라고 주장했습니다.
오늘날 사라스 분석과 같은 분석은 복잡한 비즈니스 문제를 해결하기 위해 기계 학습 알고리즘을 개발합니다. 이러한 알고리즘은 다음을 지원합니다.
- 사기 예측 능력 향상
- 소비자의 동기와 선호도를 세부적으로 파악합니다. 결과적으로 이는 브랜드 인지도, 재정적 부담 감소 및 수익 마진 확대에 기여합니다.
- 최적의 재고 할당을 보장하기 위해 미래의 소비자 수요를 예측합니다.
- 소비자 경험을 더욱 개인화하십시오.
데이터 파이프라인은 이러한 결과를 달성하는 데 중요한 구성 요소입니다. 이 섹션에서는 데이터 파이프라인의 중요성, 장점 및 데이터 파이프라인을 설계하는 방법에 대해 설명합니다.
데이터 파이프라인은 일련의 데이터 흐름을 나타내는 기술 용어입니다. 데이터 파이프라인은 원시 데이터를 한 위치에서 다른 위치로 전송하는 절차 모음입니다. 소스는 비즈니스 인텔리전스의 맥락에서 트랜잭션 데이터베이스일 수 있지만 대상은 종종 데이터 레이크 또는 데이터 웨어하우스입니다. 목표는 비즈니스 인텔리전스 목적으로 데이터를 평가하는 것입니다.
소스에서 목적지로 이동하는 동안 데이터가 변환되어 분석을 준비합니다.
데이터 파이프라인이 필요한 이유는 무엇입니까?
클라우드 컴퓨팅의 확산으로 인해 현대 기업에서는 다양한 작업을 수행하기 위해 애플리케이션 제품군을 사용하게 되었습니다. 마케팅 자동화를 위해 마케팅 팀은 HubSpot과 Marketo의 조합을 사용할 수 있습니다. 영업 팀은 Salesforce를 사용하여 리드를 관리할 수 있습니다. 제품 팀은 MongoDB를 사용하여 고객 통찰력을 저장할 수 있습니다. 그 결과 여러 기술 간의 데이터 단편화와 데이터 사일로가 형성됩니다.
가장 수익성이 높은 시장과 같이 데이터 사일로가 존재하는 경우 필수적인 비즈니스 통찰력조차 얻기 어려울 수 있습니다. 여러 소스에서 수동으로 데이터를 수집하고 분석을 위해 Excel 시트에 통합하더라도 데이터 중복과 같은 실수가 발생할 위험이 있습니다. 또한 이 작업을 수동으로 수행하는 데 필요한 작업은 정보 기술 아키텍처의 복잡성과 반비례합니다. 스트리밍 데이터와 같은 소스의 실시간 데이터가 포함되면 문제가 기하급수적으로 복잡해집니다.
여러 다른 소스의 데이터를 단일 대상으로 집계합니다. 또한 신뢰할 수 있는 비즈니스 통찰력을 생성하는 데 중요한 일관된 데이터 품질을 보장합니다.
데이터 파이프라인의 구성 요소
데이터 파이프라인이 분석을 위해 대규모 데이터 세트를 준비하는 방법을 더 잘 이해하기 위해 일반적인 데이터 파이프라인의 주요 구성 요소를 살펴보겠습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
1) 원산지
파이프라인이 데이터를 가져오는 위치입니다. RDBMS 및 CRM과 같은 데이터베이스 관리 시스템은 몇 가지 예에 불과합니다. 기타에는 ERP 시스템, 소셜 미디어 관리 도구, 사물 인터넷 장치 및 장치의 센서가 포함됩니다.
2) 최종 목적지
추출한 모든 데이터를 출력하는 데이터 파이프라인의 종점입니다. 데이터 파이프라인의 대상은 분석을 위해 보관되는 데이터 레이크 또는 데이터 웨어하우스인 경우가 많습니다. 하지만 항상 그런 것은 아닙니다. 예를 들어, 데이터 시각화를 위한 분석 도구에 데이터를 빠르게 제공할 수 있습니다.
3) 정보의 흐름
데이터가 소스에서 대상으로 이동함에 따라 변경됩니다. 이러한 데이터 이동을 데이터 흐름이라고 합니다. ETL 또는 추출, 변환 및 로드는 가장 자주 사용되는 데이터 흐름 방법론 중 하나입니다.
4) 프로세스
워크플로는 작업이 데이터 파이프라인에서 실행되는 순서와 상호 의존성과 관련이 있습니다. 데이터 파이프라인이 실행되면 종속성과 순서에 따라 결정됩니다. 일반적으로 업스트림 작업은 다운스트림 작업이 시작되기 전에 만족스럽게 수행되어야 합니다.
5) 감독
데이터 파이프라인은 데이터 정확성과 무결성을 보장하기 위해 지속적인 모니터링이 필요합니다. 또한 특히 데이터 양이 많아지면 파이프라인의 속도와 효율성이 확인됩니다.
강력한 데이터 파이프라인의 장점
데이터 파이프라인은 원시 데이터를 한 위치에서 다른 위치로 전송하는 절차의 모음입니다. 소스는 비즈니스 인텔리전스의 컨텍스트에서 트랜잭션 데이터베이스일 수 있습니다. 대상은 비즈니스 인텔리전스 목적으로 데이터가 평가되는 위치입니다. 소스에서 목적지로 이동하는 동안 데이터가 변환되어 분석을 준비합니다. 이 방법에는 몇 가지 장점이 있습니다. 다음은 상위 6개입니다.
1 – 복제 가능한 패턴
데이터 처리가 파이프라인 네트워크로 간주될 때 개별 파이프가 새로운 데이터 흐름에 재사용 및 용도 변경될 수 있는 보다 광범위한 아키텍처의 패턴 인스턴스로 간주되는 정신 모델이 나타납니다.
2 – 추가 데이터 소스를 통합하는 데 필요한 시간 단축
분석 시스템을 통해 데이터가 어떻게 흘러야 하는지에 대한 명확한 이해는 새로운 데이터 소스의 도입 계획을 단순화하고 통합과 관련된 시간과 비용을 최소화합니다.
3 – 데이터 품질에 대한 확신
데이터 흐름을 모니터링해야 하고 최종 사용자에게 도움이 되는 파이프라인으로 간주함으로써 데이터 품질을 높이고 파이프라인 위반이 발견되지 않을 확률을 낮출 수 있습니다.
4 – 파이프라인의 보안에 대한 확신
보안은 반복 가능한 패턴과 도구 및 아키텍처에 대한 공통 지식을 설정함으로써 처음부터 파이프라인에 포함됩니다. 효과적인 보안 방법은 새로운 데이터 흐름이나 데이터 소스에 쉽게 적용할 수 있습니다.
5 – 반복 개발
데이터 흐름을 증분 성장을 가능하게 하는 파이프라인으로 고려하십시오. 데이터 소스에서 사용자에 대한 적당한 데이터 조각으로 시작하여 빠르게 시작하고 가치를 얻을 수 있습니다.
6 – 적응성과 적응성
파이프라인은 데이터 사용자의 소스 또는 요구 사항의 변경 사항에 유연하게 대응할 수 있는 프레임워크를 제공합니다.
Data Pipeline 을 확장, 모듈화 및 재사용하는 것은 데이터 엔지니어링에서 매우 중요한 더 큰 문제입니다.
전략적으로 적절하게 구현되면 데이터 파이프라인은 회사가 근본적으로 수행되는 방식을 변경할 가능성이 있습니다. 일단 구현되면 이 기술은 회사에 즉각적인 이점을 제공하고 이전에는 불가능했던 새로운 비즈니스 관행의 문을 엽니다.