Конвейер данных: современное изобретение, обеспечивающее стабильность

Если вы управляете фирмой в двадцать первом веке, вы, вероятно, рассматривали возможность найма специалиста по данным. Если нет, спишите это на относительную молодость этой области: наука о данных вошла в корпоративный словарь в 2001 году. Именно тогда Уильям С. Кливленд основал ее как отрасль статистики. Затем, в 2009 году, Хэл Вэриан (главный экономист Google) сделал дальновидное наблюдение. Он утверждал, что сбор огромных объемов данных и извлечение из них ценности произведут революцию в современном бизнесе.

В настоящее время такие аналитики, как Saras Analytics , разрабатывают алгоритмы машинного обучения для решения сложных бизнес-задач. Эти алгоритмы помогают в следующем:

• Расширение возможностей прогнозирования мошенничества
• Определить мотивы и предпочтения потребителя на детальном уровне. В результате это способствует узнаваемости бренда, снижению финансовой нагрузки и увеличению рентабельности.
• Прогнозируйте будущий потребительский спрос, чтобы обеспечить оптимальное распределение запасов.
• Сделайте потребительский опыт более персонализированным.

Конвейеры данных являются критически важным компонентом для достижения таких результатов. В этом разделе обсуждается важность конвейеров данных, их преимущества и способы проектирования конвейера данных.

Конвейер данных — это технический термин, обозначающий серию потоков данных. Конвейер данных — это набор процедур, которые передают необработанные данные из одного места в другое. Источником может быть транзакционная база данных в контексте бизнес-аналитики, тогда как местом назначения часто является озеро данных или хранилище данных. Целью является оценка данных для целей бизнес-аналитики.

На протяжении всего пути от источника к месту назначения данные преобразуются для подготовки к анализу.

Зачем нужен конвейер данных?

Распространение облачных вычислений привело к тому, что современные корпорации используют набор приложений для выполнения различных операций. Для автоматизации маркетинга маркетинговая команда может использовать комбинацию HubSpot и Marketo; отдел продаж может использовать Salesforce для управления лидами. Команда продукта может использовать MongoDB для хранения информации о клиентах. Это приводит к фрагментации данных между несколькими технологиями и формированию хранилищ данных.

Даже важные бизнес-идеи может быть сложно получить, когда существуют хранилища данных, например, ваш самый прибыльный рынок. Даже если вы вручную собираете данные из нескольких источников и интегрируете их в таблицу Excel для анализа, вы рискуете столкнуться с такими ошибками, как избыточность данных. Кроме того, работа, необходимая для выполнения этой задачи вручную, обратно пропорциональна сложности вашей архитектуры информационных технологий. Проблема экспоненциально усложняется, когда включаются данные в реальном времени из таких источников, как потоковые данные.

Путем объединения данных из нескольких разных источников в один пункт назначения. Кроме того, они обеспечивают постоянное качество данных, что имеет решающее значение для получения достоверных бизнес-идей.

Компоненты конвейера данных

Чтобы лучше понять, как конвейер данных подготавливает массивные наборы данных для анализа, давайте рассмотрим основные компоненты типичного конвейера данных. К ним относятся следующие:

1) Происхождение

Это места, из которых конвейер получает данные. Системы управления базами данных, такие как RDBMS и CRM, являются лишь несколькими примерами. Другие включают системы ERP, инструменты управления социальными сетями и даже датчики в гаджетах и ​​устройствах Интернета вещей.

2) Конечный пункт назначения

Это конечная точка конвейера данных, где он выводит все извлеченные данные. Конечным пунктом конвейера данных часто является озеро данных или хранилище данных, где он хранится для анализа. Однако это не всегда так. Например, данные могут быть быстро переданы в аналитические инструменты для визуализации данных.

3) Информационный поток

По мере перемещения данных от источника к месту назначения они изменяются. Это перемещение данных называется потоком данных. ETL, или извлечение, преобразование и загрузка, является одной из наиболее часто используемых методологий потока данных.

4) Процессы

Рабочий процесс связан с порядком выполнения задач в конвейере данных и их взаимозависимостью. Когда конвейер данных работает, он определяется его зависимостями и последовательностью. Как правило, вышестоящие операции должны быть выполнены удовлетворительно, прежде чем можно будет начать работу нижестоящих.

5) Надзор

Конвейер данных требует постоянного мониторинга для обеспечения правильности и целостности данных. Кроме того, проверяются скорость и эффективность конвейера, особенно по мере увеличения объема данных.

Преимущества надежного конвейера данных

Скажем, конвейер данных — это набор процедур, которые передают необработанные данные из одного места в другое. Источником может быть транзакционная база данных в контексте бизнес-аналитики. Место назначения — это место, где данные оцениваются для целей бизнес-аналитики. На протяжении всего пути от источника к месту назначения данные преобразуются для подготовки к анализу. У этого метода есть несколько преимуществ; вот наши лучшие шесть.

1 – Образцы, которые можно воспроизвести

Когда обработка данных рассматривается как сеть конвейеров, возникает ментальная модель, в которой отдельные конвейеры рассматриваются как экземпляры шаблонов в более обширной архитектуре, которые можно повторно использовать и переназначать для новых потоков данных.

2 – Сокращение времени, необходимого для интеграции дополнительных источников данных

Четкое понимание того, как данные должны проходить через системы аналитики, упрощает планирование приема новых источников данных и минимизирует время и затраты, связанные с их интеграцией.

3 – Уверенность в качестве данных

Рассматривая потоки данных как конвейеры, которые необходимо отслеживать, а также быть полезными для конечных пользователей, вы можете повысить качество данных и снизить вероятность того, что нарушения конвейера останутся незамеченными.

4 – Уверенность в безопасности трубопровода

Безопасность встроена в конвейер с самого начала путем создания повторяющихся шаблонов и общих знаний об инструментах и ​​​​архитектурах. Эффективные методы безопасности легко адаптируются к новым потокам данных или источникам данных.

5 – Итеративная разработка

Рассматривайте свои потоки данных как конвейеры, чтобы обеспечить постепенный рост. Вы можете быстро приступить к работе и заработать, начав со скромного фрагмента данных от источника данных до пользователя.

6 – Приспособляемость и приспособляемость

Конвейеры обеспечивают основу для гибкого реагирования на изменения в источниках или потребностях ваших пользователей данных.

Расширение, модульность и повторное использование Data Pipeline — более серьезная проблема, которая очень важна в Data Engineering.

При стратегическом и адекватном внедрении конвейеры данных могут коренным образом изменить то, как работает компания. После внедрения технология приносит немедленные выгоды фирме и открывает двери для новых методов ведения бизнеса, которые ранее были недоступны.