Data Pipeline: สิ่งประดิษฐ์ร่วมสมัยที่รับประกันความเสถียร

หากคุณบริหารบริษัทในศตวรรษที่ 21 คุณอาจเคยพิจารณาจ้างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล หากคุณยังไม่มี ให้พูดถึงกลุ่มญาติของสายงาน: data science เข้าร่วมคำศัพท์ขององค์กรในปี 2001 นั่นคือตอนที่ William S. Cleveland ก่อตั้งเป็นสาขาหนึ่งของสถิติ จากนั้นในปี 2552 Hal Varian (นักเศรษฐศาสตร์อันดับต้น ๆ ของ Google) ได้ทำการสังเกตล่วงหน้า เขาแย้งว่าการรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลและการหามูลค่าจากข้อมูลนั้นจะปฏิวัติธุรกิจร่วมสมัย

ทุกวันนี้ การวิเคราะห์ เช่น การ วิเคราะห์ saras พัฒนาอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อแก้ไขปัญหาทางธุรกิจที่ซับซ้อน อัลกอริทึมเหล่านี้ช่วยในเรื่องต่อไปนี้:

• เพิ่มความสามารถในการทำนายการฉ้อโกง
• กำหนดแรงจูงใจและความชอบของผู้บริโภคในระดับรายละเอียด ด้วยเหตุนี้ จึงมีส่วนสนับสนุนการรับรู้แบรนด์ การลดภาระทางการเงิน และการขยายส่วนต่างของรายได้
• คาดการณ์ความต้องการของผู้บริโภคในอนาคตเพื่อให้แน่ใจว่ามีการจัดสรรสินค้าคงคลังที่เหมาะสมที่สุด
• ทำให้ประสบการณ์ของผู้บริโภคเป็นส่วนตัวมากขึ้น

ไปป์ไลน์ข้อมูลเป็นองค์ประกอบสำคัญในการบรรลุผลดังกล่าว ส่วนนี้กล่าวถึงความสำคัญของไปป์ไลน์ข้อมูล ข้อดีของไปป์ไลน์ และวิธีการออกแบบไปป์ไลน์ข้อมูลของคุณ

Data Pipeline เป็นศัพท์เทคนิคที่อ้างถึงชุดของกระแสข้อมูล ไปป์ไลน์ข้อมูลคือชุดของขั้นตอนที่ขนส่งข้อมูลดิบจากที่หนึ่งไปยังอีกที่หนึ่ง แหล่งที่มาอาจเป็นฐานข้อมูลธุรกรรมในบริบทของข่าวกรองธุรกิจ ในขณะที่ปลายทางมักเป็น Data Lake หรือคลังข้อมูล เป้าหมายคือที่ที่ข้อมูลจะถูกประเมินเพื่อวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ

ตลอดการเดินทางจากต้นทางไปยังปลายทางนี้ ข้อมูลจะถูกแปลงเพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการวิเคราะห์

ทำไม Data Pipeline จึงมีความจำเป็น?

การแพร่กระจายของคลาวด์คอมพิวติ้งส่งผลให้องค์กรร่วมสมัยใช้ชุดแอปพลิเคชันเพื่อดำเนินการต่างๆ สำหรับการตลาดอัตโนมัติ ทีมการตลาดอาจใช้ HubSpot และ Marketo ร่วมกัน ทีมขายอาจใช้ Salesforce เพื่อจัดการโอกาสในการขาย ทีมผลิตภัณฑ์อาจใช้ MongoDB เพื่อจัดเก็บข้อมูลเชิงลึกของลูกค้า ส่งผลให้เกิดการกระจายตัวของข้อมูลในหลายเทคโนโลยีและการก่อตัวของไซโลข้อมูล

แม้แต่ข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่สำคัญก็อาจเป็นเรื่องยากที่จะได้รับเมื่อมีคลังข้อมูล เช่น ตลาดที่ร่ำรวยที่สุดของคุณ แม้ว่าคุณจะรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ด้วยตนเองและรวมไว้ในแผ่นงาน Excel เพื่อการวิเคราะห์ คุณก็เสี่ยงที่จะพบกับข้อผิดพลาด เช่น ความซ้ำซ้อนของข้อมูล นอกจากนี้ งานที่จำเป็นในการดำเนินการนี้ด้วยตนเองนั้นสัมพันธ์ผกผันกับความซับซ้อนของสถาปัตยกรรมเทคโนโลยีสารสนเทศของคุณ ปัญหาจะซับซ้อนมากขึ้นแบบทวีคูณเมื่อรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์จากแหล่งที่มา เช่น ข้อมูลการสตรีม

โดยรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ มาไว้ในที่เดียว นอกจากนี้ ยังรับประกันคุณภาพของข้อมูลที่สอดคล้องกัน ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสร้างข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่น่าเชื่อถือ

ส่วนประกอบของไปป์ไลน์ข้อมูล

เพื่อให้เข้าใจมากขึ้นว่าไปป์ไลน์ข้อมูลเตรียมชุดข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับการวิเคราะห์อย่างไร ให้เราตรวจสอบส่วนประกอบหลักของไปป์ไลน์ข้อมูลทั่วไป ซึ่งรวมถึงสิ่งต่อไปนี้:

1) แหล่งกำเนิด

เหล่านี้เป็นสถานที่ที่ไปป์ไลน์รับข้อมูล ระบบการจัดการฐานข้อมูล เช่น RDBMS และ CRM เป็นเพียงตัวอย่างบางส่วนเท่านั้น อื่นๆ รวมถึงระบบ ERP เครื่องมือการจัดการโซเชียลมีเดีย และแม้แต่เซ็นเซอร์ในอุปกรณ์และอุปกรณ์ Internet of Things

2) ปลายทางสุดท้าย

นี่คือปลายทางของไปป์ไลน์ข้อมูล ซึ่งจะส่งออกข้อมูลทั้งหมดที่แยกออกมา ปลายทางของไปป์ไลน์ข้อมูลมักเป็นดาต้าเลคหรือคลังข้อมูล ซึ่งจะถูกเก็บไว้เพื่อการวิเคราะห์ แม้ว่าจะไม่เป็นเช่นนั้นเสมอไป ตัวอย่างเช่น ข้อมูลอาจถูกส่งไปยังเครื่องมือวิเคราะห์สำหรับการแสดงข้อมูลอย่างรวดเร็ว

3) การไหลของข้อมูล

เมื่อข้อมูลย้ายจากต้นทางไปยังปลายทาง ข้อมูลก็จะเปลี่ยนไป การย้ายข้อมูลนี้เรียกว่าการไหลของข้อมูล ETL หรือแยก แปลง และโหลด เป็นหนึ่งในวิธีการโฟลว์ข้อมูลที่ใช้บ่อยที่สุด

4) กระบวนการ

เวิร์กโฟลว์เกี่ยวข้องกับลำดับงานในไปป์ไลน์ข้อมูลและการพึ่งพาซึ่งกันและกัน เมื่อไปป์ไลน์ข้อมูลทำงาน จะถูกกำหนดโดยการขึ้นต่อกันและการจัดลำดับ โดยปกติ การดำเนินการต้นน้ำจะต้องดำเนินการอย่างน่าพอใจก่อนที่จะเริ่มงานดาวน์สตรีม

5) การกำกับดูแล

ไปป์ไลน์ข้อมูลต้องมีการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลถูกต้องและความสมบูรณ์ นอกจากนี้ยังมีการตรวจสอบความเร็วและประสิทธิภาพของไปป์ไลน์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อปริมาณข้อมูลสูงขึ้น

ข้อดีของไปป์ไลน์ข้อมูลที่แข็งแกร่ง

กล่าวว่าไปป์ไลน์ข้อมูลคือชุดของขั้นตอนที่ขนส่งข้อมูลดิบจากที่หนึ่งไปยังอีกที่หนึ่ง แหล่งที่มาอาจเป็นฐานข้อมูลธุรกรรมในบริบทของข่าวกรองธุรกิจ ปลายทางคือตำแหน่งที่มีการประเมินข้อมูลเพื่อวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ ตลอดการเดินทางจากต้นทางไปยังปลายทางนี้ ข้อมูลจะถูกแปลงเพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการวิเคราะห์ มีข้อดีหลายประการสำหรับวิธีนี้ นี่คือหกอันดับแรกของเรา

1 – รูปแบบที่ทำซ้ำได้

เมื่อการประมวลผลข้อมูลถูกมองว่าเป็นเครือข่ายของไปป์ไลน์ แบบจำลองทางจิตก็ปรากฏขึ้นซึ่งแต่ละไพพ์ถูกมองว่าเป็นตัวอย่างของรูปแบบในสถาปัตยกรรมที่ครอบคลุมมากขึ้น ซึ่งสามารถนำมาใช้ซ้ำและนำมาใช้ใหม่สำหรับกระแสข้อมูลใหม่

2 – ลดเวลาที่ต้องใช้ในการรวมแหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

การมีความเข้าใจที่ชัดเจนว่าข้อมูลควรไหลผ่านระบบวิเคราะห์อย่างไร ช่วยลดความยุ่งยากในการวางแผนสำหรับการรับแหล่งข้อมูลใหม่ และลดเวลาและค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการผสานรวม

3 – มั่นใจในคุณภาพของข้อมูล

การเห็นกระแสข้อมูลเป็นไปป์ไลน์ที่ต้องได้รับการตรวจสอบและมีประโยชน์ต่อผู้ใช้ปลายทางด้วย คุณอาจเพิ่มคุณภาพของข้อมูลและลดความน่าจะเป็นของการละเมิดไปป์ไลน์ที่จะไม่ถูกค้นพบ

4 – มั่นใจในความปลอดภัยของไปป์ไลน์

การรักษาความปลอดภัยถูกฝังอยู่ในไปป์ไลน์ตั้งแต่เริ่มต้นโดยการสร้างรูปแบบที่ทำซ้ำได้และความรู้ทั่วไปเกี่ยวกับเครื่องมือและสถาปัตยกรรม วิธีการรักษาความปลอดภัยที่มีประสิทธิภาพสามารถปรับให้เข้ากับกระแสข้อมูลหรือแหล่งข้อมูลใหม่ได้อย่างง่ายดาย

5 – การพัฒนาซ้ำๆ

พิจารณากระแสข้อมูลของคุณเป็นไปป์ไลน์เพื่อเปิดใช้งานการเติบโตที่เพิ่มขึ้น คุณอาจเริ่มต้นอย่างรวดเร็วและสร้างรายได้ด้วยการเริ่มต้นด้วยข้อมูลจำนวนเล็กน้อยจากแหล่งข้อมูลถึงผู้ใช้

6 – การปรับตัวและการปรับตัว

ไปป์ไลน์จัดเตรียมกรอบงานสำหรับการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงแหล่งข้อมูลหรือความต้องการของผู้ใช้ข้อมูลของคุณได้อย่างยืดหยุ่น

การขยาย การทำให้เป็นโมดูล และการนำ Data Pipeline กลับมาใช้ใหม่เป็นปัญหาใหญ่ที่สำคัญมากใน Data Engineering

เมื่อดำเนินการอย่างมีกลยุทธ์และเพียงพอ ไปป์ไลน์ข้อมูลมีศักยภาพที่จะเปลี่ยนแปลงวิธีการดำเนินการของบริษัทโดยพื้นฐาน เมื่อนำไปใช้แล้ว เทคโนโลยีจะนำผลประโยชน์มาสู่บริษัททันที และเปิดประตูสู่การดำเนินธุรกิจรูปแบบใหม่ที่ไม่เคยมีมาก่อน