Data Pipeline คืออะไร?

การจัดระเบียบข้อมูลสำหรับระบบธุรกิจอัจฉริยะ ข้อมูลเชิงลึกเชิงกลยุทธ์ และการวิเคราะห์จะเริ่มต้นด้วยไปป์ไลน์ข้อมูลเสมอ อย่างไรก็ตาม ธุรกิจส่วนใหญ่จัดการกับข้อมูลจำนวนมหาศาลที่มาจากแหล่งที่หลากหลาย ซึ่งอยู่ในโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ที่หลากหลาย และพร้อมใช้งานในรูปแบบที่หลากหลาย ด้วยเหตุนี้ ไซโลจึงเป็นผลลัพธ์ที่หลีกเลี่ยงไม่ได้

การสร้างความเข้าใจที่ครอบคลุมและเป็นหนึ่งเดียวในข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล การปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน และการค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้ง นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมการรู้ว่าไปป์ไลน์ข้อมูลคืออะไรและวิธีดำเนินการจึงเป็นสิ่งสำคัญ

• คำจำกัดความของไปป์ไลน์ข้อมูล
• ความสำคัญและประโยชน์ของไปป์ไลน์ข้อมูล
• วิธีสร้างไปป์ไลน์ข้อมูล
• ส่วนประกอบของไปป์ไลน์ข้อมูล

Data Pipeline คืออะไร?

ไปป์ไลน์ข้อมูลประกอบด้วยชุดของงานและเครื่องมือที่ช่วยให้สามารถถ่ายโอนข้อมูลจากระบบหนึ่ง รักษาเทคนิคการจัดเก็บและการประมวลผลของระบบ ไปยังอีกระบบหนึ่งที่สามารถจัดการและรักษาได้ โดยมุ่งเน้นไปที่ข้อกำหนดทางธุรกิจเฉพาะ

นอกจากนี้ ไปป์ไลน์ยังอำนวยความสะดวกในการดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ มากมายโดยอัตโนมัติ ตามด้วยการแปลงและรวมเข้าไว้ในระบบจัดเก็บข้อมูลประสิทธิภาพสูงระบบเดียว นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับองค์กรยุคใหม่ที่มีการพึ่งพาด้านไอทีและดิจิทัลขนาดใหญ่

คิดว่าตัวเองเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลประเภทต่างๆ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าผู้คนโต้ตอบกับแบรนด์ของคุณอย่างไร ซึ่งอาจรวมถึงตำแหน่งของผู้ใช้ แกดเจ็ต การบันทึกเซสชัน ประวัติการทำธุรกรรม การโต้ตอบกับฝ่ายบริการลูกค้า และข้อเสนอแนะใดๆ ที่พวกเขาให้ไว้ จากนั้น ข้อมูลนี้จะถูกรวบรวมไว้ในคลังสินค้าที่เชื่อมโยงกับ CRM เพื่อสร้างโปรไฟล์ที่ไม่ซ้ำใครสำหรับลูกค้าทุกคน

ผู้ใช้ข้อมูลทั้งหมดที่ต้องการสร้างและบำรุงรักษาเครื่องมือวิเคราะห์หรือเพื่อการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์และการปฏิบัติงาน สามารถทำได้อย่างง่ายดายและคล่องตัว เนื่องจากการรวบรวมข้อมูลที่เปิดใช้งานโดยไปป์ไลน์ข้อมูล บุคคลเหล่านี้คือนักการตลาด กลุ่มวิทยาศาสตร์ข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญด้าน BI เจ้าหน้าที่ฝ่ายผลิตภัณฑ์ หรือมืออาชีพอื่นๆ ที่ต้องพึ่งพาข้อมูลเป็นอย่างมาก

สำหรับ CIO ในปัจจุบัน การรับรองว่าสถาปัตยกรรมและการดำเนินงานที่เหมาะสมของไปป์ไลน์ข้อมูลขององค์กรถือเป็นส่วนสำคัญของความรับผิดชอบของพวกเขา

ทำไมคุณถึงต้องการ Data Pipeline? ประโยชน์ที่สำคัญ

ข้อมูลเข้าและออกในระดับหนึ่งจะเกิดขึ้นจากระบบของคุณ และหากไม่มีไปป์ไลน์ข้อมูล สิ่งเหล่านี้จะก่อให้เกิดกระบวนการที่ไม่มีโครงสร้างและไม่มีประสิทธิภาพ ในทางกลับกัน การลงทุนในไปป์ไลน์ข้อมูลทำให้ CIO และผู้จัดการฝ่ายไอทีสามารถ:

1. ปรับปรุงคุณภาพข้อมูล

   กระแสข้อมูลมีความเสี่ยงต่ออุปสรรคและการทุจริตในหลายๆ จุด อย่างไรก็ตาม ไปป์ไลน์ข้อมูลช่วยในการจัดระเบียบข้อมูลอย่างต่อเนื่อง พวกเขาอำนวยความสะดวกและทำให้การตรวจสอบพร้อมใช้งานสำหรับผู้ใช้ทุกคน นอกจากนี้ ยังผสานข้อมูลจากแหล่งและระบบต่างๆ เพื่อปรับปรุงความน่าเชื่อถือ ความถูกต้อง และการใช้งานของข้อมูล

2. ดำเนินการข้อมูลอัตโนมัติ

   การแยกย่อยไปป์ไลน์ข้อมูลเป็นขั้นตอนที่ทำซ้ำได้ช่วยให้ระบบอัตโนมัติสะดวกขึ้น การลดโอกาสที่จะเกิดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ทำให้สามารถรับส่งข้อมูลได้อย่างราบรื่นและเร่งการประมวลผล นอกจากนี้ การจัดการสตรีมข้อมูลหลายรายการไปพร้อมๆ กันยังสามารถทำได้โดยการกำจัดและทำให้ขั้นตอนที่ซ้ำซ้อนเป็นอัตโนมัติ ซึ่งเป็นการขับเคลื่อนประสิทธิภาพ

3. เพิ่มประสิทธิภาพการวิเคราะห์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น

   ข้อมูลที่สกัดจากแหล่งที่หลากหลายมีลักษณะเฉพาะและมาในรูปแบบต่างๆ ไปป์ไลน์ข้อมูลรองรับการแก้ไขและการแปลงชุดข้อมูลที่หลากหลาย โดยไม่คำนึงถึงคุณลักษณะเฉพาะของชุดข้อมูลเหล่านั้น จุดมุ่งเน้นอยู่ที่การผสานรวมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการวิเคราะห์ เพื่อให้สามารถผสานรวมกับแอประบบธุรกิจอัจฉริยะได้อย่างราบรื่นยิ่งขึ้น

การสร้างไปป์ไลน์ข้อมูล

เมื่อสร้างไปป์ไลน์ข้อมูล โดยทั่วไปแล้วผู้นำด้านเทคโนโลยีจะเลือกหนึ่งในสองตัวเลือก ได้แก่ การประมวลผลเป็นชุดและการสตรีมไปป์ไลน์ข้อมูล แต่ละอันเหมาะสำหรับกรณีการใช้งานที่แตกต่างกัน ดังที่อธิบายไว้ด้านล่าง:

1. ไปป์ไลน์การประมวลผลแบบแบตช์

   ตามชื่อที่สื่อถึง การประมวลผลแบบแบตช์จะโหลด "แบทช์" ของข้อมูลไปยังพื้นที่เก็บข้อมูลตามช่วงเวลาที่กำหนดไว้ล่วงหน้า งานการประมวลผลเป็นชุดมักจะจัดการข้อมูลปริมาณมาก ดังนั้นจึงสร้างความตึงเครียดให้กับทั้งระบบ ดังนั้น กระบวนการนี้จึงถูกกำหนดไว้ในช่วงเวลาทำการที่ไม่ใช่ช่วงเร่งด่วนเพื่อลดการหยุดชะงักของการมอบหมายงานอื่นๆ

   โดยทั่วไป การประมวลผลเป็นชุดถือเป็นวิธีไปป์ไลน์ข้อมูลที่เหมาะสมที่สุดสำหรับงานต่างๆ เช่น การบัญชีรายเดือน ซึ่งไม่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ชุดข้อมูลเฉพาะในทันที

   ขั้นตอนในกรณีนี้จะประกอบด้วยชุดคำสั่งตามลำดับ โดยที่ผลลัพธ์ของคำสั่งหนึ่งจะทำหน้าที่เป็นอินพุตสำหรับคำสั่งถัดไป

   ตัวอย่างที่ดีของสิ่งนี้อาจเป็นเมื่อคำสั่งเดียวเริ่มการดำเนินการนำเข้าข้อมูล คอลัมน์อื่นอาจทริกเกอร์การกรองคอลัมน์ใดคอลัมน์หนึ่ง และอีกคอลัมน์หนึ่งอาจต้องรับผิดชอบในการรวมกลุ่ม ลำดับคำสั่งนี้จะดำเนินต่อไปจนกว่าข้อมูลจะผ่านการเปลี่ยนแปลงที่ครอบคลุมและถูกเพิ่มไปยังพื้นที่เก็บข้อมูลแล้ว Hadoop และ MongoDB คือตัวอย่างของไปป์ไลน์ข้อมูลประเภทนี้ในที่ทำงาน

2. สตรีมมิ่งข้อมูลไปป์ไลน์

   ข้อมูลการสตรีมจะใช้เมื่อจำเป็นต้องอัปเดตข้อมูลอย่างต่อเนื่อง ซึ่งต่างจากการประมวลผลตามลำดับ ตัวอย่างเช่น แอปและระบบ ณ จุดขาย ต้องการข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อรีเฟรชสินค้าคงคลังของผลิตภัณฑ์และประวัติการขาย

   

   “เหตุการณ์” ในบริบทของไปป์ไลน์ข้อมูลแบบสตรีมนั้นเป็นเหตุการณ์เดียว เช่น การขายผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ ตามภาพประกอบ การเพิ่มรายการลงในธุรกรรมจะเรียกว่า "หัวข้อ" หรือ "สตรีม" ในทางกลับกัน เหตุการณ์เหล่านี้จะถูกส่งผ่านโครงสร้างพื้นฐานการส่งข้อความ เช่น Apache Kafka

   ผลจากการประมวลผลเหตุการณ์ข้อมูลที่เกิดขึ้นในทันที ระบบสตรีมมิ่งจึงแสดงเวลาแฝงที่ลดลงเมื่อเทียบกับระบบแบบต่อเนื่อง

   มีความน่าเชื่อถือน้อยกว่าไปป์ไลน์การประมวลผลจำนวนมาก เนื่องจากข้อความอาจถูกลบโดยไม่ตั้งใจ หรือมีข้อความมากเกินไปอาจทำให้คิวติดขัด

   เพื่อแก้ไขปัญหานี้ ระบบการรับส่งข้อความได้เพิ่มฟังก์ชันที่เรียกว่า "ผ่านการรับทราบ" ในขั้นตอนนี้ ไปป์ไลน์ข้อมูลจะตรวจสอบว่าข้อความข้อมูลได้รับการประมวลผลสำเร็จหรือไม่ โดยปล่อยให้ระบบส่งข้อความกำจัดข้อความออกจากสแต็ก

   CIO ต้องพิจารณาความต้องการเฉพาะขององค์กรและแต่ละหน่วยธุรกิจเมื่อประเมินไปป์ไลน์ข้อมูล แต่ไม่ว่าคุณจะเลือกไปป์ไลน์ใดสำหรับแอปพลิเคชัน ก็จะประกอบด้วยองค์ประกอบสำคัญบางประการ

องค์ประกอบสำคัญของไปป์ไลน์ข้อมูล

ไปป์ไลน์ข้อมูลจะประกอบด้วย:

• ต้นทาง:

  Origin คือจุดเริ่มต้นของไปป์ไลน์ข้อมูลที่มีการป้อนข้อมูล สภาพแวดล้อมด้านไอทีของธุรกิจของคุณจะมีแหล่งข้อมูลมากมาย (แอปธุรกรรม อุปกรณ์ที่เชื่อมต่อ เครือข่ายสังคม ฯลฯ) และสถานที่จัดเก็บข้อมูล (คลังข้อมูล ทะเลสาบข้อมูล ฯลฯ) ซึ่งทั้งหมดนี้ทำหน้าที่เป็นจุดเริ่มต้น

• กระแสข้อมูล:

  นี่คือการถ่ายโอนข้อมูลจากจุดเริ่มต้นไปยังปลายทางสุดท้าย ครอบคลุมทั้งการปรับเปลี่ยนที่ดำเนินการระหว่างการขนส่งและที่เก็บข้อมูลที่ส่งข้อมูลผ่าน ส่วนประกอบนี้มักเรียกว่าการกลืนกิน

• การตระเตรียม:

  ก่อนที่จะนำไปใช้งาน อาจจำเป็นต้องล้างข้อมูล รวบรวม แปลง (รวมถึงการแปลงรูปแบบไฟล์) และบีบอัดข้อมูลเพื่อทำให้เป็นมาตรฐาน การเตรียมการ คือ กระบวนการที่เปลี่ยนแปลงข้อมูลให้เหมาะสมกับการวิเคราะห์

• ปลายทาง:

  การส่งข้อมูลสิ้นสุด ณ ตำแหน่งที่เรียกว่า “ปลายทาง” ปลายทางขึ้นอยู่กับการใช้งาน เช่น สามารถรับข้อมูลเพื่อเสริมความแข็งแกร่งและขยายการแสดงข้อมูลเป็นภาพหรือเครื่องมืออื่นๆ เพื่อการวิเคราะห์ หรืออาจเติมพลังให้กับระบบรักษาความปลอดภัยอัตโนมัติเช่น SIEM

• ขั้นตอนการทำงาน:

  เวิร์กโฟลว์จะสร้างชุดของการดำเนินการและการโต้ตอบภายในไปป์ไลน์ข้อมูล งานอัปสตรีมคืองานที่ดำเนินการกับข้อมูลที่ใกล้กับทรัพยากรที่ข้อมูลไปถึงไปป์ไลน์ กิจกรรมปลายน้ำเกิดขึ้นใกล้กับผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้ายมากขึ้น

โดยสรุป: การเลือกชุดเครื่องมือไปป์ไลน์ข้อมูลของคุณ

องค์กรที่ต้องการสร้างและเสริมความแข็งแกร่งให้กับไปป์ไลน์ข้อมูลควรพิจารณาดำเนินการดังต่อไปนี้:

• Data Lake : องค์กรต่างๆ มักจะใช้ Data Lake เพื่อสร้างท่อส่งข้อมูลสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและความคิดริเริ่มด้าน AI สำหรับปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ทุกราย เช่น AWS, Microsoft Azure, Google Cloud และ IBM ต่างก็เสนอ Data Lake

• คลังข้อมูล : ที่เก็บข้อมูลกลางเหล่านี้จะเก็บรักษาข้อมูลที่ประมวลผลอย่างเคร่งครัดเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะ Teradata, Amazon Redshift, Azure Synapse, Google BigQuery และ Snowflake เป็นทางเลือกคลังสินค้ายอดนิยม

• เครื่องมือ ETL (แยก แปลง โหลด) : ETL มีเครื่องมือที่หลากหลายสำหรับการบูรณาการและการเตรียมข้อมูล รวมถึง Oracle Data Integrator, IBM DataStage, Talend Open Studio และอื่นๆ อีกมากมาย

• ตัวกำหนดเวลาเวิร์กโฟลว์เป็นชุด : เครื่องมือการเขียนโปรแกรมเช่น Luigi หรือ Azkaban รองรับการสร้างกระบวนการย่อยเป็นชุดของงานที่มีการพึ่งพาซึ่งกันและกัน นอกจากนี้ยังสามารถตรวจสอบและทำให้เวิร์กโฟลว์เหล่านี้เป็นอัตโนมัติได้อีกด้วย

• เครื่องมือสตรีมข้อมูล : เครื่องมือเหล่านี้สามารถประมวลผลข้อมูลที่รวบรวมจากแหล่งต่างๆ เช่น IoT และระบบธุรกรรมได้อย่างต่อเนื่อง Google Data Flow, Amazon Kinesis, Azure Stream Analytics และ SQLstream เป็นเพียงตัวอย่างบางส่วน

Uber ใช้ไปป์ไลน์สตรีมมิ่งที่สร้างบน Apache เพื่อรวบรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์จากแอปพลิเคชันของคนขับ/คนขับ และผู้โดยสาร ด้วยการใช้ประโยชน์จากช่องทางข้อมูลที่ครอบคลุมทั้งระบบในองค์กรและ Google Cloud Macy's ทำให้แน่ใจว่าลูกค้าทุกคนจะได้รับประสบการณ์ที่น่าสนใจเท่าเทียมกัน ไม่ว่าพวกเขาจะอยู่ในร้านค้าหรือซื้อทางออนไลน์ ไม่ว่าอุตสาหกรรมของคุณจะเป็นอย่างไร ไปป์ไลน์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับธุรกิจสมัยใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

คุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานของคุณโดยใช้ข้อมูลโดยให้ความสำคัญกับสถาปัตยกรรมไปป์ไลน์ที่เป็นแบบอย่างและชุดเครื่องมือที่เหมาะสมที่สุด