Что такое конвейер данных? (Типы Plus и инструкции)

2 апреля 2022 г.

Когда доступно много данных, компании часто собирают и анализируют их, чтобы помочь им в принятии решений по бизнес-стратегии. Однако данные полезны только в том случае, если компания тщательно их собирает и обрабатывает, чтобы сохранить их целостность и преобразовать в формат, который либо читается, либо совместим с другими потоками данных. Понимание конвейера данных может помочь вам разработать или внедрить усовершенствования конвейера данных на рабочем месте. В этой статье мы обсудим, что такое конвейер данных и когда вы можете его использовать, а затем перечислим различные типы каналов и покажем, как они работают.

Что такое конвейер данных?

Конвейер данных относится к инструментам и процедурам, используемым для безопасного перемещения данных из одного места в другое. Эти конвейеры помогают компаниям организовывать данные из нескольких мест в единую базу данных или систему управления. Вы можете настроить процедуру для сбора данных из одного места, затем изменить их, классифицировать и перенести в другое место без нарушения целостности данных или дублирования данных. Эти конвейеры необходимы для тех, кто собирает данные о клиентах или отслеживает любые показатели, чтобы получить представление об их продажах, производстве или охвате. Конвейер данных состоит из следующих компонентов:

• Происхождение: это исходное местоположение данных, которые вы используете или перемещаете.

• Место назначения: это конечное место, где вы собираетесь хранить данные.

• Поток данных: это путь, по которому данные перемещаются от источника к месту назначения. Поток данных также может включать в себя точки преобразования.

• Хранилище: это система, в которой данные сохраняются в разных точках потока данных для сохранения их целостности.

• Компонент обработки: этот раздел потока данных включает шаги для реализации перемещения данных из одной точки в другую.

• Рабочий процесс: это относится к шагам и процедурам, выходящим за рамки технологического пути, включая человеческий компонент в процессе конвейера данных.

• Компонент мониторинга: это относится к точкам, которые вы можете настроить в рабочем процессе, чтобы проверить обработку, чтобы убедиться, что данные передаются правильно.

• Технологическая составляющая: для передачи данных существуют технологические компоненты, которые вы можете использовать для обеспечения точности и скорости.

Когда использовать конвейер данных

Использование конвейера данных может предотвратить распространенную человеческую ошибку, которая может повлиять на целостность ваших данных. Вы можете подумать о том, какие процедуры вы хотите внедрить, прежде чем начать взаимодействовать с данными. Вы можете использовать конвейер данных для:

Передача данных

Вы можете использовать конвейер данных для передачи из одного места в другое. Вам может потребоваться создать процедуры, чтобы гарантировать, что данные не дублируются и не изменяются каким-либо образом во время передачи. Например, если вы собрали данные на одном сервере и хотите переместить их на другой сервер, вам может потребоваться создать конвейер, обеспечивающий целостность перемещаемых данных.

Преобразование данных

При преобразовании данных из необработанной формы в диаграмму или график для более точного анализа данных можно использовать конвейер данных. При преобразовании данных у вас может быть отдельный набор процедур для обеспечения точности данных. У вас также могут быть системы сдержек и противовесов, чтобы гарантировать, что вы работаете с наиболее точным набором данных, чтобы ваш анализ всегда был максимально точным.

Используйте несколько потоков данных

Вы можете использовать конвейер данных для одновременной организации нескольких потоков данных. Если вы передаете данные из разных мест, например, с разных серверов сотрудников или из другого программного обеспечения для сбора, вы можете использовать процедуры, связанные с каждым источником, чтобы гарантировать, что при объединении данных они будут совместимы и удобочитаемы. Вы также можете использовать процессы данных для двойной проверки данных в нескольких источниках, чтобы быть уверенными в том, что у вас есть точные отчеты.

Точно так же, если вы используете данные для нескольких целей, вам может понадобиться, чтобы данные принимали различные формы. В этих случаях вы можете установить в свой рабочий процесс процессы, которые преобразуют данные в разные форматы, чтобы вы могли делиться ими по нескольким каналам связи.

Типы конвейеров данных

Вот различные типы конвейеров данных:

Партия

Конвейер пакетных данных — это конвейер, который выполняется вручную через равные промежутки времени. Обычно пользователь выбирает конкретное время в периоде записи для выполнения пакетной функции. Пакетная функция — это когда вы извлекаете все данные из источника данных, применяете предварительно заданные операции, чтобы убедиться, что данные находятся в пригодном для использования формате, и публикуете обработанные данные в приемнике данных или компоненте вывода. Это может быть электронная таблица, лист бумаги или читаемый документ. Вы можете установить параметры вашей пакетной функции в настройках программного обеспечения или каждый раз, когда вы выполняете функцию.

В пакетном процессе данные не передаются в режиме реального времени. Эта задержка обычно приемлема для анализа, который вы собираетесь выполнить позже, например, анализа маркетинговых исследований или информации о клиентах.

Реальное время

Конвейер данных в реальном времени — это конвейер, который передает данные в реальном времени или мгновенно. Этот тип конвейера данных обычно используется для данных из потоковых служб, таких как финансовые службы или телеметрия устройства. Данные по-прежнему обрабатываются до их переноса, но окончательное местоположение данных и их аналитические возможности обновляются по мере изменения или обновления данных. Например, если ваш телефон начинает вести себя странно, вы можете отправить обновление данных в режиме реального времени производителю, где они смогут собирать данные о вашем телефоне и вносить улучшения в будущие обновления для решения любых проблем.

Облако

Облачный конвейер данных — это конвейер, в котором инструменты находятся в сети. Данные могут собираться и храниться онлайн в различных облачных программах или службах. Эти инструменты могут помочь компаниям сэкономить деньги на ресурсах и инфраструктуре в своих физических офисах. Данные могут храниться на внешних серверах и защищаться, преобразовываться и анализироваться с помощью этого программного обеспечения, что помогает компании экономить время.

Эти облачные конвейеры могут быть программным обеспечением как услугой за абонентскую плату. Также может быть сложно владеть вашими данными, когда их собирает третья сторона. Однако многие небольшие компании полагаются на эти структуры, потому что они имеют более низкие первоначальные затраты с точки зрения ресурсов информационных технологий, оборудования и персонала. Они могут быть хорошим выбором для небольших компаний.

Данные из открытых источников

Конвейер данных с открытым исходным кодом — это конвейер, использующий технологию с открытым исходным кодом в качестве основного инструмента. Программное обеспечение с открытым исходным кодом свободно и общедоступно для использования, дублирования или редактирования. Эти конвейеры с открытым исходным кодом могут быть важны для людей, знакомых с архитектурой конвейеров и желающих персонализировать свои конвейеры. Однако эти архитектуры могут потребовать более высокого уровня понимания функциональности кодирования и конвейера из-за участия в исходном коде. Открытый исходный код может быть хорошим выбором для компании, которая имеет сильное присутствие в области информационных технологий.

Как использовать конвейер данных

При использовании конвейера данных вы обычно выполняете набор шагов в определенном порядке для точного форматирования и извлечения данных. Это гарантирует, что вы можете использовать его вместе с данными из другого источника или в другое время. Вот шаги, которые вы можете выполнить, чтобы использовать конвейер данных:

1. Фиксируйте события

Конвейер данных начинается с события данных. Это может быть транзакция или общение, но, по сути, это любое событие, которое запускает ваше программное обеспечение для записи данных. Затем ваша система сбора записывает каждую часть данных, связанных с событием. В зависимости от типа события он может включать такие данные, как дата, время, место, вовлеченные люди и особенности взаимодействия. Кульминацией этих записей может быть журнал или какая-либо расширенная база данных.

2. Ставьте в очередь и получайте данные

После захвата данных шина сообщений отправляет данные между кластерами машин. Шина сообщений — это аппаратное или программное обеспечение, которое перемещает данные из начального местоположения в конечный пункт назначения. Эта шина сообщений явно облегчает передачу данных через общий набор интерфейсов. Он создает общую модель данных и набор команд для каждого источника данных для связи, гарантируя, что данные могут взаимодействовать друг с другом через шину сообщений, работая в качестве транслятора.

Использование шины сообщений может расширить возможности использования ваших данных, поскольку помогает вашей информации взаимодействовать с данными из других источников. Это также может помочь вам избежать ошибок при недоступности.

3. Сохраните данные

После того как вы записали и создали ключ для данных, чтобы вы могли объединить его с другими наборами данных или преобразовать в читаемые данные, вы можете сохранить данные либо на своем сервере, либо в облаке. Вы можете сохранить его в разных файлах или пакетах, чтобы им было легко управлять. Эти небольшие данные также можно более эффективно организовать по таким параметрам, как дата захвата, источник данных и тема. Сохранение ваших данных в безопасном месте также может помочь вам своевременно отслеживать все полученные вами данные и сведения о том, в каких точках конвейера данные могли быть изменены.

Этими небольшими пакетами данных также легче управлять. Они не такие большие, поэтому их легче скачать, загрузить или просмотреть.

4. Структурируйте свой рабочий процесс

В зависимости от ваших процессов в вашем конвейере данных могут быть задействованы некоторые ручные задачи. Например, если кому-то нужно выполнять пакетную функцию каждую ночь, ему может потребоваться заполнить вопросы форматирования или дважды проверить данные после пакетной обработки. Эти шаги так же важны, как и шаги, охватываемые программным обеспечением или технологией. Человеческая ошибка может повлиять на ваш анализ данных, поэтому убедитесь, что ваши процессы легко запоминаются и последовательно соблюдаются членами вашей команды.

5. Сериализация данных

Последним шагом в конвейере данных является сериализация данных или создание платформы для преобразования ваших данных в более компактные форматы для хранения и передачи. Сериализация данных упрощает управление и контекстуализацию в рамках более крупной структуры данных. Многие компании сериализуют свои данные, обновляя их в базах данных и архивируя файлы. Целью сериализации является сохранение данных на заранее определенном носителе, таком как база данных с другими данными или физический файл.