Es ist wichtig, die richtige Datenpipeline-Architektur für Ihr Unternehmen zu wählen, um die Effizienz Ihrer Echtzeit-Markterfassung zu steigern und Sie bei der prädiktiven Analyse zu unterstützen. Eine gute Pipeline-Struktur reduziert außerdem Reibungsverluste und fördert die Kompartimentierung und Einheitlichkeit der Daten in der gesamten Pipeline.
Datenpipeline-Architektur
Datenpipeline-Architekturen erfassen, organisieren und leiten Daten weiter, um Erkenntnisse zu gewinnen. In Rohdaten kann eine große Anzahl von Datenpunkten vorhanden sein, die nicht relevant sind. Diese Architektur ermöglicht die Organisation und Organisation von Datenereignissen auf eine Weise, die die Berichterstattung, Analyse und Verwendung von Daten erleichtert.
Was ist der Zweck einer Datenpipeline-Architektur?
Täglich fließen riesige Datenmengen ein, sodass eine Streaming-Pipeline-Architektur für Big Data erforderlich ist, die alle Daten verarbeiten in Echtzeit, was die Analyse und Berichterstattung verbessert. Pipelines verbessern die gezielte Funktionalität der Daten, indem sie sie für die Gewinnung von Einblicken in Funktionsbereiche nutzbar machen.
Durch Datenpipelines ist es möglich, Business Intelligence und Analytics zu verbessern, indem man Einblicke in aktuelle Trends und Informationen erhält, da sie Daten in Portionen transportieren, die für bestimmte organisatorische Bedürfnisse geeignet sind. Eine Datenaufnahmepipeline ist beispielsweise ein System, das Informationen aus verschiedenen Quellen zu einem kombiniert. zentralisierte Daten Lager oder Datenbank. Es kann verwendet werden, um Daten über das Verhalten und die Erfahrungen von Zielkunden, die Prozessautomatisierung, die Käuferreise und das Kundenerlebnis von Zielkunden zu analysieren.
Der andere wichtige Grund, warum eine Datenverarbeitungspipeline für Unternehmen unverzichtbar ist, besteht darin, dass sie Daten aus verschiedenen Quellen für eine umfassende Analyse konsolidieren, den Analyseaufwand verringern und dem Team oder Projekt nur die erforderlichen Informationen bereitstellen können. Administratoren können den Zugriff auf Datenpipelines einschränken, indem sie als zusätzlichen Vorteil sichere Datenpipelines implementieren. Je nach den Anforderungen des Teams können sie ihm möglicherweise nur Zugriff auf die für seine Aufgabe oder sein Ziel erforderlichen Daten gewähren.
Der Prozess des Kopierens oder Verschiebens von Daten zwischen Systemen erfordert das Verschieben der Daten zwischen Speicherorten, die Neuformatierung für jedes System und/oder die Integration mit anderen Datenquellen. integriertes Streaming großer Datenmengen Die Pipeline-Architektur vereint diese kleinen Teile, um Mehrwert zu schaffen. Darüber hinaus verringert die Verwendung einer Datenpipeline die Anfälligkeit der Daten in den zahlreichen Phasen ihrer Erfassung und Bewegung.
Datenpipeline-Architektur: Grundlegende Teile und Prozesse
Das Design der Datenpipeline kann in acht Teile unterteilt werden:
1. Extraktion
Einige Felder haben unterschiedliche Elemente, wie z. B. eine Postleitzahl in einem Adressfeld oder eine Sammlung mehrerer Werte, wie z. B. Geschäftskategorien. Ein Datenextraktionsprogramm kann verwendet werden, wenn diskrete Werte extrahiert werden müssen oder bestimmte Feldelemente maskiert werden müssen, um Unternehmensdaten extrahieren mit diskreten Werten.
2. Verknüpfungen
Beim Entwurf einer Datenpipeline-Architektur werden im Rahmen des Gesamtentwurfs der Datenpipeline häufig Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt. Logik und Kriterien für die Zusammenführung von Daten in einer Zusammenführung werden in Bezug auf Logik und Kriterien definiert.
3. Datenquelle
Mehrere Bestandteile sind die Architektur der Datenaufnahme-Pipeline, die beim Abrufen von Daten aus verschiedenen Quellen hilft, einschließlich relationaler Datenbankverwaltungssysteme, APIs, Hadoop, NoSQL, Cloud-Quellen, Open Source, Data Lakes, Datenspeicher usw. Für hohe Leistung und Konsistenz müssen Sie nach dem Abrufen der Daten Best Practices und Sicherheitsprotokolle befolgen.
4. Standardisierung
Es ist nicht ungewöhnlich, dass Daten je nach Art der Daten Feld für Feld standardisiert werden müssen. Daher werden Maßeinheiten, Daten, Elemente, Farben und Größen alle in Bezug auf für die Branche relevante Maßeinheiten, Daten, Elemente und Codes beschrieben.
5. Automatisierung
Datenpipelines werden oft mehrmals implementiert, entweder nach Zeitplan oder ohne Unterbrechung, je nach Situation. Um Fehler bei der Planung verschiedener Prozesse zu reduzieren, müssen diese automatisiert werden. Außerdem muss der Status der Überwachungsverfahren übermittelt werden, um Probleme zu vermeiden.
6. Korrektur
Ein häufig übersehener Fehler in Datensätzen ist, dass sie ungültige Felder enthalten, wie etwa eine Abkürzung für einen Staat oder eine Postleitzahl, die nicht mehr existiert. Ebenso ist es möglich, dass Daten beschädigte Datensätze enthalten, die gelöscht oder anders geändert werden müssen. Es gibt einen Schritt in der Datenpipeline-Architektur, in dem die Daten korrigiert werden, bevor sie am Ende der Pipeline in das System geladen werden.
7. Laden von Daten
Wenn die Daten korrigiert wurden und zum Laden bereit sind, werden sie in ein einheitliches System verschoben, wo sie nach der Aktualisierung und Ladebereitschaft für Analysen oder Berichte verwendet werden. Normalerweise handelt es sich dabei um Relationales Datenbank Management System oder ein Data Warehouse, das als Zielsystem verwendet wird. Um eine gute Leistung und Konsistenz zu erreichen, müssen für jedes Zielsystem unbedingt Best Practices befolgt werden.
8. Überwachung
Das Design einer Datenpipeline sollte genau so genau geprüft werden, wie jedes andere System überwacht wird. Wenn Sie beispielsweise messen möchten, wann ein bestimmter Job gestartet und gestoppt wurde, wie lange er insgesamt ausgeführt wurde, welchen Abschlussstatus er hatte und welche relevanten Fehlermeldungen angezeigt wurden, können Sie das tun. Ohne Überwachung kann nicht sichergestellt werden, dass ein System ordnungsgemäß funktioniert. Daher ist es unmöglich zu bestimmen, ob es wie erwartet funktioniert.
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Beliebte Datenpipeline-Anwendungen
Datenpipelines sind eine Art Betriebsablauf, der mit der Datenerfassung, -verarbeitung und -implementierung umgeht und die Analyse von Daten in großem Maßstab ermöglicht. Bei wichtigen Geschäftsentscheidungen gilt der Grundgedanke: Je mehr Daten wir erfassen, desto geringer ist die Fehlerquote bei der Analyse dieser Daten.
Im Folgenden sind einige der beliebtesten Anwendungen einer signifikanten Datenpipeline aufgeführt:
1. Predictive Analytics
Die Algorithmen sind in der Lage, Vorhersagen über viele verschiedene Dinge zu treffen, wie zum Beispiel über den Aktienmarkt oder die Produktnachfrage. Dank dieser Fähigkeiten können Systeme menschliche Verhaltensmuster anhand historischer Datensätze verstehen und durch Datentraining mögliche Ergebnisse in der Zukunft vorhersagen.
2. Erfassung von Marktdaten in Echtzeit
Der Ansatz berücksichtigt beispielsweise, dass sich die Verbraucherstimmung sporadisch ändern kann. Dabei werden Informationen aus mehreren Quellen wie sozialen Medien aggregiert, E-Commerce-Marktplätzeund Anzeigen von Mitbewerbern in Suchmaschinen. Diese einzigartigen Datenpunkte werden in großem Umfang miteinander verglichen, sodass sie bessere Entscheidungen treffen können, die zu einer höheren Marktanteilsgewinnung führen.
Mithilfe einer Datenerfassungsplattform können wichtige Betriebsabläufe der Datenverarbeitungspipeline zur Bewältigung der folgenden Aufgaben genutzt werden:
3. Skalierbarkeit
Da das Datenvolumen häufig starken Schwankungen unterliegt, müssen die Systeme über die Möglichkeit verfügen, Ressourcen je nach Bedarf zu aktivieren oder zu deaktivieren.
4. Fließfähigkeit
Es ist wichtig für Umfangreiche Datenverarbeitungsvorgänge um mit Daten in verschiedenen Formaten (z. B. JSON, CSV, HTML) umzugehen und außerdem unstrukturierte Zielwebsitedaten zu bereinigen, abzugleichen, zu synthetisieren, zu verarbeiten und zu strukturieren.
5. Verwaltung gleichzeitiger Anfragen
Das Sammeln von Daten im großen Maßstab ist vergleichbar mit dem Warten auf Getränke online bei einem Musikfestival. Es gibt eine Vielzahl gleichzeitiger Anfragen, darunter kurze, schnelle Warteschlangen, die schnell/gleichzeitig bearbeitet werden können. Gleichzeitig ist die andere Warteschlange langsam/kontinuierlich. In welcher Warteschlange stehen Sie lieber, wenn diese Probleme auftreten? Wie fühlen Sie sich, wenn Ihr Geschäftsbetrieb davon abhängt?
Datenpipeline-Architektur: Welche Vorteile bietet sie Unternehmen?
Eine gute Datenanalyse-Pipeline-Architektur kann eine Schlüsselrolle bei der Optimierung Ihrer täglichen Geschäftsprozesse spielen, und zwar auf folgende Weise:
1. Reduzierung der Reibung
Eine Datenpipeline reduziert Reibungsverluste und verkürzt die Zeit bis zur Erkenntnisgewinnung, indem sie den Aufwand verringert, der für die Bereinigung und Vorbereitung der Daten für die Analyse zur Unterstützung der ersten Analyse aufgewendet werden muss.
2. Einheitlichkeit der Daten
Es ist nicht ungewöhnlich, dass Daten in verschiedenen Formaten aus verschiedenen Quellen stammen. Es ist wichtig zu wissen, dass eine Datenpipeline-Architektur Einheitlichkeit schafft und Daten zwischen verschiedenen Depots und Systemen kopiert, verschiebt und überträgt.
3. Konsolidierung von Daten
Es ist wichtig zu beachten, dass Daten aus verschiedenen Quellen stammen können, darunter soziale Medien, Suchmaschinen, Aktienmärkte, Nachrichtenagenturen, Verbraucheraktivitäten auf Marktplätzenusw. Man muss sich unbedingt vor Augen halten, dass Datenpipelines Trichter sind, die all diese Faktoren an einem Ort zusammenführen, wo sie verwaltet werden können.
4. Kompartimentierung von Daten
Um sicherzustellen, dass nur relevante Stakeholder Zugriff auf bestimmte Informationen erhalten, ist eine intelligent implementierte Pipeline-Architektur erforderlich. Dadurch wird sichergestellt, dass jeder Akteur jederzeit auf dem Laufenden ist.
Beispiele für die Architektur von Datenpipelines
Bei der Planung einer Datenpipeline-Architektur müssen zahlreiche Faktoren berücksichtigt werden, beispielsweise das erwartete Erfassungsvolumen, der Ursprung und das Ziel der Daten sowie die Art der möglicherweise erforderlichen Verarbeitung.
Nachfolgend finden Sie drei Beispiele für archetypische Datenpipeline-Architekturen, die als Vorbilder verwendet werden können:
1. Batchbasierte Pipeline zur Datenanalyse
Im Vergleich zur vorherigen Architektur ist diese einfacher. Ein einzelnes System/eine einzelne Quelle generiert normalerweise viele Datenpunkte, die dann an ein einzelnes Ziel übermittelt werden (d. h. eine Einrichtung, in der Daten gespeichert und analysiert werden).
2. Pipelines für Streaming-Daten
Es ist nicht ungewöhnlich, dass Online-Reisebüros (OTAs) Informationen über die Preise, Pakete und Werbekampagnen ihrer Konkurrenten sammeln. Sobald diese Informationen verarbeitet/formatiert sind, werden sie den entsprechenden Teams/Systemen zur weiteren Analyse und Entscheidungsfindung übergeben (z. B. einem Algorithmus, der die Aufgabe hat, die Preise der Tickets auf Grundlage der Preisänderungen zwischen den Wettbewerbern neu festzulegen). Datenpipelines wie diese werden für Echtzeitanwendungen verwendet.
3. Pipelines für Hybriddaten
Dieser Ansatz wird zunehmend in großen Unternehmen und Umgebungen eingesetzt, da er Einblicke in Echtzeit und Stapelverarbeitung/-analyse ermöglicht. Es wurde beobachtet, dass die meisten Unternehmen, die sich für diesen Ansatz entscheiden, Daten in Rohformaten speichern, um eine größere Vielseitigkeit im Hinblick auf neue Abfragen und zukünftige Änderungen der Pipeline-Struktur zu ermöglichen.
ETL-Pipeline vs. Datenpipeline
Der Zweck von ETL-Pipelines (die Abkürzung steht für Extraction, Transformation und Loading Pipelines) besteht normalerweise darin, Daten zu speichern und zu integrieren. Normalerweise werden sie für die Übertragung von Daten verwendet, die aus unterschiedlichen Quellen gesammelt wurden, um sie in ein allgemein zugänglicheres Format umzuwandeln und sie in ein Zielsystem hochzuladen. ETL-Pipelines ermöglichen es uns normalerweise, Daten zu sammeln, zu speichern und vorzubereiten, damit sie zugänglich und leicht zu analysieren sind.
Es wird viel über den Zweck des Aufbaus einer Datenpipeline diskutiert, um ein System zu schaffen, mit dem Daten gesammelt, formatiert und dann auf unsere Zielsysteme übertragen oder hochgeladen werden können. Es besteht ein Unterschied zwischen einer Datenpipeline und einem Protokoll, da eine Pipeline sicherstellt, dass alle Teile der „Maschine“ wie vorgesehen funktionieren.
Fazit
Ihr Unternehmen muss eine Datenpipeline-Architektur finden und implementieren, die für Ihr Unternehmen geeignet ist. Die von Ihnen verwendete Technologie ist entscheidend für die Automatisierung und Anpassung von Lösungen an Ihre Anforderungen, unabhängig davon, ob Sie sich für einen streambasierten, batchbasierten oder hybriden Ansatz entscheiden.
Abhängig von Ihrem Unternehmen finden Sie möglicherweise keinen Wert in Rohdatensätzen. Die Datenpipeline-Architektur integriert und verwaltet kritische Geschäftsinformationen mithilfe verschiedener Softwaretechnologien und Protokolle um Berichterstattung und Analyse zu vereinfachen.
Die Datenpipeline-Architektur kann auf verschiedene Weise aufgebaut werden, die den Prozess der Datenintegration vereinfachen und erleichtern. Crawlbase ist eines der besten Tools, die Sie zur Automatisierung Ihrer Datenpipelines verwenden können, da es Ihnen helfen kann, Ihre Pipelines zu extrahieren, zu bereinigen, zu transformieren, zu integrieren und zu verwalten, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen.
