ما هو خط أنابيب البيانات؟

يعمل خط أنابيب البيانات كمحرك معالجة يرسل بياناتك عبر التطبيقات التحويلية والفلاتر وواجهات برمجة التطبيقات على الفور.

يمكنك التفكير في خط أنابيب مثل طريق النقل العام. أنت تحدد مكان قفز بياناتك في الحافلة ومتى تغادر الحافلة.

يستوعب خط أنابيب البيانات مجموعة من مصادر البيانات ، ويطبق منطق التحويل (غالبًا ما ينقسم إلى عدة مراحل متسلسلة) ويرسل البيانات إلى وجهة تحميل ، مثل مستودع البيانات على سبيل المثال.

مع ظهور التسويق الرقمي والتقدم التكنولوجي المستمر في قطاع تكنولوجيا المعلومات - أصبحت خطوط أنابيب البيانات منقذة لجمع البيانات المعقدة وتحويلها وترحيلها وتصورها .

وفقًا لـ Adobe ، يعتقد 35 ٪ فقط من المسوقين أن خط الأنابيب الخاص بهم فعال. هنا في ارتجال ، شرعنا في تغيير ذلك.

الارتجال هو الحل رقم 1 لخط أنابيب البيانات للمسوقين. أداة ETL تُستخدم لاستخراج وتحويل وتحميل البيانات من أكثر من 150 منصة تسويق مختلفة إلى أي وجهة نهائية ، مثل أداة BI أو مستودع البيانات. تعلم المزيد هنا.

تسمح الطبيعة الانسيابية والمركزة لخطوط البيانات بمخططات مرنة من مصادر ثابتة وفي الوقت الفعلي. في النهاية ، ترتبط هذه المرونة بقدرة خطوط البيانات على تقسيم البيانات إلى أجزاء صغيرة.

أصبحت العلاقة بين نطاق البيانات وتأثيرها أكثر حيوية للشركات في جميع أنحاء العالم. في الوقت نفسه ، يساعد فهم هذه الرابطة المترابطة علماء البيانات على فرز وقت الاستجابة ، والاختناقات ، والمصادر غير المحددة ، ومشكلات الازدواجية.

هذا صحيح؛ تكمل خطوط أنابيب البيانات الآن شبكة النظام. كلما كان خط أنابيب البيانات الأكثر شمولاً ، سيكون أفضل تطبيق لنظام الشبكة هو الجمع بين الخدمات السحابية والتطبيقات المختلطة للعمل.

ظهور خطوط أنابيب البيانات

علاوة على ذلك ، فتحت خطوط أنابيب البيانات أبوابًا جديدة لدمج العديد من الأدوات واستيعاب كمية هائلة من ملفات XML و CSV الكبيرة. ومع ذلك ، ربما كانت معالجة البيانات في الوقت الفعلي هي نقطة التحول في خطوط أنابيب البيانات.

سهلت نقطة التحول هذه الحاجة إلى الساعة لنقل أجزاء كبيرة من البيانات من مكان إلى آخر دون تغيير التنسيق. نتيجة لذلك ، وجدت الشركات حرية مكتسبة حديثًا لتعديل البيانات أو تغييرها أو تقسيمها أو عرضها أو نقلها في فترة زمنية قصيرة.

على مر السنين ، تغيرت موضوعية كيفية عمل الشركات بشكل كبير. لم يعد التركيز ينصب على كسب هوامش الربح ، ولكن كيف يمكن لعلماء البيانات تقديم حلول قابلة للتطبيق تتواصل مع الناس. علاوة على ذلك ، والأهم من ذلك ، يجب أن تكون هذه التغييرات تحويلية وقابلة للتتبع وقابلة للتكيف مع ديناميكيات المستقبل المتغيرة. ومع ذلك ، فقد قطعت خطوط أنابيب البيانات شوطًا طويلاً من استخدام الملفات الثابتة وقاعدة البيانات وبحيرة البيانات إلى إدارة الخدمات على نظام أساسي بدون خادم.

البنية التحتية لخطوط البيانات

تعتمد البنية التحتية المعمارية لخط أنابيب البيانات على الأساس لالتقاط البيانات أو تنظيمها أو توجيهها أو إعادة توجيهها للحصول على معلومات ثاقبة. هذا هو الشيء ، هناك بشكل عام عدد كبير من نقاط الدخول غير ذات الصلة للبيانات الخام. بالإضافة إلى ذلك ، هذا هو المكان الذي تقوم فيه البنية التحتية لخط الأنابيب بدمج البيانات وتخصيصها وأتمتةها وتصورها وتحويلها ونقلها من موارد عديدة لتحقيق الأهداف المحددة.

بالإضافة إلى ذلك ، تكمل البنية التحتية المعمارية لخط أنابيب البيانات الوظائف القائمة على التحليلات وذكاء الأعمال الدقيق. تعني وظيفة البيانات الحصول على رؤى قيمة حول سلوك العميل ، والعملية الآلية ، وعملية الأتمتة ، ونمط تجربة العميل ، ونمط رحلة المستخدمين. تتعرف على الاتجاهات والمعلومات في الوقت الفعلي من خلال ذكاء الأعمال والتحليلات عبر أجزاء كبيرة من البيانات.

اختيار فريق هندسة البيانات المناسب

سيكون من الحكمة تشكيل فرق هندسة البيانات الضخمة التي تكون دائمًا مشغولة بتفاصيل التطبيق. استعن بمهندسي البيانات الذين يجب أن يكونوا قادرين على الحصول على البيانات الهيكلية وحل مشكلات استكشاف الأخطاء وإصلاحها وفهم الجداول المعقدة وتنفيذ البيانات الوظيفية في الوقت المناسب.

وظيفة خط أنابيب البيانات

تخدم وظيفة خط أنابيب البيانات دور جمع المعلومات ، ولكن من الناحية الفنية ، يمكن أن تختلف طريقة تخزين البيانات والوصول إليها ونشرها اعتمادًا على التكوين.

يمكن تقليل حركة البيانات ، على سبيل المثال ، من خلال طبقة مجردة لتشتيت البيانات دون تحريك كل جزء من المعلومات يدويًا على واجهة المستخدم. يمكنك إنشاء طبقة مجردة لأنظمة ملفات متعددة بمساعدة Alluxio بين آلية التخزين والمورد المحدد مثل AWS.

يجب ألا تعتمد وظيفة خط أنابيب البيانات على رحمة نظام قاعدة بيانات البائع. علاوة على ذلك ، ما الهدف من إنشاء بنية تحتية خالية من الأخطاء ومتعددة الطبقات بدون مرونة؟ مع وضع ذلك في الاعتبار ، يجب أن يكون خط أنابيب البيانات الخاص بك قادرًا على جمع معلومات كاملة في جهاز تخزين مثل AWS لحماية مستقبل نظام البيانات.

يجب أن تلبي وظيفة خط أنابيب البيانات تحليلات الأعمال بدلاً من بناء الشبكة بالكامل بناءً على الخيارات الجمالية. وظائف البنية التحتية المتدفقة ، على سبيل المثال ، من الصعب جدًا إدارتها وتتطلب عمومًا خبرة مهنية وأعمالًا قوية لإدارة المهام الهندسية المعقدة.

يمكنك استخدام خدمة الحاويات الرئيسية ، مثل Dockers ، للإنشاء خطوط أنابيب البيانات. يمكنك تعديل الاستجابة الوظيفية للأمان ، والتحقق من إمكانية التوسع ، وتحسين كود البرنامج بمساعدة الحاويات. الخطأ الشائع الذي يرتكبه الناس عمومًا أثناء إنشاء الاستجابة الوظيفية هو أداء وتوزيع العمليات بشكل غير متساو. الحيلة هي تجنب استخدام ملف التحويل الرئيسي في SQL وتكييف طريقة CTAS لتعيين معلمات وعمليات متعددة للملف.

على الرغم من أن قواعد البيانات مثل Snowflake و Presto تمنحك وصولاً مضمنًا إلى SQL ، إلا أن مجموعة كبيرة من البيانات تقلل حتماً من وقت واجهة المستخدم. لذلك ، قم بتطبيق الخوارزميات التي تركز على السرعة والتي تؤدي إلى خطأ بسيط في الإخراج.

أدوات لبناء خط بيانات

يجب أن يكون نظام الملفات العمودي لخط أنابيب البيانات قادرًا على تخزين وضغط البيانات التراكمية النهائية. تزيد محركات البيانات من استخدام أنظمة الملفات هذه في واجهة المستخدم. أيضًا ، لتحقيق تصور مقنع - استخدم iPython أو Jupyter كدفتر ملاحظات. يمكنك أيضًا إنشاء قوالب دفتر ملاحظات تعتمد على معلمات محددة للحصول على وظائف مضمنة لتدقيق البيانات أو تمييز الرسومات أو تركيز المؤامرات ذات الصلة أو مراجعة البيانات تمامًا.

يمكنك نقل هذه المجموعة الفرعية المحددة من البيانات إلى موقع بعيد بمساعدة أدوات مثل Google Cloud Platform (GCP) أو Python أو Kafka . لا يتعين عليك إنشاء نسخة نهائية من الكود في المرة الأولى - ابدأ باستخدام ميزة مكتبة Faker في Python لكتابة واختبار الكود في خط أنابيب البيانات.

ما هو الفرق بين خط أنابيب البيانات و ETL؟

ETL هو اختصار شائع يستخدم للاستخراج والتحويل والتحميل. يتمثل الاختلاف الرئيسي في ETL في أنه يركز بالكامل على نظام واحد لاستخراج البيانات وتحويلها وتحميلها إلى مستودع بيانات معين. بدلاً من ذلك ، تعد ETL مجرد أحد المكونات التي تندرج تحت خط أنابيب البيانات.

تنقل خطوط أنابيب ETL البيانات على دفعات إلى نظام محدد بفواصل زمنية منظمة. نسبيًا ، تتمتع خطوط أنابيب البيانات بإمكانية تطبيق أوسع لتحويل البيانات ومعالجتها من خلال التدفق أو الوقت الفعلي.

لا يتعين بالضرورة على خطوط أنابيب البيانات تحميل البيانات إلى مستودع بيانات ولكن يمكنها اختيار التحميل إلى هدف انتقائي مثل حاوية S3 (خدمة التخزين البسيطة) من Amazon أو حتى توصيلها بنظام مختلف تمامًا.

حلول خطوط البيانات المتاحة

قد تختلف الطبيعة والاستجابة الوظيفية لخط أنابيب البيانات عن الأدوات السحابية لترحيل البيانات لاستخدامها بشكل مباشر في حل في الوقت الفعلي.

• القائم على السحابة

نسبة التكلفة إلى الفائدة لاستخدام الأدوات المستندة إلى السحابة لدمج البيانات عالية جدًا. لقد تعلمت الشركات الحفاظ على بنية تحتية محدثة مع الحد الأدنى من استخدام الوسائل والموارد. ومع ذلك ، فإن عملية اختيار البائعين لإدارة خطوط البيانات هي مسألة أخرى تمامًا.

• المصدر المفتوح

يحمل المصطلح دلالة قوية لعلماء البيانات الذين يريدون خطوط أنابيب بيانات شفافة لا تخدع استخدام البيانات نيابة عن العملاء. تعد الأدوات مفتوحة المصدر مثالية لأصحاب الأعمال الصغيرة الذين يريدون تكلفة أقل ويعتمدون بشكل مفرط على البائعين. ومع ذلك ، فإن فائدة هذه الأدوات تتطلب الخبرة والفهم الوظيفي لتكييف وتعديل تجربة المستخدم.

• معالجة في الوقت الحقيقي

يعد تنفيذ المعالجة في الوقت الفعلي مفيدًا للشركات التي ترغب في معالجة البيانات من مصدر تدفق منظم. علاوة على ذلك ، يتوافق السوق المالي والأجهزة المحمولة مع المعالجة في الوقت الفعلي. ومع ذلك ، تتطلب المعالجة في الوقت الفعلي الحد الأدنى من التفاعل البشري وخيارات القياس التلقائي والأقسام الممكنة.

• استخدام الدفعة

تسمح المعالجة المجمعة للشركات بنقل كمية كبيرة من البيانات بسهولة على فترات دون الحاجة إلى رؤية في الوقت الفعلي. تسهل هذه العملية على المحللين الذين يجمعون بين العديد من بيانات التسويق لتكوين نتيجة أو نمط حاسم.

العملية المؤتمتة

حسنًا ، يتجاهل الحاجة إلى التكرار لتعريف البيانات واستخراجها وتحميلها وتحويلها . تذكر أنه فقط عند بداية البرنامج يجب عليك إدخال العمل اليدوي وسيقوم النظام بأتمتة العملية بأكملها. ومع ذلك ، تتطلب عملية الأتمتة مترجمًا يمكنه مواءمة احتياجات العمل وتكييفها.

بالإضافة إلى ذلك ، فإن عامل التكاثر يجعل من الملائم للمستخدمين الوصول إلى البيانات بأمان معقول. ومع ذلك ، يجب أن تفهم أن العملية برمتها عرضة للتصحيح. وهذا يؤدي حتما إلى تغيير عمليات التحليل ودمج البيانات .

يعتمد إكمال المشاريع عالية القيمة كليًا على مستوى الخبرة وتدريب عالم البيانات المعين. ومع ذلك ، بالنسبة لبعض الشركات ، قد لا تكون إضافة الأجهزة والأشخاص خيارًا ممكنًا. ومع ذلك ، من أجل صيانة وتحسين خط أنابيب البيانات - ستحتاج في النهاية إلى تقديم خدمات فريق محترف.

• تكاملات معاصرة

خيارات البنية التحتية والوظيفية لا حصر لها عندما يتعلق الأمر ببناء خطوط أنابيب البيانات ، المتوافقة والمتكاملة مع Google AdWords و Analytics و Facebook Ads و LinkedIn و YouTube. هذا يعني أنه يمكنك الوصول إلى واجهة المستخدم الخاصة بك لتطوير خطوط أنابيب البيانات دون الحاجة إلى الاعتماد على التعليمات البرمجية.

مصدر

ربما يكون التسويق الرقمي قد أحدث ثورة في السنوات القليلة الماضية ، ولكن كذلك دور علماء البيانات ، الذين جعلوا من الممكن الآن دمج أجزاء كبيرة من مجموعات البيانات الخاصة بك من بيانات AdWords ومحتوى البث على نظام أساسي سحابي مختار في غضون دقائق .

يمكنك استيعاب مجموعات البيانات ومعالجتها لتعيين تحليلات في الوقت الفعلي عبر العالم ، وتخصيص الدفق عبر مشاريع مختلفة أيضًا. وبالمثل ، يمكنك إعادة ربط عمليات البيانات والتحقق من فاتورة كل ثانية. ومع ذلك ، فإنه يوفر أيضًا بيئة محطة سير عمل سلسة عبر السحابة المحلية والعامة. في النهاية ، يجعل هذا الاستكشاف المرئي والاتصال بإنترنت الأشياء وتنظيف البيانات المنظمة أسهل تمامًا.

ملاءمة وقابلية توسيع خطوط أنابيب البيانات

يجب أن تكون قابلية التوسع في خط أنابيب البيانات قادرة على تسجيل المليارات من نقاط البيانات والمزيد من مقاييس المنتج. بالإضافة إلى ذلك ، تكمن الحيلة في تخزين البيانات على النظام بطريقة تجعل توفر الاستعلام أسهل.

والأكثر من ذلك ، هو أن خط أنابيب البيانات المصمم جيدًا يركز على خيارات الملاءمة وقابلية التوسع معًا. كلما زادت نسبة قابلية التوسع ، زادت توافقها. وبالمثل ، استخدم عمليات إعادة التشغيل كطريقة طوارئ فعالة لإعادة صياغة البيانات المحتملة. يمكنك التحقق من نقطة التفتيش بتغيير كود المصدر لاستئناف العملية. يسمح لك عمليًا بالمرور عبر خطوط أنابيب ETL التي تستخدم البيانات الوصفية لكل نقطة دخول للتحقق من الحالة والبيانات المجمعة والتحويل الشامل.

يجب قياس تصميم الكتلة لخط أنابيب البيانات في كل حمل بدلاً من آلية ثابتة تعمل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع. AWS EMR (Elastic MapReduce) ، على سبيل المثال ، هو مثال مثالي على القياس التلقائي حيث تتلقى المجموعات محفزًا للانتقال عبر تسلسل ETL محدد والتجاهل بعد الانتهاء. من المهم ملاحظة أنه يمكنك دائمًا توسيع النطاق أو خفضه اعتمادًا على طبيعة البيانات.

علاوة على ذلك ، يجب أن تكون واجهة المستخدم الخاصة بك (UI) واضحة بما يكفي لمراقبة عمليات إعادة تشغيل البيانات الكاملة وحالة الدُفعات. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك وضع الاستعلام (UI) فوق نموذج البيانات الأساسي لتحليل حالة خط أنابيب البيانات ومراجعتها. على سبيل المثال ، يعد Apache Airflow خيارًا قابلاً للتطبيق لمراقبة الحالة ، ولكنه يتضمن استخدام dev-op وكتابة التعليمات البرمجية. بالإضافة إلى ذلك ، هذا هو المكان الذي يصبح فيه استخدام البيانات الوصفية المعمارية ضروريًا للمراقبة والتحقق من عمليات التحقق من الصحة وتقليل مشكلات بيانات الإنتاجية المعقدة.

‍

كيف يمكن أن تؤثر خطوط أنابيب البيانات على صنع القرار

اليوم ، يعتمد صناع القرار بشكل صحيح على الثقافة الموجهة للبيانات. علاوة على ذلك ، فإن الجمع بين البيانات التحليلية المتعددة في لوحة معلومات مبسطة هو بالتأكيد أحد الأسباب الرئيسية لنجاحها.

تساعد البيانات المنظمة المقيدة أصحاب الأعمال ورجال الأعمال على اتخاذ القرارات المثلى بناءً على الأدلة التي تم جمعها. ومع ذلك ، فإن هذا النمط ينطبق على المديرين الذين اعتادوا اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن تصميمات النمذجة البسيطة والبيانات الإحصائية الوصفية.

مصدر

يعتمد استخدام وتنويع المقاييس لمختلف الأعمال أيضًا على التواصل بين الموظفين والمديرين. تنطبق نفس القواعد عندما يتعلق الأمر بقدرة الموظفين والمديرين على التخلص من الازدواجية والتخزين للأهداف الصحيحة.

على الرغم من أن الحقيقة لا تزال قائمة - كان تقييم المخاطر واتخاذ القرارات الجريئة دائمًا هو الحاجة إلى الساعة للمنافسة في السوق. بالإضافة إلى ذلك ، تظل حرية الوصول إلى أجزاء كبيرة من البيانات والتصور جزءًا من الحل.

ومع ذلك ، قد يصعب فهم هذه الثقافة التي تتمحور حول البيانات والتي تتضمن أرقامًا إحصائية ومتوسطات وخطوط توزيع ومتوسطات لعدد من الأشخاص. وهذا هو السبب في أن ملف التفريغ لا يثقل كاهل الأفراد الذين يرغبون في اتخاذ قرارات سريعة وقوية بناءً على البيانات التحليلية المتاحة.

مع اتساع ثقافة البيانات المتنامية - أصبح اتخاذ القرار الحسابي أكثر اعتمادًا على الثقة التي يتم ضخها في جمع البيانات.

خطوط البيانات ودور الجماليات المرئية

بصرف النظر عن العملية الوظيفية ، يجب أن تشكل خطوط الأنابيب أفضل تحليل مرئي يمكن للعقل البشري أن يدركه من خلال الموازاة الدقيقة والعرض والتصميم. يكمل التصور الطبقي باعتباره الهدف النهائي للعملية بأكملها. وهذا ليس في صالح المستخدمين فحسب ، بل لصالح المسوقين أيضًا.

تنطبق نفس القواعد على حيوية الاتصال. ماذا سيكون الهدف من إنشاء شبكة عصبية معقدة وإبراز نماذج الاتجاه إذا لم تستطع استدعاء الأنماط الأساسية والتعرف على القيمة بين الناس؟

بالتأكيد ، يمكن للشركات تنفيذ مقاييس مباشرة أو اتباع النماذج التحليلية المتقدمة ؛ طالما يمكن للأشخاص التنقل وفهم الواجهة لتحليل شامل. وبالمثل ، يجب أن تكون الفجوة بين كل خط أنابيب مشفر ضيقة بحيث يمكن للمستخدمين إجراء تعديلات معينة وفقًا لمتطلباتهم الخاصة.

قد ترغب في ملاحظة أنه لا يوجد أسلوب جمالي بصري محدد. يحتاج إلى الخضوع للتغييرات والمراجعات وإعادة الاكتشاف والربط باتجاهات آسرة جديدة. يكاد يكون هذا الارتباط ملموسًا للمبرمجين الذين يفهمون كيف يمكن للمراقبة فقط أن تحدث فرقًا كبيرًا.

فوائد خط أنابيب البيانات

• بسيط وفعال

على الرغم من أن خطوط أنابيب البيانات قد تحتوي على بنية تحتية معقدة وعملية تشغيلية ، إلا أن استخدامها والتنقل بها واضحان تمامًا. وبالمثل ، يمكن تحقيق عملية التعلم لبناء مسار بيانات من خلال الممارسة الشائعة للغة Java Virtual Machine (JVM) لقراءة الملفات وكتابتها.

الغرض الأساسي من نمط الديكور ، من ناحية أخرى ، هو تحويل عملية مبسطة إلى عملية قوية. يقدر المبرمجون أكثر من أي شخص آخر سهولة الوصول عندما يتعلق الأمر ببيانات الأنابيب.

• التوافق مع التطبيقات

تسهل الطبيعة المضمنة لخطوط أنابيب البيانات استخدامها للعملاء واستراتيجيات التسويق الرقمي على حدٍ سواء. يمنع توافقه الملائم الحاجة إلى التثبيت أو الحصول على ملفات التكوين أو الاعتماد على الخادم. يمكنك الحصول على وصول كامل إلى البيانات بمجرد تضمين الحجم الصغير لخط أنابيب البيانات في التطبيق.

• مرونة البيانات الوصفية

يعد فصل الحقول والسجلات المخصصة أحد السمات الفعالة لخط أنابيب البيانات. تسمح لك البيانات الوصفية بتعقب مصدر البيانات والمنشئ والعلامات والتعليمات والتغييرات الجديدة وخيارات الرؤية .

• مكونات مدمجة

على الرغم من أن الخيار القابل للتخصيص متاح لك ، إلا أن خطوط أنابيب البيانات تحتوي على مكونات مضمنة تسمح لك بإدخال بياناتك أو الخروج منها. بعد التنشيط المدمج ، يمكنك البدء في العمل مع البيانات من خلال مشغلي التدفق.

مصدر

• تجزئة البيانات في الوقت الحقيقي بسرعة

سواء تم تخزين بياناتك في شكل ملف Excel ، أو على منصة وسائط اجتماعية عبر الإنترنت ، أو على قاعدة بيانات بعيدة - يمكن لخطوط البيانات أن تفكك أجزاء البيانات الصغيرة التي تشكل أساسًا جزءًا من تدفق العمل الأكبر.

ولا يحتاج العمل في الوقت الفعلي إلى قدر كبير من الوقت لمعالجة بياناتك. وبالتالي ، فإن هذا يترك مجالًا للمناورة بالنسبة لك لمعالجة البيانات الموجودة واستنتاجها بسهولة أكبر.

• معالجة في الذاكرة

مع توفر خطوط أنابيب البيانات ، لن تحتاج إلى تخزين أو حفظ التغييرات الجديدة في البيانات في ملف أو قرص أو قاعدة بيانات عشوائية. تمارس خطوط الأنابيب وظيفة في الذاكرة تجعل الوصول إلى البيانات أسرع من تخزينها على قرص.

عصر البيانات الضخمة

غالبًا ما يساء استخدام مصطلح " البيانات الضخمة ". إنه مصطلح أوسع يتعلق بما حدث في العامين الماضيين في العالم التحليلي. لكن الغرض من أدوات تكامل البيانات الضخمة هو إلى حد كبير جمع الأحداث والعديد من المصادر لإنشاء لوحة معلومات شاملة. الآن ، تذكر أنه يمكنك تجميع البيانات المتاحة وتكرارها وتنظيفها وتحويلها وتجديدها للحصول على وظائف تنقل سلسة باستخدام أدوات برامج تحليل البيانات هذه.

مصدر

أيضًا ، يمكن لمعظم الأدوات المتاحة التواصل مع الملفات الكبيرة وقواعد البيانات والعديد من الأجهزة المحمولة وإنترنت الأشياء وخدمات البث وواجهات برمجة التطبيقات. بعد ذلك ، تُنشئ عملية الاتصال هذه سجلاً في التخزين السحابي أو البرامج المحلية. تأتي أدوات SaaS ETL مثل تحليلات Snowplow أو بيانات الغرز أو Five tran ، على سبيل المثال ، مع برامج تشغيل إضافية ومكونات إضافية لجعل التكامل سلسًا قدر الإمكان.

ومع ذلك ، فقد أدرك صناع القرار أن هذه الأدوات هي مجرد وسيلة لتحقيق غاية. أنها تخدم هدف استرجاع وتخزين البيانات غير المهيكلة. من ناحية أخرى ، بدأت الشركات في فهم أن خطوط أنابيب البيانات قد فتحت أبوابًا جديدة لتجميع البيانات التحليلية ، لكن مسؤولية اتخاذ القرارات المنطقية لا تزال تقع عليها.

افكار اخيرة

سيستمر التفوق التكنولوجي لخطوط البيانات في الارتفاع لاستيعاب شرائح البيانات الأكبر ذات القدرة التحويلية. ومع ذلك ، فإن الاتجاه المستقبلي لأنابيب البيانات يكاد يكون حيويًا كما كان قبل عقد من الزمان. دائمًا ما تكون هناك عملية جديدة لخط أنابيب بيانات مراقب جيدًا في الأفق. وهذه الحاجة إلى تحقيق تصميم لا تشوبه شائبة ، والامتثال ، وكفاءة الأداء ، وقابلية تطوير أعلى ، وتصميم جذاب هي بالتأكيد في طريقها نحو التحسين.

‍

الارتجال هو الحل رقم 1 لخط أنابيب البيانات للمسوقين. أداة ETL تُستخدم لاستخراج وتحويل وتحميل البيانات من أكثر من 150 منصة تسويق مختلفة إلى أي وجهة نهائية ، مثل أداة BI أو مستودع البيانات. تعلم المزيد هنا.

‍

توصياتنا:

تحقق من أفضل أدوات وبرامج تحليلات التسويق لعام 2022

14 من أفضل أدوات ETL للشركات التي يجب تجربتها في عام 2021

كيفية تبسيط البيانات من Snowflake إلى Tableau [طريقتان سهلتان]

‍

‍

‍