Ce este o conductă de date?

O conductă de date servește ca un motor de procesare care trimite instantaneu datele dvs. prin aplicații transformatoare, filtre și API-uri.

Vă puteți gândi la o conductă de date ca o rută de transport public. Tu definești unde sar datele tale în autobuz și când părăsesc autobuzul.

O conductă de date ingerează o combinație de surse de date, aplică logica de transformare (adesea împărțită în mai multe etape secvențiale) și trimite datele către o destinație de încărcare, cum ar fi un depozit de date, de exemplu.

Odată cu apariția marketingului digital și a progresului tehnologic continuu în sectorul IT - conductele de date au devenit salvatori pentru colectarea , conversia , migrarea și vizualizarea datelor complexe.

Potrivit Adobe, doar 35% dintre agenții de marketing cred că conducta lor este eficientă. Aici, la Improvado, ne-am propus să schimbăm asta.

Improvado este soluția nr. 1 pentru pipeline de date pentru marketeri. Un instrument ETL folosit pentru a extrage, transforma și încărca date de pe peste 150 de platforme de marketing diferite în orice destinație finală, cum ar fi un instrument BI sau un depozit de date. Aflați mai multe aici.

Natura simplificată și concentrată a conductelor de date permite scheme flexibile din surse statice și în timp real. În cele din urmă, această flexibilitate se leagă de capacitatea conductelor de date de a împărți datele în porțiuni mici.

Relația dintre gama de date și impactul acesteia a devenit mai vitală pentru companiile de pe tot globul. Simultan, înțelegerea acestei legături interconectate îi ajută pe oamenii de știință de date să rezolve latența, blocajele, sursele neidentificate și problemele de duplicare.

Este adevarat; conductele de date completează acum rețeaua sistemului. Cu cât conducta de date este mai cuprinzătoare, cu atât mai bună aplicabilitatea sistemului de rețea ar fi combinarea serviciilor cloud și a aplicațiilor hibride pentru muncă.

Creșterea conductelor de date

Mai mult, conductele de date au deschis noi uși pentru a integra numeroase instrumente și a ingera o cantitate copleșitoare de fișiere XML și CSV mari. Procesarea datelor în timp real, totuși, a fost probabil punctul de vârf pentru conductele de date.

Acest punct de vârf a facilitat nevoia orei de a muta bucăți mari de date dintr-un loc în altul fără a schimba formatul. Drept urmare, companiile și-au găsit libertatea de a modifica , muta , segmenta , prezenta sau transfera date într-un interval scurt de timp.

De-a lungul anilor, obiectivitatea modului în care funcționează întreprinderile s-a schimbat semnificativ. Accentul nu se mai concentrează pe obținerea de marje de profit, ci pe modul în care oamenii de știință de date pot prezenta soluții viabile care să conecteze cu oamenii. Mai mult, și mai important, acele schimbări trebuie să fie transformatoare , urmăribile și adaptabile pentru schimbarea dinamicii viitoare. Acestea fiind spuse, conductele de date au parcurs un drum lung de la utilizarea fișierelor plate, a bazelor de date și a lacului de date până la gestionarea serviciilor pe o platformă fără server.

Infrastructura conductei de date

Infrastructura arhitecturală a unei conducte de date se bazează pe fundație pentru a captura, organiza, direcționa sau redirecționa datele pentru a obține informații pertinente. Iată, în general, există un număr destul de semnificativ de puncte de intrare irelevante pentru datele brute. În plus, aici este locul în care infrastructura conductei combină, personalizează, automatizează, vizualizează, transformă și mută datele din numeroase resurse pentru a atinge obiectivele stabilite.

În plus, infrastructura arhitecturală a unei conducte de date completează funcționalitatea bazată pe analiză și inteligență de afaceri precisă. Funcționalitatea datelor înseamnă obținerea de informații valoroase despre comportamentul clienților, procesul robotizat, procesul de automatizare și modelul experienței clienților și modelul călătoriei utilizatorilor. Învățați despre tendințele și informațiile în timp real prin business intelligence și analiză prin cantități mari de date.

Alegerea echipei potrivite de inginerie a datelor

Ar fi înțelept să se formeze echipe de inginerie de date mari care sunt mereu ocupate cu detaliile aplicației. Angajați inginerii de date care ar trebui să fie capabili să obțină datele structurale și să rezolve problemele, să înțeleagă tabele complexe și să implementeze datele funcționale în timp util.

Funcționalitatea conductei de date

Funcționalitatea unei conducte de date servește rolul de a colecta informații, dar din punct de vedere tehnic, metoda de stocare, accesare și răspândire a datelor poate varia în funcție de configurație.

Minimizarea mișcării datelor, de exemplu, este posibilă printr-un strat abstract pentru a dispersa datele fără a muta manual fiecare informație pe UI. Puteți crea un strat abstract pentru mai multe sisteme de fișiere cu ajutorul Alluxio între mecanismul de stocare și furnizorul selectat, cum ar fi AWS.

Funcționalitatea unei conducte de date nu ar trebui să se bazeze pe mila sistemului de baze de date al vânzătorului. Mai mult, ce rost ar avea să creăm o infrastructură fără erori și stratificată fără flexibilitate? Ținând cont de acest lucru, conducta dvs. de date ar trebui să poată colecta informații complete într-un dispozitiv de stocare precum AWS pentru a proteja viitorul sistemului de date.

Funcționalitatea pipelinei de date ar trebui să se adreseze analizei de afaceri în loc să construiască rețeaua în întregime pe alegeri estetice. Funcțiile unei infrastructuri de streaming, de exemplu, sunt destul de greu de gestionat și, în general, necesită experiență profesională și afaceri puternice pentru a gestiona sarcini de inginerie complexe.

Puteți utiliza un serviciu de containere standard, cum ar fi Dockers, pentru a crea conducte de date. Puteți modifica răspunsul funcțional al securității, puteți verifica potențialul de scalabilitate și puteți îmbunătăți codul software cu ajutorul containerelor. O greșeală comună pe care o fac oamenii în general în timpul creării răspunsului funcțional este efectuarea și distribuirea neuniformă a operațiunilor. Trucul este să evitați utilizarea fișierului de transformare principal în SQL și să adaptați metoda CTAS pentru a seta mai mulți parametri și operațiuni ale fișierului.

Deși bazele de date precum Snowflake și Presto vă oferă acces SQL încorporat, o mare parte de date scade în mod inevitabil timpul de utilizare. Prin urmare, aplicați algoritmi concentrați pe viteză care au ca rezultat o eroare minoră de ieșire.

Instrumente pentru a construi o conductă de date

Sistemul de fișiere în coloană al conductei dvs. de date ar trebui să poată stoca și comprima datele finale acumulate. Motoarele de date măresc utilizarea unor astfel de sisteme de fișiere în UI. De asemenea, pentru a obține o vizualizare convingătoare - utilizați iPython sau Jupyter ca notebook-uri. Puteți chiar să creați șabloane de notebook bazate pe parametri specifici pentru a obține funcții încorporate pentru a audita datele, a evidenția grafice, a concentra graficele relevante sau a revizui datele în totalitate.

Puteți transfera acest subset specific de date într-o locație la distanță cu ajutorul unor instrumente precum Google Cloud Platform (GCP), Python sau Kafka . Nu trebuie să creați o versiune finalizată a codului din prima încercare - inițiați cu funcția de bibliotecă Faker în Python pentru a scrie și testa codul în conducta de date.

Care este diferența dintre pipeline de date și ETL?

ETL este un acronim comun folosit pentru Extract , Transform și Load. Deosebirea majoră a ETL este că se concentrează în întregime pe un singur sistem pentru a extrage, transforma și încărca date într-un anumit depozit de date. Alternativ, ETL este doar una dintre componentele care se încadrează în conducta de date.

Conductele ETL mută datele în loturi către un sistem specificat cu intervale reglementate. Comparativ, conductele de date au o aplicabilitate mai largă pentru a transforma și procesa date prin streaming sau în timp real.

Conductele de date nu trebuie neapărat să încarce date într-un depozit de date, dar pot alege să se încarce într-o țintă selectivă, cum ar fi bucket-ul Amazon S3 (Serviciul de stocare simplu) sau chiar să le conecteze la un sistem complet diferit.

Soluții disponibile pentru conducte de date

Natura și răspunsul funcțional al pipelinei de date ar fi diferite de instrumentele cloud pentru migrarea datelor pentru a le utiliza definitiv pentru o soluție în timp real.

• Bazat pe cloud

Raportul cost-beneficiu al utilizării instrumentelor bazate pe cloud pentru a amalgama datele este destul de mare. Companiile au învățat să mențină infrastructura la zi cu utilizarea minimă a mijloacelor și resurselor. Cu toate acestea, procesul de alegere a furnizorilor care să gestioneze conductele de date este cu totul altă chestiune.

• Sursa deschisa

Termenul are o conotație puternică pentru oamenii de știință de date care doresc conducte de date transparente care să nu escrocheze utilizarea datelor în numele clienților. Instrumentele Open Source sunt ideale pentru proprietarii de afaceri mici care doresc costuri mai mici și dependență excesivă de furnizori. Cu toate acestea, utilitatea unor astfel de instrumente necesită expertiză și înțelegere funcțională pentru a adapta și modifica experiența utilizatorului.

• Procesare în timp real

Implementarea procesării în timp real este benefică pentru companiile care doresc să proceseze date dintr-o sursă de streaming reglementată. În plus, piața financiară și dispozitivele mobile sunt compatibile pentru a avea procesare în timp real. Acestea fiind spuse, procesarea în timp real necesită interacțiune umană minimă, opțiuni de scalare automată și posibile partiții.

• Utilizarea lotului

Procesarea în loturi permite companiilor să transporte cu ușurință o cantitate mare de date la intervale, fără a necesita vizibilitate în timp real. Procesul face mai ușor pentru analiștii care combină o multitudine de date de marketing pentru a forma un rezultat sau un model decisiv.

Procesul automatizat

Ei bine, elimină necesitatea de a repeta pentru a defini , extrage , încărca și transforma date. Amintiți-vă, doar la începutul programului trebuie să introduceți lucru manual, iar sistemul o va automatiza pentru întregul proces. Procesul de automatizare necesită totuși un traducător care poate alinia și adapta nevoile afacerii.

În plus, factorul de reproductibilitate face ca utilizatorii să poată accesa datele cu o securitate plauzibilă. Cu toate acestea, trebuie să înțelegeți că întregul proces este susceptibil de depanare. Acest lucru duce inevitabil la schimbarea analizei și fuziuni de date .

Finalizarea proiectelor de mare valoare depinde în întregime de nivelul de expertiză și de formarea cercetătorilor de date angajat. Pentru unele companii, totuși, adăugarea de hardware și oameni ar putea să nu fie o opțiune fezabilă. Cu toate acestea, de dragul întreținerii și îmbunătățirii conductei de date - în cele din urmă trebuie să solicitați serviciile unei echipe profesioniste.

• Integrari contemporane

Opțiunile de infrastructură și funcționale sunt nesfârșite atunci când vine vorba de construirea conductelor de date, aliniate și integrate cu Google AdWords, Analytics, Facebook Ads, LinkedIn și integrarea YouTube. Aceasta înseamnă că vă puteți accesa interfața de utilizare pentru a dezvolta conducte de date fără a fi nevoie să vă bazați pe cod.

Sursă

Este posibil ca marketingul digital să fi revoluționat în ultimii câțiva ani, dar la fel și rolul cercetătorilor de date, care acum au făcut posibilă combinarea unor cantități mari din seturile dvs. de date din datele AdWords și conținutul de streaming pe o platformă cloud aleasă în câteva minute. .

Puteți asimila și procesa seturi de date pentru a seta analize în timp real pe tot globul și, de asemenea, puteți personaliza fluxul pentru diferite proiecte. În mod similar, puteți reconecta operațiunile de date și puteți verifica facturarea pe secundă. Cu toate acestea, oferă și un mediu de stație de flux de lucru fără întreruperi în cloud-uri on-premise și publice. În cele din urmă, acest lucru face explorarea vizuală, conexiunea la IoT și curățarea datelor structurate destul de ușoare.

Adecvarea și scalabilitatea conductelor de date

Scalabilitatea unei conducte de date ar trebui să poată obține miliarde de puncte de date și o scară de produse considerabil mai mare. În plus, trucul este să stocați datele în sistem într-un mod care ușurează disponibilitatea interogării.

Mai mult, este că o conductă de date bine concepută se concentrează asupra opțiunilor de adecvare și scalabilitate împreună. Cu cât este mai mare rata de scalabilitate, cu atât ar fi mai compatibil. În mod similar, utilizați reluări ca o tehnică de contingență eficientă pentru o posibilă reformulare a datelor. Puteți verifica punctul de control schimbând codul sursă pentru a relua procesul. Practic, vă permite să treceți prin conducte ETL care utilizează metadate pentru fiecare punct de intrare pentru a verifica starea, datele adunate și transformarea generală.

Designul cluster al conductei de date ar trebui să fie scalat pe fiecare sarcină în loc de un mecanism fix 24/7. AWS EMR (Elastic MapReduce), de exemplu, este un exemplu perfect de scalare automată, în care clusterele primesc un declanșator pentru a trece printr-o anumită secvență ETL și a renunța după finalizare. Este important să rețineți că puteți oricând să creșteți sau să reduceți, în funcție de natura datelor.

În plus, interfața cu utilizatorul (UI) ar trebui să fie suficient de clară pentru a monitoriza reluările complete ale datelor și starea lotului. În plus, puteți plasa o interogare (UI) peste modelul de date primar pentru a analiza și a revizui starea conductei de date. Apache Airflow, de exemplu, este o opțiune viabilă pentru a monitoriza starea, dar include utilizarea dev-op și scrierea codului. În plus, aici utilizarea metadatelor arhitecturale devine esențială pentru monitorizarea, verificarea validărilor și eliminarea problemelor complicate ale datelor de productivitate.

‍

Cum pot influența conductele de date procesul decizional

Astăzi, factorii de decizie depind pe bună dreptate de cultura orientată spre date. Mai mult, combinarea datelor analitice multiple într-un tablou de bord simplificat este cu siguranță unul dintre motivele majore ale succesului său.

Datele structurate limitate ajută proprietarii de afaceri și antreprenorii să ia decizii optime pe baza dovezilor adunate. Cu toate acestea, acest model este valabil pentru managerii care obișnuiau să ia decizii informate cu privire la modele simple de modelare și date statistice descriptive.

Sursă

Utilizarea și diversificarea metricilor pentru diferite afaceri depind și de comunicarea dintre angajați și manageri. Aceleași reguli se aplică atunci când vine vorba de capacitatea angajaților și a managerilor de a elimina dublările și stocarea la obiectivele potrivite.

Deși adevărul rămâne – evaluarea riscurilor și luarea deciziilor îndrăznețe au fost întotdeauna nevoia momentului pentru a concura pe piață. În plus, libertatea de a accesa bucăți mari de date și de a vizualiza rămâne parte a soluției.

Acestea fiind spuse, această cultură centrată pe date care implică cifre statistice, medii, linii de distribuție și mediane poate fi greu de înțeles pentru un număr de oameni. Și acesta este motivul pentru care fișierul de descărcare nu supraîncărcă persoanele care doresc să ia decizii rapide și solide pe baza datelor analitice disponibile.

Pe măsură ce cultura de date în creștere pare să se extindă – luarea deciziilor calculate a devenit mai dependentă de încrederea acordată în colectarea datelor.

Conductele de date și rolul esteticii vizuale

În afară de procesul funcțional, conductele ar trebui să formeze cea mai bună analiză vizuală pe care mintea umană o poate percepe prin paralelizare, vizualizare și proiectare precise. O vizualizare stratificată completează ca obiectiv final al întregului proces. Și asta este în favoarea nu doar a utilizatorilor, ci și a agenților de marketing.

Aceleași reguli se aplică și pentru vitalitatea comunicării. Ce rost ar avea să creăm o rețea neuronală complicată și să evidențiem modele de tendințe dacă nu poate invoca modele de bază de subton și recunoașterea valorilor în rândul oamenilor?

Sigur, companiile pot executa valori simple sau pot merge cu modelele analitice avansate; atâta timp cât oamenii pot naviga și înțelege interfața pentru o analiză amănunțită. În mod similar, distanța dintre fiecare conductă codificată ar trebui să fie îngustă, astfel încât utilizatorii să poată face anumite modificări conform propriilor cerințe.

Poate doriți să observați că nu există un stil estetic vizual definit. Trebuie să sufere modificări, revizuiri, redescoperire și conectarea la noi tendințe captivante. Această corelație este aproape palpabilă pentru programatori care înțeleg cum doar monitorizarea poate face toată diferența.

Beneficiile Data Pipeline

• Simplu și Eficient

Deși conductele de date pot avea o infrastructură complexă și un proces de funcționare, utilizarea și navigarea acestuia sunt destul de simple. În mod similar, procesul de învățare al construirii unei conducte de date este realizabil prin practica comună a limbajului Java Virtual Machine (JVM) pentru a citi și scrie fișierele.

Scopul de bază al modelului de decorator , pe de altă parte, este de a transforma o operațiune simplificată într-una robustă. Programatorii apreciază mai mult decât oricine ușurința de acces atunci când vine vorba de canalizarea datelor.

• Compatibilitate cu aplicații

Natura încorporată a conductelor de date face mai ușor de utilizat atât pentru clienți, cât și pentru strategii de marketing digital. Compatibilitatea sa compatibilă previne necesitatea de a instala, de a avea fișiere de configurare sau de a se baza pe un server. Puteți avea acces complet la date prin simpla încorporare a dimensiunii mici a conductei de date într-o aplicație.

• Flexibilitatea metadatelor

Separarea câmpurilor și înregistrărilor personalizate este una dintre trăsăturile eficiente ale conductei de date. Metadatele vă permit să urmăriți sursa datelor, a creatorului , a etichetelor , a instrucțiunilor , a noilor modificări și a opțiunilor de vizibilitate .

• Componente încorporate

Deși opțiunea personalizabilă este accesibilă pentru dvs., conductele de date au componente încorporate care vă permit să introduceți sau să ieșiți datele din conductă. După activarea încorporată, puteți începe să lucrați cu datele prin intermediul operatorilor de flux.

Sursă

• Segmentare rapidă a datelor în timp real

Indiferent dacă datele dvs. sunt stocate sub formă de fișier Excel, pe o platformă de socializare online sau într-o bază de date de la distanță - conductele de date pot descompune fragmentele mici de date care sunt în mod fundamental parte din fluxul de lucru de streaming mai mare.

Și funcționarea în timp real nu necesită o perioadă de timp străină pentru a vă procesa datele. În consecință, acest lucru vă lasă o marjă de mișcare pentru a procesa și a deduce mai ușor datele disponibile.

• Procesare în memorie

Cu disponibilitatea conductelor de date, nu este nevoie să stocați sau să salvați noi modificări ale datelor într-un fișier, disc sau bază de date aleatoare. Pipelines exercită o funcție în memorie care face accesibilitatea datelor mai rapidă decât stocarea lor pe un disc.

Era Big Data

Utilizarea termenului „ date mari ” este adesea folosită greșit. Este mai mult un termen mai larg care se referă la ceea ce s-a întâmplat în ultimii doi ani în lumea analitică. Dar scopul instrumentelor de integrare a datelor mari este în mare parte acela de a aduna evenimente și o multitudine de surse pentru a crea un tablou de bord cuprinzător. Acum, amintiți-vă, puteți asambla, duplica, curăța, transforma și regenera datele disponibile pentru a avea o funcționalitate de navigare fluidă cu aceste instrumente software de analiză a datelor.

Sursă

De asemenea, majoritatea instrumentelor disponibile pot comunica cu fișiere mari, baze de date, numeroase dispozitive mobile, IoT, servicii de streaming și API-uri. Ulterior, acest proces de comunicare creează o înregistrare în stocarea în cloud sau în software-ul local. Instrumentele ETL SaaS , cum ar fi analiza plug-urilor de zăpadă , datele de cusături sau cinci tran, de exemplu , vin cu drivere și pluginuri adăugate pentru a face integrarea cât mai ușoară posibil.

Acestea fiind spuse, factorii de decizie au ajuns să realizeze că aceste instrumente sunt doar mijloace pentru un scop. Acestea servesc scopului de a prelua și stoca date nestructurate. Companiile, pe de altă parte, au început să înțeleagă că conductele de date au deschis noi uși pentru a asambla date analitice, dar responsabilitatea de a lua decizii logice încă revine asupra lor.

Gânduri finale

Superioritatea tehnologică a conductelor de date va continua să crească pentru a găzdui segmente mai mari de date cu capacitate de transformare. Acestea fiind spuse, tendința futuristă a conductelor de date este aproape la fel de vitală ca acum un deceniu. Un nou proces pentru o conductă de date bine monitorizată este întotdeauna la orizont. Și această nevoie de a obține un design impecabil, conformitate, eficiență a performanței, scalabilitate mai mare și design atractiv este cu siguranță în mișcare spre îmbunătățire.

‍

Improvado este soluția nr. 1 pentru pipeline de date pentru marketeri. Un instrument ETL folosit pentru a extrage, transforma și încărca date de pe peste 150 de platforme de marketing diferite în orice destinație finală, cum ar fi un instrument BI sau un depozit de date. Aflați mai multe aici.

‍

Recomandarea noastra:

Consultați Cele mai bune instrumente și software de analiză de marketing pentru 2022

14 cele mai bune instrumente ETL pentru companiile de afaceri pe care să le încerce în 2021

Cum să eficientizați datele de la Snowflake la Tableau [Two Easy Ways]

‍

‍

‍