什麼是數據管道？

數據管道充當處理引擎，可立即通過變革性應用程序、過濾器和 API 發送您的數據。

您可以將數據管道想像為公共交通路線。 您可以定義數據在總線上的跳轉位置以及離開總線的時間。

數據管道攝取數據源的組合，應用轉換邏輯（通常分為多個順序階段）並將數據發送到加載目的地，例如數據倉庫。

隨著數字營銷的出現和 IT 領域的持續技術進步，數據管道已成為複雜數據的收集、轉換、遷移和可視化的救星。

根據 Adob​​e 的數據，只有 35% 的營銷人員認為他們的渠道是有效的。 在 Improvado，我們著手改變這一點。

Improvado 是營銷人員排名第一的數據管道解決方案。 一種 ETL 工具，用於從 150 多個不同的營銷平台中提取、轉換和加載數據到任何最終目的地，例如 BI 工具或數據倉庫。 在這裡了解更多。

數據管道的精簡和集中特性允許來自靜態和實時源的靈活模式。 最終，這種靈活性與數據管道將數據拆分成小部分的能力有關。

數據范圍之間的關係及其影響對全球企業而言變得更加重要。 同時，對這種相互聯繫的理解有助於數據科學家理清延遲、瓶頸、不明來源和重複問題。

是真的; 數據管道現在補充了系統網絡。 數據管道越全面，網絡系統的適用性就越好，將雲服務和混合應用程序結合起來工作。

數據管道的興起

此外，數據管道為集成眾多工具和攝取大量大型XML和CSV文件打開了新的大門。 然而，實時數據處理可能是數據管道的轉折點。

這個臨界點促成了在不改變格式的情況下將大量數據從一個地方移動到另一個地方的需要。 結果，企業發現了在短時間內調整、轉移、分割、展示或傳輸數據的新自由。

多年來，企業運營方式的客觀性發生了顯著變化。 重點不再是獲得利潤率，而是數據科學家如何提出與人聯繫的可行解決方案。 此外，更重要的是，這些變化需要具有變革性、可跟踪性和適應性，以適應不斷變化的未來動態。 也就是說，從使用平面文件、數據庫和數據湖到在無服務器平台上管理服務，數據管道已經走過了漫長的道路。

數據管道基礎設施

數據管道的架構基礎設施依賴於基礎來捕獲、組織、路由或重新路由數據以獲得有洞察力的信息。 事情就是這樣，原始數據通常有相當數量的不相關入口點。 此外，這是管道基礎設施組合、定制、自動化、可視化、轉換和移動來自眾多資源的數據以實現既定目標的地方。

此外，數據管道的架構基礎設施補充了基於分析和精確商業智能的功能。 數據功能意味著獲得對客戶行為、機器人流程、自動化流程、客戶體驗模式和用戶旅程模式的寶貴洞察。 您通過大量數據通過商業智能和分析了解實時趨勢和信息。

選擇合適的數據工程團隊

明智的做法是組建總是忙於處理應用程序細節的大數據工程團隊。 聘請能夠掌握結構數據並解決問題的數據工程師，及時了解複雜的表格並實施功能數據。

數據管道的功能

數據管道的功能用於收集信息，但從技術上講，存儲、訪問和傳播數據的方法可能因配置而異。

例如，可以通過抽象層來最小化數據移動，以分散數據，而無需手動移動 UI 上的每條信息。 您可以藉助 Alluxio 在存儲機制和所選供應商（如 AWS）之間為多個文件系統創建抽象層。

數據管道的功能不應依賴於供應商的數據庫系統。 此外，在沒有靈活性的情況下創建錯誤和分層的免費基礎設施有什麼意義？ 牢記這一點，您的數據管道應該能夠在AWS等存儲設備中收集完整信息，以保護數據系統的未來。

數據管道功能應該迎合業務分析，而不是完全根據審美選擇來構建網絡。 例如，流式基礎設施的功能很難管理，通常需要專業經驗和強大的業務來管理複雜的工程任務。

可以使用主流的容器服務，比如Dockers來創建 數據管道。 您可以在容器的幫助下調整安全性的功能響應、檢查可擴展性潛力以及改進軟件代碼。 人們在創建功能響應期間通常會犯的一個常見錯誤是執行和分配操作不均。 訣竅是避免在SQL中使用主轉換文件，並採用CTAS方法設置多個文件參數和操作。

儘管 Snowflake 和 Presto 等數據庫為您提供了內置的 SQL 訪問，但大量數據不可避免地會減少 UI 時間。 因此，應用導致較小輸出錯誤的以速度為中心的算法。

構建數據管道的工具

您的數據管道的列式文件系統應該能夠存儲和壓縮最終的累積數據。 數據引擎增加了 UI 中此類文件系統的使用。 此外，為了實現引人注目的可視化——使用iPython或Jupyter作為筆記本。 您甚至可以創建基於特定參數的筆記本模板，以獲取內置功能來審核數據、突出顯示圖形、聚焦相關圖表或完全查看數據。

您可以藉助Google Cloud Platform (GCP)、 Python或Kafka等工具將這一特定數據子集傳輸到遠程位置。 您不必一開始就創建代碼的最終版本——使用Python中的Faker庫功能啟動，以編寫和測試數據管道中的代碼。

數據管道和 ETL 有什麼區別？

ETL是用於Extract 、 Transform和Load 的常用首字母縮寫詞。 ETL的主要不同之處在於它完全專注於一個系統來提取、轉換和加載數據到特定的數據倉庫。 或者， ETL只是屬於數據管道的組件之一。

ETL管道以規定的間隔將數據批量移動到指定的系統。 相比之下，數據管道具有更廣泛的適用性，可以通過流式傳輸或實時傳輸和處理數據。

數據管道不一定要將數據加載到數據倉庫，但可以選擇加載到選擇性目標，例如亞馬遜的S3 （簡單存儲服務）存儲桶，甚至可以將其連接到完全不同的系統。

可用的數據管道解決方案

數據管道的性質和功能響應將不同於將數據遷移到直接將其用於實時解決方案的雲工具。

• 基於雲的

使用基於雲的工具合併數據的成本效益比相當高。 企業已經學會用最少的手段和資源來維護最新的基礎設施。 但是，選擇供應商來管理數據管道的過程完全是另一回事。

• 開源

對於希望透明數據管道不會代表客戶欺騙數據使用的數據科學家來說，該術語具有很強的含義。 開源工具非常適合希望降低成本和過度依賴供應商的小企業主。 然而，這些工具的有用性需要專業知識和功能理解來定制和修改用戶體驗。

• 實時處理

實時處理的實施對於希望處理來自受監管的流媒體源的數據的企業是有益的。 此外，金融市場和移動設備兼容以進行實時處理。 也就是說，實時處理需要最少的人工交互、自動縮放選項和可能的分區。

• 批處理的使用

批處理使企業能夠輕鬆地間隔傳輸大量數據，而無需實時可見性。 該過程使分析師更容易結合大量營銷數據以形成決定性的結果或模式。

自動化過程

好吧，它不需要重複定義、提取、加載和轉換數據。 請記住，只有在程序開始時，您才需要輸入手動工作，系統將在整個過程中自動執行。 然而，自動化過程需要能夠調整和定制業務需求的翻譯人員。

此外，可重複性因素使用戶可以方便地訪問具有合理安全性的數據。 但是，您需要了解整個過程都容易受到調試的影響。 這不可避免地導致分析和數據合併的變化。

高價值項目的完成完全取決於專業水平，以及聘請的數據科學家的培訓。 然而，對於一些企業來說，增加硬件和人員可能不是一個可行的選擇。 儘管如此，為了數據管道的維護和改進——你最終需要一個專業團隊的服務。

• 當代整合

在構建數據管道、與 Google AdWords、Analytics、Facebook Ads、LinkedIn 和 YouTube 集成對齊和集成時，基礎設施和功能選項是無窮無盡的。 這意味著您可以訪問您的 UI 來開發數據管道，而無需依賴代碼。

來源

數字營銷可能在過去幾年發生了革命性變化，但數據科學家的角色也發生了革命性變化，他們現在可以在幾分鐘內將來自 AdWords 數據和流式內容的大量數據集合併到選定的雲平台上.

您可以攝取和處理數據集以在全球範圍內設置實時分析，還可以個性化跨不同項目的流。 同樣，您可以重新鏈接數據操作並檢查每秒計費。 但是，它還提供了跨本地和公共雲的無縫工作流站環境。 最終，這使得可視化探索、與物聯網的連接以及結構化數據的清理變得更加容易。

數據管道的適用性和可擴展性

數據管道的可擴展性應該能夠對數十億個數據點和更多的產品規模進行評分。 此外，訣竅是以一種更容易查詢的方式將數據存儲在系統上。

更重要的是，精心設計的數據管道同時關注適用性和可擴展性選項。 可擴展性越高，它就越兼容。 同樣，使用重新運行作為可能重述數據的有效應急技術。 您可以檢查更改源代碼的檢查點以恢復該過程。 它實際上允許您通過 ETL 管道，這些管道使用每個入口點的元數據來檢查狀態、收集的數據和整體轉換。

數據管道的集群設計應該在每個負載上進行擴展，而不是固定的 24/7 機制。 例如，AWS EMR（彈性 MapReduce）是自動擴展的完美示例，其中集群接收觸發器以通過特定的 ETL 序列並在完成後丟棄。 請務必注意，您始終可以根據數據的性質擴大或縮小規模。

此外，您的用戶界面 (UI) 應該足夠清晰，以監控完整的數據重新運行和批處理狀態。 此外，您可以將查詢 (UI) 放在主要數據模型上，以分析和查看數據管道的狀況。 例如，apache Airflow 是監控狀態的可行選項，但它包括使用 dev-op 和編寫代碼。 此外，這是使用架構元數據對於監控、檢查驗證和解決複雜的生產力數據問題至關重要的地方。

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數據管道如何影響決策

今天，決策者理所當然地依賴於以數據為導向的文化。 此外，將多個分析數據組合成一個簡化的儀表板無疑是其成功的主要原因之一。

受限的結構化數據可幫助企業主和企業家根據收集的證據做出最佳決策。 但是，這種模式適用於過去根據簡單的建模設計和描述性統計數據做出明智決策的經理。

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不同業務指標的使用和多樣化也取決於員工和經理之間的溝通。 同樣的規則適用於員工和管理人員丟棄重複和庫存以實現正確目標的能力。

儘管事實仍然存在——風險評估和大膽的決策一直是市場競爭的必要條件。 此外，訪問大量數據和可視化的自由仍然是解決方案的一部分。

也就是說，這種以數據為中心的文化涉及統計數字、平均值、分佈線和中位數，對於許多人來說可能難以理解。 這就是為什麼轉儲文件不會讓想要根據可用分析數據做出快速而穩健決策的個人負擔過重。

隨著不斷增長的數據文化似乎在擴展——計算性決策變得更加依賴於對數據收集的信任。

數據管道和視覺美學的作用

除了功能過程之外，管道應該形成人類大腦可以通過準確的並行、查看和設計來感知的最佳視覺分析。 分層可視化是整個過程的最終目標。 這不僅有利於用戶，也有利於營銷人員。

同樣的規則也適用於交流的活力。 如果不能調用基本的底色模式和人們之間的價值識別，那麼製作複雜的神經網絡和突出趨勢模型的意義何在？

當然，企業可以執行簡單的指標或使用高級分析模型； 只要人們可以導航和理解界面以進行徹底的分析。 同樣，每個編碼管道之間的差距應該很小，以便用戶可以根據自己的要求進行某些修改。

您可能想注意到沒有明確的視覺審美風格。 它需要經歷變化、修訂、重新發現，並與新的迷人趨勢聯繫起來。 這種相關性對於了解監控如何產生重大影響的編碼人員來說幾乎是顯而易見的。

數據管道的好處

• 簡單有效

儘管數據管道可能具有復雜的基礎設施和功能過程，但它的使用和導航非常簡單。 類似地，構建數據管道的學習過程可以通過（JVM）Java虛擬機語言讀取和寫入文件的常見實踐來實現。

另一方面，裝飾器模式的根本目的是將簡化的操作轉變為健壯的操作。 在管道數據方面，程序員比任何人都更欣賞訪問的便捷性。

• 與應用程序的兼容性

數據管道的嵌入式特性使其更容易為客戶和數字營銷策略師所使用。 其合適的兼容性避免了安裝、擁有配置文件或依賴服務器的需要。 只需將小尺寸的數據管道嵌入到應用程序中，您就可以擁有完整的數據訪問權限。

• 元數據的靈活性

自定義字段和記錄的分離是數據管道的有效特徵之一。 元數據允許您追踪數據的來源、創建者、標籤、說明、新更改和可見性選項。

• 內置組件

儘管您可以訪問可自定義的選項，但數據管道具有內置組件，可讓您將數據輸入或輸出管道。 內置激活後，您可以開始通過流運算符處理數據。

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• 快速實時數據分割

無論您的數據是以 excel 文件的形式存儲在在線社交媒體平台上還是在遠程數據庫中，數據管道都可以分解數據小塊，這些小塊基本上是更大的流式工作流的一部分。

實時功能不需要額外的時間來處理您的數據。 因此，這為您更輕鬆地處理和推斷手頭數據留下了迴旋餘地。

• 內存處理

借助數據管道的可用性，您無需在文件、磁盤或隨機數據庫中存儲或保存數據中的新更改。 管道發揮內存功能，使數據的可訪問性比將數據存儲在磁盤中更快。

大數據時代

“大數據”一詞的使用經常被誤用。 它更像是一個更廣泛的術語，與過去幾年在分析界發生的事情有關。 但是大數據集成工具的目的主要是收集事件和大量來源以創建一個全面的儀表板。 現在，請記住，您可以使用這些數據分析軟件工具組裝、複製、清理、轉換和重新生成可用數據，以獲得流暢的導航功能。

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此外，大多數可用工具都可以與大型文件、數據庫、眾多移動設備、物聯網、流服務和 API 進行通信。 隨後，此通信過程在雲存儲或本地軟件中創建記錄。 SaaS ETL 工具（例如掃雪機分析、縫合數據或五轉）附帶添加的驅動程序和插件，以使集成盡可能順利。

也就是說，決策者已經意識到這些工具只是達到目的的手段。 它們服務於檢索和存儲非結構化數據的目標。 另一方面，企業已經開始了解數據管道可能為組裝分析數據打開了新的大門，但做出邏輯決策的責任仍然落在他們身上。

最後的想法

數據管道的技術優勢將繼續上升，以容納具有轉換能力的更大數據段。 也就是說，數據管道的未來趨勢幾乎與十年前一樣重要。 一個受良好監控的數據管道的新流程總是在出現。 實現無可挑剔的設計、合規性、性能效率、更高的可擴展性和有吸引力的設計的需求肯定正在朝著改進的方向發展。

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