Возможно, вы видели длительный эпизод “Я люблю Люси”, где Люси и Этель получают работу, упаковывая шоколадные конфеты во время работы кондитерской фабрики. Запускается высокоскоростной конвейерный ленточный конвейер, и, таким образом, дамы сразу же выходят из своей глубины. На вершине сцены они набивают свои шляпы, карманы и рот шоколадом, в то время как удлиняющаяся процессия разворачивания кондитерских изделий продолжает убегать с их места. Это уморительно. Это также правильный аналог для понимания важности модного конвейера данных.

Эффективный обмен знаниями из одного места в другое – от приложения SaaS до хранилища знаний, например, – это одна из важнейших операций в современном предприятии, работающем с данными. В конце концов, полезный анализ не может начаться до тех пор, пока информация не станет доступной. Поток данных часто бывает нестабильным, потому что во время транспортировки из одной системы в другую происходит множество сбоев: данные могут быть повреждены, они могут попасть в узкие места (вызывая задержки), или источники данных могут конфликтовать и/или создавать дубликаты. Поскольку сложность желаний возрастает, а значит, и количество источников знаний умножается, эти проблемы увеличиваются по масштабу и воздействию.

Конвейер данных: построен для эффективности

Введите информационный трубопровод, программное обеспечение, которое исключает многие ручные шаги из метода и обеспечивает плавный, автоматизированный поток знаний от одной станции к другой. Оно начинается с определения того, что, где и каким образом собираются данные. Оно автоматизирует процессы, связанные с извлечением, преобразованием, объединением, проверкой и загрузкой данных для дальнейшего анализа и визуализации. Она обеспечивает скорость от начала до конца, устраняя ошибки и борясь с узкими местами или задержками. Он может напрямую обрабатывать несколько потоков данных. Короче говоря, это абсолютная необходимость для современного предприятия, работающего с данными.

Независимо от того, идет ли речь о статических источниках (например, о плоской базе данных) или об источниках в реальном времени (например, о розничных сделках в Интернете), информационный конвейер разделяет каждый поток данных на более мелкие фрагменты, которые он обрабатывает параллельно, что дает дополнительную вычислительную мощность.

Для того чтобы информационная цепочка была хранилищем знаний, не требуется, чтобы последним словом “место назначения” было “хранилище знаний”. Он может направить данные в другое приложение, например, в инструмент визуализации или Salesforce. Рассмотрим это, потому что конечная производственная линия. (Если бы шоколад был данными, представьте, насколько расслабленными были бы Люси и Этель!).

Чем может отличаться конвейер данных от ETL?

Часто можно услышать, что термины ETL и data pipeline используются как взаимозаменяемые. ETL означает Извлечение, Преобразование и Загрузка. Системы ETL извлекают данные из одной системы, преобразовывают информацию и грузят информацию в базу данных или хранилище данных. Трубопроводы ETL обычно работают партиями, что означает, что информация перемещается одним большим фрагментом в выбранное время в целевую систему. Обычно это происходит через регулярные запланированные промежутки времени; например, вы можете настроить запуск партий в 12:30 утра в день, когда системный трафик низок.

Напротив, “конвейер данных” может быть более широким термином, охватывающим ETL как подмножество. Он относится к системе для переноса данных из одной системы в другую. Информация может преобразовываться или не преобразовываться, и она будет обрабатываться в режиме реального времени (или потоковой), а не партиями. Когда информация поступает в потоковом режиме, она обрабатывается в непрерывном потоке, что выгодно для данных, которые нуждаются в постоянном обновлении, как, например, знания, получаемые от датчиков, контролирующих трафик. Кроме того, информация может не загружаться в базу данных или хранилище данных. Она будет загружена в любое количество объектов, таких как AWS-ковш или озеро знаний, или даже вызовет веб-крюк на другой системе, чтобы начать выбранный бизнес-процесс.

Кому нужен конвейер знаний?

Хотя конвейер знаний не является необходимостью для каждого бизнеса, эта технология особенно полезна для тех, кто в ней нуждается:

Генерировать, использовать или хранить большие объемы или многочисленные источники знаний.

Поддерживать разрозненные источники данных

Требуется анализ данных в режиме реального времени или высокосложный анализ данных

Хранить данные в облаке

По мере того, как вы сканируете список выше, большинство компаний, с которыми вы взаимодействуете изо дня в день – и, несомненно, ваши собственные – будут получать удовольствие от конвейера знаний.

Типы решений конвейера данных

Существует множество различных решений для передачи данных, и каждое из них хорошо подходит для различных целей. Например, вам, возможно, захочется использовать инструменты, основанные на облачных технологиях, если вы пытаетесь переместить свои данные в “облако”.

В следующем списке показаны самые популярные доступные типы конвейеров. Обратите внимание, что эти системы не являются взаимоисключающими. Возможно, у вас есть конвейер знаний, оптимизированный как для облака, так и для реального времени.

Пакетный. Выполнение наиболее полезно, если вы хотите маневрировать большими объемами знаний с ежедневным интервалом, и вам не нужно перемещать данные в реальном времени. Например, это было бы полезно для интеграции ваших Маркетинговых данных в большую систему для анализа.

В режиме реального времени. Эти инструменты оптимизированы для обработки данных в реальном времени. В реальном времени полезно обрабатывать данные из потокового источника, например, информацию с финансовых рынков или телеметрию с подключенных устройств.

Родное облако. Эти инструменты оптимизированы для работы с облачными данными, такими как данные из AWS-бокетов. Эти инструменты размещаются в облаке, позволяя вам сэкономить много денег на инфраструктуре и экспертных ресурсах, потому что вы поверите инфраструктуре и опыту продавца, размещающего ваш конвейер.

Открытые исходные коды. Эти инструменты наиболее полезны, если вам нужна недорогая альтернатива продавцу рекламных щитов, и у вас есть опыт разработки или расширения инструмента для ваших целей. Инструменты с открытым исходным кодом часто дешевле своих коммерческих аналогов, но для использования этой функциональности требуются знания и опыт, так как лежащая в их основе технология общедоступна и предназначена для модификации или расширения пользователями.

Предпринимая основной шаг

Итак, вы убеждены, что вашей компании нужен конвейер знаний. Как начать?

Вы можете нанять команду для создания и обслуживания собственного конвейера данных. Вот что это значит:

Разработать, как следить за входящими данными (будь то файловые, потоковые или что-то еще).

Подключение и переработка данных из каждого источника для соответствия формату и схеме их назначения

Перемещение информации в целевую базу данных/хранилище данных

Добавление и удаление полей и изменение схемы по мере изменения требований компании

Принятие постоянных и постоянных обязательств по поддержанию и улучшению работы инфотрубопровода.

Рассчитывайте на то, что этот метод будет дорогостоящим как с точки зрения ресурсов, так и с точки зрения времени. Вам понадобится опытный (и, следовательно, дорогостоящий) персонал, либо нанятый, либо обученный и оттянутый далеко от других дорогостоящих проектов и программ. Его создание может занять несколько месяцев, что повлечет за собой значительные затраты. Наконец, часто бывает трудно масштабировать такие решения, потому что вы хотели бы иметь аппаратное обеспечение и других людей, которые могут быть вне бюджета.

Более простое и дешевое решение – это занять позицию во время надежного конвейера данных, такого как Alooma. Вот почему:

Вы получаете немедленную, нестандартную ценность, экономя время, затрачиваемое на создание собственного решения.

Вам не нужно привлекать ресурсы из существующих проектов или продуктов, чтобы создать или поддерживать ваш информационный конвейер.

Если или когда возникнут проблемы, вы получите кого-то, кому вы будете доверять, чтобы исправить проблему, вместо того, чтобы оттягивать ресурсы от других проектов или не удовлетворять SLA

Это дает вам шанс очистить и обогатить ваши данные на лету.

Он позволяет проводить безопасный анализ знаний в режиме реального времени даже из нескольких источников одновременно, сохраняя информацию в облачном хранилище данных.

Вы можете визуализировать данные в движении

Вы получаете душевное спокойствие от безопасности корпоративного уровня и 100% SOC 2 тип II, HIPAA и GDPR совместимое решение.

Изменения в схеме и новые источники данных легко внедряются

Встроенная обработка ошибок означает, что данные не будут потеряны при неудачной загрузке.