Wat is een datapijplijn?

Definitie en belang

Een gegevenspijplijn is een reeks stappen die gegevens doorlopen. Zie het als een assemblagelijn voor de productie, maar in plaats van fysieke producten, verwerkt het ruwe gegevens en raffineert ze tot een bruikbare vorm. Dit omvat processen als:

• Inslikken : Het verzamelen van ruwe gegevens uit verschillende bronnen (databases, API's, sensoren, sociale media, enz.).
   
• Transformation : De gegevens reinigen, valideren en converteren naar een consistente indeling. Dit kan inhouden dat irrelevante informatie wordt weggefilterd, fouten worden gecorrigeerd of gegevenspunten worden geaggregeerd.
   
• Transport : De verwerkte gegevens naar de eindbestemming verplaatsen, zoals een datawarehouse, data lake of data analytics-platform.

Gegevenspijplijnen automatiseren gegevensstroom, waardoor handmatige gegevensverwerking wordt geëlimineerd, tijd wordt bespaard en fouten worden verminderd. Ze verbeteren de kwaliteit van de gegevens en zorgen ervoor dat de gegevens accuraat, consistent en klaar voor analyse zijn.

Gegevenspijplijnen maken efficiënte analyse mogelijk door analisten en tools voor business intelligence te voorzien van een betrouwbare stroom verwerkte gegevens. Bovendien ondersteunen ze realtime besluitvorming door actuele gegevens te leveren voor directe inzichten.

Realtime gegevensverwerking

Terwijl sommige datapijplijnen data in batches verwerken, stijgt de behoefte aan realtime inzichten enorm. Bij realtime gegevensverwerking worden gegevens verwerkt zoals ze met minimale latency worden gegenereerd. Hierdoor kunnen organisaties:

• Reageer direct op events : Bijvoorbeeld het detecteren van frauduleuze transacties, het monitoren van websiteverkeer of het in realtime aanpassen van marketingcampagnes.
   
• Personaliseer klantervaringen : Doelgerichte aanbiedingen en aanbevelingen bieden op basis van het huidige gebruikersgedrag.
   
• Neem afstand van uw concurrenten Snellere, gegevensgestuurde beslissingen maken om voor te blijven.

Realtime datapijplijnen gebruiken vaak technologieën zoals stream processing engines (bijvoorbeeld Apache Kafka, Apache Flink) om de continue informatiestroom te verwerken.

Data Pipeline-architectuur

Terwijl de componenten van een datapijplijn de afzonderlijke onderdelen beschrijven, verwijst de architectuur naar de organisatie en onderlinge verbindingen van deze componenten. Deze structuur bepaalt hoe gegevens door de pijplijn stromen, waar ze worden opgeslagen en hoe er uiteindelijk toegang toe wordt verkregen. Twee gebruikelijke architectuurpatronen die in datapijplijnen worden gebruikt, zijn gegevenspijpen (een datapakhuis ) en datawarehouses.

Data Pipeline Lakes

Stel je een uitgestrekt, zich uitbreidend reservoir voor waar alle soorten data vrij circuleren en zich vermengen. Dat is de essentie van een data lake. Het is een gecentraliseerde opslagplaats die ontworpen is om ruwe gegevens op te slaan in hun eigen indeling, ongeacht de structuur of bron. U kunt het zien als een enorme opslagpool waar gestructureerde gegevens uit databases, semigestructureerde gegevens uit sociale media-feeds en ongestructureerde gegevens zoals afbeeldingen en tekstbestanden naast elkaar bestaan.
Deze flexibiliteit is een belangrijk voordeel van data lakes. Ze leggen geen rigide schema's vooraf op, waardoor u snel gegevens kunt invoegen zonder u zorgen te hoeven maken over de vooraf gedefinieerde structuur of het doel ervan. Dit maakt data lakes ideaal voor het verwerken van diverse gegevenstypen en het verkennen van nieuwe analytische mogelijkheden als ze zich voordoen.
Flexibiliteit kan echter ook tot uitdagingen leiden. Zonder goede organisatie en metagegevensbeheer kan een datameer een "datameer" worden, waar waardevolle informatie verloren gaat in de uitgestrektheid. Het implementeren van data-governance en catalogiseringspraktijken is van cruciaal belang om de detecteerbaarheid en kwaliteit van gegevens te garanderen.

Data Warehouses

In tegenstelling tot het vrije datameren zijn datawarehouses gestructureerder en doelgericht gebouwd. Zie het als zorgvuldig georganiseerde bibliotheken waar gegevens netjes gecategoriseerd worden en bewaard worden voor specifieke analytische behoeften. Gegevens in een datawarehouse zijn doorgaans gestructureerd en relationeel, opgeschoond, getransformeerd en geladen volgens een vooraf gedefinieerd schema.
Deze structuur maakt datawarehouses uitermate efficiënt voor het opvragen en analyseren van gegevens voor specifieke business intelligence en rapporteringstaken. Ze bieden een betrouwbare bron van waarheid voor essentiële prestatie-indicatoren (KPI's), historische trends en andere kritieke bedrijfsstatistieken.
De rigide structuur van een datawarehouse kan de flexibiliteit ervan echter beperken. Het toevoegen van nieuwe gegevensbronnen of het aanpassen van wijzigingen in de gegevensstructuur kan aanzienlijke inspanningen en schemawijzigingen vergen.

Data Lakehouse

Datalehouses bieden eenvoud, flexibiliteit en kosteneffectiviteit door het implementeren van datastructuren en beheerfuncties vergelijkbaar met data warehouses met goedkope opslagoplossingen die typisch zijn voor data lakes. Dit hybride model is zuiniger dan traditionele oplossingen voor data warehousing en biedt robuust gegevensbeheer, waardoor de gegevenskwaliteit en naleving worden gegarandeerd.

Use cases Datamakhuizen worden in verschillende sectoren gebruikt, waaronder:

• Gezondheidszorg: Opslag en analyse van gegevens uit elektronische patiëntendossiers en medische apparatuur om de patiëntenzorg te verbeteren.
• Finance Beheer en analyse van financiële transacties en risicobeheergegevens voor betere beleggingsbeslissingen.
• Data Modernization: Bestaande datasystemen upgraden voor betere prestaties en kostenefficiëntie.
• Realtime gegevensverwerking Gegevens analyseren terwijl ze worden gegenereerd, waardoor realtime rapportage en analyse mogelijk wordt.

Cloud Data Tools

Cloudproviders bieden uitgebreide tools en services die speciaal ontworpen zijn voor het bouwen en beheren van gegevenspijplijnen. Deze tools beslaan elk stadium van het gegevenspad, van inname tot analyse.

• Inslikken : Cloudplatforms bieden services om snel gegevens uit verschillende bronnen te importeren, waaronder databases, API's, feeds van sociale media en IoT-apparaten. Deze services omvatten vaak vooraf gebouwde connectors en integraties, waardoor het eenvoudiger wordt om verbinding te maken met verschillende gegevensbronnen.
   
• Processing : Krachtige cloud-gebaseerde data processing engines, zoals Apache Spark en Apache Flink, maken een efficiënte transformatie en analyse van grote datasets mogelijk. Deze engines kunnen eenvoudig worden geschaald om fluctuerende gegevensvolumes en complexe verwerkingstaken te verwerken.
   
• Storage Cloud storage-oplossingen, vooral object storage, bieden schaalbare en kosteneffectieve storage voor alle soorten en maten gegevens.
   
• Orkestratie Services voor workfloworkestratie helpen de gegevensstroom door de pijplijn te automatiseren en te beheren. Met deze services kunt u complexe gegevenspijplijnen definiëren met afhankelijkheden, planning en bewakingsmogelijkheden.
   
• Analytics Cloudplatforms bieden verschillende analysediensten, waaronder data warehousing, data lakes en machine-learningplatforms. Deze services bieden de tools en infrastructuur om inzichten uit uw gegevens te halen.

ETL-pijplijnen in de Cloud

Extract, Transform, Load (ETL) is een algemeen gegevensintegratieproces dat wordt gebruikt om gegevens uit meerdere bronnen samen te voegen in een doelgegevensopslagplaats. Cloudplatforms bieden robuuste ondersteuning voor het bouwen en exploiteren van ETL-pijpleidingen.

• Schaalbaarheid en flexibiliteit: Op de cloud gebaseerde ETL-tools kunnen resources dynamisch schalen om fluctuerende gegevensvolumes en verwerkingsbehoeften te verwerken, waardoor er niet vooraf in hardware en infrastructuur hoeft te worden geïnvesteerd.
   
• Kosteneffectiviteit: Cloudproviders bieden pay-as-you-go-prijsmodellen, waarmee u alleen betaalt voor de resources die u verbruikt. Dit kan de kosten van ETL-pijpleidingen aanzienlijk verlagen in vergelijking met on-premises oplossingen.
   
• Managed services: Veel cloudproviders bieden beheerde ETL-services, die de onderliggende infrastructuur en het onderhoud verzorgen. Hierdoor kunt u zich richten op het bouwen en beheren van uw datapijplijnen.

Door tools en services voor cloudgegevens in te zetten kunnen organisaties robuuste, schaalbare en kosteneffectieve datapijplijnen bouwen die gegevensgestuurde besluitvorming mogelijk maken.

Bouw en beheer van datapijplijnen

Het creëren van een succesvolle datapijplijn houdt meer in dan alleen het begrijpen van de componenten en architectuur. Het vereist zorgvuldige planning, zorgvuldig beheer en een focus op belangrijke overwegingen tijdens de hele levenscyclus van de pijpleiding.

Bij het ontwerpen van een datapijplijn is het essentieel om de kenmerken van de gegevens zelf in overweging te nemen. Dit wordt vaak beschreven met behulp van de vier "V's" van big data:

• Volume: Met hoeveel gegevens hebt u te maken? Een pijplijn die terabytes aan gegevens verwerkt, vereist andere infrastructuur- en verwerkingsmogelijkheden dan een pijplijn die gigabytes verwerkt.
   
• Velocity : Hoe snel arriveren de gegevens? Real-time applicaties hebben pipelines nodig die data kunnen opnemen en verwerken met minimale latency.
   
• Variëteit : Welke soorten gegevens verzamelt u? Voor het verwerken van een combinatie van gestructureerde, semigestructureerde en ongestructureerde gegevens zijn flexibele oplossingen voor verwerking en opslag nodig.
   
• Veracity : Hoe nauwkeurig en betrouwbaar zijn de gegevens? Gegevenskwaliteitscontroles en -validatie zijn essentieel om betrouwbare inzichten te waarborgen.

Deze factoren hebben een aanzienlijke invloed op de keuze van het pijpleidingontwerp. Voor grote hoeveelheden data kunnen bijvoorbeeld gedistribueerde verwerkingsframeworks zoals Apache Spark nodig zijn, terwijl realtime vereisten kunnen leiden tot het overnemen van streamverwerkingstechnologieën zoals Apache Kafka.