什么是数据管道，它在商业中是如何使用的?

什么是数据管道？

为了让您的业务成长或对您的产品和服务产生有影响力的改进，您需要相关数据。这可以是用户反馈，销售编号等。为了获取相关信息，您将不得不汇总数据来自多个来源，这就是数据管道出现的地方。

数据管道是一个过程或一组操作，涉及从多个数据库收集原始数据并将其发送到特定目的地系统或存储。然后聚集的数据进行清洁，或数据转换，为了适应或调整数据分析。为此，管道还可以包括在将数据发送到发送到目标系统之前的数据或隔离特定信息的特征。有些人还可以引用管道作为ETL，因为一些流数据解决方案也可以在将数据加载到目的地之前执行数据转换。

数据管道过程

要了解数据流水线如何工作或如何有用，我们将不得不分解其过程。您可以将其视为一种管或隧道，用于将信息从一个或多个源携带到特定存储中以供以后使用。

根据您使用的数据流水线软件或方法，可以在达到目的地之前更改信息。因此，它可以是一种简单的方法，即涉及从一个源中提取数据并将其加载到另一个数据库中。或者在整个事务处理中涉及一些过滤。所以这里是这个等式中的关键元素。

来源- 数据源是关系数据库，管道通过推动机制或使用API​​呼叫绘制。如果有人不断地依赖于它们的内容的数据来源，则需要在实时或使用常常计划的间隔中同步。我们可以看到它代发货电子商务网站从其他网站显示为可用商品的商品内容。

目的地- 这是一个系统或存储，其中在从源系统中提取信息后显示或存储数据。它可以是基于云的存储或数据湖泊，或者它可以是它自己的应用程序，即立即使用传输的输入。

转换/数据清理-这可以表示各种不同的流程，如标准化、重复数据删除、验证、移除无关输入和格式化。这是一个完整的过程，允许数据被准确地分析和显示。它基本上是为了使原始数据变成经过处理的数据而必须发生的一系列活动。

加工- 虽然它可能听起来与数据转换完全相同，但此操作表示有点不同的东西。它是指批处理或流处理。批处理是收集的数据，周期性或批量处理或转换。流处理是在流水线或在新数据库中加载之前处理数据流时。

工作流程- workflow表示数据处理的依赖程度。这种依赖性可以是技术上的，也可以是公司的。换句话说，它详细说明了如何简化数据的收集和验证。如果这个过程是自动化的或技术性的，这意味着系统需要在数据发布到新的数据存储之前验证数据或它的一些组件。公司或业务依赖是指信息在发布之前需要经过人员的交叉验证。

技术依赖的一个例子是上传图片，使用平台不支持的格式，或者超过可以上传的文件的大小限制。因此，数据在上传之前要经过验证。

可以在银行中找到业务依赖关系的实例。例如，银行可能有一个策略，即在发布进行处理之前，需要两个支付人员验证某个支付，因此只有在这些操作被手动批准后，信息才能发布。这里我们还可以找到一个组合依赖的例子。没有超过某个阈值的支付由系统自动处理，而较大的转账可能需要支付官员或合规团队的批准。

监测 -这些是设置的机制，以确保数据完整性。目的是允许管理员监控数据传输，并且如果存在不符合已建立的规则集的数据传输，则会发出警报。

数据管道解决方案

有多种数据流水线解决方案，主要是根据不同类型的企业的需求量量身定制。因此，根据您的业务模式以及您希望利用数据的方式，您可以指示您将使用的数据流水线解决方案类型。

whatablap是数据流水线工具的一个很好的例子。它用于监视和将数据转换为具有很好的视觉效果的摘要。这是一个令人惊叹的方式来分享商业洞察力，并且在活动中，您需要您的项目报告为了看起来更专业，你可以给它贴上白色标签。Whatagraph也大量的集成选项，因此流数据将相当容易。这是一个可以用于大数据分析或监控数据流的解决方案，它提供了设计令人印象深刻的分析的选项，因为视觉效果和演示也很重要。

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一般来说，数据管道可以分为四类，其中一些已经在全文中提到。

1. 批- 当您需要移动大量数据时，批处理是理想的解决方案。这是因为您不必实时进行，所以您只需从特定时间帧中提取一系列数据，并稍后处理。
   
   例如，当你需要将营销数据整合到一个更大的系统中时，你就需要这么做。另一个例子是，如果您希望改善客户体验或为客户提出激励措施，您将必须获取关于他们行为的数据。这是一种不应该实时处理的数据，因为需要检查其他变量以进行更准确的分析。
2. 实时- 一些工具或算法实际上可以实际处理数据并根据这些输入调整用户体验。如果我们观看Netflix，我们可以看到此功能，因为它具有大量内容的内容，用户符合自己的个人品味。因此，当我们观看一个节目时，Netflix开始推荐类似的标题，假设我们已经全面观看了展示或电影。
3. 基于云的解决方案- 云中托管的数据管道是预算友好的解决方案，因为它们具有现有的基础架构和大数据存储容量。这些也是安全的解决方案，因此如果它在云中备份，那么有人会窃取您的数据。它也很容易管理数据流并与基于云的解决方案集成，这就是它们如此流行的原因。
4. 开源- 如果您需要最低成本的解决方案，则开源数据管道是一个很好的选择。然而，下行的是，这些不一定是用户友好的，并且您可能需要一个内部开发人员，他们知道如何导航和修改这些工具。
5. 内部解决方案-预制或商业数据管道的一个问题是，它们不适合某些特定的业务需求。它们是为了适应一个庞大的用户群，并允许他们监控自己的营销或销售活动。然而，对于更复杂的分析和数据聚合或转换解决方案，您可能必须向内看。
   
   换句话说，整个数据捕获和转换过程可能需要需要专门为您的业务设计的功能或过滤器。在这些情况下，公司只需兑现此类数据管道的发展。此外，还有公司使用内部平台或无法与所需数据流水线集成的内部平台或工具的情况，因此而不是创建自己的解决方案，它们只需开发可以与该特定系统集成的API。

在提出数据流水线时，数据工程师需要解决的两个主要问题，它们是速度和可扩展性。如果您想要迅速的数据流水线，则需要专注于可以在短时间内提供重要信息的低延迟工具。对于更全面的数据分析和商业洞察力，数据科学家可能需要一个更全面的工具，具有许多捕获相关信息的入口字段。

数据流水线与Etl

ETL——即提取、转换，然后加载——经常与术语数据管道互换使用。说实话，有一些小的不同。ETL管道是一种更高级或微调的数据管道。ETL是一个提取、转换和加载的过程，我们已经在整个示例中提到了这些内容。数据管道更广泛，基本上是指与数据流或将数据从一个源移动到另一个目的地或数据湖相关的任何操作。在整个过程中，数据并不需要进行转换——它只是作为原始数据移动到那里，然后需要进行处理，类似于批处理。

ETL工具背后的想法是最大限度地提高您在数据分析中的效率。数据科学依赖于这些工具在转移时清理数据。这允许开发人员或数据科学家从多个或不同源复制原始数据，并定义一旦加载到新数据湖中需要进行的转换数据类型。

常问问题

数据管道是什么意思？

数据流水线是工具，使得从一个或多个源，如应用程序，平台或存储系统等数据流入指定的数据仓库。数据流水线也可以具有相同的源和接收器。在这种情况下，它主要用于过滤数据湖中的数据。社交媒体平台具有跟踪您的用户会话并根据这些输入调整其数据流水线的算法。这是源和接收器是相同的一个实例。要钝化，它是一种用于帮助我们通过隔离有针对性的块的信息来帮助我们更有效地分析数据的工具。

数据管道的目的是什么？

数据流水线的主要目的是建立两个或多个数据源之间的信息流。其次要目的是转换信息或以更容易对数据科学家将其加载到其模板中的方式调整它。我们可以校准数据流水线以以后更容易管理信息的方式转移信息。

数据管道是如何工作的?

最基本的功能是将数据从一个数据源复制或捕获到指定的数据仓库。根据我们的业务需求，每个数据管道可以以不同的方式工作。如果我们只针对特定的信息，那么在将吸收的数据存储到其他数据存储之前，可以对其进行排队和自动验证。一个例子是网站cookie，用于在网站上创建更个性化的体验。它们捕获特定于您的用户会话的信息，但它们过滤掉您的个人信息。