什么是数据管道?

数据管道是将来自多个数据源的数据组合起来进行分析或可视化的一系列操作.
2022年3月22日

在当今的商业环境中,更快地做出更明智的决策是一个关键的竞争优势. 但是,利用公司数据的及时洞察力似乎是一项令人头痛的挑战. 数据和数据源的数量每天都在增长:内部解决方案, SaaS应用程序, 数据库和其他外部数据源. 如何将来自所有这些不同来源的数据组合在一起? 数据管道.

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什么是数据管道?

数据管道是一组将原始数据从源路由到目标的操作和技术. 数据管道有时被称为数据连接器.

数据管道由三个组件组成:源、数据转换步骤和目标.

  • A 数据源 might include an internal database such as a production transactional database powered by MongoDB or PostgreSQL; a cloud platform such as Salesforce, Shopify or MailChimp; or an external 数据源 such as Nielsen or Qualtrics.
  • 数据转换 是否可以使用工具来执行 印度生物技术部 or Trifacta, 或者可以混合使用Python等技术手工构建, Apache气流和类似的工具. 这些工具主要用于使来自外部的数据与每个独特的业务用例相关.
  • 目的地 提取后存储数据的存储库是否为数据仓库或数据湖.

数据管道使您能够将来自不同来源的数据集中到一个地方进行分析. 您可以获得客户的更健壮视图,创建合并的财务仪表板等.

例如, 一家公司的营销和商业堆栈可能包括单独的平台,如Facebook广告, 谷歌分析和Shopify. 如果客户体验分析师想要理解这些数据点,以了解广告的有效性, 他们需要一个数据管道来管理从这些不同数据源到数据仓库(如雪花)的数据传输和规范化.

此外,数据管道可以从数据仓库或数据湖提供数据 进入操作系统如客户体验处理系统之类 Qualtrics.

数据管道还可以确保数据质量的一致性, 对于可靠的商业智能来说,哪些是关键的.

数据管道架构

许多公司正在通过采用云本地工具来实现数据基础设施的现代化. 自动化数据管道是这个现代数据栈的关键组件,使企业能够使用新的数据源并提高业务智能.

现代的数据栈包括:

  1. 一个自动化的数据管道工具,比如Fivetran
  2. 云数据目的地,例如 雪花, 砖Lakehouse, BigQuery or AWS红移
  3. 加载后转换工具,如 印度生物技术部 (也被称为数据构建工具,由Fishtown Analytics)
  4. 业务智能引擎,如 美人, Chartio or

数据管道可以将数据从源平台传输到目标平台, 在那里,分析师和数据科学家可以使用数据,并将其转化为有价值的见解.

以跑鞋制造商ASICS为例. 公司需要 整合NetSuite和Salesforce Marketing Cloud的数据 进入雪花,以获得客户360°的视野.

这样做, 在这种情况下,ASICS数据团队查看了其核心应用数据, 从流行的应用程序 过程 -并将忠诚计划的注册数据与其他归因渠道的数据相结合. 有了数据管道,ASICS可以很容易地扩展其数据集成.

上面的工作流有许多变体, 取决于业务用例和选择的目的地.

数据传输的基本步骤包括:

1:从某一来源阅读

源可以包括生产数据库,例如 MySQL, MongoDBPostgresSQL 以及web应用程序等 Salesforce 和MailChimp的. 数据管道按预定的时间间隔从API端点读取数据.

2:定义目的地

目的地可能包括云数据仓库(雪花, 砖Lakehouse, BigQuery or 红移)、数据湖或商业智能/仪表板引擎.

3. 转换数据

数据专业人员需要结构化和可访问的数据,这些数据可以被解释,以便对业务合作伙伴有意义. 数据转换 使实践者能够更改数据和格式,使其与特定的业务用例相关且有意义.

数据转换可以采取多种形式,例如:

  • 建设性:添加、复制或复制数据
  • 破坏性:删除字段、记录或列
  • 美学:标准化称呼、街道名称等. (即,数据清理)

转换使数据具有良好的格式和组织——便于人类和应用程序解释. 数据分析师可以使用诸如印度生物技术部之类的工具进行标准化, 排序, 验证从管道导入的数据.

ETL和数据管道的可靠性

就像科技世界的任何事情一样,事情会破裂,数据流也不例外. 当您的数据分析和商业智能操作依赖于从各种来源提取的数据时, 你希望你的数据管道是快速和可靠的. 但当你摄入外部资源时,比如Stripe, Salesforce或Shopify, API更改可能导致删除字段和中断数据流.

此外, 构建数据管道通常超出了分析师的技术能力(或期望). 它通常需要It和工程人才的密切参与, 以及用于提取和转换每个数据源的定制代码.  数据管道需要维护和关注,其方式类似于泄漏的管道——企业投入大量资金的管道——却没有什么回报. 不要想建造一个复杂的 幂等数据管道.

随着基于云的选项的快速增长和基于云的计算和存储成本的直线下降, 没有什么理由继续这种做法. 今天, 可以以低成本在云中维护大量数据,并使用SaaS数据管道工具来改进和简化数据分析.

简而言之, 现在可以提取和加载数据(在云中), 然后根据需要对其进行转换以进行分析. 如果你在考虑 ETL和. 英语教学英语教学是必由之路.

自动数据连接器

毫无疑问,您的数据工程师可以构建连接器来从各种平台提取数据. 但是在构建数据连接器之前,请回顾皇冠手机app下载数据管道构建vs. 买 注意事项. 成本因地区和工资等级而异, 但你可以快速计算一下,决定付出的努力和冒的风险是否值得.

数据工程师更愿意专注于更高层次的项目,而不是将数据从A点移动到B点, 更不用说维护上面提到的那些“漏水的管道”了.

比较一下手动构建连接器和自动数据管道工具的工作. 这种工具可以监视数据源的任何更改,并且可以在不涉及开发人员的情况下自动调整数据集成过程.

这就是为什么 自动数据连接器 是减少程序员负担并使数据分析师和数据科学家成为可能的最有效方法吗.

并处理数据传输(或数据管道), 数据工程师的自由发挥更有价值, 有趣的角色:为内部利益相关者编目数据,并成为分析和数据科学之间的桥梁.

为什么Fivetran

Fivetran自动化数据连接器是预构建和预配置的,支持150多个数据源, 包括数据库, 云服务和应用. 当供应商通过添加或删除列对模式进行更改时,Fivetran连接器会自动适应, 更改数据元素的类型, 或者添加新表. 最后, 皇冠手机app下载的管道管理规范化,并为您的企业创建随时可查询的数据资产,这些数据资产具有容错和故障时自动恢复功能. 了解更多有关 自动化的数据集成 解决方案.

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