Prin automatizarea procesării, transformării, analizei și livrării datelor, conductele de date (data pipeline) ajută organizațiile să îmbunătățească gestionarea datelor și să consolideze infrastructura IT.
Data pipeline este ansamblul de procese continue prin care datele brute sunt asimilate din surse de date, transformate în formatele dorite și încărcate într-o bază sau depozit de date .
Cu alte cuvinte, conducta de date este metoda prin care datele trec de la brute în punctul A, la gata pentru analiză în punctul B.
Conductele de date se împart în două categorii principale: procesarea în loturi și fluxul de date. Conductele ETL se încadrează în prima categorie, ceea ce înseamnă că acest proces are loc la intervale regulate. Acest proces are și o ordine specifică: datele sunt mai întâi extrase din sistemul sursă, transformate în formatul dorit ți apoi încărcate în sistemul de destinație.
Arhitectura unei conducte de date poate varia în funcție de tipul și de cerințele specifice ale unei organizații, sursele de date, nevoile de procesare și rezultatele dorite. Însă, componentele de bază rămân aceleași.
Componente de bază
Indiferent de tip, conductele de date conțin în general cinci componente de bază:
1. Asimilarea de date: procesul de achiziție și colectare a datelor din surse diverse. Indiferent dacă datele sunt extrase din baze de date sau interfețe de programare a aplicațiilor, fie că se realizează prin procesare în lot sau prin streaming în timp real, procesul de asimilare este necesar.
2. Stocarea datelor: odată asimilate, datele trebuie stocate într-un depozit pentru procesare și analiză.
3. Transformarea datelor: aici sunt sarcini precum curățarea, îmbogățirea și modificarea datelor pentru a le face potrivite pentru procesare.
4. Procesarea datelor: informațiile semnificative sunt extrase din datele nou transformate. Prin calcule, explorarea datelor și algoritmi de învățare automată, procesul ajută la descifrarea perspectivelor și modelelor.
5. Livrarea datelor: în etapa finală, datele procesate și analizate sunt livrate personalului sau sistemelor vizate.
Fiecare dintre aceste cinci etape joacă un rol crucial în gestionarea și procesarea datelor brute. Împreună, creează un flux continuu de date pe întregul data pipeline, permițând organizațiilor să ia decizii bazate pe date.
Conductele de date consolidează infrastructura IT într-o varietate de moduri. În primul rând, integrează date din surse disparate și oferă un punct central de colectare. Prin promovarea accesibilității datelor și a colaborării între departamente și sisteme, consolidează semnificativ infrastructura IT.
În al doilea rând, curăță și transformă datele din starea brută, într-un format de înaltă calitate, digerabil, îmbunătățind calitatea generală a infrastructurii IT.
În al treilea rând, automatizează și procesul de colectare, transformare, analiză și livrare a datelor, ceea ce oferă personalului IT timpul necesar pentru a se concentra pe sarcini mai strategice.
Cele mai bune practici pentru întreținerea și optimizarea unei conducte de date
Când funcționează corect, data pipeline pot rula singure. Însă, necesită întreținere continuă.
Cele mai bune practici pentru menținerea și optimizarea data pipeline:
• Monitorizare regulată și întreținere proactivă: nu trebuie operate manual, însă trebuie monitorizate. Implementarea unui sistem de monitorizare poate ajuta la urmărirea stării de sănătate, a performanței și a calității datelor.
• Testare și validare automate: testarea validează buna funcționare. Dezvoltarea unor suite de testare automatizate care acoperă diferite etape poate ajuta la verificarea acurateței transformărilor datelor; validarea datelor în raport cu reguli sau praguri predefinite; și identificare oricărei erori sau lacune.
• Optimizarea performanței și planificarea scalabilității: prin revizuirea periodică a valorilor de performanță și prin identificarea zonelor de îmbunătățire, se poate optimiza procesarea datelor. Recenziile regulate pot ajuta și la scalabilitate pe măsură ce volumul de date crește, astfel încât să poată face față creșterii cererilor de procesare a datelor.
