什么是数据管道？

大数据正在以无数种方式塑造我们的世界。数据为我们所做的一切提供动力。正是因为如此，系统必须确保不同系统之间的数据流足够、准确且最重要的是一致。管道，顾名思义，由多个活动和工具组成，这些活动和工具用于使用相同的数据处理和存储方法将数据从一个系统移动到另一个系统。一旦它被传输到目标系统，它就可以很容易地以不同的方法进行管理和存储。

数据管道自动从各种不同的来源获取信息，以进一步整合和转换为高性能数据存储。数据存储存在许多挑战，数据管道可以帮助解决这些挑战。

现在，实施正确的数据管道是一个重要的考虑因素，因为科学家倾向于将80% 的时间花在管道上。这违背了在各个层面实现自动化的目的，以便专业人员可以将他们的智慧投入到更关键的分析任务中。

在我稍后在本文中选择顶级工具之前，您应该了解以下内容。

起源

给定管道中的数据输入点。来源的示例包括存储系统，如数据湖、数据仓库和数据源，包括物联网设备、事务处理应用程序、API 或社交媒体。

目的地

数据最终必须传输到的最后一个点是目的地。目的地由数据管道的用例决定。它也可用于运行分析工具和电力数据可视化。

否则，它也可以移动到像数据仓库或湖这样的存储中心。

数据流

管道中数据从一个点到另一个点的移动。这还包括沿途发生的任何变化，甚至包括阻碍他们前进的数据中心。

加工

一组步骤和活动，包括从不同来源获取数据、存储和转换数据并最终将其交付到给定目的地。数据处理侧重于实现这种模式，因为它与数据流相关。可以通过从源系统中提取数据，然后通过数据复制甚至通过简化这些数据来复制数据来获取数据。

贮存

沿着管道移动时在给定阶段存储数据的任何系统都称为存储。在选择数据存储时，请考虑不同的方面，例如数据的数量和使用，或者将发送到存储系统的查询的数量和频率。

工作流程

任何任务序列及其相互依赖关系都由管道中的工作流定义。作业是将执行与数据相关的特定任务的任何分配工作单元。数据进入管道的源称为上游，而下游是指数据将去往的最终目的地。数据就像水一样沿着管道流淌。请注意，首先，需要先完成上游作业，然后才能开始下游任务。

监控

这将检查数据管道及其所有阶段的工作情况。这包括随着数据负载的增长保持效率，并确保在经历不同流程时保持一致和准确而不会丢失任何信息。

选择正确的数据管道解决方案

鉴于选项越来越多，选择正确的数据管道解决方案不亚于手头的挑战。aptest 解决方案应向所有目标系统提供来自不同来源的最新且真实的数据集。

此外，它应该能够执行新数据集的端到端集成、转换、丰富、屏蔽和交付。最终结果应该是可供最终用户使用的干净且可操作的数据。

虽然我们正在这样做，但一些工具在 2022 年处于领先地位。例如，Keboola 是一种 SaaS 解决方案，涵盖了从 ETL 到编排的数据管道的整个生命周期。模块化架构通过即插即用提供更大的定制。

接下来是 Stitch，这是一种数据管道解决方案，专门用于平滑 ETL 流程的边缘，从而增强您现有的系统。

众所周知，Stitch 涵盖了广泛的源和目标系统，是多个供应商最智能的集成之一。其底层 Singer 框架允许数据团队轻松自定义管道。

K2View 超越了 ETL 和 ELT 工具的传统方法。它脱离复杂并计算繁重的转换，以将干净的数据传递到湖和 DWH。

他们的数据管道解决方案通过微型数据库的概念移动业务实体数据，这使其成为同类成功解决方案中的第一个。

它将每个合作伙伴业务实体的数据存储在一个专有的微数据库中，同时存储数百万个数据库。它大规模移动数据，从而证明数据完整性和更快的交付。

数据管道：用例

随着大数据的增长，数据管理现在变得越来越重要。尽管数据管道可以提供多种功能，但以下是它们在行业中的一些主要用例：

• 数据可视化通过绘图、信息图表、图表和动态图形等图形表示任何数据。可视化使以视觉形式更容易地传达复杂信息。
• 探索性数据分析用于使用数据可视化来分析和调查数据集以总结特征。它为数据科学家提供了操纵数据源的最佳方式，以便他们最终能够发现异常、检验假设、发现模式，甚至检查假设
• 机器学习是一种人工智能，专注于使用算法和数据来复制人脑思考和决策的方式。算法通过使用统计方法进行预测，并帮助揭示数据挖掘项目中的几个关键见解。

数据管道架构规划

数据管道架构规划对于连接多个数据源和目标非常重要。它可以帮助团队创建、转换甚至交付这些数据，从而为无缝和更准确的流程添加高级自动化功能。

企业在考虑关键挑战和考虑因素的同时规划理想的数据管道架构是不利的。

应对挑战

请记住，数据管道架构应提供所有数据需求并解决源自数据的任何其他问题。企业通常需要从各种来源和不同格式收集数据。

对于企业而言，大规模开展这些业务可能是一项艰巨的任务。不仅如此，如果我们添加系统漏洞和合规性法规，挑战会更加复杂。