为您的企业选择正确的数据管道架构对于提高实时市场捕获的效率并帮助您进行预测分析至关重要。 拥有良好的管道结构还将减少摩擦，并促进整个管道的数据划分和统一。
数据管道架构
数据管道架构捕获、组织和路由数据以获得洞察力。 原始数据中可能存在大量不相关的数据点。 这种体系结构使数据事件能够以一种更容易报告、分析和使用数据的方式进行组织和组织。
数据管道架构的目的是什么？
每天都有海量的数据流入，需要一个流式大数据管道架构，能够 处理所有数据 实时，促进分析和报告。 管道通过使数据可用于深入了解功能区域来改进数据的目标功能。
通过数据管道，可以通过洞察瞬时趋势和信息来增强商业智能和分析，因为它们携带适合特定组织需求的部分数据，因为它们携带适合特定组织需求的部分数据。 例如，数据摄取管道是一个将来自不同来源的信息组合成一个系统的系统。 集中数据 仓库或数据库。 它可用于分析有关目标客户的行为和体验、流程自动化、买家旅程以及目标客户的客户体验的数据。
数据处理管道对企业至关重要的另一个关键原因是，它允许他们整合来自各种来源的数据以进行综合分析，减少分析工作量，并仅提供团队或项目所需的信息. 管理员可以通过实施安全数据管道来限制对数据管道的访问，这是一个额外的好处。 根据团队的需要，他们可能只能授予他们访问任务或目标所需数据的权限。
在系统之间复制或移动数据的过程需要在存储库之间移动它，为每个系统重新格式化它，和/或将它与其他数据源集成。 一个 集成流式大数据 流水线架构将这些小部分联合起来以提供价值。 此外，使用数据管道可以降低数据在捕获和移动的多个阶段的脆弱性。
数据管道架构：基本部分和流程
可以将数据管道的设计分为八个部分：
1.提取
一些字段具有不同的元素，例如地址字段中的邮政编码或多个值的集合，例如业务类别。 如果需要提取离散值或需要屏蔽某些字段元素，则可以使用数据提取程序 提取企业数据 具有离散值。
2. 加入
数据管道架构设计通常涉及将来自各种来源的数据作为数据管道总体设计的一部分。 在连接中如何汇集数据的逻辑和标准是根据逻辑和标准定义的。
3。 数据源
多 组件包括 数据摄取管道架构，有助于从各种来源检索数据，包括关系数据库管理系统、API、 Hadoop的、NoSQL、云资源、开源、数据湖、数据存储等。为了获得高性能和一致性，您必须在检索数据后遵循最佳实践和安全协议。
4。 标准化
根据数据的性质，需要逐个字段对数据进行标准化的情况并不少见。 因此，计量单位、日期、要素、颜色、尺码等均以行业相关的计量单位、日期、要素、代码来描述。
5。 自动化
数据管道通常会根据情况按计划或不间断地实施多次。 为了减少不同流程调度中的错误，需要将它们自动化。 它还必须传达监控程序的状态以避免出现问题。
6.更正
数据集中一个经常被忽视的错误是它们具有无效字段，例如不再存在的州或邮政编码的缩写。 同样，数据也可能包含需要删除或以不同方式修改的损坏记录。 在数据管道架构中有一个步骤，数据在管道末端被加载到系统之前被纠正。
7. 数据加载
当数据被修正并准备加载时，将其移动到一个统一的系统中，在更新并准备加载后用于分析或报告。 它通常是一个 关系数据库管理系统 或用作目标系统的数据仓库。 必须遵循每个目标系统的最佳实践，以实现良好的性能和一致性。
8。 监控
应该像监控任何其他系统一样，全面审查数据管道设计。 例如，如果您想测量特定作业的启动和停止时间、总运行时间、完成状态以及任何相关的错误消息，您可以这样做。 如果没有监控，系统就无法正常运行，因此无法确定它是否按预期运行。
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流行的数据管道应用程序
数据管道是一种操作流程，它知道如何处理数据收集、处理和实施，以及允许对数据进行大规模分析。 在寻求做出关键业务决策时，我们的想法是我们可以捕获的数据越多，分析这些数据时的误差范围就越小。
以下是重要数据管道的一些最流行的应用程序：
1。 预测分析
这些算法能够预测许多不同的事物，例如股票市场或产品需求。 由于这些功能，系统可以使用历史数据集了解人类行为模式，从而通过数据训练预测未来的潜在结果。
2. 捕捉实时市场数据
例如，该方法认识到消费者情绪可能会偶尔发生变化。 这涉及从多个来源收集信息，例如社交媒体、 电子商务市场, 以及竞争对手在搜索引擎上的广告。 这些独特的数据点被大规模交叉引用，使他们能够做出更好的决策，从而获得更高的市场份额。
使用数据收集平台，可以使用重要的数据处理管道操作流程来处理以下任务：
3。 可扩展性
数据量波动很大是很常见的，这就是为什么系统需要配备根据需要激活或停用资源的能力。
4.流动性
这是至关重要的 广泛的数据处理操作 除了清理、匹配、合成、处理和构建非结构化目标网站数据之外，还可以处理各种格式（例如 JSON、CSV、HTML）的数据。
5. 并发请求的管理
大规模收集数据类似于在音乐节上在线等待饮料。 有多种并发请求，包括可以快速/同时处理的短线、快速线。 同时，另一条线路缓慢/连续。 当这些问题出现时，你更愿意站在哪条线上？ 当您的业务运营依赖于它时，您感觉如何？
数据管道架构：它如何使企业受益？
良好的数据分析管道架构可以在帮助您通过以下方式简化日常业务流程方面发挥关键作用：
1.减少摩擦
数据管道通过减少需要花费在清理和准备数据以进行分析以支持初始分析的工作量来减少摩擦和“获得洞察力的时间”。
2、数据的统一性
来自各种来源的各种格式的数据并不少见。 必须知道，数据管道架构知道如何在各种存储库和系统之间创建一致性以及复制、移动和传输数据。
3.数据整合
重要的是要注意，数据可能来自各种来源，包括社交媒体、搜索引擎、股票市场、新闻媒体、 市场上的消费者活动等。必须记住，数据管道是将所有这些因素组合到一个可以管理它们的地方的漏斗。
4. 数据划分
为确保只有相关利益相关者才能访问特定信息，智能实施的管道架构是必要的。 这有助于确保每个参与者始终在正轨上。
数据管道架构示例
在规划数据管道架构时需要考虑许多因素，例如预期的收集量、数据的来源和目的地以及可能需要进行的处理类型。
以下是可用作示例的原型数据管道架构的三个示例：
1. 基于批处理的数据分析管道
与之前的架构相比，这个架构更加直接。 单个系统/源通常会生成许多数据点，然后将这些数据点传送到单个目的地（即存储和分析数据的设施）。
2.流数据的管道
在线旅行社 (OTA) 收集有关其竞争对手的定价、套餐和广告活动的信息并不少见。 一旦处理/格式化此信息，就会将其提供给相关团队/系统以供进一步分析和决策（例如，一种算法，其任务是根据竞争对手之间的价格变化重新定价门票）。 像这样的数据管道用于实时应用程序。
3. 混合数据管道
在大型公司和环境中使用这种方法的趋势越来越明显，因为它允许实时洞察和批处理/分析。 据观察，大多数选择这种方法的公司都选择以原始格式保存数据，以提高新查询和未来管道结构变化方面的通用性。
ETL 管道与数据管道
ETL 管道（代表提取、转换和加载管道）的目的通常是执行仓储和集成。 通常，它用于传输从不同来源收集的数据，将它们转换为更普遍可访问的格式，并将它们上传到目标系统。 ETL 管道通常使我们能够收集、存储和准备数据，以便数据易于访问和分析。
关于构建数据管道的目的有很多讨论，以创建一个允许收集数据、格式化数据然后传输或上传到我们的目标系统的系统。 数据管道和协议之间的区别在于，管道确保“机器”的所有部分都按其应有的方式运行。
底线
您的企业必须找到并实施适合您企业的数据管道架构。 您使用的技术对于帮助您根据需要自动化和定制解决方案至关重要，无论您选择基于流、基于批处理还是混合方法。
根据您的业务，您可能无法在原始数据集中发现价值。 数据管道架构使用不同的方式集成和管理关键业务信息 软件技术和协议 简化报告和分析。
可以通过多种方式构建数据管道架构，以促进数据集成的方式简化集成数据的过程。 爬虫库 是可用于自动化数据管道的最佳工具之一，因为它可以帮助您提取、清理、转换、集成和管理管道，而无需编写一行代码。
