什么是数据管道架构—

在本文中我们将讨论：

什么是数据管道？

数据管道是数据所经历的过程。通常，一个完整的周期发生在“目标站点”和“数据湖或池”之间，为团队的决策过程或算法的人工智能（AI）能力提供服务。一个典型的流程如下：

然而，请记住，数据管道可以有多个来源/目的地，有时步骤可以同时进行。此外，某些管道可以是部分的（例如，第1-3步或第3-5步）。

大数据管道是处理数据收集、处理和实施的操作流程。理念是，数据捕获量越大，在做出关键业务决策时的错误率就越低。

大数据管道的一些流行应用包括：

预测分析：算法能够预测股市或产品需求。例如，这些功能需要使用历史数据集进行“数据训练”，以使系统理解人类行为模式，从而预测潜在的未来结果。
实时市场捕获：这种方法理解当前的消费者情绪可能会不时变化。因此，通过从多个来源（如社交媒体数据收集、电子商务市场数据和搜索引擎上的竞争对手广告数据）聚合大量信息，通过交叉引用这些独特的数据点，他们能够做出更好的决策，从而获得更高的市场份额。

通过利用数据收集平台，大数据管道操作流程能够处理：

可扩展性——数据量往往会经常波动，系统需要具备按命令激活/停用资源的能力。
流动性——从多个来源大规模收集数据时，大数据处理操作需要处理多种不同格式的数据（例如，JSON、CSV、HTML），以及清理、匹配、综合、处理和结构化非结构化目标网站数据的能力。
并发请求管理——正如Bright Data的首席执行官Or Lenchner所说：“大规模数据收集就像在音乐节排队买啤酒。并发请求是短而快的队列，能够快速/同时得到服务。而另一条队列则是慢而连续的。当你的业务操作依赖于此时，你更愿意站在哪条队列中？”

以下是一些好的数据管道架构在简化日常业务流程方面的关键方式：

数据可以来自许多不同的来源，如社交媒体、搜索引擎、股票市场、新闻媒体、消费者在市场上的活动等。数据管道起到一个漏斗的作用，将所有这些数据汇聚到一个单一的位置。

数据管道通过降低清理和准备数据进行初步分析所需的努力，减少了摩擦和“洞察时间”。

智能实施的数据管道架构有助于确保只有相关的利益相关者能够访问特定的信息，帮助每个个体行为者保持正确的方向。

数据来自多种来源，有许多不同的格式。数据管道架构知道如何创建统一性，并能够在不同的存储库/系统之间复制/移动/传输数据。

数据管道架构需要考虑如预期的收集量、数据来源和目的地以及可能需要进行的处理类型。

以下是三个典型的数据管道架构示例：

流式数据管道：这种数据管道用于更实时的应用。例如，在线旅行社（OTA）收集竞争对手的定价、套餐和广告活动数据。这些信息经过处理/格式化，然后传送给相关团队/系统进行进一步分析和决策（例如，负责根据竞争对手降价重新定价机票的算法）。
基于批处理的数据管道：这是一个更简单/直接的架构。通常由一个系统/来源生成大量数据点，然后传送到一个目的地（即数据存储/分析“设施”）。一个很好的例子是金融机构收集大量关于投资者买入/卖出/成交量的纳斯达克数据。这些信息被发送进行分析，然后用于指导投资组合管理。
混合数据管道：这种方法在非常大的公司/环境中很流行，能够提供实时洞察和批处理分析。许多选择这种方法的公司更喜欢将数据保存在原始格式中，以增加未来在新查询/管道结构变更方面的灵活性。

ETL，即提取、转换和加载管道，通常用于仓储和集成。它通常用作从不同来源收集数据、将其转移到更通用/可访问的格式并上传到目标系统的一种方式。ETL管道通常使我们能够收集、保存和准备数据以便快速访问/分析。

数据管道更多的是创建一个系统化的过程，使数据能够被收集、格式化并传输/上传到目标系统。数据管道更像是一种协议，确保“机器”的所有部分都按预期工作。

找到并实施适合您业务的数据管道架构对您的成功至关重要。无论您选择流式、基于批处理或混合方法，您都希望利用技术来帮助自动化和定制适合您特定需求的解决方案。