پایپ‌لاین داده (Data Pipeline) چیست؟

پایپ‌لاین داده مجموعه‌ای از مراحل پردازش برای آماده‌سازی داده‌های سازمانی برای تجزیه و تحلیل است. سازمان‌ها حجم زیادی از داده‌ها را از منابع مختلف مانند برنامه‌ها، دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT) و سایر کانال‌های دیجیتال دارند. با این حال، داده‌های خام بی‌فایده هستند؛ باید برای هوش تجاری جابجا، مرتب، فیلتر، تغییر فرمت و تجزیه و تحلیل شوند. یک پایپ‌لاین داده شامل فناوری‌های مختلفی برای تأیید، خلاصه‌سازی و یافتن الگوها در داده‌ها برای اطلاع‌رسانی تصمیمات تجاری است. پایپ‌لاین‌های داده به خوبی سازمان‌دهی شده از پروژه‌های مختلف داده‌های بزرگ، مانند تجسم داده‌ها، تحلیل‌های اکتشافی داده و وظایف یادگیری ماشین پشتیبانی می‌کنند.

مزایای پایپ‌لاین داده چیست؟

پایپ‌لاین‌های داده به شما امکان می‌دهند داده‌ها را از منابع مختلف ادغام کرده و آنها را برای تجزیه و تحلیل تغییر دهید. آنها سیلوهای داده را حذف می‌کنند و تحلیل داده شما را قابل اعتمادتر و دقیق‌تر می‌کنند. در اینجا برخی از مزایای کلیدی یک پایپ‌لاین داده آورده شده است.

بهبود کیفیت داده

پایپ‌لاین‌های داده، داده‌های خام را پاک و اصلاح می‌کنند و سودمندی آنها را برای کاربران نهایی بهبود می‌بخشند. آنها قالب‌ها را برای فیلدهایی مانند تاریخ‌ها و شماره تلفن‌ها استاندارد می‌کنند و در عین حال خطاهای ورودی را بررسی می‌کنند. آنها همچنین افزونگی را حذف می‌کنند و کیفیت داده ثابت را در سراسر سازمان تضمین می‌کنند.

پردازش کارآمد داده

مهندسان داده باید وظایف تکراری زیادی را هنگام تبدیل و بارگذاری داده‌ها انجام دهند. پایپ‌لاین‌های داده به آنها اجازه می‌دهد وظایف تبدیل داده را خودکار کنند و به جای آن بر یافتن بهترین بینش‌های تجاری تمرکز کنند. پایپ‌لاین‌های داده همچنین به مهندسان داده کمک می‌کنند تا داده‌های خامی را که با گذشت زمان ارزش خود را از دست می‌دهند، سریع‌تر پردازش کنند.

ادغام جامع داده

یک پایپ‌لاین داده، توابع تبدیل داده را برای ادغام مجموعه‌های داده از منابع ناهمگون انتزاع می‌کند. می‌تواند مقادیر داده‌های یکسان را از منابع متعدد بررسی کند و ناهماهنگی‌ها را برطرف کند. به عنوان مثال، تصور کنید که یک مشتری یکسان از پلتفرم تجارت الکترونیک شما و سرویس دیجیتال شما خرید می‌کند. با این حال، آنها نام خود را در سرویس دیجیتال اشتباه می‌نویسند. پایپ‌لاین می‌تواند این ناهماهنگی را قبل از ارسال داده‌ها برای تجزیه و تحلیل برطرف کند.

پایپ‌لاین داده چگونه کار می‌کند؟

درست مانند یک پایپ‌لاین آب که آب را از مخزن به شیرهای شما منتقل می‌کند، یک پایپ‌لاین داده، داده‌ها را از نقطه جمع‌آوری به ذخیره‌سازی منتقل می‌کند. یک پایپ‌لاین داده، داده‌ها را از یک منبع استخراج می‌کند، تغییراتی ایجاد می‌کند و سپس آن را در یک مقصد خاص ذخیره می‌کند. در زیر اجزای مهم معماری پایپ‌لاین داده را توضیح می‌دهیم.

منابع داده

یک منبع داده می‌تواند یک برنامه، یک دستگاه یا پایگاه داده دیگری باشد. منابع ناهمگون ممکن است داده‌ها را به پایپ‌لاین ارسال کنند. پایپ‌لاین همچنین ممکن است نقاط داده را با استفاده از یک فراخوانی API، وب‌هوک یا فرآیند تکثیر داده استخراج کند. شما می‌توانید استخراج داده را برای پردازش بی‌درنگ همگام‌سازی کنید یا داده‌ها را در فواصل زمانی برنامه‌ریزی شده از منابع داده خود جمع‌آوری کنید.

تبدیلات

همانطور که داده‌های خام از طریق پایپ‌لاین جریان می‌یابند، تغییر می‌کنند تا برای هوش تجاری مفیدتر شوند. تبدیل‌ها عملیاتی هستند – مانند مرتب‌سازی، تغییر فرمت، حذف تکراری، تأیید و اعتبار – که داده‌ها را تغییر می‌دهند. پایپ‌لاین شما می‌تواند داده‌ها را فیلتر، خلاصه یا پردازش کند تا نیازهای تجزیه و تحلیل شما را برآورده کند.

وابستگی‌ها

از آنجا که تغییرات به صورت متوالی اتفاق می‌افتند، ممکن است وابستگی‌های خاصی وجود داشته باشد که سرعت حرکت داده‌ها را در پایپ‌لاین کاهش می‌دهد. دو نوع اصلی از وابستگی‌ها وجود دارد – فنی و تجاری. به عنوان مثال، اگر پایپ‌لاین مجبور باشد منتظر بماند تا یک صف مرکزی پر شود قبل از ادامه، این یک وابستگی فنی است. برعکس، اگر پایپ‌لاین مجبور باشد تا زمانی که واحد تجاری دیگری داده‌ها را بررسی متقابل کند، مکث کند، این یک وابستگی تجاری است.

مقصدها

نقطه پایانی پایپ‌لاین داده شما می‌تواند یک انبار داده، دریاچه داده یا برنامه هوش تجاری یا تجزیه و تحلیل داده دیگر باشد. گاهی اوقات مقصد را حوضچه داده نیز می‌نامند.

انواع پایپ‌لاین‌های داده چیست؟

دو نوع اصلی از پایپ‌لاین‌های داده وجود دارد – پایپ‌لاین‌های پردازش جریان و پایپ‌لاین‌های پردازش دسته‌ای.

پایپ‌لاین‌های پردازش جریان

یک جریان داده یک توالی پیوسته و افزایشی از بسته‌های داده کوچک است. معمولاً مجموعه‌ای از رویدادها را که در یک دوره زمانی مشخص رخ می‌دهند، نشان می‌دهد. به عنوان مثال، یک جریان داده می‌تواند داده‌های حسگر حاوی اندازه‌گیری‌ها را در طول ساعت گذشته نشان دهد. یک عمل واحد، مانند یک تراکنش مالی، نیز می‌تواند یک رویداد نامیده شود. پایپ‌لاین‌های جریان، مجموعه‌ای از رویدادها را برای تجزیه و تحلیل بی‌درنگ پردازش می‌کنند.

داده‌های جریان به تأخیر کم و تحمل خطای بالا نیاز دارند. پایپ‌لاین داده شما باید بتواند داده‌ها را حتی اگر برخی از بسته‌های داده گم شوند یا به ترتیب دیگری از آنچه انتظار می‌رود برسند، پردازش کند.

پایپ‌لاین‌های پردازش دسته‌ای

پایپ‌لاین‌های داده پردازش دسته‌ای، داده‌ها را به حجم زیاد یا دسته‌ای پردازش و ذخیره می‌کنند. آنها برای وظایف گاه به گاه با حجم بالا مانند حسابداری ماهانه مناسب هستند.

پایپ‌لاین داده شامل مجموعه‌ای از دستورات متوالی است و هر دستور روی کل دسته داده اجرا می‌شود. پایپ‌لاین داده، خروجی یک دستور را به عنوان ورودی دستور زیر می‌دهد. پس از تکمیل همه تبدیل‌های داده، پایپ‌لاین کل دسته را در یک انبار داده ابری یا فروشگاه داده مشابه دیگر بارگذاری می‌کند.

تفاوت بین پایپ‌لاین‌های داده دسته‌ای و جریان

پایپ‌لاین‌های پردازش دسته‌ای به ندرت و معمولاً در ساعات غیر اوج مصرف اجرا می‌شوند. آنها برای مدت کوتاهی که اجرا می‌شوند به قدرت محاسباتی بالایی نیاز دارند. در مقابل، پایپ‌لاین‌های پردازش جریان به طور مداوم اجرا می‌شوند اما به قدرت محاسباتی کمی نیاز دارند. در عوض، آنها به اتصالات شبکه قابل اعتماد و با تأخیر کم نیاز دارند.

تفاوت بین پایپ‌لاین‌های داده و پایپ‌لاین‌های ETL چیست؟

یک پایپ‌لاین استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) نوع خاصی از پایپ‌لاین داده است. ابزارهای ETL داده‌های خام را از منابع متعدد استخراج یا کپی می‌کنند و آن را در یک مکان موقت به نام منطقه staging ذخیره می‌کنند. آنها داده‌ها را در منطقه staging تبدیل می‌کنند و آن را به دریاچه‌های داده یا انبارها بارگذاری می‌کنند.

همه پایپ‌لاین‌های داده از توالی ETL پیروی نمی‌کنند. برخی ممکن است داده‌ها را از یک منبع استخراج کرده و بدون تبدیل در جای دیگری بارگذاری کنند. سایر پایپ‌لاین‌های داده یک توالی استخراج، بارگذاری و تبدیل (ELT) را دنبال می‌کنند، جایی که داده‌های بدون ساختار را مستقیماً به یک دریاچه داده استخراج و بارگذاری می‌کنند. آنها پس از انتقال اطلاعات به انبارهای داده ابری، تغییراتی را انجام می‌دهند.