È stato detto che negli ultimi cinque anni sono stati generati più dati che nell'intera storia dell'umanità. Oggi le imprese non solo sono alle prese con le enormi quantità di fonti di big data che sfornano costantemente dati grezzi, ma ancor più con la necessità di rendere tali dati utili in tempo reale.
È fondamentale capire come dare un senso a tutti questi set di dati. I dati grezzi contengono troppi punti di dati che potrebbero non essere rilevanti. Per questo motivo, gli ingegneri dei dati hanno creato un'architettura di pipeline di dati, un sistema strutturato che cattura, organizza e instrada i dati per guidare la business intelligence, il reporting, l'analisi, la scienza dei dati, l'apprendimento automatico e l'automazione.
Che cos'è l'architettura della pipeline di dati?
L'architettura della pipeline di dati si riferisce al sofisticato framework progettato per ottimizzare il flusso di dati all'interno di un'organizzazione. Organizzando le pipeline di dati, questa architettura semplifica e accelera in modo significativo l'ingestione dei dati, il reporting, l'analisi e le attività di business intelligence, garantendone la precisione e l'efficienza.
Sfruttando l'automazione, gestisce, visualizza, trasforma e trasmette abilmente i dati da varie fonti per allinearli agli obiettivi aziendali senza soluzione di continuità. Grazie a questa infrastruttura ottimizzata, i team di data scientist e di data engineering sono in grado di sfruttare i dati in modo più efficace a vantaggio dell'azienda, migliorando il processo decisionale e le iniziative strategiche.
Cosa sono le pipeline di dati?
Le pipeline di dati sono processi automatizzati progettati per spostare e trasformare in modo efficiente i dati da varie fonti a una destinazione di archiviazione, facilitando l'analisi e la visualizzazione. Questi sistemi utilizzano una sequenza di fasi di elaborazione dei dati, sfruttando l'apprendimento automatico, il software specializzato e l'automazione per migliorare il flusso dei dati attraverso i processi di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL).
Semplificando la convalida e l'integrazione dei dati, le pipeline riducono significativamente gli errori, eliminano i colli di bottiglia e abbattono la latenza, consentendo un utilizzo dei dati più rapido ed efficace rispetto ai metodi manuali.
Fondamentali per abilitare la business intelligence in tempo reale, le pipeline di dati forniscono alle aziende gli approfondimenti necessari per un processo decisionale agile e strategico che migliora i risultati aziendali. Consentono agli scienziati dei dati di esplorare intuizioni profonde in aree quali il comportamento dei clienti, l'automazione robotica dei processi, l'esperienza dell'utente e i percorsi dei clienti, informando così le strategie di business e di customer intelligence critiche.
Perché servono le pipeline di dati?
I dati grezzi provengono da più fonti e lo spostamento dei dati da una posizione all'altra e la loro successiva utilità presentano molte difficoltà. Problemi di latenza, corruzione dei dati, conflitti tra le fonti e informazioni ridondanti rendono spesso i dati poco puliti e inaffidabili. Per rendere i dati utili, è necessario che siano puliti, facili da spostare e affidabili.
Le pipeline di dati eliminano i passaggi manuali necessari per risolvere questi problemi e creano un flusso di dati automatizzato senza soluzione di continuità.
Le aziende che utilizzano grandi quantità di dati, che dipendono dall'analisi dei dati in tempo reale, che utilizzano l'archiviazione dei dati su cloud e che hanno fonti di dati siloed, di solito implementano le pipeline di dati.
Ma avere un mucchio di pipeline di dati diventa disordinato. Ecco perché l'architettura delle pipeline di dati conferisce struttura e ordine. Inoltre, contribuisce a migliorare la sicurezza, poiché le pipeline di dati limitano l'accesso ai set di dati, tramite un controllo degli accessi basato sui permessi.
Si tratta di rendere i dati utili il più rapidamente possibile per aiutare l'azienda a muoversi con la velocità, la precisione e l'intelligenza necessarie in un mondo digitale moderno.
Come si presenta l'architettura della pipeline di dati?
L'architettura della pipeline di dati è una struttura complessa progettata per facilitare il movimento e la trasformazione efficiente dei dati dal punto di origine alla destinazione per l'analisi e l'utilizzo. Questa architettura è composta da diversi componenti chiave, ognuno dei quali svolge un ruolo cruciale nel processo di gestione dei dati:
- Fonti di dati: Sono le origini dei dati, che comprendono un'ampia gamma di fonti, tra cui le API delle applicazioni, le piattaforme di archiviazione cloud , i database relazionali e NoSQL e i sistemi Apache Hadoop. Rappresentano il punto di partenza del viaggio dei dati.
- Unioni: Questo componente definisce i criteri e la logica per unire i dati provenienti da fonti diverse mentre si muovono attraverso la pipeline, assicurando un flusso di dati coesivo e l'integrazione.
- Estrazione: Concentrati sull'isolamento di pezzi specifici di dati da insiemi di dati più grandi, i processi di estrazione rendono i dati più granulari e gestibili per le operazioni successive.
- Standardizzazione: Per facilitare l'integrazione e l'analisi, la standardizzazione dei dati viene applicata per normalizzare i formati dei dati, le unità di misura e gli stili di presentazione in tutto il set di dati, garantendo uniformità e coerenza.
- Pulizia: Questa fase vitale prevede l'identificazione e la correzione degli errori all'interno dei dati, nonché la rimozione dei file corrotti, per mantenere un'elevata qualità e affidabilità dei dati.
- Carichi: Una volta puliti ed elaborati, i dati vengono caricati in sistemi di archiviazione e analisi come data warehouse (ad esempio, Snowflake), database relazionali, Apache Hadoop o data lake, rendendoli accessibili per ulteriori analisi e attività di business intelligence.
- Automazione: Le tecnologie di automazione sono implementate per semplificare l'intero processo, dal rilevamento e correzione degli errori al reporting e al monitoraggio, con operazioni che possono essere condotte in modo continuo o secondo un programma predefinito.
La comprensione di questi componenti e delle loro funzioni all'interno dell'architettura della pipeline di dati consente di capire come i dati vengono elaborati, gestiti e utilizzati in modo efficiente per guidare la business intelligence e i processi decisionali.
Avete bisogno di strumenti di pipeline di dati?
La determinazione della necessità di strumenti di pipeline di dati per la vostra organizzazione dipende da diversi fattori chiave legati alle vostre esigenze di gestione e analisi dei dati. Se la vostra organizzazione gestisce grandi volumi di dati, deve affrontare problemi di silos di dati, ha bisogno di approfondimenti in tempo reale per informare il processo decisionale o cerca di migliorare l'efficienza attraverso l'automazione, gli strumenti di pipeline di dati non sono solo vantaggiosi, sono essenziali.
Gli strumenti per le pipeline di dati semplificano la creazione, la gestione e l'ottimizzazione delle pipeline di dati, consentendo l'integrazione, l'elaborazione e l'analisi dei dati da diverse fonti. Offrono una soluzione solida per superare le sfide più comuni legate ai dati, garantendo che i dati siano non solo accessibili ma anche utilizzabili. Automatizzando le attività di routine sui dati, questi strumenti liberano risorse preziose, consentendo al team di concentrarsi sulle iniziative strategiche che favoriscono la crescita e l'innovazione del business.
In sostanza, se i vostri obiettivi includono l'abbattimento dei silos di dati, l'analisi dei dati in tempo reale e lo sfruttamento dell'automazione per una maggiore efficienza, investire in strumenti di pipeline di dati consentirà alla vostra organizzazione di raggiungere questi obiettivi con maggiore facilità ed efficacia.
Che tipo di strumenti per la pipeline dei dati esistono?
Il panorama degli strumenti per la pipeline dei dati è vario e offre una varietà di soluzioni adatte a soddisfare le diverse esigenze di elaborazione dei dati e i diversi ambienti. Questi strumenti possono essere classificati in base alle loro capacità di elaborazione, alla disponibilità del codice sorgente, all'ambiente di distribuzione e alla natura dei dati che gestiscono meglio. Ecco una panoramica dei principali tipi di strumenti di pipeline di dati:
- Strumenti di elaborazione batch: Adatti alla gestione di grandi volumi di dati, gli strumenti di elaborazione batch sono progettati per attività programmate di spostamento ed elaborazione dei dati. Non sono orientati al trasferimento di dati in tempo reale, ma sono molto efficaci per operazioni regolari su larga scala. Questa categoria è ideale per le organizzazioni che lavorano con insiemi di dati consistenti che necessitano di un'elaborazione periodica.
- Strumenti open source: Sviluppati e mantenuti dalla comunità open source, questi strumenti offrono flessibilità e convenienza. Apache Kafka è un esempio notevole, famoso per il suo elevato throughput, il partizionamento integrato, la replica e la tolleranza ai guasti, che lo rendono un'opzione potente per lo streaming e l'elaborazione dei dati.
- Cloud-Strumenti nativi: Progettati specificamente per gli ambienti cloud , gli strumenti cloud-nativi sfruttano la scalabilità, la flessibilità e l'efficienza delle piattaforme cloud informatiche. Sono particolarmente adatti per la gestione dei dati cloud basati, con strumenti ottimizzati per servizi come Amazon Web Services (AWS), compreso AWS Lambda per l'elaborazione senza server, e Microsoft Azure, che offrono soluzioni che si integrano perfettamente con i rispettivi ecosistemi cloud .
- Strumenti di elaborazione in tempo reale: Essenziali per le applicazioni che richiedono un'analisi e un'azione immediata dei dati, gli strumenti di elaborazione in tempo reale gestiscono in modo efficiente le fonti di dati in streaming. Questi strumenti sono fondamentali in settori come l'Internet delle cose (IoT), la finanza e la sanità, dove la capacità di elaborare i dati appena arrivano può avere un impatto significativo sul processo decisionale e sull'efficacia operativa.
La comprensione delle caratteristiche e delle applicazioni di questi strumenti di pipeline di dati può aiutare le organizzazioni a selezionare la tecnologia più appropriata per soddisfare i loro specifici requisiti di gestione e analisi dei dati, garantendo prestazioni e risultati ottimali.
E l'integrazione dei dati?
L'integrazione dei dati è necessaria per inserire nella pipeline dei dati fonti di dati on-premises e cloud . Ad esempio, l'estrazione dei dati dal CRM in strumenti come le piattaforme di integrazione come servizio (iPaaS) automatizza il processo di integrazione dei dati e di architettura della pipeline.
Domande da porsi prima di costruire una pipeline di dati
Esistono diversi design per le pipeline di dati, ed è qui che un iPaaS, come SnapLogic, può aiutarvi a determinare rapidamente il design della pipeline più semplice ed efficace.
Prima di costruire una pipeline, ecco alcuni elementi da considerare:
- Cosa volete che faccia la pipeline? Sposterà i dati ripetutamente? Quale processo aziendale o flusso di lavoro abiliterà o supporterà?
- Con quali tipi di dati lavorerete? Dati strutturati, dati non strutturati, dati in streaming o dati archiviati? Quanto?
- La pipeline deve essere costruita da zero dagli ingegneri dei dati o uno strumento come SnapLogic, che viene fornito con oltre 700 snap di integrazione preconfigurati, può consentire di costruire rapidamente pipeline senza o con poca facilità di codice?
- Chi nell'organizzazione deve essere in grado di creare e utilizzare le pipeline di dati? Sempre più spesso i responsabili delle decisioni aziendali e i dipendenti non-DevOps hanno bisogno di poter creare pipeline in modo rapido e semplice, senza dover aspettare che un membro del team di data science lo faccia per loro. Quali casi d'uso avete? Quali casi d'uso prevedete per il futuro?
La creazione di pipeline di dati e di un'architettura di pipeline di dati consentirà alla vostra azienda di scalare, muoversi più velocemente e garantire che sfrutti la vera potenza dei dati per raggiungere i suoi risultati.
