Sama seperti vendor yang mengandalkan surat AS atau UPS untuk mengirimkan barang mereka ke pelanggan, pekerja mengandalkan saluran data untuk mengirimkan informasi yang mereka butuhkan untuk mendapatkan wawasan bisnis dan mengambil keputusan. Jaringan saluran data ini, yang beroperasi di latar belakang, mendistribusikan data yang diproses ke seluruh sistem komputer, kerangka kerja dan fungsi penting untuk semua Data-driven bisnis.
Nilai menghubungkan sistem data dengan pipeline terus meningkat karena perusahaan perlu mengonsumsi banyak data streaming dengan lebih cepat, yang disajikan dalam berbagai format. Jadi, manajer yang memahami alur data pada tingkat tinggi dapat memindahkan data mentah dengan lebih baik ke informasi yang terlihat di dasbor atau laporan, dengan cara yang paling ekonomis.
Apa itu Pipeline Data?
Pipa data menjelaskan elemen pemrosesan data dihubungkan secara seri, dengan keluaran data dari satu saluran bertindak sebagai masukan untuk saluran berikutnya. Saluran ini dimulai dari sumbernya, di mana sistem menelannya dengan menggeser atau mereplikasinya dan memindahkannya ke tujuan baru.
Program komputer membuat, memodifikasi, mengubah, atau mengemas input mereka menjadi lebih produk data halus di tempat baru itu. Kemudian, sistem komputer lain dapat mengambil keluaran data yang diproses, dalam saluran datanya, sebagai masukan.
Data berlanjut di sepanjang setiap koneksi dan melalui berbagai proses pembersihan dan jalur pipa hingga mencapai kondisi yang dapat dikonsumsi. Kemudian karyawan menggunakannya di tempat kerja, atau data tersebut disimpan dalam repositori, seperti a data warehouse.
Selain mengangkut data, beberapa saluran membersihkan, mengonversi, dan mengubah data saat bergerak melewatinya, serupa dengan cara saluran pencernaan seseorang memecah makanan. Saluran data lain mengumpulkan dan menganalisis data tentang jaringan pipa di seluruh organisasi, memberikan pemantauan kesehatannya dari ujung ke ujung, juga dikenal sebagai observasi data.
Mengapa Perusahaan Menggunakan Pipa Data?
Perusahaan menemukan jalur pipa data yang baik dapat diskalakan, fleksibel, dapat dipelihara, dan cepat. Pipa data otomatis, dibuat dan dikelola oleh algoritme, dapat muncul, atau ditarik kembali saat diperlukan. Selain itu, jalur pipa data dapat mengalihkan data ke saluran lain untuk menghindari kemacetan data dan mengirimkan data dengan cepat.
Pipa data berkontribusi pada kritis yang berbeda Manajemen data kebutuhan di seluruh perusahaan. Contoh termasuk:
- Integrasi data: Konektor yang mengemas dan mengangkut data dari satu sistem ke sistem lainnya dan menyertakan pemrosesan aliran data berbasis peristiwa dan batch
- Kualitas Data/Pemerintah Data: Saluran yang menentukan dan menegakkan aturan Kualitas Data per kebijakan perusahaan dan peraturan industri untuk keluaran data
- Katalog Data/Manajemen Metadata: Pipeline yang menghubungkan dan memindai metadata untuk semua jenis database dan memberikan konteks data perusahaan
- Privasi data: Saluran itu mendeteksi data sensitif dan melindungi dari pelanggaran
Tiga Tantangan yang Dihadapi Organisasi
Organisasi yang memanfaatkan pipa data menghadapi setidaknya tiga tantangan: kompleksitas, peningkatan biaya, dan keamanan.
Kompleksitas
Insinyur harus memasang atau mengubah pipa data saat persyaratan data bisnis berubah, meningkatkan kerumitan penggunaan dan pemeliharaan saluran. Selain itu, karyawan perlu memindahkan data di seluruh lingkungan cloud hybrid yang saling terhubung, termasuk lingkungan lokal yang tersedia untuk umum, seperti Microsoft Azure.
Penanganan banyak berbeda komputasi awan lokasi menambahkan frustrasi dengan pipa data karena tantangan dalam penskalaan jaringan pipa data. Ketika para insinyur gagal merancang secara kompeten, saluran data di seluruh organisasi, pergerakan data melambat, atau karyawan gagal mendapatkan data yang mereka butuhkan dan harus melakukan tindakan tambahan. pembersihan data.
Gur Steif, presiden otomatisasi bisnis digital di BMC Software, berbicara tentang caranya perjuangan korporasi untuk menanamkan sistem saluran pipa yang rumit ke dalam aplikasi kritis mereka. Akibatnya, perusahaan perlu berinvestasi dalam platform orkestrasi alur kerja data yang membuat data tetap mengalir dan membutuhkan kecanggihan Operasi Data pengetahuan.
Peningkatan Biaya
Saat teknologi data yang lebih baru muncul, bisnis menghadapi peningkatan biaya untuk memodernisasi setiap jaringan pipa data mereka untuk beradaptasi. Selain itu, perusahaan harus membelanjakan lebih banyak untuk pemeliharaan saluran pipa dan memajukan pengetahuan teknis.
Sumber biaya lain berasal dari perubahan yang dilakukan oleh para insinyur di hulu, lebih dekat ke sumbernya. Kadang-kadang, pengembang ini tidak dapat secara langsung melihat konsekuensi dari kode mereka, merusak setidaknya satu proses data saat data mengalir ke saluran pipa.
Keamanan Data
Insinyur perlu memastikan keamanan data untuk kepatuhan saat data mengalir ke berbagai saluran data ke audiens. Misalnya, akuntan perusahaan mungkin memerlukan informasi kartu kredit sensitif yang dikirim melalui saluran pipa yang tidak boleh sampai ke staf layanan pelanggan.
Jadi, risiko keamanan meningkat jika para insinyur tidak memiliki cara untuk melihat data saat mengalir ke saluran pipa. Penelitian Ponemon mencatat itu 63% analis keamanan menyebut kurangnya visibilitas ke dalam jaringan dan infrastruktur sebagai pemicu stres.
Praktik Terbaik untuk Menggunakan Pipeline Data
Menggunakan pipa data membutuhkan keseimbangan yang halus dalam membuat data yang diperlukan dapat diakses oleh pengguna secepat mungkin dengan biaya terendah untuk pembuatan dan pemeliharaan. Tentu saja, perusahaan perlu memilih yang terbaik Arsitektur Data dengan pipeline data yang aman, gesit, dan kuat secara operasional.
Selain itu, perusahaan perlu mempertimbangkan hal-hal berikut:
- Teknologi AI dan pembelajaran mesin (ML): Organisasi akan mengandalkan ML untuk mengidentifikasi pola aliran data, mengoptimalkan aliran data ke semua bagian organisasi. Selain itu, layanan ML yang baik akan membuat aliran data lebih efisien dengan memfasilitasi integrasi mandiri, pemulihan, dan penyetelan saluran data. Pada tahun 2025, model AI akan menggantikan hingga 60% dari yang sudah ada, termasuk yang memiliki jalur pipa data yang dibangun di atas data tradisional.
- Observabilitas data: Observabilitas data memberi para insinyur pengawasan menyeluruh terhadap seluruh jaringan pipa data, termasuk orkestrasinya. Dengan bantuan dari pengamatan data, para insinyur tahu bagaimana saluran data berfungsi dan apa yang harus diubah, diperbaiki, atau dipangkas.
- Manajemen metadata: Mendapatkan keteramatan data yang baik membutuhkan penggunaan metadata yang sebaik-baiknya, juga dikenal sebagai data yang mendeskripsikan data. Konsekuensinya, perusahaan akan menerapkan a Manajemen metadata struktur untuk menggabungkan yang ada dengan metadata aktif yang muncul untuk mendapatkan otomatisasi, wawasan, dan keterlibatan yang diinginkan di seluruh jaringan data.
Alat yang Membantu Mengelola Pipeline Data
Bisnis bergantung pada alat pipeline data untuk membantu membangun, menerapkan, dan memelihara koneksi data. Sumber daya ini memindahkan data dari banyak sumber ke tujuan lebih efisien, mendukung proses end-to-end.
Sementara beberapa perusahaan berencana mengembangkan dan memelihara alat internal khusus, mereka dapat menguras sumber daya organisasi untuk mengelolanya, terutama saat data beredar di lingkungan multi-cloud. Akibatnya, beberapa bisnis akan beralih ke vendor pihak ketiga untuk menghemat biaya ini.
Alat pipa data pihak ketiga hadir dalam dua jenis. Beberapa yang umum mengumpulkan, memproses, dan mengirimkan data di beberapa layanan cloud. Contohnya meliputi:
- Lem AWS: Platform low code, extract, transform, load (ETL) tanpa server yang memiliki repositori metadata pusat dan menggunakan ML untuk mendeduplikasi dan membersihkan data
- Pabrik Data Azure: Layanan untuk mengatur pergerakan data dan mengubah data antara Sumber daya Azure, menggunakan keteramatan data, metadata, dan Mesin belajar
- awan: Layanan data yang menangani data di beberapa cloud perusahaan, merampingkan replikasi data, dan penggunaan NiFi – alat integrasi data yang cepat, mudah, dan aman
- Penggabungan Data Google Cloud: Produk kelas atas dan fondasi Integrasi Data Google yang termasuk data observability dan integrasi metadata.
- Server Informasi IBM untuk IBM Cloud Pak untuk Data: Server dengan integrasi data, kualitas, dan kemampuan tata kelola, menggunakan kemampuan ML
- Server Informasi IBM Infosfer: Layanan terkelola di cloud apa pun atau dikelola sendiri untuk infrastruktur pelanggan yang menggunakan ML
- Informatika: Platform data cerdas yang mencakup konektivitas asli, konsumsi, kualitas, tata kelola, katalogisasi melalui metadata perusahaan, privasi, dan manajemen data master di berbagai cloud
- Bakat: Seluruh ekosistem data yang tidak bergantung pada cloud dan menyematkan ML di seluruh struktur datanya
Alat lain yang berspesialisasi dalam menyiapkan dan mengemas data untuk pengiriman:
- Fivetrans: Pipeline data dengan penyiapan rendah, tanpa konfigurasi, dan tanpa pemeliharaan yang mengangkat data dari sumber operasional dan mengirimkannya ke gudang cloud modern
- Jutaan: Platform ETL dinamis yang membuat penyesuaian waktu nyata jika proses data terlalu lama atau gagal
- Aloma: Alat penyaluran data dari Google untuk kontrol dan visibilitas proses data otomatis yang lebih mudah
- Menjahit: Alat ETL dan gudang data, dipasangkan dengan Talend, yang memindahkan dan mengelola data dari berbagai sumber
Di tingkat perusahaan, bisnis akan menggunakan setidaknya satu sumber daya pipeline data umum yang menjangkau layanan di berbagai cloud dan sumber daya khusus lainnya untuk menangani seluk-beluk persiapan data.
Kesimpulan
Setiap Arsitektur Data modern membutuhkan jaringan pipa data untuk memindahkan data dari keadaan mentahnya ke keadaan yang dapat digunakan. Jaringan pipa data memberikan fleksibilitas dan kecepatan untuk mengangkut data terbaik guna memenuhi kebutuhan bisnis dan Manajemen Data.
Meskipun jalur pipa data yang dijalankan dengan buruk menyebabkan peningkatan kompleksitas, biaya, dan risiko keamanan, menerapkan Arsitektur Data yang baik dengan alat data yang baik memaksimalkan potensi jalur data di seluruh organisasi.
As Chris Gladwin, salah satu pendiri dan CEO di Ocient, catatan, jaringan pipa data akan menjadi lebih penting untuk menyerap berbagai macam data dengan baik. Masa depan menghadirkan perbaikan saluran data dengan integrasi data yang lebih canggih yang lebih mudah dikelola.
Gambar yang digunakan di bawah lisensi dari Shutterstock.com
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- Sumber: https://www.dataversity.net/data-pipelines-an-overview/
- a
- Tentang Kami
- dapat diakses
- di seluruh
- aktif
- menyesuaikan
- tambahan
- Selain itu
- Menambahkan
- penyesuaian
- terhadap
- tangkas
- AI
- algoritma
- Semua
- Amazon
- Analis
- menganalisa
- dan
- dan infrastruktur
- Lain
- muncul
- aplikasi
- Mendaftar
- arsitektur
- melampirkan
- dengar pendapat
- Otomatis
- Otomatisasi
- tersedia
- menghindari
- AWS
- Biru langit
- latar belakang
- Saldo
- karena
- menjadi
- TERBAIK
- Lebih baik
- BMC
- Melanggar
- istirahat
- Membawa
- membangun
- dibangun di
- bisnis
- bisnis
- panggilan
- tidak bisa
- kemampuan
- kartu
- pusat
- ceo
- Pasti
- tantangan
- perubahan
- Saluran
- saluran
- Pilih
- lebih dekat
- awan
- layanan cloud
- Co-founder
- kode
- mengumpulkan
- menggabungkan
- bagaimana
- Perusahaan
- perusahaan
- kompleksitas
- pemenuhan
- komputer
- Terhubung
- Menghubungkan
- koneksi
- Koneksi
- Konektivitas
- Karena itu
- Mempertimbangkan
- memakan
- terus
- menyumbang
- kontrol
- mengubah
- Timeline
- Biaya
- Biaya
- membuat
- dibuat
- penciptaan
- kredit
- kartu kredit
- kritis
- pelanggan
- Layanan Pelanggan
- pelanggan
- data
- integrasi data
- manajemen data
- Platform Data
- Persiapan data
- pengolahan data
- kualitas data
- keamanan data
- data warehouse
- database
- DATAVERSITAS
- keputusan
- menyampaikan
- memberikan
- pengiriman
- menyebarkan
- tujuan
- pengembang
- berkembang
- berbeda
- digital
- langsung
- turun
- dinamis
- setiap
- mudah
- ekosistem
- efisien
- efisien
- muncul
- karyawan
- ujung ke ujung
- interaksi
- Insinyur
- memastikan
- Enterprise
- perusahaan
- Seluruh
- lingkungan
- terutama
- penting
- Eter (ETH)
- contoh
- contoh
- ada
- ekstrak
- Menghadapi
- dihadapi
- memfasilitasi
- pabrik
- GAGAL
- FAST
- lebih cepat
- Menemukan
- Memperbaiki
- keluwesan
- fleksibel
- aliran
- Mengalir
- Mengalir
- berikut
- makanan
- Prinsip Dasar
- Kerangka
- dari
- Frustrasi
- fungsi
- berfungsi
- Selanjutnya
- fusi
- masa depan
- Mendapatkan
- Gartner
- mendapatkan
- mendapatkan
- Memberikan
- Go
- baik
- barang
- pemerintahan
- Pemerintah
- Tumbuh
- menangani
- Kesehatan
- membantu
- High
- holistik
- Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan
- HTML
- HTTPS
- Hibrida
- Awan hibrida
- IBM
- Cloud IBM
- mengenali
- mengimplementasikan
- perbaikan
- in
- memasukkan
- termasuk
- Termasuk
- Pada meningkat
- meningkatkan
- industri
- informasi
- Infrastruktur
- memasukkan
- wawasan
- wawasan
- integrasi
- Cerdas
- saling terkait
- intern
- seluk-beluk
- Menginvestasikan
- IT
- Pekerjaan
- Menjaga
- Tahu
- pengetahuan
- dikenal
- Kekurangan
- memimpin
- pengetahuan
- Tingkat
- leveraging
- Lisensi
- memuat
- lokasi
- Panjang
- Rendah
- mesin
- Mesin belajar
- memelihara
- Dapat dipelihara
- pemeliharaan
- membuat
- MEMBUAT
- Membuat
- mengelola
- berhasil
- pengelolaan
- Manajer
- mengelola
- banyak
- menguasai
- max-width
- memaksimalkan
- Pelajari
- Metadata
- Microsoft
- Microsoft Azure
- ML
- model
- modern
- memodernisasi
- memodifikasi
- pemantauan
- lebih
- lebih efisien
- paling
- pindah
- gerakan
- bergerak
- bergerak
- beberapa
- asli
- perlu
- Perlu
- dibutuhkan
- kebutuhan
- jaringan
- New
- berikutnya
- Catatan
- ONE
- operasi
- operasional
- teknik mengatur musik
- organisasi
- organisasi
- Lainnya
- Kelalaian
- ikhtisar
- paket
- pengemasan
- dipasangkan
- bagian
- pola
- pipa saluran
- rencana
- Platform
- Platform
- plato
- Kecerdasan Data Plato
- Data Plato
- Kebijakan
- mungkin
- potensi
- praktek
- mempersiapkan
- presiden
- pribadi
- proses
- proses
- pengolahan
- Produk
- program
- melindungi
- memberikan
- menyediakan
- menyediakan
- di depan umum
- kualitas
- segera
- Mentah
- data mentah
- Mencapai
- real-time
- peraturan
- menggantikan
- replikasi
- laporan
- gudang
- membutuhkan
- Persyaratan
- membutuhkan
- penelitian
- sumber
- Sumber
- mengakibatkan
- risiko
- kuat
- aturan
- Save
- terukur
- skala
- pemindaian
- aman
- keamanan
- risiko keamanan
- peka
- Tanpa Server
- layanan
- Layanan
- beberapa
- PERGESERAN
- harus
- Shutterstock
- mirip
- melambat
- So
- Perangkat lunak
- beberapa
- mutakhir
- sumber
- sumber
- rentang
- mengkhususkan
- khusus
- kecepatan
- menghabiskan
- Spot
- Staf
- awal
- Negara
- tersimpan
- Streaming
- mempersingkat
- struktur
- pendukung
- sistem
- sistem
- Mengambil
- Pembicaraan
- Teknis
- Teknologi
- Grafik
- Masa depan
- informasi
- Sumber
- mereka
- pihak ketiga
- tiga
- Melalui
- di seluruh
- untuk
- terlalu
- alat
- alat
- terhadap
- tradisional
- Mengubah
- mengubah
- mengangkut
- transportasi
- perjalanan
- MENGHIDUPKAN
- jenis
- kami
- bawah
- memahami
- UPS
- menggunakan
- Pengguna
- nilai
- variasi
- berbagai
- vendor
- View
- jarak penglihatan
- Gudang
- Apa
- SIAPA
- lebar
- akan
- pekerja
- alur kerja
- zephyrnet.dll