Ακριβώς όπως οι πωλητές βασίζονται στην αλληλογραφία των ΗΠΑ ή στην UPS για να φέρουν τα αγαθά τους στους πελάτες, οι εργαζόμενοι βασίζονται σε αγωγούς δεδομένων για να παρέχουν τις πληροφορίες που χρειάζονται για να αποκτήσουν επιχειρηματικές γνώσεις και να λάβουν αποφάσεις. Αυτό το δίκτυο καναλιών δεδομένων, που λειτουργεί στο παρασκήνιο, διανέμει επεξεργασμένα δεδομένα σε συστήματα υπολογιστών, ένα βασικό πλαίσιο και λειτουργία για κάθε επιχείρηση που βασίζεται σε δεδομένα.
Η αξία της σύνδεσης συστημάτων δεδομένων με αγωγούς συνεχίζει να αυξάνεται καθώς οι εταιρείες πρέπει να καταναλώνουν γρηγορότερα πολλά δεδομένα ροής, τα οποία παρέχονται σε διάφορες μορφές. Έτσι, οι διαχειριστές που κατανοούν τις διοχετεύσεις δεδομένων σε υψηλό επίπεδο μπορούν να μετακινήσουν καλύτερα τα ακατέργαστα δεδομένα προς τις πληροφορίες που εμφανίζονται στους πίνακες εργαλείων ή τις αναφορές, πιο οικονομικά.
Τι είναι οι αγωγοί δεδομένων;
Οι σωληνώσεις δεδομένων περιγράφουν στοιχεία επεξεργασίας δεδομένων συνδεδεμένα σε σειρά, με την έξοδο δεδομένων ενός καναλιού να λειτουργεί ως είσοδος για το επόμενο. Αυτοί οι αγωγοί ξεκινούν από την πηγή, όπου τα συστήματα το απορροφούν μετατοπίζοντάς το ή αναπαράγοντάς το και μετακινώντας το σε έναν νέο προορισμό.
Τα προγράμματα ηλεκτρονικών υπολογιστών δημιουργούν, τροποποιούν, μετασχηματίζουν ή συσκευάζουν τις εισόδους τους σε περισσότερα προϊόν εκλεπτυσμένων δεδομένων σε εκείνο το νέο σημείο. Στη συνέχεια, ένα άλλο σύστημα υπολογιστή μπορεί να λάβει τις επεξεργασμένες εξόδους δεδομένων, στη γραμμή δεδομένων του, ως εισόδους.
Τα δεδομένα συνεχίζονται κατά μήκος κάθε σύνδεσης και μέσω διαφορετικών διαδικασιών καθαρισμού και αγωγών μέχρι να φτάσουν σε αναλώσιμη κατάσταση. Στη συνέχεια, οι εργαζόμενοι το χρησιμοποιούν στην εργασία τους ή τα δεδομένα αποθηκεύονται σε ένα αποθετήριο, όπως μια αποθήκη δεδομένων.
Εκτός από τη μεταφορά δεδομένων, ορισμένοι αγωγοί καθαρίζουν, μετατρέπουν και μεταμορφώνουν τα δεδομένα καθώς κινούνται μέσα από αυτά, παρόμοια με το πώς το πεπτικό σύστημα ενός ατόμου διασπά τα τρόφιμα. Άλλα κανάλια δεδομένων συλλέγουν και αναλύουν δεδομένα σχετικά με το δίκτυο αγωγών σε ολόκληρο τον οργανισμό, παρέχοντας παρακολούθηση από άκρο σε άκρο της υγείας του, επίσης γνωστή ως παρατηρησιμότητα δεδομένων.
Γιατί οι εταιρείες χρησιμοποιούν αγωγούς δεδομένων;
Οι εταιρείες βρίσκουν καλούς αγωγούς δεδομένων επεκτάσιμους, ευέλικτους, διατηρήσιμους και γρήγορους. Οι αυτοματοποιημένες σωληνώσεις δεδομένων, που δημιουργούνται και διαχειρίζονται από αλγόριθμους, μπορούν να εμφανιστούν ή να ανασυρθούν όταν χρειάζεται. Επίσης, οι σωληνώσεις δεδομένων μπορούν να επαναδρομολογήσουν δεδομένα σε άλλους αγωγούς αποφεύγοντας την εμπλοκή δεδομένων και μεταφέροντας τα δεδομένα γρήγορα.
Οι αγωγοί δεδομένων συμβάλλουν σε διαφορετικές κρίσιμες ανάγκες διαχείρισης δεδομένων σε όλη την επιχείρηση. Τα παραδείγματα περιλαμβάνουν:
- Ενοποίηση δεδομένων: Συνδέσεις που συσκευάζουν και μεταφέρουν δεδομένα από το ένα σύστημα στο άλλο και περιλαμβάνουν επεξεργασία ροών δεδομένων βάσει συμβάντων και ομαδικής
- Ποιότητα δεδομένων/Διακυβέρνηση δεδομένων: Αγωγοί που ορίζουν και επιβάλλουν κανόνες ποιότητας δεδομένων σύμφωνα με τις εταιρικές πολιτικές και τους κανονισμούς του κλάδου για την παραγωγή δεδομένων
- Καταλογογράφηση δεδομένων/Διαχείριση μεταδεδομένων: Σωληνώσεις που συνδέουν και σαρώνουν μεταδεδομένα για όλους τους τύπους βάσεων δεδομένων και δίνουν εταιρικά δεδομένα
- Ιδιωτικότητα δεδομένων: Κανάλια που εντοπισμός ευαίσθητων δεδομένων και προστασία από παραβιάσεις
Τρεις προκλήσεις που αντιμετωπίζουν οι οργανισμοί
Οι οργανισμοί που αξιοποιούν αγωγούς δεδομένων αντιμετωπίζουν τουλάχιστον τρεις προκλήσεις: πολυπλοκότητα, αυξημένο κόστος και ασφάλεια.
Περίπλοκο
Οι μηχανικοί πρέπει να επισυνάψουν ή να αλλάξουν αγωγούς δεδομένων καθώς αλλάζουν οι απαιτήσεις επιχειρηματικών δεδομένων, αυξάνοντας την πολυπλοκότητα χρήσης και συντήρησης των καναλιών. Επιπλέον, οι εργαζόμενοι πρέπει να μετακινούν δεδομένα σε διασυνδεδεμένα υβριδικά περιβάλλοντα cloud, συμπεριλαμβανομένων εκείνων που είναι διαθέσιμα στο κοινό, όπως το Microsoft Azure.
Ο χειρισμός πολλών διαφορετικών τοποθεσιών υπολογιστικού νέφους προσθέτει απογοητεύσεις με τους αγωγούς δεδομένων λόγω των προκλήσεων στην κλιμάκωση του δικτύου αγωγών δεδομένων. Όταν οι μηχανικοί αποτυγχάνουν να αρχιτεκτονήσουν σωστά, τα κανάλια δεδομένων διοχετεύονται σε έναν οργανισμό, η κίνηση των δεδομένων επιβραδύνεται ή οι εργαζόμενοι αποτυγχάνουν να λάβουν τα δεδομένα που χρειάζονται και πρέπει να κάνουν πρόσθετο καθαρισμό δεδομένων.
Ο Gur Steif, πρόεδρος ψηφιακής αυτοματοποίησης επιχειρήσεων στην BMC Software, μιλάει για το πώς οι εταιρείες αγωνίζονται να ενσωματώσουν ένα περίπλοκο σύστημα αγωγών στις κρίσιμες εφαρμογές τους. Κατά συνέπεια, οι επιχειρήσεις θα πρέπει να επενδύσουν σε πλατφόρμες ενορχήστρωσης ροής εργασιών δεδομένων που διατηρούν τη ροή των δεδομένων και απαιτούν εξελιγμένες γνώσεις DataOps.
Αυξημένο Κόστος
Καθώς αναδύονται νεότερες τεχνολογίες δεδομένων, οι επιχειρήσεις αντιμετωπίζουν αυξημένο κόστος να εκσυγχρονίσουν κάθε αγωγό δεδομένων τους για να προσαρμοστούν. Επιπλέον, οι εταιρείες πρέπει να δαπανήσουν περισσότερα για τη συντήρηση του αγωγού και την προώθηση των τεχνικών γνώσεων.
Μια άλλη πηγή κόστους προέρχεται από αλλαγές που έγιναν από μηχανικούς ανάντη, πιο κοντά στην πηγή. Μερικές φορές, αυτοί οι προγραμματιστές δεν μπορούν να δουν απευθείας τις συνέπειες του κώδικά τους, σπάζοντας τουλάχιστον μία διαδικασία δεδομένων καθώς τα δεδομένα ταξιδεύουν στις σωληνώσεις.
Ασφάλεια δεδομένων
Οι μηχανικοί πρέπει να διασφαλίσουν την ασφάλεια των δεδομένων για συμμόρφωση, καθώς τα δεδομένα ρέουν σε διαφορετικά κανάλια δεδομένων προς το κοινό. Για παράδειγμα, οι λογιστές εταιρειών μπορεί να χρειάζονται ευαίσθητες πληροφορίες πιστωτικών καρτών που αποστέλλονται μέσω των αγωγών και δεν πρέπει να πηγαίνουν στο προσωπικό εξυπηρέτησης πελατών.
Έτσι, οι κίνδυνοι για την ασφάλεια αυξάνονται εάν οι μηχανικοί δεν έχουν τρόπο να δουν τα δεδομένα καθώς ρέουν στον αγωγό. Η Ponemon Research σημειώνει ότι 63% των αναλυτών ασφαλείας χαρακτηρίζουν την έλλειψη ορατότητας στο δίκτυο και την υποδομή ως παράγοντα πίεσης.
Βέλτιστες πρακτικές για τη χρήση σωλήνων δεδομένων
Η χρήση σωλήνων δεδομένων απαιτεί την επίτευξη μιας λεπτής ισορροπίας ώστε τα απαραίτητα δεδομένα να είναι προσβάσιμα στους χρήστες όσο το δυνατόν γρηγορότερα με το χαμηλότερο κόστος δημιουργίας και συντήρησης. Σίγουρα, οι επιχειρήσεις πρέπει να επιλέξουν την καλύτερη Αρχιτεκτονική Δεδομένων με ασφαλείς, ευέλικτους και λειτουργικά ισχυρούς αγωγούς δεδομένων.
Επιπλέον, οι εταιρείες πρέπει να λάβουν υπόψη τα ακόλουθα:
- Τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης (ML): Οι οργανισμοί θα βασίζονται στο ML για τον εντοπισμό μοτίβων ροής δεδομένων, βελτιστοποιώντας με τον καλύτερο τρόπο τη ροή δεδομένων σε όλα τα μέρη του οργανισμού. Επιπλέον, οι καλές υπηρεσίες ML θα κάνουν τη ροή δεδομένων πιο αποτελεσματική διευκολύνοντας την αυτο-ολοκλήρωση, τη θεραπεία και τον συντονισμό των αγωγών δεδομένων. Μέχρι το 2025, τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης θα αντικαταστήσουν έως 60% υφιστάμενων, συμπεριλαμβανομένων εκείνων με αγωγούς δεδομένων που βασίζονται σε παραδοσιακά δεδομένα.
- Παρατηρησιμότητα δεδομένων: Παρατηρησιμότητα δεδομένων παρέχει στους μηχανικούς μια ολιστική εποπτεία ολόκληρου του δικτύου αγωγών δεδομένων, συμπεριλαμβανομένης της ενορχήστρωσής του. Με τη βοήθεια της παρατηρησιμότητας δεδομένων, οι μηχανικοί γνωρίζουν πώς λειτουργούν οι αγωγοί δεδομένων και τι πρέπει να αλλάξουν, να διορθώσουν ή να κλαδέψουν.
- Διαχείριση μεταδεδομένων: Η απόκτηση καλής παρατηρησιμότητας δεδομένων απαιτεί την καλύτερη χρήση των μεταδεδομένων, γνωστά και ως δεδομένα που περιγράφουν δεδομένα. Κατά συνέπεια, οι εταιρείες θα εφαρμόσουν μια δομή διαχείρισης μεταδεδομένων για να συνδυάσουν τα υπάρχοντα με τα αναδυόμενα ενεργά μεταδεδομένα για να αποκτήσουν την επιθυμητή αυτοματοποίηση, διορατικότητα και δέσμευση μεταξύ των αγωγών δεδομένων.
Εργαλεία που βοηθούν στη διαχείριση αγωγών δεδομένων
Οι επιχειρήσεις εξαρτώνται από εργαλεία διοχέτευσης δεδομένων για να βοηθήσουν στη δημιουργία, ανάπτυξη και διατήρηση συνδέσεων δεδομένων. Αυτοί οι πόροι μετακινούν δεδομένα από πολλά πηγές προς προορισμούς πιο αποτελεσματικά, υποστηρίζοντας από άκρο σε άκρο διαδικασίες.
Ενώ ορισμένες επιχειρήσεις σχεδιάζουν να αναπτύξουν και να διατηρήσουν εξειδικευμένα εσωτερικά εργαλεία, μπορούν να εξαντλήσουν τους πόρους των οργανισμών για τη διαχείρισή τους, ειδικά όταν τα δεδομένα κυκλοφορούν σε περιβάλλοντα πολλαπλών νέφους. Ως αποτέλεσμα, ορισμένες επιχειρήσεις θα στραφούν σε τρίτους προμηθευτές για να εξοικονομήσουν αυτά τα κόστη.
Τα εργαλεία διοχέτευσης δεδομένων τρίτων έρχονται σε δύο γεύσεις. Ορισμένα γενικά συλλέγουν, επεξεργάζονται και παραδίδουν δεδομένα σε διάφορες υπηρεσίες cloud. Τα παραδείγματα περιλαμβάνουν:
- Κόλλα AWS: Μια πλατφόρμα χαμηλού κώδικα, εξαγωγής, μετασχηματισμού, φόρτωσης (ETL) χωρίς διακομιστή που διαθέτει κεντρικό αποθετήριο μεταδεδομένων και χρησιμοποιεί ML για να αφαιρέσετε τα αντίγραφα και να καθαρίσετε τα δεδομένα
- Azure Data Factory: Μια υπηρεσία για την ενορχήστρωση της κίνησης δεδομένων και τη μετατροπή δεδομένων μεταξύ Azure πόροιχρησιμοποιώντας παρατηρησιμότητα δεδομένων, μεταδεδομένακαι μηχανική μάθηση
- Cloudera: Υπηρεσίες δεδομένων που χειρίζονται δεδομένα σε πολλά εταιρικά σύννεφα, βελτιστοποιούν την αναπαραγωγή και τη χρήση δεδομένων NiFi – ένα γρήγορο, εύκολο και ασφαλές εργαλείο ενοποίησης δεδομένων
- Google Cloud Data Fusion: Ένα προϊόν υψηλών προδιαγραφών και θεμέλιο της ενσωμάτωσης δεδομένων Google που περιλαμβάνει παρατηρησιμότητα δεδομένων και μεταδεδομένα ολοκλήρωσης.
- Διακομιστής πληροφοριών IBM για IBM Cloud Pak για δεδομένα: Ένας διακομιστής με δυνατότητες ενοποίησης δεδομένων, ποιότητας και διακυβέρνησης, που χρησιμοποιεί δυνατότητες ML
- Διακομιστής πληροφοριών IBM Infosphere: Μια διαχειριζόμενη υπηρεσία σε οποιοδήποτε cloud ή αυτοδιαχειριζόμενη για μια υποδομή πελατών που χρησιμοποιεί ML
- Πληροφορική: Μια έξυπνη πλατφόρμα δεδομένων που περιλαμβάνει εγγενή συνδεσιμότητα, απορρόφηση, ποιότητα, διακυβέρνηση, καταλογογράφηση μέσω μεταδεδομένων σε επίπεδο επιχείρησης, απόρρητο και κύρια διαχείριση δεδομένων σε πολλαπλά σύννεφα
- Ταλέντο: Ένα ολόκληρο οικοσύστημα δεδομένων που είναι ανεξάρτητο από το σύννεφο και ενσωματώνει το ML σε όλο τον ιστό δεδομένων του
Άλλα εργαλεία ειδικεύονται στην προετοιμασία και τη συσκευασία δεδομένων για παράδοση:
- Fivetran: Μια γραμμή δεδομένων χαμηλής εγκατάστασης, χωρίς διαμόρφωση και χωρίς συντήρηση που ανυψώνει δεδομένα από λειτουργικές πηγές και τα παραδίδει σε μια σύγχρονη αποθήκη cloud
- Ματίλιον: Μια δυναμική πλατφόρμα ETL που κάνει προσαρμογές σε πραγματικό χρόνο εάν οι διαδικασίες δεδομένων διαρκούν πολύ ή αποτύχουν
- Alooma: Ένα εργαλείο διοχέτευσης δεδομένων από την Google για ευκολότερο έλεγχο και προβολή των αυτοματοποιημένων διαδικασιών δεδομένων
- Βελονιά: Ένα εργαλείο ETL και αποθήκης δεδομένων, σε συνδυασμό με το Talend, που μετακινεί και διαχειρίζεται δεδομένα από πολλές πηγές
Σε επίπεδο επιχείρησης, οι επιχειρήσεις θα χρησιμοποιούν τουλάχιστον έναν γενικό πόρο αγωγών δεδομένων που εκτείνεται σε υπηρεσίες σε πολλαπλά σύννεφα και έναν άλλο εξειδικευμένο για να χειριστεί τις περιπλοκές της προετοιμασίας δεδομένων.
συμπέρασμα
Οποιαδήποτε σύγχρονη Αρχιτεκτονική Δεδομένων απαιτεί ένα δίκτυο αγωγών δεδομένων για να μεταφέρει δεδομένα από την ακατέργαστη κατάσταση σε μια χρησιμοποιήσιμη. Οι αγωγοί δεδομένων παρέχουν την ευελιξία και την ταχύτητα για την καλύτερη μεταφορά δεδομένων για την κάλυψη των επιχειρηματικών αναγκών και της διαχείρισης δεδομένων.
Ενώ οι σωλήνες δεδομένων που δεν εκτελούνται σωστά οδηγούν σε αυξημένη πολυπλοκότητα, κόστος και κινδύνους ασφάλειας, η εφαρμογή μιας καλής Αρχιτεκτονικής Δεδομένων με καλά εργαλεία δεδομένων μεγιστοποιεί τις δυνατότητες των σωληνώσεων δεδομένων σε ολόκληρο τον οργανισμό.
Οπως και Chris Gladwin, συνιδρυτής και Διευθύνων Σύμβουλος της Ocient, σημειώνει, οι σωληνώσεις δεδομένων θα γίνουν πιο απαραίτητες για την απορρόφηση μιας μεγάλης ποικιλίας πηγαδιών δεδομένων. Το μέλλον φέρνει βελτιώσεις στη γραμμή δεδομένων με πιο εξελιγμένη ενοποίηση δεδομένων που είναι πιο εύκολη στη διαχείριση.
Η εικόνα χρησιμοποιείται με άδεια από το Shutterstock.com
