Een datapipeline is de manier waarop data van de ene plaats naar de andere gaan binnen de tech stack van een organisatie. Het kan elk building- of processing block omvatten dat helpt bij het verplaatsen van data van het ene uiteinde naar het andere.
Datapipelines bestaan meestal uit:
- Bronnen, zoals SaaS-applicaties en databases.
- Verwerking, of wat er met de data gebeurt wanneer zij door de pijplijn van de ene plaats naar de andere gaan, met inbegrip van transformatie (d.w.z. standaardisering, sortering, ontdubbeling en validering), verificatie, uitbreiding, filtering, groepering en aggregatie.
- Bestemmingen, meestal datastores zoals datawarehouses en datalakes.
Typische datapipeline-usecases zijn:
- Voorspellende analytics
- Realtime dashboards en rapportage
- Data opslaan, verrijken, verplaatsen of transformeren
Datapipelines kunnen intern worden gebouwd, maar worden nu vaker in de cloud gebouwd vanwege de elasticiteit en flexibiliteit die dat biedt.
Voordelen van een datapipeline
Met een datapipeline kunnen organisaties hun data optimaliseren en de waarde ervan maximaliseren door ze te manipuleren op manieren die het bedrijf ten goede komen. Een bedrijf dat bijvoorbeeld een toepassing voor het automatiseren van stoplichten in grote steden ontwikkelt en verkoopt, zou zijn datapipeline kunnen gebruiken om datasets voor machine learning te trainen, zodat de toepassing vervolgens optimaal kan werken voor de steden, zodat stoplichten het verkeer efficiënt door straten kunnen leiden.
De belangrijkste voordelen van een datapipeline zijn:
- Data-analyse: Datapipelines stellen organisaties in staat hun data te analyseren door data uit verschillende bronnen te verzamelen en op één plaats onder te brengen. Idealiter vindt deze analyse in realtime plaats om de maximale waarde uit de data te halen.
- Wegwerken van knelpunten: Datapipelines zorgen voor een soepele stroom van data van de ene plaats naar de andere, waardoor het probleem van datasilo's wordt vermeden en de knelpunten die ertoe leiden dat data snel hun waarde verliezen of op een of andere manier beschadigd raken, worden geëlimineerd.
- Betere zakelijke beslissingen: Door data-analyse mogelijk te maken en knelpunten weg te nemen, bieden datapipelines bedrijven de mogelijkheid hun data te gebruiken voor snelle en krachtige bedrijfsinzichten.
Belang van automatisering en orkestratie voor datapipelines
Automatisering en orkestratie zijn cruciale aspecten van datapipelines. Automatisering van de datapipeline is de mogelijkheid om alle onderdelen van de datapipeline uit te voeren op het tijdstip en de snelheid waarop u ze nodig hebt. Datapipeline-orkestratie is het proces waarbij alle componenten op gecoördineerde wijze worden uitgevoerd.
Volledige automatisering van de datapipeline stelt organisaties in staat naadloos data uit verschillende bronnen te integreren om bedrijfstoepassingen en data-analyse te voeden, snel realtime data te verwerken om betere bedrijfsbeslissingen te nemen en eenvoudig cloud-gebaseerde oplossingen te schalen.
Orchestratie stelt DataOps-teams in staat het beheer en de controle van end-to-end-datapipelines te centraliseren. Hiermee kunnen zij monitoring en rapportage uitvoeren en proactief waarschuwingen krijgen.
Datapipelines vs. ETL
Net als datapipelines brengen extract-, transformatie- en laadsystemen (ETL), ook bekend als ETL-pipelines, data van de ene plaats naar de andere.
Maar in tegenstelling tot datapipelines, houden ETL-pipelines per definitie in dat:
- De data altijd op de een of andere manier worden getransformeerd, terwijl een datapipeline niet altijd hoeft te gaan over het transformeren van de data.
- Ze in batches draaien waarbij data in brokken worden verplaatst, terwijl datapipelines in realtime draaien.
- Ze eindigen met het laden van de data in een database of datawarehouse, terwijl een datapipeline niet altijd hoeft te eindigen met het laden van de data. Hij kan in plaats daarvan eindigen met de activering van een nieuw proces of een nieuwe stroom door het triggeren van webhooks.
ETL-systemen zijn meestal, maar niet altijd, subsets van datapipelines.
Hoe haalt u het meeste uit uw datapipelines?
Een datapipeline is slechts zo efficiënt en effectief als de samenstellende delen ervan. Eén zwakke of gebroken schakel kan uw hele pipeline breken en leiden tot een grote hoeveelheid verloren investeringen en tijd.
Daarom zijn de ondernemingen van vandaag op zoek naar oplossingen die hen helpen het beste uit hun data te halen zonder aanzienlijke kosten toe te voegen.
Een dataopslagoplossing zoals een unified fast file and object (UFFO)-opslagplatform consolideert alle data - zowel gestructureerde als ongestructureerde - in een centrale toegankelijke datalaag. In tegenstelling tot een datawarehouse kan het operationele data verwerken, en in tegenstelling tot een datalake kan het data in meerdere formaten aanleveren.
Een UFFO-storageplatform kan ook datalakes en datawarehouses consolideren in één enkele toegangslaag en de datagovernance bieden die nodig is om het delen van data tussen een diverse verzameling eindpunten te stroomlijnen. Met een datahub wordt de dataverwerking weggehaald, waardoor uw organisatie een gecentraliseerde plaats krijgt van waaruit inzichten uit business intelligence (BI) kunnen worden gehaald.
Pure Storage® FlashBlade® is het toonaangevende UFFO-opslagplatform in de sector. FlashBlade kan niet alleen de analytics en rapportageworkloads van een datawarehouse aan, maar levert ook:
- Naadloze data-uitwisseling over al uw data-endpoints
- Verenigde file- en objectstorage
- De mogelijkheid om operationele data realtime te verwerken
- Schaalbaarheid en agility
- Multidimensionale prestaties te leveren voor elke soort data
- Massaal parallelisme van software tot hardware
Begin met FlashBlade.
