🗳 Data Pipeline Overview: Как данные становятся ценным ресурсом

Конвейер данных — это система, которая автоматизирует движение данных от источников до конечных пользователей. Она преобразует сырые данные в полезную для бизнеса информацию.

Сегодня разберём очередную схему от ByteByteGo и посмотрим на типовые этапы конвейера:

❶ Collect (Сбор данных)
Данные собираются из разных источников:
— Data Stores : базы данных, CRM, ERP (например, записи заказов).
— Data Streams : реальные события (клики, логи серверов).
— Applications : мобильные приложения, IoT-устройства.

❷ Ingest (Загрузка данных)
Задача — загрузить данные в систему конвейера.

Инструменты :
— Apache Kafka: для потоковой передачи данных в реальном времени.
— Amazon Kinesis : обработка больших объемов данных в режиме реального времени.

Типы обработки :
— Batch Processing : обработка данных порциями (например, ежедневный отчет).
— Stream Processing : обработка данных «на лету» (например, мониторинг транзакций).

❸ Store (Хранение данных)
Где хранятся данные :
— Data Lake : Необработанные данные (например, Amazon S3, HDFS).
— Data Warehouse : структурированные данные для аналитики (Snowflake, Redshift).
— Data Lakehouse : комбинация озера и хранилища (Delta Lake, Azure Synapse)

❹ Compute (Обработка данных)
Цель —- преобразовать данные в формат, удобный для анализа.

ETL vs ELT :
— ETL : Extract → Transform → Load (преобразование до загрузки).
— ELT : Extract → Load → Transform (преобразование после загрузки).

Инструменты :
— Apache Spark - для пакетной обработки.
— Apache Flink - для потоковой обработки.

❺ Consume (Использование данных)
Как данные помогают бизнесу :
— Business Intelligence - инструменты вроде Datalens,Tableau для создания дашбордов.
— Self-Service Analytics - платформы типа Looker для самостоятельного анализа.
— ML Services - использование данных для прогнозирования (например, рекомендации товаров).
— Data Science - исследования с помощью Jupyter Notebooks.

💪 Почему это важно?
— Автоматизация : устраняет рутину (например, ручной экспорт данных).
— Качество данных : очистка и стандартизация улучшают аналитику.
— Быстрое принятие решений : доступ к актуальным данным в реальном времени.

🤓 Основные вызовы
— Сложность интеграции : разные системы могут иметь разные форматы данных.
— Безопасность : защита данных во время передачи и хранения.
— Масштабируемость : конвейер должен расти вместе с объемом данных.

Итог
Конвейеры передачи данных — это «скелет», который позволяет компании быстро переходить от сырых данных к осмысленным решениям. Без них аналитика становится медленной, а бизнес — менее гибким.

👀 См.также
— Видео от ByteByteGo на тему "What is Data Pipeline?"
— Big Data Pipeline Cheatsheet for AWS, Azure, and Google Cloud

#data #pipeline #analytics #ByteByteGo