Data Pipeline چیست و چه کاربردی دارد؟

Data Pipeline چیست و چه کاربردی دارد؟

امروزه دانشمندان داده الگوریتم‌های یادگیری ماشین را برای حل چالش‌های پیچیده تجاری ایجاد می‌کنند. این الگوریتم‌ها به شما در انجام فرآیندهای زیر کمک می‌کنند:

•  پیش‌بینی کلاهبرداری‌ها را دقیق‌تر می‌کنند. 
•  انگیزه و تمایلات مصرف‌کنندگان و خریداران را تا سطحی دقیق شناسایی می‌کنند. این‌کار به ارتقا سطح آگاهی از برند، کاهش بارهای مالی و افزایش درآمد‌های حاشیه‌ای کمک می‌کند.
•  تقاضای مشتری در آینده را پیش‌بینی می‌کنند و به مدیران تجاری کمک می‌کنند تا نقدینگی را در مکان‌های درستی هزینه کنند. 
•  به متخصصان بازاریابی کمک می‌کنند تا تجربه هر مشتری را براساس سلایق و نیاز آن‌ها شخصی‌سازی کنند.
• برای دستیابی به این نتایج، گذرگاه‌های انتقال داده (Data Pipeline) قطعه‌ای حیاتی از این پازل هستند

گذرگاه انتقال داده چیست؟

• گذرگاه انتقال داده (Data Pipeline) مجموعه مراحلی است که داده‌های خام را از یک منبع به یک مقصد منتقل می‌کند. در مفهوم هوش تجاری یک منبع می‌تواند یک پایگاه داده مبادله‌ای باشد، در حالی که مقصد معمولا یک دریاچه داده (Data Lake) یا یک انبار داده (Data Warehouse) است. مقصد جایی است که داده‌ها برای رسیدن به دیدگاه کسب و کار تجزیه و تحلیل می‌شود. در مسیر منبع تا مقصد، داده‌ها به گونه‌ای پالایش می‌شوند تا برای تحلیل آماده شوند.

چرا به گذرگاه انتقال داده نیاز داریم؟ 

• بهره‌گیری از ابر به این معنا است که یک سازمان مدرن از مجموعه‌ای از اپلیکیشن‌ها برای اداره وظایف مختلف استفاده می‌کند. تیم بازاریابی ممکن است ترکیبی از HubSpot و Marketo را برای خودکارسازی بازاریابی به کار گیرد، تیم فروش ممکن است به Salesforce برای مدیریت برنامه راهبردی متکی باشد، در حالی که تیم محصول ممکن است از MongoDB برای ذخیره دیدگاه مشتری استفاده کند. با توجه به این‌که هر یک از تیم‌ها از راه‌حل‌های خاص خود استفاده می‌کنند مشکل تکه‌تکه شدن داده‌ها در میان ابزارهای مختلف و بروز خطا در نتایج ذخیره‌شده در سیلوهای (مخازن) داده به وجود می‌آید. مخازن داده حتا می‌توانند یک واکشی ساده از دیدگاه‌های تجاری از قبیل سودآورترین بازار را با مشکل روبرو کنند. اگر بخواهید واکشی داده از تمام منابع مختلف را به صورت دستی مدیریت کنید و آن‌ها را در یک صفحه اکسل یکپارچه‌سازی کنید، ممکن است با خطاهايی مثل افزونگی داده روبرو شوید. علاوه بر این، تلاش مورد نیاز برای انجام این‌کار به صورت دستی به میزان پیچیدگی زیرساخت‌های فناوری اطلاعات بستگی دارد. همچنین انتقال داده از منابع لحظه‌ای و بلادرنگ مثل استریم داده مسئله را پیچیده‌تر می‌کند. گذرگاه‌های انتقال داده با تلفیق داده از تمام منابع مختلف در یک مقصد مشترک، امکان تجزیه و تحلیل سریع داده برای دستیابی به دیدگاه‌های کسب‌و‌کار را امکان‌پذیر می‌کند. 

عناصر تشکیل‌دهنده یک گذرگاه انتقال داده 

برای درک بهتر این‌که چگونه یک گذرگاه انتقال داده مجموعه داده‌های حجیم را برای تجزیه و تحلیل آماده می‌کند، باید ابتدا مولفه‌های اصلی یک گذرگاه انتقال داده معمولی را بررسی کنید.

1. منبع

• مکان‌هایی وجود دارد که یک گذرگاه انتقال داده، داده‌ها را از آن استخراج می‌کند. آن‌ها می‌توانند شامل سیستم‌های مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای (RDBMS)، CRMها، ERPها، ابزارهای مدیریت رسانه‌های اجتماعی و حتا حس‌گرهای دستگاه‌های اینترنت اشیا باشند.

2. مقصد

• نقطه پایانی گذرگاه انتقال داده است. جایی که تمام داده‌های استخراج شده تخلیه می‌شوند. اغلب اوقات مقصد برای یک گذرگاه انتقال داده یک دریاچه داده یا یک انبار داده است. جایی که داده‌ها برای تجزیه و تحلیل ذخیره‌سازی می‌شوند، اما همیشه هم این‌گونه نیست. به‌طور مثال، می‌توان داده‌ها را برای ابزارهای تصویرسازی داده برای تجزیه و تحلیل ارسال کرد.

3. گردش داده 

• داده‌ها هنگام حرکت از مبدا به مقصد دستخوش تغییراتی می‌شوند. این جابجایی داده در اصطلاح گردش داده نام دارد. یکی از متداول‌ترین روش‌های گردش داده، ETL یا استخراج، تبدیل و بارگذاری است.

4. پردازش 

• این مراحل شامل استخراج داده‌ها از منابع، تبدیل و انتقال آن‌ها به یک مقصد است. در مرحله پردازش تصمیم گرفته می‌شود که گردش داده چگونه باید انجام شود. به‌طور مثال، باید از چه فرآیند استخراجی برای جذب داده استفاده شود. دو شیوه رایج استخراج داده از منابع شامل پردازش دسته‌ای و پردازش در حال جریان است.

5. گردش کاری

• گردش کاری مربوط به تعیین توالی وظایف در یک گذرگاه انتقال داده و وابستگی آن‌ها به یکدیگر است. این وابستگی‌ها و تعیین توالی هستند که تصمیم می‌گیرند یک گذرگاه انتقال داده چه زمانی اجرا شود. در یک فرآیند انتقال داده قبل از این‌که کار دانلود آغاز شود ابتدا باید فرآیندهای مربوط به بارگذاری با موفقیت تکمیل شده باشد.

6. نظارت

• یک گذرگاه انتقال داده برای بررسی صحت و از دست نرفتن داده‌ها به نظارت مستمر نیاز دارد. همچنین، سرعت و کارایی گذرگاه به ویژه زمانی که حجم داده‌ها بیشتر می‌شود باید زیر نظر قرار بگیرد. 

چگونه یک گذرگاه انتقال داده ساخته می‌شود؟

• برای ساخت یک گذرگاه انتقال داده، یک سازمان باید در مورد روش استخراج داده از منابع و انتقال آن به مقصد تصمیم‌گیری کند. پردازش دسته‌ای و در حال جریان دو روش متداول برای انجام این‌کار است. بعد از این‌که داده‌ها به مقصد مورد نظر منتقل شدند باید در مورد فرآیند تبدیل (ELT یا ETL) تصمیم‌گیری شود. این تازه نقطه شروع ساخت یک گذرگاه انتقال داده است. موارد متعدد دیگری نیز وجود دارد که برای ساخت یک گذرگاه انتقال داده با تاخیر پایین، قابل اطمینان و انعطاف‌پذیر باید در نظر گرفته شود.

آیا برای ساخت یک گذرگاه انتقال داده به یک دانشمند داده نیاز است؟

دیدگاه‌های مختلفی در این زمینه وجود دارد. در حال حاضر دانشمندان داده بازار کار خوبی دارند، اما هیچ‌کس نمی‌داند که آن‌ها باید چه مدارکی داشته باشند. برای پاسخ به این ابهام، Open Group (کنسرسیوم صنعت فناوری اطلاعات) در اوایل سال 2019 سه سطح گواهینامه را برای کسب عنوان دانشمند داده معرفی كرد. برای اخذ این گواهینامه‌ها متقاضیان باید دانش خود در حوزه‌های زبان‌های برنامه‌نویسی، زیرساخت‌های بزرگ داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را اثبات کنند. تا همین اواخر، برای ساخت گذرگاه انتقال داده به دانشمندان داده نیاز بود، اما امروزه با ارائه راه‌حل‌های ارائه شده توسط شرکت‌هایی همچون Xplenty می‌توانید بدون نیاز به دانش کدنویسی گذرگاه داده اختصاصی خود را ایجاد کنید.

آیا باید خودتان یک گذرگاه انتقال داده اختصاصی تهیه کنید؟

برخی شرکت‌های بزرگ مثل نتفلیکس گذرگاه‌های انتقال داده اختصاصی خودشان را ایجاد کرده‌اند، اما ساخت یک گذرگاه انتقال داده اختصاصی زمان‌بر است و به منابع گسترده‌ای نیاز دارد. علاوه بر این، چنین راهکاری به تعمیر و نگهداری مداوم احتیاج دارد که هزینه‌ها را افزایش می‌دهد. از مهم‌ترین چالش‌های رایج پیش روی سازمان‌ها برای ساخت گذرگاه‌های انتقال داده درون سازمانی به موارد زیر می‌توان اشاره کرد:

1. اتصالات 

یک شرکت مدرن در طی مسیر پیشرفت خود به احتمال زیاد منابع داده جدیدی را اضافه می‌کند. هر بار که یک منبع داده جدید اضافه می‌شود باید در گذرگاه انتقال داده ادغام شود. این یکپارچه‌سازی ممکن است مشکلاتی را چه در زمینه کمبود اسناد مناسب API و چه پروتکل‌های متفاوت به همراه داشته باشد. به‌طور مثال، یک شرکت به‌جای

REST API از SOAP API استفاده کند. همچنین APIها ممکن است تغییر کنند یا از کار بیفتند و این به معنای آن است که باید دائما تحت نظر باشند. با افزایش پیچیدگی منابع داده، باید زمان و منابع بیشتری را برای نگهداری از API‌ها اختصاص دهید.

2. زمان تاخیر 

گذرگاه انتقال داده هر چه سریع‌تر قادر به انتقال داده به مقصد باشد، عملکرد هوش تجاری را بهبود می‌بخشد. با این‌حال، استخراج بلادرنگ داده از چند منبع مختلف کار چندان راحتی نیست. همچنین این مشکل وجود دارد که برخی از پایگاه‌های داده مانند Amazon Redshift برای پردازش بلادرنگ بهینه‌سازی نشده‌اند.

3. انعطاف‌پذیری 

گذرگاه انتقال داده باید بتواند تغییرات را به سرعت مدیریت کند. این تغییرات می‌تواند به صورت انواع مختلف فرم‌های داده یا افت و خیزهای APIها نمایان شود. برای نمونه، تغییرات به‌وجود آمده در یک API ممکن است شرایط غیرمنتظره‌ای پدید آورد که گذرگاه انتقال داده قادر به اداره آن نباشد. شما باید برای چنین سناریوهایی آماده باشید تا بتوانید از بروز اختلال در چرخه کار گذرگاه انتقال داده جلوگیری كنيد.

4. متمرکزسازی 

معمولا در گذرگاه‌های انتقال داده درون سازمانی یک گروه از اعضای فناوری اطلاعات مرکزی شامل برنامه‌نویسان با مسئولیت ساخت و نگهداری از این گذرگاه‌ها وجود دارد. این موضوع دو نگرانی اساسی را به وجود می‌آورد: هزینه استخدام یک تیم مهندسی اختصاصی می‌تواند زیاد باشد. این رویکرد منجر به متمرکزسازی پردازش داده‌ها می‌‌شود که چندان کارآمد نیست. گذرگاه‌های انتقال داده ابرمحور هزینه‌ها را به شکل قابل توجهی کاهش داده‌اند تا هر کسب‌و‌کاری بتواند در عرض چند دقیقه گذرگاه انتقال داده اختصاصی خود را ایجاد و شروع به جمع‌آوری دیدگاه‌های تجاری کند. تمرکززدایی در پردازش داده‌ها می‌تواند یک مزیت بزرگ برای افزایش راندمان عملیاتی باشد.

مطالعه موردی به‌کارگیری یک راه‌حل نوین برای ساخت گذرگاه‌های انتقال داده 

شرکتXplenty یک پلتفرم بصری و کاربرپسند ارائه کرده تا سازمان‌ها بتوانند در چند دقیقه گذرگاه انتقال داده اختصاصی خود را ایجاد کنند. این پلتفرم یکپارچه‌سازی داده‌ها می‌تواند نیاز به گروه‌های مهندسی متخصص را برطرف کند و مشکل صرف زمان زیاد برای ساخت و نگهداری از این سامانه‌ها را برطرف کند.  این سیستم با اغلب ذخیره‌سازهای داده‌ای و پلتفرم‌های SaaS سازگار است و با کمک REST APIها می‌توانید تقريبا هر منبع داده‌ای را با گذرگاه انتقال داده ترکیب کنید