如何构建数据管道

麦肯锡预测，到 2025 年，几乎每个员工都需要利用数据作为工作的一部分。您的组织正在采取哪些措施来应对这种级别的数据需求？ 从数据管道开始。通过构建数据管道，您可以连接多个数据源，这些数据源可以在这些源之间移动数据，同时保持团队使用的数据随时可用、准确、相关和最新。 识别数据源 构建数据管道的第一步是识别数据源。管道中应包含哪些数据？这些数据目前位于何处？确定你的来源。 列出可以包含在管道中的所有潜在数据源。这些数据源可以是数据库、Web API 和平面文件。您已经使用或计划使用的任何数据源都应包含在此列表中。 然后审查每个来源并评估其准确性和对管道的价值。可能存在当前使用的源，但在构建管道后将不再需要，或者近年来使用过的源，但不再与组织的目标相关。注意每个数据源如何适应您当前和未来的目标，并删除不需要的数据源。 制定数据处理计划 确定数据源后，下一步就是制定数据处理计划。为了使数据可用于您的特定目的，需要进行哪些数据转换、清理和/或格式化？您的数据处理计划应概述数据必须经历的每个步骤才能发挥作用。 根据数据源的不同，计划可能需要不同级别的处理和清理。如果数据来自数据库，则可能只需要最少的清理，因为它已经结构化。



另一方面，如果数据来自平面文件，则可能需要更多处理和清理，以确保其格式正确并可用于其目的。 数据处理步骤： 去识别化是从数据中删除识别信息的过程，以便无法根据该数据识别人们。这可能包括电话号码或家庭地址等信息。 数据转换有助于将原 喀麦隆电话号码数据 始数据转换为更适合分析和报告的格式和结构（例如，通过聚合数据、连接数据集或转换数据类型）。 数据清理涉及删除或修改不正确、不完整、不相关或重复的数据（例如，删除异常值、填充缺失值或标准化数据）。 数据验证验证数据是否准确且完整（例如，电子邮件地址是否真实或电话号码是否完整）。 数据丰富涉及向现有数据集添加额外的数据，以使它们更有用（例如，使用额外信息丰富潜在客户的文件，例如其组织的规模）。 数据安全保护数据免遭未经授权的访问（例如，它可能包括加密、数据脱敏或审计等功能）。 输出配置 一旦制定了数据处理计划，您就需要确定输出数据的样子。数据是否会传输到数据仓库、数据湖或其他地方（例如湖屋）？ 数据仓库是用于分析和报告的结构化数据的存储库。







数据湖是非结构化和半结构化数据的存储库，用于数据挖掘、机器学习和其他类型的分析任务。 根据用例，仓库或湖通常用作数据管道出口点，但并非总是如此。 设计系统架构 正是在这个阶段，我们连接了所有元素。一旦您知道数据应该如何使用以及数据应该去哪里，您就可以决定如何最好地构建管道。数据处理和使用需要哪些服务和应用程序？此步骤对于构建数据管道至关重要，需要仔细规划。 该架构必须考虑数据源、处理计划、结果以及任何意外场景，例如数据负载或流量的意外峰值。 您的管道架构可能包括 用于连接多个数据源并将数据从一个系统移动到另一个系统的数据集成工具（例如 API 网关、ETL 工具或消息传递工具）。 数据处理工具帮助处理和清理数据以进行分析（例如数据清理、验证或分析工具）。 用于分析数据并产生有意义的见解的数据分析工具（例如，预测分析、机器学习或有助于理解信息的可视化工具）。 用于存储、管理和保护数据的数据存储工具（例如数据湖、数据仓库或封闭存储） 实施数据治理 在任何管道中，数据治理都是至关重要的，它是管理和维护数据管道的计划。