数据管道：为什么生成见解至关重要？

[nurnobi40]

我们生活在数据时代，这就是数据管道如此重要的原因。根据专门研究大数据和商业绩效的作家兼企业顾问 Bernanrd Marr 在《福布斯》上发表的一项研究，我们每秒都会创建新数据。仅在 Google 上，人类每秒执行约 40,000 次查询，即每天 35 亿次搜索，每年 1.2 万亿次搜索。

当我们面对如此大量的信息时，无论是进行研究、阐释理论，还是展示工作中的结果或趋势，我们在过滤这些数据并从中获取答案时都面临着巨大的复杂性。

因此，由于需要敏捷、精准的响应，加速数字化转型，实现数据驱动，许多企业和专业人士寻求建立数据管道。

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这个术语已经成为大数据市场的宠儿，因为它对各行各业的企业都产生了巨大的影响。在本文中，我们将了解什么是数据管道、它的基本部分和流程、它与数据湖和数据仓库的关系，以及它在生成有价值的见解方面的作用。

回顾一下：什么是大数据？
大数据直译就是“大数据”。该术语既用于命名一个知识领域，又用于简单地定义大量数据，无论是否结构化，大量生成和存储，并且需要特定的处理、创新技术，例如集群、并行处理、分布式计算等。

例如，这些数据可以是市场分析、竞争、社交网络、访问数据、客户记录、财务交易、内部业务流程的描述等。区别在于传统或手动系统无法处理此数据量来组织它们并提取见解。

这就是信息技术 (IT) 专业人员（例如科学家、工程师、数据架构师、BI 分析师）所做的工作，他们专门研究这些系统，并且在统计和信息处理方面拥有高级知识。他们可以通过大量数据、识别模式和预测趋势来分析性地回答关键业务问题。

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数据管道在这种情况下如何工作？
数据管道旨在充当隧道、连接器。它通过一系列过程将数据从一个地方移动到另一个地方，从源到感兴趣的目的地，例如数据湖或数据仓库。

因此，从功能角度来说，数据管道由 3 个元素组成：

一个来源
一个或多个处理步骤
和一个目的地
在第二阶段（即处理）中，原始和非结构化数据被转化为宝贵的、有价值的、战略性的，最重要的是，可以通过创新、营销、客户成功、财务、销售、绩效等多种方式进行分析的易于理解和简单的见解。其他的。

这种流程必须成为每家想要成为数据驱动型公司的一部分，并且必 印度手机号码列表 须被那些希望自己所在企业拥有可持续未来的领导专业人士

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设置数据管道的架构是一项非常复杂的任务，具体取决于管道的用途、其服务的市场利基以及所需的过滤器类型。当然，此外，处理步骤中 可能会出现错误-源可能有多个相同的副本，数据可能会损坏等等。image-pt-博客文章--数据管道关于这些步骤，它们是：

起源
任何类型的数据都可以作为来源：个人、法律、人口统计、行为和其他数据库。大多数数据管道源自多个来源的数据，这有助于管道构建更可靠的数据验证、验证和清理流程。

转型
捕获后，数据将根据模式、顺序进行修改、更改，并进行清理，即删除重复项、确认和验证数据。这样，数据就干净了。

数据流
在此阶段，数据从源移动到目的地。它包括数据从源到目的地的移动，以及信息的处理和数据孤岛中的转换。

加工
与数据流相关，但根据大数据量和数据延迟（即数据通过数据管道并被处理的速度）而变化。

目的地
数据通常存储在数据仓库、数据湖甚至分析应用程序中。

它与数据湖、数据仓库有何关系？
首先，数据湖和数据仓库是安全级别较高的数据存储库。考虑到其处理的流程以及数据管道的目的，公司可以选择其中哪一个对其业务最有意义，或者两者兼而有之。

数据湖可以定义为大型结构化、非结构化和半结构化数据的仓库，它允许您随时探索给定的数据，而无需将其移动到系统，甚至可以共享有关该数据的分析和见解与来自同一团队的用户。

尽管数据湖允许在一个位置访问所有类型的数据，并且这使得更容易关联所有内容以获取分析和见解，但数据湖不是系统，大多数时候，数据会移动到 Redshift 等系统或其他系统仪表板工具等。

因此，数据湖是一种存储策略工具，因为数据可以以不同的方式存储并且来自不同的来源。公司拥有的非结构化数据越多，拥有数据湖的相关性就越高，因为数据湖允许同一公司的不同部门以有组织的方式以民主的方式使用这些信息。

数据仓库集中了来自各种来源的大量数据，并具有可靠的变化和起源历史。这对于分析团队来说非常有用，因为它可以以不同的方式处理数据，而不会丢失这些分析和更改的历史记录。

分析和处理数据湖中的数据后的自然路径是将其传递到数据仓库，并且现在已结构化，可以对其进行处理并为公司生成见解。

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这如何帮助创建数据驱动的见解？
通过您的公司处理或什至由合作伙伴公司外包组织的大量数据，您的企业可以找到对其生存和加剧竞争至关重要的真正宝藏。

由于数据管道的整个路径有助于使数据易于理解，可供不同团队使用，因此可以更轻松地获取揭开目标消费者行为神秘面纱的信息，启动自动化流程、购买旅程、专注于客户体验的更细分的项目、投资于商业智能、预测趋势以及加速成功、更具战略性的决策等等优势。

此外，结构化数据可以优化团队获取洞察的工作，并有助于更好地管理他们的时间，因为数据可以帮助他们根据公司背景、市场时机等做出更准确的决策。

此外，数据管道对于信息安全也非常有利。安全数据不仅对于公司保护自己免受隐私和数据保护立法的影响至关重要，而且也是防止公司内部或外部任何人随意访问敏感信息的一种方式。这些工具具有不同的数据孤岛，可以根据用户的权限允许或阻止访问。

从财务角度来看，数据管道还可以增加价值。这是因为有可能扭转损失并将其不仅转化为资本，而且转化为运营收益。

让我们举一个零售行业的假设例子。

一家大型服装公司收集内部、客户和合作伙伴数据，并以非结构化方式在电子商务渠道和系统、实体点和数字营销中提供所有这些数据。

面对连续几个月收入大幅放缓的情况，该品牌决定聘请一家专门从事数据智能的公司来构建数据管道并发现问题。

了解来自不同来源的所有数据以及了解品牌的业务目标后，数据科学家、工程师、架构师、IT 和项目经理开始构建、转换、清理数据、管道数据流以及上述所有流程。

建成的管道 为该服装品牌的决策者提供了令人难以置信的见解，帮助该公司避免了更大的损失，甚至挽回了近几个月的损失。一些实体店的特定点的销售额出现波动，这些实体店由于位置不佳且产品不太针对当地公众而未能达到销售目标。

该公司的营销团队可以根据获得的数据重新定位品牌，发现数字服务存在缺陷，由于缺乏跟进而放弃购物车，以及支付软件反复出现的问题。

所有这些反馈对于以下方面至关重要：

为销售团队提供线上和线下培训
更具战略性地关闭和开设实体店，并针对本地客户提供库存
通过细分提高营销活动的绩效
换句话说，凭借高质量数据管道构建的大数据，结合高管的业务视角和 IT 专业人员的分析，没有一家公司无法迈向成功并在竞争中保持领先地位。

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