如何构建自适应数据管道以实现面向未来的分析

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本文是我们社区的宝贵贡献，并已由 进行编辑以确保清晰和准确。 有兴趣分享您自己的专业知识吗？我们很乐意听取您的意见！请随时通过我们的社区贡献表提交您的文章或想法。 当今许多组织依靠数据来做出决策。数据通常以不同的形式从不同来源记录和收集。大多数情况下，这些数据在自己的孤岛中存储和转换，并用于回答该数据中的特定问题。随着组织转向数据驱动的方法，数据团队遇到了这个看似简单的问题：我们能否在一个集中的地方评估公司所有客户的绩效？（或者我们可以在一个地方看到所有数据点吗？） 在本教程中，您将学习如何利用您可能已经知道的技术并将它们分层以构建有助于回答此问题的解决方案。 关键考虑因素 在这里，我们概述了我们将在本文其余部分探讨的一些关键概念。


数据湖 一个巨大的集中式存储库，可存储任何规模的结构化、半结构化和非结构化数据。它提供了灵活且经济高效的解决方案，用于存储来自不同来源的大量不同类型的数据。 与传统数据存储系统不同，数据湖不需要预先数据建模或严格的模式实施，允许按原样 法国手机号码清单 存储数据。这些原始和未处理的数据可以根据需要进行处理、分析和转换，使其成为数据驱动决策和高级分析的宝贵资源。 您可以在单独的文章中比较数据湖和数据仓库。 数据仓库 数据仓库是存储和管理结构化数据的大型集中式存储库。它旨在支持商业智能、报告和数据分析活动。数据仓库整合来自多个数据库、应用程序和系统的数据，将其转换为统一、一致的格式，以便高效查询和分析。



微服务 微服务是一种软件开发的架构和组织方法，其中软件由通过明确定义的 API 进行通信的小型独立服务组成。这些服务由小型、独立的团队拥有。微服务架构使应用程序更容易扩展并更快地开发，从而实现创新并加快新功能的上市时间。 构建自适应数据管道 该方法包括数据收集、存储、处理、构建暂存视图和大规模生成分析的步骤。 作者提供的图片 第 1 步：数据收集和先决条件 在这个初始阶段，在投入手头的任务之前解决重要的先决条件至关重要。彻底检查数据的来源和存储，以全面了解其来源。 制定有效的策略，使收集到的数据有用并可供分析。数据整理在确保数据采用干净、可用的格式、为进一步处理做好准备方面发挥着关键作用。