Überblick über die Datenpipeline

Wie eine moderne Datenpipeline aussieht

Ein typischer Datenpipeline besteht aus 5 Stufen:

Erfassen:

Daten werden aus Datenbanken, Datenströmen und Anwendungen erfasst.

Aufnehmen:

Während der Aufnahme werden Daten in Systeme geladen und innerhalb von Ereigniswarten organisiert.

Speichern:

Nach der Aufnahme werden die organisierten Daten in Data-Warehouse, Data-Lakes und Data-Lakehouses gespeichert. Sie werden auch in Datenbanken und anderen Systemen gespeichert.

Berechnen:

Daten werden aggregiert, bereinigt und manipuliert, um den Unternehmensstandards zu entsprechen. Dazu gehören Formatkonvertierung, Datenkomprimierung und Partitionierung. Sowohl Batch- als auch Stream-Verarbeitung werden verwendet, wobei die Stream-Verarbeitung auch direkt in die Aufnahmephase für Effizienz bei vielen Workloads greift.

Konsumieren:

Verarbeitete Daten werden für den Konsum durch Analytics, Visualisierung, operationale Datenbanken, Entscheidungsmaschinen, benutzerorientierte Anwendungen, Dashboards, Data Science, Machine Learning, Business Intelligence und Self-Service-Analytics bereitgestellt.

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