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在 21 世纪，数据已成为对企业最具价值的商品。从头到尾，大企业都必须具备收集、处理、管理和使用数据的能力，才能取得成功。
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数据管道 在将数据从一个地方转移到另一个地方并让其随时可供分析方面至关重要。数据管道消除了该过程中的大多数手动步骤，为您提供更快、更可靠的见解，这些见解将推动您更接近实现自己的目标。
下面，我们将详细介绍您需要了解的有关数据管道的所有内容，以及如何充分利用数据，从而在竞争中获得竞争优势。
数据管道是对原始数据从不同位置采取多种操作，将其带到可以存储和分析的位置。所收集的数据在最纯净的形态下可能并不适合于分析。因此，数据管道实用性的一个关键方面是将此原始数据转化为适合报告并用于制定关键业务见解的形态。
数据管道流程可以分为三个不同的阶段。
源本质上是从其收集数据的来源位置。这些位置将包括关系数据库管理系统，例如
在很多情况下，从不同的源会摄取数据，然后根据业务需求对其进行操作并进行转换。
最后阶段涉及将数据传输到其预期的存储位置，通常是数据池或数据仓库，以进行分析。
基于批处理的数据管道是最常见的类型之一，可以手动或定期部署这些数据管道。顾名思义，它们按批处理数据。在此架构下，可能有一个应用程序会创建需要传输到数据仓库和分析位置的各种数据点。
基于批处理的数据管道以循环过程运行，其中每个循环在所有数据都经过处理后完成。完成一次运行所需的时间取决于消耗的数据源的大小，该大小的范围可从几分钟到几小时不等。
在启用时，基于批处理的数据管道会给数据源造成更高的工作负载。因此，企业往往在用户活动较低时部署它们，以避免阻碍其他工作负载。
在时间敏感性不是问题的情况下，它们通常用于以下情况
以下是基于批量的的示例数据管道
在这个企业每天生成大量数据的时代，企业已经将数据流管道视为收集、处理和存储数据的更优选择。这是因为数据流管道连续运行，而且架构允许它们大规模地实时执行数百万个事件。
它们用于数据新鲜度是强制性的且要求组织立即对市场变化或用户活动做出反应的情景中。所以，例如，如果我们的目标是在网站或应用程序上监控消费者的行为，那么数据将基于数千个事件，每个事件有数千个用户。这可能很容易达到每小时数百万条新记录。
如果组织必须立即响应实时变化——例如应用程序或网站的宕机——那么使用数据流管道将是唯一可行的选择。
数据流管道的典型用例包括
以下是数据流管道的示例
ETL 代表“提取、转换、加载”，是使数据可供企业利用的数据集成流程。ETL 管道将允许你从一个或多个来源提取数据、转换数据，然后将其推入数据库或仓库中。
它们本质上由三个相互依存的数据集成过程组成，负责将数据从一个数据库传输到另一个数据库。数据和 ETL 管道之间有三个根本区别。
ETL 管道过程的最后一个阶段是将数据传输到数据库或仓库中。这与数据管道不同——它并不总是以加载过程结束。借助数据管道，加载可以通过激活其他系统中的 Webhook 来启动新的流程。
虽然数据管道在不同的系统之间传输数据，但它们并不总是参与到转换数据中，这与 ETL 管道不同。
ETL 管道往往以批处理方式运行，其中数据以块的形式分批定期移动。相反，数据管道通常以实时流程的方式运行，涉及流计算。
重要的是要强调，数据管道本身是一个将数据从源系统传输到目标系统中的流程，而数据管道架构是一个全面系统，可以从其他不同组件中提取、调节和连接数据。整个流程通常包括四个步骤
数据管道可以分解成可重复步骤，为自动化铺平道路。自动化每个步骤最小化了各阶段之间人为瓶颈的可能性，允许你以更快的速度处理数据。
自动化数据管道可以在短时间内传输和转换大量数据。更重要的是，它们还可以同时处理许多并行数据流。作为自动化流程的一部分，将提取任何冗余数据，确保你的应用程序和分析以最佳方式运行。
你收集的数据可能会来自一系列不同来源，这些来源将包含可区分的特征和格式。无论其独特的特性如何，数据管道都将允许你使用不同形式的数据。
数据管道将以针对分析进行优化的方式聚合和整理你的数据，为你提供快速直接获取可靠见解的途径。
数据管道能让你利用机器学习等其他工具从数据中提取附加价值。通过利用这些工具，你将能够对洞察进行更深入的分析，而这可以揭示隐藏的机会、潜在的陷阱，以及你可以改进运营流程的方法。
Astera 方便、简单易用、高效，可以从任何云端或本地数据源中提取数据。使用此工具，可以根据业务需求对数据进行清理、转换，并将其发送到目标系统。此外，你可以在一个平台内完成这些操作。
Hevo Data 是一种无代码管道，允许你实时将数据从不同来源加载到你的数据湖中。此工具节省时间，旨在尽可能简化跨不同平台的跟踪和分析数据的工作。
该工具可以帮助你自动化报告过程。所有需要做的就是连接 100 多个不同数据源，并以不同格式检查它们。
Integrate.io 无需任何代码，便可通过 ETL（提取、转换、加载）过程将数据从源 A 传输到源 B。此用户友好工具通过连接器连接不同的数据源和目标，而这些连接器需要的代码极少（或完全不需要），由此让你可以从不同来源转换关键业务信息来进行分析。
数据源连接性
你可以使用预先构建的连接器从超过 100 个不同来源获取数据。这包括集成 SaaS 软件、云存储、SDK 和流传输服务。
无缝部署
只需几分钟即可通过其简单直观的用户界面设置管道。部署很容易，你将进行分析以优化数据集成调用，而不会妨碍数据质量。
随着数据增长而扩展
随着数据量和速度的增加，你能够水平扩展。Hevo Data 每分钟可以处理数百万条记录，而且延迟很低。
Redis 是一种实时内存中数据平台，能够实现低延迟、高吞吐量、高可扩展性和低成本数据摄入、数据处理、数据和特性服务。高性能数据管道的全部意义是为客户使用的服务甚至是直接为客户尽可能快地提供数据。RDBMS 或甚至某些 NoSQL 数据库无法提供像 Redis 这样的内存中解决方案的速度和性能，因此在你的管道中包含 Redis 以启用实时用例至关重要。
内存速度
Redis Enterprise 每秒可处理超过 2 亿次读/写操作，延迟低于毫秒。
经济高效的存储
Redis on Flash 通过使用 SSD 扩展 DRAM，实现了经济高效的存储，并允许摄取非常大的多 TB 数据集，同时即使在每秒摄取项超过 100 万时也能将延迟保持在毫秒级。
数据类型灵活性
由于拥有以下所有原生的数据类型，Redis 是最友好于数据管道数据库之一：
