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Ingegneria dei dati
Automatizza e orchestra i flussi di dati all'interno dell'organizzazione.
Usa i metadati per automatizzare le pipeline
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Implementa un data lake
Stabilisci funzionalità di archiviazione dei dati di base utilizzando soluzioni di storage adeguate per dati strutturati e non strutturati. Ciò consente di raccogliere e archiviare dati da varie fonti e rende i dati accessibili per ulteriori elaborazioni e analisi. L'archiviazione dei dati è un componente fondamentale di una strategia di ingegneria dei dati. Un'architettura di storage dei dati ben progettata consente alle organizzazioni di archiviare, gestire e accedere ai propri dati in modo efficiente ed economico. AWS offre una varietà di servizi di archiviazione dati per soddisfare esigenze aziendali specifiche.
Ad esempio, puoi stabilire funzionalità di storage dei dati di base utilizzando Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) per lo storage di oggetti, Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)per i database relazionali e Amazon Redshift per il data warehousing. Questi servizi ti aiutano a archiviare i dati in modo sicuro ed economico e a renderli facilmente accessibili per ulteriori elaborazioni e analisi. Ti consigliamo inoltre di implementare le migliori pratiche di archiviazione dei dati, come il partizionamento e la compressione dei dati, per migliorare le prestazioni e ridurre i costi.
Sviluppa modelli di ingestione dei dati
Per automatizzare e orchestrare i flussi di dati, stabilisci processi di inserimento dei dati per raccogliere dati da diverse fonti, inclusi database, file e. APIs I processi di acquisizione dei dati devono supportare l'agilità aziendale e tenere conto dei controlli di governance.
L'orchestratore dovrebbe essere in grado di eseguire servizi basati sul cloud e fornire un meccanismo di pianificazione automatizzato. Dovrebbe offrire opzioni per collegamenti condizionali e dipendenze tra le attività, oltre a funzionalità di polling e gestione degli errori. Inoltre, dovrebbe integrarsi perfettamente con i sistemi di avviso e monitoraggio per garantire che le pipeline funzionino senza intoppi.
Alcuni meccanismi di orchestrazione popolari includono:
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L'orchestrazione basata sul tempo avvia un flusso di lavoro in base a un intervallo ricorsivo e a una frequenza definita.
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L'orchestrazione basata sugli eventi avvia un flusso di lavoro in base al verificarsi di un evento come la creazione di un file o una richiesta API.
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Il polling implementa un meccanismo in cui un'attività o un flusso di lavoro richiama un servizio (ad esempio, tramite un'API) e attende una risposta definita prima di procedere al passaggio successivo.
La progettazione dell'architettura moderna enfatizza lo sfruttamento dei servizi gestiti che semplificano la gestione dell'infrastruttura nel cloud e riducono l'onere per gli sviluppatori e i team di infrastruttura. Questo approccio si applica anche all'ingegneria dei dati. Ti consigliamo di utilizzare servizi gestiti, ove applicabile, per creare pipeline di ingestione dei dati per accelerare i processi di ingegneria dei dati. Due esempi di questi tipi di servizi sono Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (Amazon MWAA) e: AWS Step Functions
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Apache Airflow è uno strumento di orchestrazione popolare per la creazione, la pianificazione e il monitoraggio programmatico dei flussi di lavoro. AWS offre Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (Amazon MWAA) come servizio gestito che consente agli sviluppatori di concentrarsi sulla creazione piuttosto che sulla gestione dell'infrastruttura per lo strumento di orchestrazione. Amazon MWAA semplifica la creazione di flussi di lavoro utilizzando script Python. Un grafo aciclico diretto (DAG) rappresenta un flusso di lavoro come una raccolta di attività in un modo che mostra le relazioni e le dipendenze di ciascuna attività. Puoi averne DAGs quante ne vuoi e Apache Airflow le eseguirà in base alle relazioni e alle dipendenze di ogni attività.
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AWS Step Functionsaiuta gli sviluppatori a creare un flusso di lavoro visivo a basso codice per automatizzare i processi IT e aziendali. I flussi di lavoro creati con Step Functions sono chiamati macchine a stati e ogni fase del flusso di lavoro è chiamata stato. È possibile utilizzare Step Functions per creare flussi di lavoro per la gestione integrata degli errori, il passaggio dei parametri, le impostazioni di sicurezza consigliate e la gestione dello stato. In questo modo è possibile ridurre la quantità di codice da scrivere e gestire. Le attività vengono eseguite coordinandosi con un altro AWS servizio o un'applicazione ospitata in locale o in un ambiente cloud.
Accelera l'elaborazione dei dati
L'elaborazione dei dati è un passaggio fondamentale per dare un senso alle grandi quantità di dati raccolti dalle organizzazioni moderne. Per iniziare con l'elaborazione dei dati, AWS offre servizi gestiti come AWS Glue, che forniscono potenti funzionalità di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL). Le organizzazioni possono utilizzare questi servizi per iniziare a elaborare e trasformare i dati grezzi, inclusa la pulizia, la normalizzazione e l'aggregazione dei dati per prepararli all'analisi.
L'elaborazione dei dati inizia con tecniche semplici come l'aggregazione e il filtraggio per eseguire le trasformazioni iniziali dei dati. Con l'evolversi delle esigenze di elaborazione dei dati, è possibile implementare processi ETL più avanzati che consentono di estrarre dati da varie fonti, trasformarli in base a esigenze specifiche e caricarli in un data warehouse o database centralizzato per un'analisi unificata. Questo approccio garantisce che i dati siano accurati, completi e disponibili per l'analisi in modo tempestivo.
Utilizzando i servizi AWS gestiti per l'elaborazione dei dati, le organizzazioni possono trarre vantaggio da un livello più elevato di automazione, scalabilità ed economicità. Questi servizi automatizzano molte attività di elaborazione dei dati di routine, come l'individuazione degli schemi, la profilazione dei dati e la trasformazione dei dati, e liberano risorse preziose per attività più strategiche. Inoltre, questi servizi si scalano automaticamente per supportare volumi di dati crescenti.
Fornisci servizi di visualizzazione dei dati
Trova modi per rendere i dati disponibili ai responsabili delle decisioni che utilizzano la visualizzazione dei dati per interpretare i dati in modo significativo e rapido. Tramite le visualizzazioni puoi interpretare i modelli e aumentare il coinvolgimento di un insieme eterogeneo di parti interessate, indipendentemente dalle loro competenze tecniche. Una buona piattaforma consente ai team di ingegneria dei dati di fornire risorse per la visualizzazione dei dati in modo rapido e con costi minimi. È inoltre possibile fornire funzionalità self-service utilizzando strumenti in grado di interrogare facilmente gli archivi di dati senza la necessità di competenze ingegneristiche. Prendi in considerazione l'utilizzo di strumenti integrati in grado di fornire business intelligence senza server attraverso immagini di dati e dashboard interattivi e che possano utilizzare il linguaggio naturale per interrogare i dati di back-end.
Avanzare
Implementa un'elaborazione dati quasi in tempo reale
L'elaborazione dei dati è un componente essenziale di qualsiasi pipeline di ingegneria dei dati, che consente alle organizzazioni di trasformare i dati grezzi in informazioni significative. Oltre alla tradizionale elaborazione in batch, l'elaborazione dei dati in tempo reale è diventata sempre più importante nell'ambiente aziendale frenetico di oggi. L'elaborazione dei dati in tempo reale consente alle organizzazioni di rispondere agli eventi man mano che si verificano e migliora l'efficienza decisionale e operativa.
Convalida la qualità dei dati
La qualità dei dati influisce direttamente sull'accuratezza e l'affidabilità delle informazioni e delle decisioni che derivano dai dati. L'implementazione di processi di convalida e pulizia dei dati è essenziale per garantire l'utilizzo di dati affidabili e di alta qualità per l'analisi.
La convalida dei dati implica la verifica dell'accuratezza, della completezza e della coerenza dei dati confrontandoli con regole e criteri predefiniti. Ciò aiuta a identificare eventuali discrepanze o errori nei dati e garantisce che siano adatti allo scopo. La pulizia dei dati implica l'identificazione e la correzione di eventuali imprecisioni, incongruenze o duplicazioni nei dati.
Implementando processi e strumenti per la qualità dei dati, le organizzazioni possono migliorare l'accuratezza e l'affidabilità delle informazioni ricavate dai dati, con conseguente migliore efficienza decisionale e operativa. Ciò non solo migliora le prestazioni dell'organizzazione, ma aumenta anche la fiducia degli stakeholder e la fiducia nei dati e nelle analisi prodotte.
Dimostra i servizi di trasformazione dei dati
La trasformazione dei dati prepara i dati per analisi avanzate e modelli di apprendimento automatico. Implica l'utilizzo di tecniche come la normalizzazione, l'arricchimento e la deduplicazione dei dati per garantire che i dati siano puliti, coerenti e pronti per l'analisi.
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La normalizzazione dei dati implica l'organizzazione dei dati in un formato standard, l'eliminazione delle ridondanze e la garanzia della coerenza dei dati tra diverse fonti. Ciò semplifica l'analisi e il confronto dei dati provenienti da più fonti e consente alle organizzazioni di acquisire una comprensione più completa delle proprie operazioni.
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L'arricchimento dei dati implica il miglioramento dei dati esistenti con informazioni aggiuntive provenienti da fonti esterne come dati demografici o tendenze di mercato. Ciò fornisce informazioni preziose sul comportamento dei clienti o sulle tendenze del settore che potrebbero non essere evidenti solo dalle fonti di dati interne.
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La deduplicazione implica l'identificazione e la rimozione delle immissioni di dati duplicate e la garanzia che i dati siano accurati e privi di errori. Ciò è particolarmente importante quando si ha a che fare con set di dati di grandi dimensioni, in cui anche una piccola percentuale di duplicazione potrebbe alterare i risultati dell'analisi.
Utilizzando tecniche avanzate di trasformazione dei dati, le organizzazioni garantiscono che i propri dati siano di alta qualità, accurati e pronti per analisi più complesse. Ciò porta a un migliore processo decisionale, a una maggiore efficienza operativa e a un vantaggio competitivo sul mercato.
Abilita la democratizzazione dei dati
Promuovi una cultura della democratizzazione dei dati rendendoli accessibili, comprensibili e utilizzabili per tutti i dipendenti. La democratizzazione dei dati aiuta i dipendenti a prendere decisioni basate sui dati e contribuisce alla cultura basata sui dati dell'organizzazione. Ciò significa abbattere i silos e creare una cultura in cui i dati siano condivisi e utilizzati da tutti i dipendenti per guidare il processo decisionale.
Nel complesso, la democratizzazione dei dati consiste nel creare una cultura in cui i dati siano apprezzati, accessibili e comprensibili da tutti i membri dell'organizzazione. Consentendo la democratizzazione dei dati, le organizzazioni promuovono una cultura basata sui dati che promuove l'innovazione, migliora il processo decisionale e, in ultima analisi, porta al successo aziendale.
Excel
Fornisci un'orchestrazione basata sull'interfaccia utente
Per creare organizzazioni agili e che utilizzino approcci efficaci, è importante pianificare una piattaforma di orchestrazione moderna che venga utilizzata dalle risorse di sviluppo e operative in tutte le linee di business. L'obiettivo è sviluppare, implementare e condividere pipeline di dati e flussi di lavoro senza dipendere da un singolo team, tecnologia o modello di supporto. Ciò è possibile grazie a funzionalità come l'orchestrazione basata sull'interfaccia utente. Funzionalità come drag-and-drop l'interazione consentono agli utenti con scarse competenze tecniche di costruire DAGs e definire flussi di dati automatici. Questi componenti possono quindi generare codice eseguibile che orchestra le pipeline di dati.
DataOps aiuta a superare le complessità della gestione dei dati e garantisce un flusso di dati senza interruzioni tra le organizzazioni. Un approccio basato sui metadati garantisce la qualità e la conformità dei dati in conformità con i mandati dell'organizzazione. L'investimento in set di strumenti come microservizi, containerizzazione e funzioni serverless migliora la scalabilità e l'agilità.
Affidarsi ai team di ingegneria dei dati per generare valore dai dati e lasciare le attività day-to-day infrastrutturali all'automazione consente alle organizzazioni di raggiungere l'eccellenza nell'automazione e nell'orchestrazione. Il monitoraggio e la registrazione quasi in tempo reale delle attività di gestione del flusso di dati supportano azioni correttive immediate e migliorano le prestazioni e la sicurezza della pipeline del flusso di dati. Questi principi aiutano a raggiungere scalabilità e prestazioni garantendo al contempo un modello di condivisione dei dati sicuro e preparano le organizzazioni per il successo futuro.
Integrare DataOps
DataOps è un approccio moderno all'ingegneria dei dati che enfatizza l'integrazione dei processi di sviluppo e operativi per semplificare la creazione, il test e l'implementazione di pipeline di dati. Per implementare le DataOps migliori pratiche, le organizzazioni utilizzano strumenti di infrastruttura come codice (IaC) e strumenti di integrazione continua e distribuzione continua (CI/CD). Questi strumenti supportano la creazione, il test e l'implementazione automatizzati di pipeline, che migliorano significativamente l'efficienza e riducono gli errori. DataOps i team collaborano con i team di progettazione della piattaforma per creare queste automazioni, in modo che ogni team possa concentrarsi su ciò che sa fare meglio.
L'implementazione DataOps delle metodologie aiuta a promuovere un ambiente collaborativo per ingegneri di dati, data scientist e utenti aziendali e consente lo sviluppo, l'implementazione e il monitoraggio rapidi di pipeline di dati e soluzioni di analisi. Questo approccio offre una comunicazione e una collaborazione più fluide tra i team, il che porta a un'innovazione più rapida e a risultati migliori.
Per sfruttare appieno i vantaggi di DataOps, è importante semplificare i processi di ingegneria dei dati. Ciò si ottiene utilizzando le migliori pratiche dei team di progettazione della piattaforma, tra cui revisione del codice, integrazione continua e test automatizzati. Implementando queste pratiche, le organizzazioni garantiscono che le pipeline di dati siano affidabili, scalabili e sicure e che soddisfino le esigenze degli stakeholder aziendali e tecnici.
