數據管道（Data Pipeline）是一種允許數據通過數據分析過程從一個位置高效流向另一個位置的軟件。這就好比一條傳送帶，它能高效、準確地將數據傳送到流程的每一步。例如，數據管道可幫助數據從SaaS應用高效地流向數據倉庫等。

數據管道很重要？

這種高效流程是數據驅動型企業中最關鍵的操作之一，因為在步驟之間存在很大的錯誤空間。數據可能會遇到瓶頸、損壞或產生重復項和其他錯誤。數據集越大、涉及的源越多，就越有可能發生錯誤，而且整體上的錯誤會更大、更有害。

數據管道從確定數據收集的內容、位置和方式開始。它使提取、轉換、合并、驗證、進一步分析數據和數據可視化的過程自動化。通過消除錯誤并避免瓶頸和延遲，數據管道可提供端到端效率。一個數據管道甚至可以一次處理多個數據流。這些特性使數據管道對于企業數據分析不可或缺。

由于數據管道將所有數據視為流式數據，因此它們考慮了靈活的架構。無論數據來自靜態源還是實時源，數據管道都可以將數據流分割成更小的片段，以便并行處理，從而提升了計算能力。

管道中數據的最終目的地不一定是數據倉庫。管道還可以將數據發送到其他應用程序，例如Tableau等可視化工具或Salesforce。

數據管道的作用

數據管道可用于自動化公司使用的任何數據分析流程，包括更簡單的數據分析和更復雜的機器學習系統。它可以將用戶行為或銷售數據自動流動到Salesforce或可視化中，以提供對用戶行為和銷售趨勢的洞察。這些見解在營銷和產品策略中非常有用。

例如，數據管道可以從用戶在企業網站上留下產品評論開始。然后，這些數據會進入一個實時報告，將評論數量、情感分析報告以及留下評論的客戶的位置圖表顯示在一張地圖上。這些都是一條管道中的獨立方向，但是都是自動且實時的，這要歸功于數據管道。

架構設計

數據管道架構是指管道結構的設計。有幾種不同的方法可以構建數據管道。以下是數據管道架構最基礎的三個例子。

• 基于批處理的數據管道

這是一種最簡單的數據管道架構。數據經過幾個簡單的步驟即可到達一個最終目的地。

• 流式數據管道

這種類型的數據管道架構可以在數據生成伊始就對其進行處理，并可以立刻將輸出饋送給多個應用程序。這是一種更強大、更多功能的管道。

• Lambda數據管道

這是三種管道中最復雜的一種。它將另外兩種架構合二為一，兼顧了實時流處理和批處理。這種數據管道架構以原始形式存儲數據，以便新的分析和功能與數據相結合來糾正錯誤或創建新的目標和查詢。

進入大數據時代，實時作業有著越來越重要的地位。這就有必要構建高效的數據管道了，這里包括開發檢測傳入數據的方法，自動連接和轉換來自每個源的數據以匹配其目標格式，以及自動將數據移入數據倉庫。如果考慮成本效益和簡便性，購買數據管道服務是個不錯的選擇哦。

文章部分素材來源： 浪尖聊大數據