Data Pipeline là gì? Tìm hiểu về Data Pipeline

Nov 22 2024

Trong bài viết này, UniTrain sẽ giới thiệu bạn về Data Pipeline:

Data Pipeline là gì?
Các loại Data Pipeline
Data Pipeline Architecture
Ứng dụng của Data Pipeline

Data Pipeline là gì?

Data Pipeline (hay còn gọi là đường ống dữ liệu) là phương pháp mà dữ liệu thô được nhập từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, sau đó được chuyển đến kho lưu trữ dữ liệu để phân tích. Trước khi dữ liệu được đưa vào kho lưu trữ dữ liệu thì phải thực hiện quy trình xử lý dữ liệu, bao gồm chuyển đổi dữ liệu như lọc, che giấu dữ liệu và tổng hợp, đảm bảo tích hợp và tiêu chuẩn hóa dữ liệu. Kho lưu trữ dữ liệu này có một biểu đồ được yêu cầu phải thống nhất với nhau. Tức là các cột và loại dữ liệu phải đồng nhất để dễ dàng cập nhật dữ liệu hiện có bằng dữ liệu mới.

Data Pipelines đóng vai trò là “đường ống” cho các dự án khoa học dữ liệu hoặc bảng thông tin kinh doanh thông minh. Dữ liệu có thể được lấy từ nhiều nơi khác nhau như API, cơ sở dữ liệu SQL và NoSQL, tệp,… Tuy nhiên, các dữ liệu này thường không được sử dụng ngay. Thay vào đó, các nhà khoa học dữ liệu hoặc kỹ sư dữ liệu phải chuẩn bị dữ liệu xây dựng cấu trúc để đáp ứng nhu cầu kinh doanh. Hình thức xử lý dữ liệu thường được xác định thông qua sự kết hợp giữa phân tích dữ liệu và các yêu cầu kinh doanh. Khi dữ liệu đã được lọc, hợp nhất và tóm tắt chuẩn xác, thì dữ liệu đó có thể được lưu trữ và hiển thị để sử dụng. Các đường dẫn dữ liệu được tổ chức tốt sẽ cung cấp nền tảng cho các dự án dữ liệu. Ví dụ như phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và các tác vụ học máy.

Data pipeline - Weld Data Dictionary

Các loại Data Pipelines

Có hai loại đường ống dữ liệu chính, đó là Batch Processing (xử lý hàng loạt) và Streaming Data (truyền dữ liệu).

Batch Processing

Sự phát triển của Batch Processing là bước quan trọng trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu đáng tin cậy. Vào năm 2004, MapReduce, một thuật toán xử lý hàng loạt, đã được cấp bằng sáng chế và sau đó được tích hợp trong các hệ thống nguồn mở, như Hadoop, CouchDB và MongoDB.

Xử lý hàng loạt tải “lô” dữ liệu vào kho lưu trữ trong các khoảng thời gian nhất định, thường được lên lịch trong giờ làm việc ngoài cao điểm. Do đó, các khối lượng công việc khác sẽ không bị ảnh hưởng vì các công việc xử lý hàng loạt có xu hướng hoạt động với khối lượng dữ liệu lớn, điều này có thể ảnh hưởng đến toàn bộ hệ thống. Xử lý hàng loạt thường là đường dẫn dữ liệu tối ưu khi không có nhu cầu phân tích một tập dữ liệu gấp (ví dụ: kế toán hàng tháng) và nó được liên kết với quy trình tích hợp dữ liệu ETL, viết tắt là “Extract, Transform, và Load”.

Các công việc xử lý hàng loạt tạo thành một quy trình công việc gồm các lệnh được sắp xếp theo trình tự, trong đó đầu ra của một lệnh trở thành đầu vào của lệnh tiếp theo. Ví dụ: một lệnh có thể bắt đầu quá trình nhập dữ liệu, lệnh tiếp theo có thể kích hoạt quá trình lọc các cột cụ thể và lệnh tiếp theo có thể xử lý tổng hợp. Chuỗi lệnh này sẽ tiếp tục cho đến khi dữ liệu được chuyển đổi hoàn toàn và được ghi vào kho lưu trữ dữ liệu.

Streaming Data

Streaming Data được sử dụng để xử lý dữ liệu được tạo liên tục bởi các buồn và được yêu cầu xử lý ngay khi nó được tạo ra. Ví dụ: ứng dụng hoặc hệ thống điểm bán hàng cần dữ liệu thời gian thực để cập nhật hàng tồn kho và lịch sử bán hàng của sản phẩm. Nhờ đó, người bán có thể thông báo cho khách hàng nếu một sản phẩm còn hàng hay không. Một ví dụ khác nữa là công cụ xử lý dữ liệu truyền trực tuyến như Flink, Apache, Spark,…

Vì dữ liệu được xử lý ngay sau khi xảy ra nên các hệ thống xử lý theo luồng có độ nhanh hơn so với các hệ thống theo đợt. Tuy nhiên, mặt trái là nó không được xem là đáng tin cậy như các hệ thống xử lý theo đợt vì tin nhắn có thể vô tình bị bỏ qua hoặc mất nhiều thời gian trong danh sách đợi. Dịch vụ tin nhắn giúp giải quyết mối lo ngại này bằng cách xác nhận, trong đó người tiêu dùng xác nhận việc xử lý tin nhắn cho công ty để xóa khỏi danh sách đợi.

Data Pipeline Architecture

Có 3 bước để tạo nên kiến trúc của một đường dẫn dữ liệu.

1. Nhập dữ liệu:

Dữ liệu được lấy từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm nhiều cấu trúc dữ liệu khác nhau (tức là dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu không có cấu trúc). Trong dữ liệu phát trực tuyến, các nguồn dữ liệu thô này thường được gọi là nhà sản xuất, nhà xuất bản hoặc người gửi. Mặc dù các doanh nghiệp có thể chọn trích xuất dữ liệu khi họ sẵn sàng xử lý dữ liệu đó, nhưng tốt hơn hết là bạn nên đưa dữ liệu thô vào nhà cung cấp kho dữ liệu đám mây trước. Điều này giúp doanh nghiệp có thể cập nhật lịch sử dữ liệu nếu họ cần điều chỉnh các công việc xử lý dữ liệu.

2. Chuyển đổi dữ liệu:

Trong bước này, một loạt thao tác được thực hiện để xử lý dữ liệu thành định dạng mà kho lưu trữ dữ liệu yêu cầu. Những công việc này sẽ tự động hóa và thay thế cho các công việc lặp đi lặp lại. Ví dụ như báo cáo kinh doanh, đảm bảo rằng dữ liệu được làm sạch và chuyển đổi một cách thống nhất với nhau.

3. Lưu trữ dữ liệu:

Dữ liệu được chuyển đổi sẽ được lưu trữ trong kho lưu trữ dữ liệu – nơi dữ liệu có thể được trình bày cho các đối tác. Trong dữ liệu phát trực tuyến, dữ liệu được chuyển đổi này thường được gọi là người tiêu dùng, người đăng ký hoặc người nhận.

Ứng dụng của Data Pipeline

Khi dữ liệu lớn tiếp tục phát triển thì yêu cầu doanh nghiệp phải nâng cao công cụ để quản lý dữ liệu. Dưới đây là 2 ứng dụng của đường ống dữ liệu:

1. Trực quan hóa dữ liệu:

Trực quan hóa dữ liệu là trình bày dữ liệu thông qua biểu đồ, sơ đồ, infographics , hoạt ảnh,… Những thông tin trực quan này sẽ giúp người dùng hiểu được mối quan hệ dữ liệu và insights.

2. Machine Learning:

Machine Learning là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học máy tính, tập trung vào việc sử dụng dữ liệu và thuật toán để bắt chước cách học của con người, dần dần cải thiện độ chính xác của nó. Thông qua việc sử dụng các phương pháp thống kê, các thuật toán được dùng để phân loại hoặc dự đoán, tìm hiểu về các dự án khai thác dữ liệu.

3. Phân tích Khám phá Dữ liệu:

Phân tích khám phá dữ liệu (EDA) được các nhà khoa học dữ liệu sử dụng để phân tích và điều tra các tập dữ liệu và tóm tắt các đặc điểm chính của chúng, thường sử dụng các phương pháp trực quan hóa dữ liệu. Nó giúp xác định cách tốt nhất để thao tác các nguồn dữ liệu để có được câu trả lời bạn cần, giúp các nhà khoa học dữ liệu dễ dàng khám phá các mẫu, phát hiện sự bất thường, kiểm tra giả thuyết hoặc kiểm tra các giả định.