الأخبار التكنولوجية والاستعراضات والنصائح!

خط أنابيب هندسة البيانات – نحو الذكاء الاصطناعي

ستساعدك المقالة التالية: خط أنابيب هندسة البيانات – نحو الذكاء الاصطناعي

نُشر في الأصل على نحو AI ، الشركة الرائدة في العالم في مجال الذكاء الاصطناعي والأخبار التقنية والإعلام. إذا كنت تقوم ببناء منتج أو خدمة متعلقة بالذكاء الاصطناعي ، فنحن ندعوك للتفكير في أن تصبح راعيًا للذكاء الاصطناعي. في نحو الذكاء الاصطناعي ، نساعد في توسيع نطاق الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا. دعنا نساعدك على إطلاق التكنولوجيا الخاصة بك للجماهير.

مدونة حول مناقشة مناقشة متعمقة حول إنشاء خط أنابيب بيانات

يقع مهندسو البيانات في قلب غرفة المحركات في أي شركة تعتمد على البيانات. ستوفر هذه المدونة نظرة عامة عالية المستوى على خط أنابيب هندسة البيانات ، بما في ذلك أفضل الممارسات والأدوات للمساعدة في دفع المؤسسات التي تعتمد على البيانات.

ما هو خط أنابيب البيانات؟

خط أنابيب البيانات عبارة عن سلسلة من الخطوات الضرورية لمعالجة البيانات وتنظيفها وتحليلها. غالبًا ما يتم تخزين البيانات في قاعدة بيانات ، مما يعني أن خط أنابيب البيانات غالبًا ما يبدأ بقاعدة بيانات. عادة ما تكون هذه هي الخطوة الأولى في مسار البيانات لأنها أسهل خطوة. الخطوة الثانية هي عادةً تحميل البيانات من قاعدة البيانات إلى مستودع البيانات. مستودع البيانات هو قاعدة بيانات منفصلة تم تحسينها لتحليل البيانات. غالبًا ما يكون مخزن البيانات هو المكان الذي يقضي فيه محللو البيانات معظم وقتهم. بعد تحميل البيانات في مستودع البيانات ، يجب تنظيفها. يمكن أن تتضمن عملية التنظيف إزالة البيانات المكررة ، والتأكد من تنسيق البيانات باستمرار ، والتأكد من دقة البيانات. غالبًا ما تكون عملية تنظيف البيانات عملية يدوية للغاية وتتطلب موارد كبيرة. الخطوة الأخيرة في خط أنابيب البيانات هي التحليل. هذا هو المكان الذي تستخدم فيه البيانات لاتخاذ القرارات. غالبًا ما يعمل محللو البيانات مع علماء البيانات لتحليل البيانات حتى تتمكن الشركات من اتخاذ قرارات أفضل.

تعد خطوط أنابيب البيانات مكونًا مهمًا في أي مشروع لتحليل البيانات. يتعاملون مع جميع الخطوات والأدوات المتضمنة في عملية جمع البيانات وتنظيفها وتحويلها وتخزينها. في الماضي ، كانت خطوط أنابيب البيانات تُستخدم فقط لمشاريع المؤسسة واسعة النطاق. ولكن في السنوات الأخيرة ، أدى ظهور الأدوات مفتوحة المصدر وخدمات الحوسبة السحابية ، مثل AWS و Google Cloud ، إلى تسهيل إنشاء خطوط البيانات الخاصة بك أكثر من أي وقت مضى.

المكونات الرئيسية لخط أنابيب ETL.

قد تبحث في إعداد خط أنابيب ETL أو أنك بصدد القيام بذلك بالفعل. ولكن ما هو خط أنابيب ETL؟ ما هي مكوناته الرئيسية؟ ما هو الفرق بين خط أنابيب ETL وخط أنابيب تكامل البيانات؟ تهدف هذه المدونة إلى مساعدتك في فهم المكونات الرئيسية لخط أنابيب ETL ومكونات خط أنابيب تكامل البيانات. ETL تعني استخراج تحميل التحويل. استخراج البيانات من أنظمة المصدر الخاصة بك ، وتحويلها إلى تنسيق (مثل CSV) ، وتحميلها في الأنظمة المستهدفة الخاصة بك. خط أنابيب تكامل البيانات عبارة عن سلسلة من الخطوات أو العمليات التي يتم إجراؤها على بياناتك. يمكن القيام بذلك من خلال استخدام أدوات ETL أو من خلال استخدام لغات البرمجة النصية.

أنا معجب كبير بخط أنابيب ETL. إنها طريقة بسيطة للتفكير في دورة حياة هندسة البيانات وهي طريقة رائعة للتواصل مع أصحاب المصلحة في الأعمال حول ما تفعله وسبب أهميته. إذا سبق لك العمل في مستودع بيانات ، فأنت تعلم أن خط أنابيب ETL هو أكثر من مجرد اسم فاخر لـ SQL الذي تكتبه. إنها العملية الكاملة للحصول على البيانات من المصدر إلى قاعدة البيانات ، وتنظيفها وتحويلها ، وتكون جاهزة للاستعلام عنها. إنه خط أنابيب لأنه عملية خطية ، مثل خط أنابيب ، وعادة ما يكون له عدة خطوات لإكمالها.

خريطة مرئية لخط أنابيب البيانات.

خط أنابيب البيانات عبارة عن مجموعة من مكونات خدمة البيانات في تسلسل محدد مسبقًا يأخذ بيانات الإدخال الأولية ويجعلها متاحة لتحليل البيانات في أسرع وقت ممكن. يمكن أن يساعدك التمثيل المرئي لخط أنابيب البيانات في إدارة وفهم مكونات خط أنابيب البيانات وكيفية ارتباطها ببعضها البعض. يتكون خط أنابيب البيانات من خدمات البيانات. يمكن أن تكون خدمة البيانات مكونًا مثل قاعدة بيانات أو مستودع بيانات أو نظام ملفات أو قائمة انتظار رسائل. خدمات البيانات متصلة بواسطة تدفقات البيانات. يقرأ مكون خدمة البيانات عادةً من واحد أو أكثر من تدفقات بيانات الإدخال ويكتب إلى واحد أو أكثر من تدفقات بيانات الإخراج. دفق البيانات هو قناة يمكن من خلالها تدفق البيانات من مصدر إلى مكون وجهة. دفق البيانات أحادي الاتجاه. يمكن تصور خط أنابيب البيانات بيانياً كسلسلة من مكونات خدمة البيانات المتصلة بواسطة تدفقات البيانات.

خط أنابيب البيانات عبارة عن خريطة مرئية للبيانات التي تتدفق إلى تطبيق وكيف يتم تحويلها إلى تنسيق نهائي للاستهلاك. خط أنابيب البيانات هو نموذج مفاهيمي يلخص أي بنية أساسية مادية أو تفاصيل طبقة البرنامج. إنها عملية متسقة وقابلة للتكرار لالتقاط البيانات وتحويلها وتحميلها. خط أنابيب البيانات هو عرض عالي المستوى للمكونات التي تشارك في تحويل بياناتك من مصدر خام إلى تنسيق قابل للاستهلاك. يعد خط أنابيب البيانات خطوة مهمة في عملية هندسة البيانات. سيساعدك وجود خط بيانات محدد جيدًا على تتبع البيانات التي تأتي إلى تطبيقك بشكل أفضل ، كما يسهل تصور أي مشكلات متعلقة بالبيانات قد تنشأ. يمكن أن يوفر لك هذا الوقت والمال في النهاية عندما تحاول تعقب مصدر أي أخطاء في البيانات.

كيف تجعل خط أنابيب ETL الخاص بك فعالاً.

في الجزء الأول من هذه السلسلة ، ناقشنا سبب كون هندسة البيانات ليست عملية لمرة واحدة ، ولكنها عملية مستمرة. قمنا أيضًا بتغطية تدفقات البيانات الأكثر شيوعًا وكيفية تحديد البيانات التي يجب تخزينها في أي نظام. الآن ، سوف أتعمق في إنشاء خط أنابيب البيانات وكيفية جعله فعالاً قدر الإمكان. سأقدم لك أيضًا بعض النصائح حول كيفية التعامل مع أحجام البيانات الكبيرة وماذا تفعل بالبيانات بمجرد وضعها في قاعدة البيانات.

الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) هي عملية يستخدمها مهندسو البيانات ومحللو البيانات لاستخراج البيانات من مصادر بيانات متعددة وتحويلها وتحميلها في مستودع بيانات. غالبًا ما يكافح مهندسو البيانات ومحللو البيانات لتوسيع نطاق خطوط أنابيب ETL الخاصة بهم بمعدل استيعاب البيانات. وذلك لأن العمليات المستخدمة لأداء عمليات ETL غالبًا ما تكون مخصصة وغير موحدة. ستصف هذه المدونة كيفية جعل خط أنابيب ETL الخاص بك فعالاً.

خط أنابيب ETL هو عملية تنقل البيانات من مكان إلى آخر. لا يعني ذلك بالضرورة أنك تنقل البيانات عبر الشبكة ، ولكنك تنقلها من نموذج إلى آخر. بطريقة ما ، تعتبر ETL بمثابة جسر بين مصادر البيانات ومستهلكي البيانات. عادة ما يأخذ شكل سير عمل بسلسلة من تحويلات البيانات. ETL هي عملية معقدة للغاية ، وتنفيذها ليس شيئًا يمكنك القيام به دون الإلمام بموضوعات مختلفة ، مثل تخزين البيانات والتعلم الآلي. ومع ذلك ، لا يجب أن يكون الأمر بهذا التعقيد. هناك بعض الطرق السهلة لجعل عملية ETL الخاصة بك أكثر كفاءة وغير مؤلمة.

مقارنة بين خطوط أنابيب البيانات.

تعد خطوط أنابيب البيانات جزءًا شائعًا جدًا من هندسة البيانات. ومع وجود العديد من مهندسي البيانات الذين يقرؤون ويكتبون باستمرار منشورات المدونات والمنتديات والرموز ، فليس من المفاجئ أن يرغب الكثير من الأشخاص في مشاركة آرائهم. بعض هذه الآراء جيدة والبعض الآخر ليس جيدًا. أكتب هذا المنشور في المدونة لمشاركة آرائي حول ما يجعل خط أنابيب البيانات جيدًا. لقد أنشأت الكثير من خطوط أنابيب البيانات في وقتي ، وأتيحت لي الفرصة للنظر في العديد من خطوط أنابيب البيانات من زملائي. كما أتيحت لي الفرصة للتحدث إلى الكثير من مهندسي البيانات حول خطوط أنابيب البيانات. بعد كل هذا الحديث ، قمت بتكوين آراء حول ما يجعل خط أنابيب بيانات جيداً ، وأود مشاركتها معكم.

خطوط أنابيب هندسة البيانات هي العمود الفقري لأي تطبيق يعتمد على البيانات. إنها تتيح استيعاب البيانات وتحويلها بشكل سريع وموثوق به من أجل التعلم الآلي الناجح وتحليلات البيانات. في هذا المنشور ، نقارن بنية بعض خطوط أنابيب البيانات بما في ذلك Spark و Presto و MapReduce و Flink.

خاتمة

بصفتنا مهندسي بيانات ، غالبًا ما نواجه مهمة إنشاء خطوط أنابيب بيانات لمساعدتنا في استيعاب البيانات ومعالجتها بكفاءة. عند إنشاء مسار بيانات ، هناك بعض الأشياء المهمة التي يجب وضعها في الاعتبار. لقد أوجزت ما أشعر أنه أهم الاعتبارات عند إنشاء خطوط أنابيب البيانات في الرسم التخطيطي أدناه. آمل أن يساعدك هذا في بناء خط بياناتك التالي! إذا كان لديك أي أسئلة أو تعليقات ، فلا تتردد في التواصل معي.


تم نشر خط أنابيب هندسة البيانات في الأصل في نحو AI on Medium ، حيث يواصل الأشخاص المحادثة من خلال تسليط الضوء على هذه القصة والرد عليها.

تم النشر عبر نحو الذكاء الاصطناعي