Betrachten wir einige gängige Szenarien, in denen Datenpipelines Anwendung finden können.
1. ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren und Laden)
Ein ETL-Prozess ist eine Art Datenpipeline, die Rohinformationen aus Quellsystemen (wie Datenbanken oder APIs) extrahiert, sie nach spezifischen Anforderungen transformiert (zum Beispiel durch Wertaggregation oder Umwandlung von Formaten) und dann die transformierte Ausgabe in ein anderes System wie ein Warehouse oder eine Datenbank zur weiteren Analyse lädt. ETL-Prozesse ermöglichen es Unternehmen, ihre historischen Unterlagen organisiert zu speichern und sie für zukünftige Erkenntnisse leicht zugänglich zu machen.
2. Data Warehousing und Analysen
Um eine effektive Entscheidungsfindung innerhalb eines Unternehmens zu unterstützen, müssen große Mengen an historischen und Echtzeit-Transaktionsinformationen in einem Data Warehouse gespeichert werden. Diese Repositorys dienen als zentrale Knotenpunkte, an denen Analysten schnell riesige Mengen an aggregierten Informationen abfragen können, ohne die Leistung der Betriebssysteme zu beeinträchtigen. Datenpipelines sind für das Aufnehmen, Bereinigen und Transformieren von Daten aus verschiedenen Quellen in diese Warehouses verantwortlich, wobei die erforderliche Datenqualität erhalten bleibt.
3. Datenwissenschaften und maschinelles Lernen
Data Scientists sind stark auf hochwertige Datensätze angewiesen, um ihre maschinellen Lernmodelle zu schulen. Diese Datensätze erfordern oft umfangreiche Vorverarbeitung, einschließlich Funktionsextraktion, Normalisierung, Codierung kategorischer Variablen und anderer Aufgaben. Datenpipelines spielen eine wichtige Rolle bei der Automatisierung dieser Aufgaben, so dass sich Praktiker des maschinellen Lernens auf die Modellentwicklung konzentrieren können, anstatt Rohdaten zu verarbeiten.
4. E-Commerce-Empfehlungsmaschine
Viele E-Commerce-Unternehmen verwenden Empfehlungsmaschinen, um Produkte oder Dienstleistungen vorzuschlagen, die Kunden aufgrund ihres Browserverlaufs, ihrer Kaufhistorie und anderer Faktoren als attraktiv empfinden könnten. Um dies zu erreichen, benötigen sie eine solide Datenpipeline, die Benutzeraktivitätsprotokolle, Produktkataloginformationen, Kundenprofile und mehr aufnehmen kann. Die Pipeline verarbeitet diese Rohdaten und leitet sie an Systeme für maschinelles Lernen weiter, wie z. B. kollaboratives Filtern oder inhaltsbasiertes Filtern, um personalisierte Empfehlungen für jeden Benutzer zu erstellen.
5. Stimmungsanalyse in sozialen Medien
Eine Marketingagentur könnte Sentimentanalyse-Techniken auf sozialen Medien wie X oder Facebook einsetzen, um die öffentliche Meinung zu bestimmten Marken oder Produkten zu messen. Für das Sammeln von Tweets oder Beiträgen, die die Ziel-Keywords (z. B. Markennamen) erwähnen, die Vorverarbeitung des Textes (Entfernen von Stoppwörtern, Stemming), die Durchführung einer Stimmungsanalyse mit Hilfe von Modellen der Verarbeitung natürlicher Sprache wie LSTM oder BERT und die anschließende Aggregation der Ergebnisse zu umsetzbaren Erkenntnissen für Entscheidungsträger ist eine effiziente Datenpipeline erforderlich.
6. Betrugserkennung bei Finanztransaktionen
Banken und Finanzinstitute verlassen sich häufig auf fortschrittliche Analysen, die auf komplexen Datenpipelines basieren, um betrügerische Aktivitäten in einem Datensatz zu erkennen. Diese Pipelines beinhalten typischerweise das Aufnehmen von Echtzeit-Transaktionsdatensätzen zusammen mit historischen Betrugsmustern, die Bereinigung von fehlerhaften oder unvollständigen Einträgen, die Extraktion relevanter Funktionen wie Transaktionsbetrag, Ort oder Zeit, das Training von überwachten maschinellen Lernmodellen wie Entscheidungsbäumen, Support-Vektor-Maschinen oder neuronalen Netzen zur Identifizierung potenzieller Betrugsfälle und das Auslösen von Warnmeldungen bei verdächtigen Transaktionen.
7. IoT-Datenverarbeitung
IoT-Geräte erzeugen riesige Datenmengen, die schnell verarbeitet werden müssen. Ein Smart City-Projekt könnte zum Beispiel Daten von Sensoren sammeln, die Verkehrsmuster, Luftqualität und Energieverbrauch in der Stadt überwachen. Eine skalierbare und effiziente Datenpipeline ist unerlässlich, um diese hochgeschwindigkeits-Streaming-Daten aufzunehmen, sie durch Filterung irrelevanter Informationen oder Aggregieren von Sensormesswerten über Zeitintervalle vorzuverarbeiten, Analysealgorithmen wie Anomalie-Erkennung oder prädiktive Modellierung auf den vorverarbeiteten Datensatz anzuwenden und schließlich die Daten zu visualisieren, um den Stadtbeamten Erkenntnisse zu liefern.
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