Được xuất bản lần đầu vào tháng 5 năm 2019, tại Onica.com/blog
Mọi người đều biết tiềm năng của dữ liệu lớn, nhưng đối với một số doanh nghiệp, dữ liệu và phân tích vẫn tồn tại trong một thế giới kế thừa. Đây là thế giới dữ liệu có cấu trúc được lưu trữ với các máy chủ tại cơ sở và được phân tích bằng phần mềm độc quyền.
Đối với các tổ chức muốn hướng tới các phương pháp thân thiện với dữ liệu lớn hơn, thế giới cũ này khiến việc chuyển đổi đó trở nên đầy thách thức. lợi ích. Với ý nghĩ đó, điều quan trọng là phải có một cái nhìn khác về kỹ thuật dữ liệu và cách bạn có thể sử dụng nó để thành công trong kinh doanh.
Kỹ thuật dữ liệu là gì?
Định nghĩa về kỹ thuật dữ liệu không thay đổi quá nhiều trong những năm qua. Tuy nhiên, nền tảng và công cụ đã biến đổi đáng kể. Về cốt lõi, kỹ thuật dữ liệu là nền tảng hỗ trợ khoa học dữ liệu và phân tích thông qua kiến thức sâu rộng về công nghệ dữ liệu, quản lý và bảo mật dữ liệu phù hợp cũng như hiểu biết sâu rộng về xử lý dữ liệu.
Trong khi các công nghệ truyền thống như cơ sở dữ liệu quan hệ và giao dịch vẫn có chỗ đứng trong Kiến trúc Dữ liệu lớn, những người mới đến hiện trường đã tạo ra sự đổi mới trong không gian. Khi nói đến kỹ thuật dữ liệu, AWS® đã thay đổi trò chơi. Một số sản phẩm chính bao gồm:
Amazon® DynamoDB® :Amazon DynamoDB là cơ sở dữ liệu NoSQL® cung cấp giải pháp thay thế cho cơ sở dữ liệu quan hệ bằng cách cho phép bạn sử dụng nhiều mô hình dữ liệu khác nhau, bao gồm tài liệu, biểu đồ, khóa-giá trị, bộ nhớ và tìm kiếm. Điều này tạo ra cơ sở dữ liệu có thể mở rộng, linh hoạt, hiệu suất cao và chức năng cao cho khối lượng công việc hiện đại.
Apache® Hadoop® :Apache Hadoop là một dịch vụ mã nguồn mở mà bạn có thể sử dụng để xử lý các tập dữ liệu lớn bằng cách tận dụng lợi thế của phân cụm. Hadoop có một hệ sinh thái đầy đủ các công cụ có thể đáp ứng nhu cầu khối lượng công việc.Hadoop có thể chạy trên AWS bằng Amazon Elastic MapReduce (EMR), giúp đơn giản hóa việc quản lý cụm khi chạy Hadoop và các ứng dụng liên quan khác trong Hệ sinh thái Hadoop.
Amazon EMR :Một công cụ để quản lý hệ sinh thái Hadoop trên AWS, EMR giúp dễ dàng xử lý dữ liệu hiệu quả với chi phí trên các phiên bản Amazon Elastic Compute Cloud® (Amazon EC2). Amazon EMR cũng cho phép chạy các khuôn khổ phân tán khác như Apache Spark® và HBase®, đồng thời cho phép tương tác giữa các kho dữ liệu AWS như Amazon Simple Storage Service Amazon S3 và Amazon DynamoDB.
Amazon Redshift :Kho dữ liệu nhanh, có thể mở rộng, Amazon Redshift giúp việc mở rộng queriesto data lake của bạn trở nên đơn giản. Bằng cách sử dụng học máy, thực thi truy vấn song song và lưu trữ dạng cột, Amazon Redshiftdelivers hiệu suất nhanh hơn mười lần so với các kho dữ liệu khác.
Keo AWS :AWS Glue là một dịch vụ trích xuất, chuyển đổi và tải (ETL) được quản lý hoàn toàn giúp khách hàng dễ dàng chuẩn bị và tải dữ liệu của họ để phân tích. Sau khi được lập danh mục, dữ liệu của bạn ngay lập tức có thể tìm kiếm, truy vấn được và có sẵn cho ETL.
Amazon Athena :Amazon Athena là một dịch vụ truy vấn tương tác giúp dễ dàng phân tích dữ liệu trong Amazon S3 bằng cách sử dụng SQL® tiêu chuẩn. Nó cũng được tích hợp với Danh mục dữ liệu AWS Glue, cho phép bạn tạo một kho lưu trữ dữ liệu thống nhất trên các dịch vụ khác nhau, thu thập dữ liệu các nguồn dữ liệu để khám phá các lược đồ, điền Danh mục của bạn với các định nghĩa bảng và phân vùng mới và được sửa đổi, đồng thời duy trì lập phiên bản lược đồ.
AA với mọi thứ khác, điều quan trọng là tìm ra thành phần phù hợp cho công việc, ở định dạng và mô hình, đáp ứng nhu cầu bảo mật dữ liệu của tổ chức bạn.
Kỹ thuật dữ liệu với AWS:Một ví dụ về ứng dụng khách
Một ví dụ rõ ràng về điều này đến từ một khách hàng của chúng tôi, người này đang đẩy dữ liệu qua hệ thống báo cáo hàng tháng. Là một phần trong cam kết của chúng tôi, chúng tôi có thể xây dựng hồ quảng cáo bằng các đường ống tự động và kiểm tra dữ liệu tích hợp để xử lý, dữ liệu sẽ đi đến đâu trước khi được gửi đến hệ thống báo cáo.
Bằng cách thêm thành phần này vào kiến trúc dữ liệu, khách hàng không chỉ bảo toàn hệ thống báo cáo của họ mà còn bổ sung thêm các khả năng và quyền truy cập lớn hơn vào tập dữ liệu gốc, cho phép họ trả lời các câu hỏi đặc biệt về quản lý chi phí và lợi nhuận. Điều này chứng tỏ rằng trong khi nhiều công ty sử dụng dữ liệu và phân tích trong hoạt động kinh doanh hàng ngày của họ, tích hợp các công cụ phù hợp, đặc biệt là các công cụ và công nghệ mới hơn, có thể cho phép bạn tận dụng kết quả thu thập dữ liệu.
Triển khai xử lý dữ liệu
Chỉ cần có các thành phần kiến trúc dữ liệu phù hợp là chưa đủ nếu bạn đang tìm cách tận dụng kỹ thuật dữ liệu — bạn cũng phải có một nền tảng vững chắc về xử lý dữ liệu. Xử lý dữ liệu không chỉ bao gồm sự di chuyển của dữ liệu trong suốt vòng đời dữ liệu của nó mà còn là việc tối ưu hóa dữ liệu thông qua kiểm tra chất lượng và các kỹ thuật trong việc dọn dẹp dữ liệu xấu.
Có lẽ phần quan trọng nhất của quá trình xử lý dữ liệu là nhập dữ liệu. Mặc dù về cơ bản, việc nhập dữ liệu chỉ là sự di chuyển của dữ liệu từ điểm xuất phát của nó đến hệ thống lưu trữ, có một số cách để thực hiện điều này. Quá trình nhập dữ liệu hoạt động tốt nhất khi được tự động hóa vì nó có thể cho phép cập nhật dữ liệu với mức độ bảo trì thấp để làm mới tối ưu. Nó cũng có thể là các đường ống dẫn dữ liệu truyền trực tuyến liên tục và thời gian thực, hoặc không đồng bộ thông qua xử lý hàng loạt, hoặc thậm chí cả hai. Quyết định về phương pháp nhập dữ liệu sẽ sử dụng phụ thuộc vào loại dữ liệu được nhập, nguồn và đích. và AWS Snowball (cho phép di chuyển hàng loạt các cụm lưu trữ tại chỗ và Hadoop) sang Amazon S3 và AWS Storage Gateway (tích hợp các biểu mẫu xử lý dữ liệu tại chỗ với các hồ dữ liệu dựa trên Amazon S3).
Nếu bạn đang làm việc với cơ sở dữ liệu quan hệ, một phần khác của quá trình nhập này là trích xuất, chuyển đổi và tải (ETL). Xử lý ETL xóa dữ liệu bằng cách khử trùng lặp, cũng như xóa và gắn cờ dữ liệu xấu và biến đổi nó để nó phù hợp với định dạng của cơ sở dữ liệu. Điều này có thể được thực hiện thông qua các ngôn ngữ như Python, Java hoặc Scala trong khi sử dụng các khuôn khổ như Spark hoặc Flink và là chìa khóa để cải thiện chất lượng dữ liệu.
Bất kể bạn sử dụng loại cơ sở dữ liệu nào, một chương trình chất lượng dữ liệu mạnh là rất quan trọng để đảm bảo rằng dữ liệu kết quả là chính xác và đáng tin cậy. Điều này có nghĩa là xác định và thiết lập các vai trò để truy cập dữ liệu thông qua các công cụ như Quản lý nhận dạng và truy cập (IAM) củaAWS, ban hành các quy trình chuẩn hóa và điều chỉnh, đồng thời thiết lập kiểm tra chất lượng để duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu. Mặc dù chất lượng dữ liệu không phải là một khái niệm mới, nhưng các nguồn lực sẵn có để thúc đẩy dữ liệu chất lượng là có. Thông qua công cụ dữ liệu hiện đại, nhóm của chúng tôi đã tạo báo cáo chất lượng dữ liệu tự động cho khách hàng. Điều này liên quan đến việc so sánh dữ liệu theo lịch trình, định kỳ từ hệ thống nguồn với các hệ thống hạ lưu đi đến bảng điều khiển báo cáo, cho phép hiểu rõ hơn về chất lượng của dữ liệu rời khỏi hệ thống và chủ động xác định lỗi hoặc mất chất lượng, cho phép khắc phục sự cố trước khi có khiếu nại từ dữ liệu người tiêu dùng.
Tận dụng Dữ liệu lớn để thành công trong hiện tại và tương lai
Có lẽ điều rõ ràng nhất trong việc phân tích những thay đổi này trong kỹ thuật dữ liệu không chỉ là quy trình đã thay đổi mà còn là quy trình tiếp tục như vậy. Như vậy, điều quan trọng là phải xem xét tác động của những thay đổi này đối với chính sách dữ liệu doanh nghiệp của bạn và cách sử dụng những thay đổi này để cải thiện thành công của doanh nghiệp. .
Mặc dù các nỗ lực về dữ liệu và phân tích từng xảy ra khi hoàn thành dự án hoặc như một nỗ lực kinh doanh tiếp theo, nhưng giờ đây việc làm việc với dữ liệu một cách tự động và liên tục đã trở thành tiêu chuẩn. Amazon DynamoDB và các đường ống nhập dữ liệu, cũng như thông qua các phương pháp và quy trình thay đổi cách chúng tôi theo dõi và sử dụng dữ liệu, chẳng hạn như máy học và trang tổng quan dữ liệu tự động. Các doanh nghiệp có thể lưu giữ dữ liệu lâu hơn mà không lãng phí dung lượng lưu trữ hoặc tiền bạc, dễ dàng tự động hóa dữ liệu làm sạch dữ liệu để kiểm tra dữ liệu được quản lý tốt và dễ dàng khám phá và có thể được truy cập trong thời gian thực, mang lại lợi thế cạnh tranh cho những người triển khai các dịch vụ này trong kiến trúc dữ liệu của họ .
Sử dụng tab Phản hồi để đưa ra bất kỳ nhận xét hoặc đặt câu hỏi nào. Bạn cũng có thể nhấp vào Trò chuyện bán hàng để trò chuyện ngay bây giờ và bắt đầu cuộc trò chuyện.