Was ist eine Datenpipeline-Architektur?
Eine Datenpipeline-Architektur ist ein System, das Daten erfasst, organisiert und weiterleitet, damit sie zur Gewinnung von Erkenntnissen genutzt werden können. Rohdaten enthalten zu viele Datenpunkte, die möglicherweise nicht relevant sind. Die Datenpipeline-Architektur organisiert Datenereignisse, um die Berichterstattung, Analyse und Nutzung von Daten zu erleichtern. Eine maßgeschneiderte Kombination von Softwaretechnologien und Protokollen automatisiert die Verwaltung, Visualisierung, Umwandlung und Weiterleitung von Daten aus verschiedenen Ressourcen entsprechend den Geschäftszielen.
Die Datenpipeline-Architektur wird in erster Linie eingesetzt, um die gezielte Funktionalität von Daten zu verbessern und Business Intelligence (BI) und Analysen zu ermöglichen.
Datengestützte Funktionen beziehen sich auf die Verwendung von Datenpipelines, um Einblicke in Funktionsbereiche wie Zielkundenverhalten, robotische Prozessautomatisierung, Customer Journeys und Benutzererfahrungen zu erhalten.
Business Intelligence und Analytik gewinnen an Effizienz und Einblick in Echtzeit-Trends und Informationen, da Datenpipelines Daten in Paketen bereitstellen, die für bestimmte Unternehmensanforderungen konzipiert sind.
Weitere Vorteile von Datenpipelines sind die Verringerung des Analyseaufwands und des Datenrauschens durch die Bereitstellung von Informationen, die für ein Team oder ein Projekt möglicherweise unnötig sind. Datenpipelines kombinieren auch Daten aus verschiedenen Quellen für eine ganzheitliche und sinnvolle Analyse. Außerdem können Datenpipelines die Sicherheit erhöhen, indem sie den Zugriff auf Datensätze einschränken. Datenpipelines können internen oder externen Teams den Zugriff auf nur die für ihre Ziele erforderlichen Datensätze ermöglichen.
Umfassende Datenpipelines verringern die Verzögerungen und Schwachstellen, die mit den verschiedenen Phasen der Datenaufnahme und -verschiebung verbunden sind. Daten müssen kopiert, zwischen Speicherorten verschoben, für jedes System neu formatiert und/oder mit anderen Datenquellen integriert werden. Eine umfassende Datenpipeline kann das Zusammenspiel des Systems unterstützen. Durch die Kombination von Tools für die Verbindung verschiedener Cloud-, lokaler und hybrider Softwareanwendungen und Datenquellen hilft SnapLogic bei der Erstellung von Datenpipelines, die nicht veralten werden.
