Tìm việc làm nhanh & Tuyển dụng hiệu quả
0Chat
Quay lại

Data Pipeline là gì và những thông tin ít người biết về Data Pipeline

Tác giả: Trương Văn Trắc

Lần cập nhật gần nhất: ngày 26 tháng 08 năm 2024

Theo dõi timviec365 tại google new

1. Tùng

2. Kiên

3. My

4. Phương Anh

5. Miền Nam

6. Miền Trung

7. Miền Bắc

Phần lớn các doanh nghiệp hiện nay đều sử dụng tới phần mềm nền tảng về vận hành cho hoạt động hàng ngày của họ. Nó chính là kết quả của một quá trình phát triển Data Pipeline, giúp doanh nghiệp có thể truy xuất được dữ liệu cần thiết. Vậy rốt cục Data Pipeline là gì? Data Pipeline sẽ được thực hiện theo quy trình nào? Vấn đề quan trọng này sẽ được timviec365.vn phân tích một cách ngắn gọn trong bài viết dưới đây!

1. Khái niệm Data Pipeline là gì?

Data Pipeline còn được biết đến với tên gọi là đường ống dữ liệu. Đây là một loại phương pháp mà dữ liệu thô sẽ được nhập từ nhiều nguồn khác nhau. Ngay sau đó, nó sẽ được chuyển đến kho dữ liệu để thực hiện quá trình phân tích.

Trước khi dữ liệu được chính thức đưa vào kho, nó sẽ được thực hiện một khâu gọi là quy trình xử lý dữ liệu. Ở đây, nó sẽ được kết nối bởi nhiều bước chuyển đổi dữ liệu như lọc, che dấu dữ liệu, tổng hợp, đảm bảo sự tích hợp và tiêu chuẩn hóa bộ dữ liệu.

Ở kho dữ liệu này, chúng ta sẽ thấy được một biểu đồ yêu cầu phải có sự thống nhất với nhau. Nghĩa là, tất cả các cột hay loại dữ liệu phải có tính đồng nhất với nhau để dữ liệu cũ có thể dễ dàng kết nối với dữ liệu mới.

Data Pipeline thường được sử dụng như một “đường ống” cho các dự án khoa học về dữ liệu hay bảng thông tin liên quan tới kinh doanh. Dữ liệu sẽ được xuất phát từ nhiều nơi khác nhau như API, dữ liệu cơ sở SQL, tệp hay NoSQL,…

Tuy nhiên, những dữ liệu này khi được nhập vào sẽ không được sử dụng ngay. Thay vào đó, các nhà khoa học dữ liệu hoặc ds việc làm tuyển dụng kỹ thuật viên xử lý dữ liệu phải chuẩn bị một dữ liệu xây dựng cấu trúc để thực hiện một đề án kinh doanh.

Một hình thức xử lý dữ liệu sẽ được tạo ra nhờ sự kết hợp giữa quá trình phân tích dữ liệu và nhu cầu về kinh doanh. Ngay khi dữ liệu đã lọc, hợp nhất và tóm tắt một cách chuẩn xác, dữ liệu đó mới có thể được lưu trữ và hiển thị để sử dụng. Các Data Pipeline được tổ chức tốt sẽ cung cấp cho nền tảng của một dự án dữ liệu, có thể kể đến một vài cái tên như phân tích dữ liệu, tác vụ học máy và trực quan hóa dữ liệu.

Khái niệm Data Pipeline là gì
Khái niệm Data Pipeline là gì?

2. Khi nào thì nên sử dụng Data Pipeline?

Trong những năm vừa qua, Data Pipeline đã dần khẳng định vị trí của mình trong nền khoa học máy tính khiến rất nhiều kỹ sư hay khoa học phải bắt tay vào thực hiện và tìm cách phát triển chúng. Các Data Pipeline thường được sử dụng rộng rãi trong việc nhập dữ liệu, tiến hành xử lý quá trình chuyển đổi dữ liệu thô sao cho hiệu quả. Tất cả vì mục tiêu tối đa hóa dữ liệu và được tái tạo liên tục hàng ngày.

Những dữ liệu đã được chuyển đổi sẽ được sử dụng cho Data Analytics, Machine Learning và một vài ứng dụng đặc biệt khác. Thông thường, Data Analytics sẽ được áp dụng trong một vài trường hợp phổ biến sau:

- Đưa ra thông tin căn bản cho bộ phận Sales và Marketing khi triển khai hệ thống CRM để cải thiện chất lượng dịch vụ khách hàng.

- Truyền dữ liệu lấy được từ cảm biến đến ứng dụng để theo hiệu suất hay trạng thái.

- Thống nhất toàn bộ dữ liệu với nhau để tăng tốc độ cho quá trình phát triển các sản phẩm mới.

Data Pipeline sẽ giúp tăng doanh thu Sales và Marketing
Data Pipeline sẽ giúp tăng doanh thu Sales và Marketing

3. Có những dạng Data Pipeline cơ bản nào?

3.1. Dạng Batch Processing

Sự phát triển của Batch Processing đã trở thành một tiến trình quan trọng trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu đáng tin cậy. Loại dạng Data Pipeline này đã bắt đầu xuất hiện vào năm 2024, khi có một thuật toán xử lý hàng loạt có tên là MapReduce. Nó đã mau chóng được cấp bằng sáng chế và được tích hợp trong một số hệ thống nguồn mở như Hadoop, Mongodb, Couchdb.

Batch Processing thường được áp dụng tại các doanh nghiệp có mong muốn di chuyển một khối lượng dữ liệu lớn vào trong kho dữ liệu với khoảng thời gian đều đặn. Thông thường, quá trình này sẽ được lên lịch vào ngoài giờ cao điểm nhằm giúp khối lượng công việc sẽ không bị ảnh hưởng do phải xử lý hàng loạt khối lượng di chuyển dữ liệu lớn.

Batch Processing sẽ là một đường dẫn dữ liệu tối ưu khi không cần phải thực hiện phân tích dữ liệu nhanh chóng. Nó sẽ thường có sự liên kết với quy trình tích hợp quy trình dữ liệu như ETL, viết tắt của Extract, Transform và Load.

Xem thêm: [ETL là gì?] - Cách thức hoạt động của ETL và tại sao lại cần tới

3.2. Dạng Streaming Data

Streaming Data thường được sử dụng để xử lý dữ liệu được tạo ra liên tục bởi các nguồn hay yêu cầu xử lý ở ngay khi nó được tạo ra. Ví dụ thực tế như hệ thống điểm bán hàng cần dữ liệu thời gian thực để cấp nhật số lượng hàng tồn kho hay thời điểm bán của từng sản phẩm. Điều này sẽ giúp người bán biết được sản phẩm còn tồn tại ở kho hàng hay không.

Về cơ bản, hệ thống Streaming Data sẽ có tốc độ luồng nhanh hơn so với việc xử lý theo đợt bởi toàn bộ dữ liệu sẽ được tiến hành ngay khi vừa xảy ra. Tuy nhiên, cách làm này được xem là không đáng tin cậy do hệ thống xử lý theo đợt sẽ đôi khi bỏ sót các tin nhắn hay mất quá nhiều thời gian trong việc chờ đợi.

Dạng Streaming Data
Dạng Streaming Data

4. Kiến trúc cơ bản của một Data Pipeline

Data Pipeline sẽ được thực hiện bởi một quy trình có các bước cơ bản sau:

4.1. Tiến trình nhập dữ liệu

Thông thường, dữ liệu sẽ được lấy từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc. Khi dữ liệu phát trực tuyến, các dữ liệu thô sẽ được gọi là một nhà sản xuất, nhà xuất bản hay đơn giản là người gửi.

Mặc dù, doanh nghiệp hoàn toàn có thể lựa chọn trích xuất dữ liệu khi đã sẵn sàng xử lý dữ liệu đó nhưng họ vẫn sẽ đưa dữ liệu thô vào kho chứa xử lý đám mây trước. Việc làm này sẽ giúp doanh nghiệp có thể cập nhật lịch sử dữ liệu khi họ cần điều chỉnh công việc xử lý.

Tiến trình nhập dữ liệu
Tiến trình nhập dữ liệu

4.2. Thực hiện chuyển đổi dữ liệu

Sang bước tiếp theo sẽ là tiến trình chuyển đổi dữ liệu. Tại đó, một loạt các thao tác sẽ được xử lý để chuyển đổi dữ liệu thành định dạng khi mà kho dữ liệu gửi các yêu cầu. Công việc này sẽ hoàn toàn được tự động hóa và thay thế cho việc được lặp đi lặp lại. Ví dụ thực tế như bản báo cáo kinh doanh, dữ liệu ở đây sẽ được yêu cầu phải sạch và chuyển đổi một cách thống nhất với nhau.

Thực hiện chuyển đổi dữ liệu
Thực hiện chuyển đổi dữ liệu

4.3. Công đoạn cuối – Lưu trữ dữ liệu

Tất cả những dữ liệu chuyển đổi sẽ được lưu trữ ngay tại trong kho của dữ liệu. Đây là nơi sẽ được giới thiệu hoặc trình bày cho đối tác của doanh nghiệp. Khi dữ liệu được phát trực tuyến, những dữ liệu chuyển đổi sẽ được gọi là người tiêu dùng, người nhận hay người đăng ký.

5. Một số ứng dụng của Data Pipeline

Khi khối lượng dữ liệu ngày càng phát triển, yêu cầu doanh nghiệp phải liên tục nâng cao công cụ để thực hiện quản lý. Thông thường, một Data Pipeline sẽ được ứng dụng vào các công đoạn cơ bản sau:

5.1. Minh họa cho dữ liệu

Tất cả các dữ liệu sẽ được trình bày thông qua sơ đồ, hình ảnh, biểu đồ hay infographic,… Mọi thông tin được biểu diễn một cách cụ thể và có màu sắc này sẽ giúp người khách hàng hiểu được mối tương quan giữa dữ liệu và insights.

Minh họa cho dữ liệu
Minh họa cho dữ liệu

5.2. Thực hiện đối với Machine Learning

Machine Learning được biết đến là một nhánh của trí tuệ nhân tạo hay khoa học máy tính. Nó được tập trung trong việc sử dụng dữ liệu hay thuật toàn để bắt chước cách học của con người. Bằng việc sử dụng các phương pháp thống kê, các thuật toán này sẽ được dùng để phân loại hay dự đoán và thực hiện về tìm hiểu dữ liệu.

Tóm lại, Data Pipeline là một cách mạng của công nghệ giúp cho các doanh nghiệp có thể xử lý được một khối lượng dữ liệu lớn nhưng vẫn giữ tiến độ ổn định và hiệu quả. Mong rằng, bài viết của timviec365 đã giúp các bạn hiểu rõ hơn về Data Pipeline là gì và các định dạng của nó. 

Đồng bộ dữ liệu là gì? Tại sao người dùng nên đồng bộ hóa dữ liệu?

Với sự phát triển của công nghệ số và điện toán đám mây, quá trình đồng bộ dữ liệu đã trở nên quan trọng hơn bao giờ hết nhằm giúp doanh nghiệp và cá nhân lưu trữ được dữ liệu trên trực tuyến. Vậy đồng bộ dữ liệu là cái gì? Cùng đọc bài viết phân tích chi tiết ở ngay bên dưới bạn nhé!

Đồng bộ dữ liệu là gì

Từ khóa liên quan

Chuyên mục

Bí quyết viết CV-Tâm sự Nghề nghiệp-Cẩm Nang Tìm Việc-Kỹ Năng Tuyển Dụng-Cẩm nang khởi nghiệp-Kinh nghiệm ứng tuyển việc làm-Kỹ năng ứng xử văn phòng-Quyền lợi người lao động-Bí quyết đào tạo nhân lực-Bí quyết lãnh đạo-Bí quyết làm việc hiệu quả-Bí quyết viết đơn xin nghỉ phép-Bí quyết viết thư xin thôi việc-Cách viết đơn xin việc-Bí quyết tăng lương-Bí quyết tìm việc dành cho sinh viên-Kỹ năng đàm phán lương-Kỹ năng phỏng vấn-Kỹ năng quản trị doanh nghiệp-Kinh nghiệm tìm việc làm tại Hà Nội-Kinh nghiệm tìm việc làm tại Đà Nẵng-Mẹo viết hồ sơ xin việc-Mẹo viết thư xin việc-Chia sẻ kinh nghiệm ngành Kinh doanh - Bán hàng-Định hướng nghề nghiệp-Top việc làm hấp dẫn-Tư vấn nghề nghiệp lao động phổ thông-Tư vấn việc làm Hành chính văn phòng-Tư vấn việc làm ngành Báo chí-Tư vấn tìm việc làm thêm-Tư vấn việc làm ngành Bất động sản-Tư vấn việc làm ngành Công nghệ thông tin-Tư vấn việc làm ngành Du lịch-Tư vấn việc làm ngành Kế toán-Tư vấn việc làm ngành Kỹ thuật-Tư vấn việc làm ngành Sư phạm-Tư vấn việc làm ngành Luật-Tư vấn việc làm thẩm định-Tư vấn việc làm vị trí Content-Tư vấn việc làm ngành Nhà hàng - Khách sạn-Tư vấn việc làm quản lý-Kỹ năng văn phòng-Nghề truyền thống-Các vấn đề về lương-Tư vấn tìm việc làm thời vụ-Cách viết Sơ yếu lý lịch-Cách gửi hồ sơ xin việc-Biểu mẫu phục vụ công việc-Tin tức tổng hợp-Ý tưởng kinh doanh-Chia sẻ kinh nghiệm ngành Marketing-Kinh nghiệm tìm việc làm tại Bình Dương-Kinh nghiệm tìm việc làm tại Hồ Chí Minh-Mẹo viết Thư cảm ơn-Góc Công Sở-Hoạt động đoàn thể-Tư vấn việc làm Biên - Phiên dịch-Tư vấn việc làm Ngành Nhân Sự-Tư vấn việc làm Ngành Xuất Nhập Khẩu - Logistics-Tư vấn việc làm Ngành Tài Chính - Ngân Hàng-Tư vấn việc làm Ngành Xây Dựng-Tư vấn việc làm Ngành Thiết kế - Mỹ thuật-Tư vấn việc làm Ngành Vận tải - Lái xe-Quản trị nhân lực -Quản trị sản xuất-Cẩm nang kinh doanh-Tư vấn việc làm Ngành Thiết kế - Nội thất-Mô tả công việc ngành Kinh doanh-Mô tả công việc ngành Bán hàng-Mô tả công việc Tư vấn - Chăm sóc khách hàng-Mô tả công việc ngành Tài chính - Ngân hàng-Mô tả công việc ngành Kế toán - Kiểm toán-Mô tả công việc ngành Marketing - PR-Mô tả công việc ngành Nhân sự-Mô tả công việc ngành IT - Công nghệ thông tin-Mô tả công việc ngành Sản xuất-Mô tả công việc ngành Giao nhận - Vận tải-Mô tả công việc Kho vận - Vật tư-Mô tả công việc ngành Xuất nhập khẩu – Logistics-Mô tả công việc ngành Du lịch - Nhà hàng - Khách sạn-Mô tả công việc ngành Hàng không-Mô tả công việc ngành Xây dựng-Mô tả công việc ngành Y tế - Dược-Mô tả công việc Lao động phổ thông-Mô tả công việc ngành Kỹ thuật-Mô tả công việc Nhà nghiên cứu-Mô tả công việc ngành Cơ khí - Chế tạo-Mô tả công việc bộ phận Quản lý hành chính-Mô tả công việc Biên - Phiên dịch-Mô tả công việc ngành Thiết kế-Mô tả công việc ngành Báo chí - Truyền hình-Mô tả công việc ngành Nghệ thuật - Điện ảnh-Mô tả công việc ngành Spa – Làm đẹp – Thể lực-Mô tả công việc ngành Giáo dục - Đào tạo-Mô tả công việc Thực tập sinh - Intern-Mô tả công việc ngành Freelancer-Mô tả công việc Công chức - Viên chức-Mô tả công việc ngành Luật - Pháp lý-Tư vấn việc làm Chăm Sóc Khách Hàng -Tư vấn việc làm Vật Tư - Kho Vận-Hồ sơ doanh nhân-Việc làm theo phường-Danh sách các hoàng đế nổi tiếng-Vĩ Nhân Thời Xưa-Chấm Công-Tài Sản Doanh Nghiệp-Nội Bộ Công Ty - Văn Hóa Doanh Nghiệp-Quản Lý Quan Hệ Khách Hàng-Quản Lý Công Việc Nhân Viên-Đánh giá nhân viên-Quản Lý Trường Học-Quản Lý Đầu Tư Xây Dựng-Kinh Nghiệm Quản Lý Tài Chính-Kinh nghiệm Quản lý kho hàng-Quản Lý Gara Ô Tô-Xem thêm gợi ý
;