أهمية استخدام أدوات خطوط أنابيب البيانات

اقرأ في هذا المقال


تساعد أدوات خط أنابيب البيانات في تكوين وإدارة خطوط الأنابيب وتسمى أيضًا “موصلات البيانات” التي تجمع البيانات وتعالجها وتسليمها من المصدر إلى وجهتها باستخدام مخططات مفصلة خطوة بخطوة محددة مسبقًا.

أهمية استخدام أدوات خطوط أنابيب البيانات

  • يمكن لأدوات خطوط أنابيب البيانات تصفية البيانات وتصنيفها تلقائيًا من البحيرات والمستودعات والدُفعات وخدمات التدفق والمصادر الأخرى بحيث يسهل العثور على جميع المعلومات وإدارتها.
  • يمكن استخدام المنتجات في هذه الفئة لنقل البيانات عبر العديد من خطوط الأنابيب وبين مصادر ووجهات متعددة.
  • يمكن أن تكون أدوات خط أنابيب البيانات مفيدة لأنها يمكنها أتمتة التنقل بين مصادر ووجهات متعددة وفقًا لتصميم المستخدم.
  • تُستخدم أدوات خطوط أنابيب البيانات بشكل شائع لنقل البيانات من كيانات ومؤسسات متعددة ممّا يجعل هذه المنتجات فعالة لتوحيد البيانات.
  • يتيح الجمع بين استيعاب البيانات عبر خطوط أنابيب متعددة رؤية أفضل، حيث يمكن معالجة البيانات من مصادر متعددة وتحليلها على طول خط الأنابيب نفسه.

أنواع أدوات خط أنابيب البيانات

1- أداة Fivetran

  • (Fivetran) هي أداة تقوم بأتمتة عملية تكامل البيانات من خلال توفير (ETL) المدارة بالكامل وخطوط أنابيب منخفضة الصيانة ويتيح (Fivetran) للمستخدمين استخدام خرائط البيانات لربط مصادر البيانات والوجهات الخاصة بهم.
  • وهو متوافق مع مجموعة واسعة من مصادر البيانات الواردة ومستودعات البيانات ولكن ليس مجموعات البيانات.

2- أداة Airbyte

  • يوفر (Airbyte) مجموعة تطوير الموصل التي يمكن استخدامها لإنشاء موصلات مخصصة.
  • يوفر (Airbyte) ميزات تحويل مخصصة عبر (SQL) و(dbt) ويمكن للمستخدمين تشغيل حزم (dbt) الخاصة بهم على مستوى الوجهة مباشرة بعد (EL).
  • لا تخزن (Airbyte) البيانات في أي مكان مؤقت أثناء الاستخراج وهذا يمنع تسرب البيانات ويضمن حماية البيانات.

3- أداة Stitch

  • (Stitch) هي منصة (ETL) مفتوحة المصدر قائمة على السحابة ويدعم عددًا كبيرًا من المصادر والوجهات.
  • يوفر (Stitch) مجموعة أدوات مفتوحة المصدر لكتابة البرامج النصية التي تمكن العملاء من بناء مصادر جديدة و(Stitch) هي منصة شفافة ومرنة لإدارة خطوط أنابيب البيانات.

المصدر: Data Science from Scratch: First Principles with Python by Joel Grus / 2nd EditionAn Introduction to Data Science By Jeffrey S. Saltz, Jeffrey M. Stanton / First EditionIntroducing Data Science: Big data, machine learning, and more, using Python tools By Davy Cielen, Arno Meysman / First EditionFoundations of Data Science By Avrim Blum, John Hopcroft, Ravindran Kannan / First Edition


شارك المقالة: