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सही समय पर सही डेटा वितरित करना डेटा-संचालित समाज में किसी भी संगठन के लिए एक प्राथमिक आवश्यकता है। लेकिन चलो ईमानदार रहें: एक विश्वसनीय, स्केलेबल और बनाए रखने योग्य डेटा पाइपलाइन बनाना एक आसान काम नहीं है। इसके लिए विचारशील योजना, जानबूझकर डिजाइन और व्यावसायिक ज्ञान और तकनीकी विशेषज्ञता के संयोजन की आवश्यकता होती है। चाहे वह कई डेटा स्रोतों को एकीकृत कर रहा हो, डेटा ट्रांसफर का प्रबंधन कर रहा हो, या बस समय पर रिपोर्टिंग सुनिश्चित कर रहा हो, प्रत्येक घटक अपनी चुनौतियों को प्रस्तुत करता है।
यही कारण है कि आज मैं यह बताना चाहूंगा कि एक डेटा पाइपलाइन क्या है और एक निर्माण के सबसे महत्वपूर्ण घटकों पर चर्चा करें।
डेटा पाइपलाइन क्या है?
डेटा पाइपलाइन को कैसे तैनात करें, यह समझने की कोशिश करने से पहले, आपको यह समझना चाहिए कि यह क्या है और यह क्यों आवश्यक है।
एक डेटा पाइपलाइन कच्चे डेटा को व्यावसायिक खुफिया और निर्णय लेने के लिए एक उपयोगी, विश्लेषण योग्य प्रारूप में बदलने के लिए डिज़ाइन किए गए प्रसंस्करण चरणों का एक संरचित अनुक्रम है। इसे सीधे शब्दों में कहें, तो यह एक ऐसी प्रणाली है जो विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करती है, इसे परिवर्तित करती है, समृद्ध करती है, और इसका अनुकूलन करती है, और फिर इसे एक या एक से अधिक लक्ष्य स्थलों तक पहुंचाती है।
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डेटा आंदोलन के किसी भी रूप के साथ डेटा पाइपलाइन की बराबरी करना एक आम गलतफहमी है। बस बिंदु A से बिंदु B तक कच्चे डेटा को स्थानांतरित करना (उदाहरण के लिए, प्रतिकृति या बैकअप के लिए) डेटा पाइपलाइन का गठन नहीं करता है।
डेटा पाइपलाइन को क्यों परिभाषित करें?
डेटा के साथ काम करते समय डेटा पाइपलाइन को परिभाषित करने के कई कारण हैं:
- मॉड्यूलरिटी: आसान रखरखाव और स्केलेबिलिटी के लिए पुन: प्रयोज्य चरणों से बना
- फॉल्ट टॉलरेंस: लॉगिंग, मॉनिटरिंग और रिट्री मैकेनिज्म के साथ त्रुटियों से उबर सकते हैं
- डेटा गुणवत्ता आश्वासन: अखंडता, सटीकता और स्थिरता के लिए डेटा को मान्य करता है
- स्वचालन: एक शेड्यूल या ट्रिगर पर चलता है, मैनुअल हस्तक्षेप को कम करता है
- सुरक्षा: एक्सेस कंट्रोल और एन्क्रिप्शन के साथ संवेदनशील डेटा की रक्षा करता है
एक डेटा पाइपलाइन के तीन मुख्य घटक
अधिकांश पाइपलाइनों को ETL के आसपास बनाया जाता है (अर्क, ट्रांसफ़ॉर्म, लोड) या ईएलटी (अर्क, लोड, ट्रांसफॉर्म) रूपरेखा। दोनों एक ही सिद्धांतों का पालन करते हैं: डेटा के बड़े संस्करणों को कुशलतापूर्वक संसाधित करना और यह सुनिश्चित करना कि यह स्वच्छ, सुसंगत और उपयोग के लिए तैयार है।
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आइए प्रत्येक चरण को तोड़ते हैं:
घटक 1: डेटा अंतर्ग्रहण (या अर्क)
पाइपलाइन कई डेटा स्रोतों जैसे डेटाबेस, एपीआई, क्लाउड स्टोरेज, आईओटी डिवाइस, सीआरएमएस, फ्लैट फाइलें, और बहुत कुछ से कच्चे डेटा को इकट्ठा करके शुरू होती है। डेटा बैच (प्रति घंटा रिपोर्ट) या वास्तविक समय की धाराओं (लाइव वेब ट्रैफ़िक) के रूप में आ सकता है। इसके प्रमुख लक्ष्य विभिन्न डेटा स्रोतों से सुरक्षित और मज़बूती से कनेक्ट करना और गति (वास्तविक समय) या रेस्ट (बैच) में डेटा एकत्र करना है।
दो सामान्य दृष्टिकोण हैं:
- बैच: अनुसूची आवधिक पुल (दैनिक, प्रति घंटा)।
- स्ट्रीमिंग: लगातार डेटा को निगलना करने के लिए काफ्का या इवेंट-संचालित एपीआई जैसे टूल का उपयोग करें।
उपयोग करने के लिए सबसे आम उपकरण हैं:
- बैच उपकरण: Airbyte, Fivetran, Apache Nifi, कस्टम पायथन/SQL स्क्रिप्ट
- एपीआई: सेवाओं से संरचित डेटा के लिए (ट्विटर, यूरोस्टैट, ट्रिपएडवाइजर)
- वेब स्क्रैपिंग: Beautifulsoup, स्क्रैपी, या नो-कोड स्क्रेपर्स जैसे उपकरण
- फ्लैट फाइलें: आधिकारिक वेबसाइटों या आंतरिक सर्वर से सीएसवी/एक्सेल
घटक 2: डेटा प्रसंस्करण और परिवर्तन (या परिवर्तन)
एक बार अंतर्ग्रहण करने के बाद, कच्चे डेटा को परिष्कृत किया जाना चाहिए और विश्लेषण के लिए तैयार किया जाना चाहिए। इसमें सफाई, मानकीकरण, विलय करना और व्यावसायिक तर्क को लागू करना शामिल है। इसके प्रमुख लक्ष्य डेटा की गुणवत्ता, स्थिरता और प्रयोज्य सुनिश्चित करना और विश्लेषणात्मक मॉडल या रिपोर्टिंग आवश्यकताओं के साथ डेटा को संरेखित करना है।
इस दूसरे घटक के दौरान आमतौर पर कई चरणों पर विचार किया जाता है:
- सफाई: लापता मान संभालें, डुप्लिकेट निकालें, प्रारूपों को एकजुट करें
- परिवर्तन: फ़िल्टरिंग, एकत्रीकरण, एन्कोडिंग, या तर्क को फिर से खोलना लागू करें
- सत्यापन: शुद्धता की गारंटी के लिए अखंडता चेक करें
- विलय: कई प्रणालियों या स्रोतों से डेटासेट को मिलाएं
सबसे आम उपकरणों में शामिल हैं:
- डेटा निर्माण उपकरण
- अपाचे स्पार्क
- अजगर (पंडास)
- SQL- आधारित पाइपलाइन
घटक 3: डेटा वितरण (या लोड)
रूपांतरित डेटा को अपने अंतिम गंतव्य, आमतौर पर एक डेटा वेयरहाउस (संरचित डेटा के लिए) या एक डेटा झील (अर्ध या असंरचित डेटा के लिए) तक पहुंचाया जाता है। इसे सीधे डैशबोर्ड, एपीआई या एमएल मॉडल में भी भेजा जा सकता है। इसके प्रमुख लक्ष्य डेटा को एक प्रारूप में संग्रहीत करना है जो फास्ट क्वेरी और स्केलेबिलिटी का समर्थन करता है और निर्णय लेने के लिए वास्तविक समय या निकट-वास्तविक समय तक पहुंच को सक्षम करता है।
सबसे लोकप्रिय उपकरणों में शामिल हैं:
- क्लाउड स्टोरेज: अमेज़ॅन एस 3, गूगल क्लाउड स्टोरेज
- डेटा वेयरहाउस: बिगक्वेरी, स्नोफ्लेक, डेटाब्रिक्स
- बीआई-रेडी आउटपुट: डैशबोर्ड, रिपोर्ट, रियल-टाइम एपीआई
एंड-टू-एंड डेटा पाइपलाइन बनाने के लिए छह कदम
एक अच्छी डेटा पाइपलाइन के निर्माण में आमतौर पर छह प्रमुख चरण शामिल होते हैं।
एक मजबूत डेटा पाइपलाइन बनाने के लिए छह कदम | लेखक द्वारा छवि
1। लक्ष्यों और वास्तुकला को परिभाषित करें
एक सफल पाइपलाइन अपने उद्देश्य की स्पष्ट समझ के साथ शुरू होती है और इसका समर्थन करने के लिए आवश्यक वास्तुकला की आवश्यकता होती है।
मुख्य प्रश्न:
- इस पाइपलाइन के प्राथमिक उद्देश्य क्या हैं?
- डेटा के अंतिम उपयोगकर्ता कौन हैं?
- डेटा को कितना ताजा या वास्तविक समय चाहिए?
- कौन से उपकरण और डेटा मॉडल हमारी आवश्यकताओं को पूरा करते हैं?
अनुशंसित क्रियाएं:
- व्यवसाय के सवालों को स्पष्ट करें कि आपकी पाइपलाइन का जवाब देने में मदद मिलेगी
- तकनीकी और व्यावसायिक हितधारकों को संरेखित करने के लिए एक उच्च-स्तरीय वास्तुकला आरेख स्केच
- तदनुसार टूल और डिज़ाइन डेटा मॉडल चुनें (जैसे, रिपोर्टिंग के लिए एक स्टार स्कीमा)
2। डेटा अंतर्ग्रहण
एक बार लक्ष्यों को परिभाषित करने के बाद, अगला कदम डेटा स्रोतों की पहचान करना और यह निर्धारित करना है कि डेटा को मज़बूती से कैसे निगलना है।
मुख्य प्रश्न:
- डेटा के स्रोत क्या हैं, और वे किस प्रारूप में उपलब्ध हैं?
- क्या अंतर्ग्रहण वास्तविक समय में, बैचों में, या दोनों में होना चाहिए?
- आप डेटा पूर्णता और स्थिरता कैसे सुनिश्चित करेंगे?
अनुशंसित क्रियाएं:
- एपीआई, डेटाबेस या तृतीय-पक्ष उपकरण जैसे डेटा स्रोतों के लिए सुरक्षित, स्केलेबल कनेक्शन स्थापित करें।
- अंतर्ग्रहण उपकरण जैसे कि एयरबाइट, फिवेट्रान, काफ्का, या कस्टम कनेक्टर्स का उपयोग करें।
- त्रुटियों को जल्दी पकड़ने के लिए अंतर्ग्रहण के दौरान बुनियादी सत्यापन नियमों को लागू करें।
3। डेटा प्रसंस्करण और परिवर्तन
कच्चे डेटा में बहने के साथ, इसे उपयोगी बनाने का समय है।
मुख्य प्रश्न:
- विश्लेषण के लिए डेटा तैयार करने के लिए क्या परिवर्तनों की आवश्यकता है?
- क्या डेटा को बाहरी इनपुट के साथ समृद्ध किया जाना चाहिए?
- डुप्लिकेट या अमान्य रिकॉर्ड कैसे संभाला जाएगा?
अनुशंसित क्रियाएं:
- फ़िल्टरिंग, एकत्रीकरण, मानकीकरण और डेटासेट में शामिल होने जैसे परिवर्तनों को लागू करें
- व्यावसायिक तर्क को लागू करें और तालिकाओं में स्कीमा स्थिरता सुनिश्चित करें
- इन चरणों को प्रबंधित करने और दस्तावेज करने के लिए DBT, Spark या SQL जैसे उपकरणों का उपयोग करें
4। डेटा भंडारण
इसके बाद, विश्लेषण और रिपोर्टिंग के लिए अपने संसाधित डेटा को कैसे और कहां संग्रहीत करें।
मुख्य प्रश्न:
- क्या आपको डेटा वेयरहाउस, एक डेटा झील, या एक हाइब्रिड (Lakhouse) दृष्टिकोण का उपयोग करना चाहिए?
- लागत, स्केलेबिलिटी और एक्सेस कंट्रोल के संदर्भ में आपकी क्या आवश्यकताएं हैं?
- आप कुशल क्वेरी के लिए डेटा की संरचना कैसे करेंगे?
अनुशंसित क्रियाएं:
- स्टोरेज सिस्टम का चयन करें जो आपकी विश्लेषणात्मक आवश्यकताओं के साथ संरेखित करें (जैसे, बिगक्वेरी, स्नोफ्लेक, एस 3 + एथेना)
- डिज़ाइन स्कीमा जो रिपोर्टिंग के मामलों की रिपोर्टिंग के लिए अनुकूलन करते हैं
- संग्रह और शुद्धिकरण सहित डेटा जीवनचक्र प्रबंधन के लिए योजना
5। ऑर्केस्ट्रेशन और स्वचालन
सभी घटकों को एक साथ बांधने के लिए वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेशन और निगरानी की आवश्यकता होती है।
मुख्य प्रश्न:
- कौन से कदम एक दूसरे पर निर्भर करते हैं?
- एक कदम विफल होने पर क्या होना चाहिए?
- आप अपनी पाइपलाइनों की निगरानी, डिबग और बनाए रखेंगे?
अनुशंसित क्रियाएं:
- वर्कफ़्लो को शेड्यूल करने और स्वचालित करने के लिए एयरफ्लो, प्रीफेक्ट या डैगस्टर जैसे ऑर्केस्ट्रेशन टूल का उपयोग करें
- विफलताओं के लिए रिट्री नीतियों और अलर्ट सेट करें
- अपने पाइपलाइन कोड को संस्करण और पुन: प्रयोज्य के लिए मॉड्यूलर करें
6। रिपोर्टिंग और एनालिटिक्स
अंत में, हितधारकों को अंतर्दृष्टि को उजागर करके मूल्य वितरित करें।
मुख्य प्रश्न:
- विश्लेषकों और व्यावसायिक उपयोगकर्ता डेटा तक पहुंचने के लिए कौन से उपकरण उपयोग करेंगे?
- कितनी बार डैशबोर्ड को अपडेट करना चाहिए?
- किन अनुमतियों या शासन नीतियों की आवश्यकता है?
अनुशंसित क्रियाएं:
- अपने गोदाम या झील को BI टूल्स जैसे लुकर, पावर BI, या झांकी से कनेक्ट करें
- एक्सेस को सरल बनाने के लिए शब्दार्थ परतें या दृश्य सेट करें
- चल रहे मूल्य सुनिश्चित करने के लिए डैशबोर्ड उपयोग और ताज़ा प्रदर्शन की निगरानी करें
निष्कर्ष
एक पूर्ण डेटा पाइपलाइन बनाना न केवल डेटा को स्थानांतरित करने के बारे में है, बल्कि उन लोगों को सशक्त बनाने के बारे में भी है, जिन्हें निर्णय लेने और कार्रवाई करने की आवश्यकता है। यह संगठित, छह-चरण प्रक्रिया आपको पाइपलाइनों का निर्माण करने की अनुमति देगी जो न केवल प्रभावी बल्कि लचीला और स्केलेबल हैं।
पाइपलाइन का प्रत्येक चरण – अंतर्ग्रहण, परिवर्तन और वितरण – एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। साथ में, वे एक डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर बनाते हैं जो डेटा-संचालित निर्णयों का समर्थन करता है, परिचालन दक्षता में सुधार करता है, और नवाचार के लिए नए रास्ते को बढ़ावा देता है।
जोसेप फेरर बार्सिलोना से एक एनालिटिक्स इंजीनियर है। उन्होंने भौतिकी इंजीनियरिंग में स्नातक किया और वर्तमान में मानव गतिशीलता पर लागू डेटा विज्ञान क्षेत्र में काम कर रहे हैं। वह एक अंशकालिक सामग्री निर्माता है जो डेटा विज्ञान और प्रौद्योगिकी पर केंद्रित है। जोसेप सभी चीजों पर लिखते हैं, एआई, क्षेत्र में चल रहे विस्फोट के आवेदन को कवर करते हैं।
