事实上，您可能会对生成的数据

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量感到惊讶。分析该数据需要一种将所有数据视为一个数据集的方法。 当今大多数在线企业都拥有多种工具、解决方案和服务，数据每时每刻都在其中流动。CRM 工具、会计工具、监控库存水平的工具、管理订单履行的工具——这个列表非常广泛。所有这些工具不可能都来自同一家公司，因此每个解决方案的构建方式都不同，具有不同的命名约定、编码规则和语言。所有这些数据都是单独存在的——虽然其中许多工具都有自己的报告功能——但并不能显示全局。 还记得高中代数课吗？您不能只添加 3x + 2y + 4z - 语言（变量）不兼容。你必须做一些奇特的计算来操纵三个变量中的两个，直到你能解决一个……好吧，你明白了。无需引发高中数学作业的噩梦。


对于不同的数据集也是如此：必须对它们的变量进行操作并将其转换为相同的变量、相同的语言。拥有的数据集越多，过程就会变得越复杂。 这就是为什么数据管道至关重要。这是你 巴林电话号码列表 的计算器。它消除了大部分手动计算和处理步骤。它自动执行数据从源头到翻译器的流程，最后到达仓库，数据全部为英文，易于阅读、得出结论并运行准确的实时报告。如果您的企业执行以下任一操作，您需要数据管道： 需要实时信息来做出业务决策 将您的任何数据存储在云中 在多个源工具中拥有数据 将所有孤立数据存储在一个数据仓库中可确保您的数据一致，并且您可以随时得出实时结论，为您的 BI 做出贡献。 数据管道的关键要素 每个数据管道都具有三个关键元素：源、流程步骤以及仓库或目的地。



这是您所有数据的来源。一些最常见的来源是关系管理工具（例如MySQL）、CRM（例如HubSpot）、企业资源规划（ERP）程序（例如 SAP 和 Oracle）以及数据仓库（例如 Snowflake）。社交媒体工具和物联网 (IoT) 设备的传感器甚至可以成为数据源。 处理步骤。当从每个来源提取数据、转换和更新数据以满足您的业务需求时，需要执行各种步骤，例如提取、转换、增强、过滤、分组和聚合。 目的地。在完成所有处理步骤之后，这就是数据存储的地方。目的地可以是数据湖、数据存储库或数据仓库。一旦数据到达目的地，就可以对其进行分析。 数据管道和 ETL 管道是同一件事吗？ 从某种意义上说，是的。有多种类型的数据管道。ETL 管道是一种数据管道，它从源传输数据，对其进行操作和转换，然后将数据转储到目标点（通常是数据仓库）。