Pipeline dữ liệu

Tìm hiểu về Khoa học Dữ liệu

Sara Billen

Curriculum Manager

$$ Thu thập và nạp dữ liệu với một nguồn

Tìm hiểu về Khoa học Dữ liệu

$$ Thu thập và nạp dữ liệu với ba nguồn

$$

Mở rộng quy mô thế nào?

Hơn một nguồn dữ liệu:

  • Hồ sơ công khai
  • API
  • Cơ sở dữ liệu

Nhiều kiểu dữ liệu:

  • Phi cấu trúc
  • Dạng bảng
  • Luồng thời gian thực vd: tweet
Tìm hiểu về Khoa học Dữ liệu

Pipeline dữ liệu là gì?

  • Đưa dữ liệu qua các giai đoạn xác định
  • Tự động thu thập và lưu trữ
    • Lên lịch theo giờ, ngày, tuần, ...
    • Kích hoạt theo sự kiện
  • Giám sát với cảnh báo
  • Cần thiết cho dự án dữ liệu lớn
  • Kỹ sư dữ liệu tùy chỉnh giải pháp
  • Extract Transform Load (ETL)

Pipeline dữ liệu

Tìm hiểu về Khoa học Dữ liệu

Tình huống: nhà thông minh

Dữ liệu Nguồn Tần suất
Điều kiện thời tiết National Weather Service API Mỗi 30 phút
Tweet trong khu vực Twitter API Luồng thời gian thực
Nhiệt độ trong nhà Nhiệt kế nhà thông minh Mỗi 5 phút
Trạng thái đèn Bóng đèn thông minh Mỗi phút
Trạng thái khóa Khóa cửa thông minh Mỗi 15 giây
Mức tiêu thụ điện Công tơ thông minh Hàng tuần
Tìm hiểu về Khoa học Dữ liệu

Extract

Giai đoạn Extract

Nguồn Tần suất
National Weather API Mỗi 30 phút
Twitter API Luồng thời gian thực
Nhiệt kế nhà thông minh Mỗi 5 phút
Bóng đèn thông minh Mỗi phút
Khóa cửa thông minh Mỗi 15 giây
Công tơ thông minh Hàng tuần
Tìm hiểu về Khoa học Dữ liệu

Transform

Giai đoạn Load

Tìm hiểu về Khoa học Dữ liệu

Transform

Với lượng dữ liệu liên tục đổ về, làm sao giữ chúng gọn và dễ dùng?

$$ Ví dụ biến đổi:

  • Ghép nhiều nguồn thành một tập dữ liệu
  • Chuyển cấu trúc để khớp schema CSDL
  • Loại bỏ dữ liệu không liên quan

Không chuẩn bị hay khám phá dữ liệu ở bước này

Tìm hiểu về Khoa học Dữ liệu

Load

Giai đoạn Load

Tìm hiểu về Khoa học Dữ liệu

Tự động hóa

Tự động hóa

Tìm hiểu về Khoa học Dữ liệu

Ayo berlatih!

Tìm hiểu về Khoa học Dữ liệu

Preparing Video For Download...