데이터 파이프라인이란 무엇이며 어떻게 작동합니까? 정의, 프로세스 및 단계

정의: 데이터 파이프라인은 하나 이상의 소스에서 대상 대상으로 데이터를 자동으로 이동합니다.

데이터를 효과적으로 관리하는 것은 비즈니스 수익을 창출하는 데이터 기반 마케팅 전략을 구현하는 데 필수적입니다. 그러나 여러 소스의 데이터를 구성하고 관리하는 것은 까다로울 수 있습니다. 데이터 파이프라인이 도움이 될 수 있는 곳입니다.

그렇다면 데이터 파이프라인이란 무엇이며 어떻게 작동합니까? 현재 이러한 질문이 마음에 든다면 완벽한 가이드가 있습니다.

아래에서 다룰 주제 중 일부를 확인하고 계속해서 더 자세히 알아보세요!

• 데이터 파이프라인이란 무엇입니까?
• 데이터 파이프라인은 어떻게 작동합니까?
• 데이터 파이프라인 단계는 무엇입니까?
• 데이터 파이프라인 대 ETL 파이프라인: 차이점은 무엇입니까?
• 데이터 파이프라인을 사용하는 이유는 무엇입니까?

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데이터 파이프라인이란 무엇입니까?

데이터 파이프라인은 소스에서 다른 대상으로 데이터를 이동하는 일련의 작업입니다. 데이터 파이프라인은 분석 및 해석을 위해 웹사이트와 같은 하나의 소스에서 데이터 웨어하우스와 같은 대상으로 데이터를 전송하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 파이프라인은 어떻게 작동합니까?

귀하의 회사는 많은 양의 데이터를 처리할 수 있습니다. 실행 가능한 통찰력을 얻기 위해 모든 메트릭과 정보를 분석하려면 모든 데이터에 대한 단일 보기를 갖는 것이 필수적입니다.

그러나 데이터가 여러 플랫폼, 도구 및 장치에서 가져온 경우 효율적으로 분석하려면 데이터를 구성하고 결합해야 합니다. 데이터를 한 소스에서 다른 소스로 복사하여 붙여넣어 결합할 수 있다고 생각할 수 있습니다. 그러나 이 방법은 데이터 손상이나 병목 현상을 일으켜 수집된 데이터를 쓸모 없게 만들 수 있습니다.

바로 여기에서 데이터 파이프라인이 필요합니다. 데이터 파이프라인이 작동하는 방식을 이해하려면 한 위치에서 다른 위치로 물을 운반하는 수도관으로 생각하십시오.

데이터 파이프라인은 동일한 방식으로 작동합니다. CRM(고객 관계 플랫폼) 또는 분석 도구와 같은 하나 이상의 소스에서 데이터를 가져와 데이터 웨어하우스와 같은 다른 대상으로 안전하게 전송하므로 모든 데이터를 한 곳에서 구성하고 분석할 수 있습니다.

데이터 파이프라인 단계는 무엇입니까?

이제 데이터 파이프라인이 무엇이고 어떻게 작동하는지 알았으므로 아래의 데이터 파이프라인 단계를 살펴보겠습니다.

1. 소스

데이터 파이프라인의 첫 번째 단계는 하나 이상의 소스에서 데이터를 가져오는 것입니다. 소스는 다음과 같을 수 있습니다.

• 관계형 데이터베이스
• CRM 플랫폼
• ERP(전사적 자원 관리) 플랫폼
• 소셜 미디어 관리 도구
• 그리고 더

대부분의 파이프라인을 사용하면 일정 간격으로 실시간으로 특정 소스에서 데이터를 가져와 모든 데이터를 정기적으로 수집하고 저장할 수 있습니다.

2. 처리

데이터 파이프라인이 소스에서 데이터를 수집하면 이를 처리합니다. 경우에 따라 데이터 파이프라인은 데이터를 최종 대상으로 전송하기 전에 데이터를 조작하고 변경할 수 있습니다.

처리 단계에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 변환
• 증가
• 필터링
• 그룹화
• 집합
• 그리고 더

데이터 처리를 통해 데이터를 구성하고 다음 대상으로 전송된 데이터를 더 쉽게 분석할 수 있습니다.

3. 목적지

데이터 파이프라인의 마지막 단계는 데이터를 대상으로 전송하는 것입니다. 대부분의 경우 데이터 파이프라인을 사용하여 데이터를 한 곳에 저장할 수 있도록 대규모 스토리지 플랫폼으로 데이터를 전송합니다.

목적지에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 데이터 웨어하우스: 데이터 웨어하우스를 사용하면 데이터를 저장, 관리 및 구성할 수 있습니다. 일반적으로 데이터를 분석하고 해석하는 데 도움이 되는 대시보드, 분석 도구 및 보고 기능이 있습니다.
• 데이터 레이크: 데이터 레이크는 처리되지 않은 원시 데이터를 규모에 관계없이 저장할 수 있는 시스템입니다.
• 데이터 마트: 데이터 마트는 일반적으로 판매 또는 리드와 같은 하나의 데이터 하위 집합에 초점을 맞춘 더 작은 데이터 저장 옵션입니다.

데이터 파이프라인이 데이터를 전송하면 이를 분석하여 실행 가능한 통찰력을 식별할 수 있습니다. 그런 다음 이러한 통찰력을 사용하여 마케팅 전략을 개선하여 비즈니스에서 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

데이터 파이프라인 대 ETL 파이프라인: 차이점은 무엇입니까?

ETL 파이프라인에 대해 들어본 적이 있다면 데이터 파이프라인과 같다고 생각할 수 있지만 두 용어는 다릅니다. 아래에서 데이터 파이프라인과 ETL 파이프라인 간의 몇 가지 주요 차이점을 살펴보겠습니다.

ETL 파이프라인

ETL 파이프라인은 "추출, 변환 및 로드"를 나타내며 특정 유형의 데이터 파이프라인입니다. 즉, ETL 파이프라인을 데이터 파이프라인의 하위 범주로 생각할 수 있습니다.

ETL 파이프라인을 사용하면 소스에서 데이터를 추출하고 변환하여 데이터 웨어하우스와 같은 다른 대상으로 로드할 수 있습니다.

ETL 파이프라인과 데이터 파이프라인의 가장 큰 차이점은 ETL 파이프라인이 데이터 파이프라인보다 더 많은 데이터를 변환한다는 것입니다. 예를 들어 ETL 파이프라인을 사용하여 데이터를 보다 쉽게 ​​분석할 수 있도록 특정 메트릭을 결합하는 것과 같이 비즈니스 목표에 맞게 데이터를 변환할 수 있습니다.

또한 ETL 파이프라인은 일반적으로 실시간이 아닌 네트워크 트래픽이 느려질 때 정해진 일정에 따라 데이터를 전송합니다. 즉, 데이터가 지속적이 아닌 일정한 간격으로 전송됩니다.

데이터 파이프라인

ETL 파이프라인과 마찬가지로 데이터 파이프라인을 사용하면 한 소스에서 데이터를 가져와 다른 소스로 전송할 수 있습니다.

일부 데이터 파이프라인은 데이터를 변환하고 처리할 수 있지만 이것이 항상 모든 데이터 파이프라인의 특성은 아니지만 모든 ETL 파이프라인은 데이터를 변환합니다.

데이터 파이프라인은 항상 가동되어 실행되므로 데이터를 실시간으로 전송할 수 있습니다. 결과적으로 데이터 파이프라인을 사용하여 데이터를 지속적으로 업데이트할 수 있습니다.

데이터 파이프라인을 사용하는 이유는 무엇입니까?

그렇다면 데이터 파이프라인을 사용하는 이유는 무엇입니까? 오늘날 더 많은 기업이 데이터의 힘을 활용하여 경쟁업체보다 돋보이고 더 많은 수익을 창출하는 데 도움이 되는 효과적인 마케팅 전략을 수립하고 있습니다. 데이터를 사용하여 캠페인에 정보를 제공하지 않는다면 경쟁자가 될 가능성이 큽니다.

데이터 파이프라인은 마케팅 전략, 고객, 리드 등에 대한 필수 데이터와 정보를 구성하고 관리하는 데 도움이 됩니다.

데이터 파이프라인이 없으면 데이터가 한 곳에서 저장되거나 정리되지 않습니다. 데이터를 같은 위치에 보관하지 않으면 데이터를 분석하고 추세와 실행 가능한 통찰력을 식별하는 것이 어렵고 시간이 많이 걸립니다.

데이터 파이프라인을 사용하면 여러 소스 간에 데이터를 원활하게 전송하고 나중에 분석하고 해석할 수 있도록 중앙 위치에서 결합할 수 있습니다. 그런 다음 통찰력을 사용하여 마케팅 전략을 알릴 수 있습니다.

예를 들어, 대부분의 리드가 클릭당 지불(PPC) 광고에서 발생한다는 것을 알 수 있습니다. 결과적으로 해당 통찰력을 사용하여 PPC 캠페인을 최적화하여 비즈니스에 더 많은 웹 트래픽과 리드를 유도할 수 있습니다.

데이터 파이프라인이란 무엇입니까? 요약하자면

이 데이터 파이프라인 가이드에서 살펴본 많은 정보였습니다. 방금 배운 모든 내용을 요약해 보겠습니다.

• 데이터 파이프라인은 하나 이상의 소스에서 대상 대상으로 데이터를 자동으로 이동하도록 설계된 일련의 작업입니다.
• 데이터 파이프라인을 사용하여 CRM 플랫폼과 같은 한 소스에서 데이터 웨어하우스와 같은 다른 대상으로 데이터를 전송할 수 있습니다.
• 세 가지 데이터 파이프라인 단계는 소스, 처리 및 대상입니다.
• 데이터 파이프라인과 ETL 파이프라인의 가장 큰 차이점은 ETL 파이프라인이 데이터를 보다 쉽게 ​​분석하고 예정된 간격 동안에만 다른 대상으로 전송하는 방식으로 데이터를 변환한다는 것입니다.
• 데이터 파이프라인을 통해 데이터를 추적, 구성 및 관리하여 마케팅 전략에 필요한 실행 가능한 통찰력을 식별할 수 있습니다.

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읽기: 데이터 기반 마케팅을 사용하여 효과적인 캠페인을 만드는 5가지 팁

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