IzpÄtiet datu cauruļvadu un ETL procesu pamatus maŔīnmÄcÄ«bai. Uzziniet, kÄ veidot noturÄ«gas un mÄrogojamas datu plÅ«smas modeļu apmÄcÄ«bai un ievieÅ”anai, nodroÅ”inot datu kvalitÄti un efektÄ«vas ML operÄcijas.
Datu cauruļvadi: ETL maŔīnmÄcÄ«bai ā visaptveroÅ”s ceļvedis
MÅ«sdienu datos balstÄ«tajÄ pasaulÄ maŔīnmÄcÄ«Å”anÄs (ML) modeļi kļūst arvien svarÄ«gÄki uzÅÄmumiem dažÄdÄs nozarÄs. TomÄr Å”o modeļu panÄkumi lielÄ mÄrÄ ir atkarÄ«gi no datu kvalitÄtes un pieejamÄ«bas. TieÅ”i Å”eit spÄlÄ ienÄk datu cauruļvadi un ETL (Extract, Transform, Load ā Ekstrakcija, TransformÄcija, IelÄde) procesi. Å is ceļvedis sniegs visaptveroÅ”u pÄrskatu par datu cauruļvadiem un ETL maŔīnmÄcÄ«bai, aptverot visu, sÄkot no pamatiem lÄ«dz progresÄ«vÄm koncepcijÄm un praktiskai ievieÅ”anai.
Kas ir datu cauruļvadi?
Datu cauruļvads ir datu apstrÄdes soļu virkne, kas pÄrvieto datus no vienas vai vairÄkÄm avota sistÄmÄm uz galamÄrÄ·i, parasti datu noliktavu, datu ezeru vai maŔīnmÄcÄ«Å”anÄs modeli. Tas ir atkÄrtojams un automatizÄts process, kas paredzÄts efektÄ«vai un uzticamai datu ekstrakcijai, transformÄcijai un ielÄdei. Datu cauruļvadi ir bÅ«tiski, lai izveidotu noturÄ«gas un mÄrogojamas ML sistÄmas, jo tie nodroÅ”ina, ka modeļi tiek apmÄcÄ«ti un ieviesti ar augstas kvalitÄtes datiem.
IedomÄjieties datu cauruļvadu kÄ montÄžas lÄ«niju datiem. TÄpat kÄ montÄžas lÄ«nija pÄrveido izejmateriÄlus gatavÄ produktÄ, datu cauruļvads pÄrveido neapstrÄdÄtus datus analÄ«zei un maŔīnmÄcÄ«bai izmantojamÄ formÄtÄ.
Datu cauruļvadu nozÄ«me maŔīnmÄcÄ«bÄ
Datu cauruļvadi ir kritiski svarÄ«gi maŔīnmÄcÄ«bai vairÄku iemeslu dÄļ:
- Datu kvalitÄte: NodroÅ”ina, ka apmÄcÄ«bai un ievieÅ”anai izmantotie dati ir tÄ«ri, precÄ«zi un konsekventi.
- Datu integrÄcija: Apvieno datus no dažÄdiem avotiem vienotÄ formÄtÄ, padarot tos vieglÄk lietojamus ML uzdevumiem.
- AutomatizÄcija: AutomatizÄ datu apstrÄdes soļus, samazinot manuÄlo darbu un uzlabojot efektivitÄti.
- MÄrogojamÄ«ba: Ä»auj mÄrogot datu apstrÄdes infrastruktÅ«ru, lai apstrÄdÄtu lielus datu apjomus.
- AtkÄrtojamÄ«ba: NodroÅ”ina konsekventu un atkÄrtojamu datu sagatavoÅ”anas procesu, nodroÅ”inot, ka modeļus var atkÄrtoti apmÄcÄ«t ar tiem paÅ”iem datiem.
ETL: Datu cauruļvadu pamats
ETL (Extract, Transform, Load) ir fundamentÄls process datu cauruļvados. Tas ietver trÄ«s galvenos posmus:
- Ekstrakcija (Extract): Datu ekstrakcija no dažÄdÄm avota sistÄmÄm.
- TransformÄcija (Transform): Datu pÄrveidoÅ”ana konsekventÄ un lietojamÄ formÄtÄ.
- IelÄde (Load): PÄrveidoto datu ielÄde galamÄrÄ·a sistÄmÄ.
1. Ekstrakcija
Ekstrakcijas fÄze ietver datu iegÅ«Å”anu no dažÄdÄm avota sistÄmÄm. Å Ä«s sistÄmas var ietvert datubÄzes (piem., MySQL, PostgreSQL, MongoDB), API, plakanos failus (piem., CSV, JSON), mÄkoÅkrÄtuves (piem., Amazon S3, Google Cloud Storage) un straumÄÅ”anas platformas (piem., Apache Kafka). Ekstrakcijas procesam jÄbÅ«t izstrÄdÄtam tÄ, lai tas spÄtu apstrÄdÄt dažÄdus datu formÄtus un protokolus.
PiemÄrs: MazumtirdzniecÄ«bas uzÅÄmums varÄtu ekstrahÄt pÄrdoÅ”anas datus no savas tirdzniecÄ«bas vietas (POS) sistÄmas, klientu datus no CRM sistÄmas un produktu datus no savas krÄjumu pÄrvaldÄ«bas sistÄmas.
2. TransformÄcija
TransformÄcijas fÄze ir vieta, kur dati tiek tÄ«rÄ«ti, validÄti un pÄrveidoti konsekventÄ un lietojamÄ formÄtÄ. Tas var ietvert vairÄkus soļus, tostarp:
- Datu tÄ«rÄ«Å”ana: Kļūdu, neatbilstÄ«bu un trÅ«kstoÅ”o vÄrtÄ«bu noÅemÅ”ana vai laboÅ”ana.
- Datu validÄcija: PÄrliecinÄÅ”anÄs, ka dati atbilst iepriekÅ” definÄtiem kvalitÄtes standartiem.
- Datu transformÄcija: Datu pÄrveidoÅ”ana konsekventÄ formÄtÄ, piemÄram, datuma formÄtu standartizÄÅ”ana, valÅ«tu konvertÄÅ”ana un mÄrvienÄ«bu konvertÄÅ”ana.
- Datu agregÄcija: Datu apkopoÅ”ana, lai izveidotu agregÄtus rÄdÄ«tÄjus.
- Datu bagÄtinÄÅ”ana: Papildu informÄcijas pievienoÅ”ana datiem no ÄrÄjiem avotiem.
PiemÄrs: MazumtirdzniecÄ«bas piemÄrÄ transformÄcijas fÄze varÄtu ietvert klientu datu tÄ«rÄ«Å”anu, noÅemot dublÄtus ierakstus, standartizÄjot produktu kategorijas un konvertÄjot valÅ«tas uz kopÄju valÅ«tu (piem., USD).
3. IelÄde
IelÄdes fÄze ietver pÄrveidoto datu ierakstÄ«Å”anu galamÄrÄ·a sistÄmÄ. TÄ varÄtu bÅ«t datu noliktava, datu ezers vai specifiska datu krÄtuve, kas optimizÄta maŔīnmÄcÄ«bai. IelÄdes procesam jÄbÅ«t izstrÄdÄtam tÄ, lai tas efektÄ«vi un uzticami apstrÄdÄtu lielus datu apjomus.
PiemÄrs: PÄrveidotie mazumtirdzniecÄ«bas dati varÄtu tikt ielÄdÄti datu noliktavÄ analÄ«zei un atskaitÄm vai iezÄ«mju krÄtuvÄ izmantoÅ”anai maŔīnmÄcÄ«Å”anÄs modeļos.
Datu cauruļvada izveide maŔīnmÄcÄ«bai: Soli-pa-solim ceļvedis
Datu cauruļvada izveide maŔīnmÄcÄ«bai ietver vairÄkus soļus:
1. DefinÄjiet prasÄ«bas
Pirmais solis ir definÄt datu cauruļvada prasÄ«bas. Tas ietver datu avotu identificÄÅ”anu, vÄlamo datu formÄtu, datu kvalitÄtes standartus un veiktspÄjas prasÄ«bas. Apsveriet savu maŔīnmÄcÄ«Å”anÄs modeļu specifiskÄs vajadzÄ«bas.
JautÄjumi, kas jÄuzdod:
- KÄdi datu avoti tiks izmantoti?
- KÄdas datu transformÄcijas ir nepiecieÅ”amas?
- KÄdas ir datu kvalitÄtes prasÄ«bas?
- KÄdas ir veiktspÄjas prasÄ«bas (piem., latentums, caurlaidspÄja)?
- KÄda ir mÄrÄ·a datu krÄtuve maŔīnmÄcÄ«bai?
2. IzvÄlieties pareizos rÄ«kus
Ir pieejami daudzi rÄ«ki datu cauruļvadu izveidei, gan atvÄrtÄ koda, gan komerciÄli. Dažas populÄras iespÄjas ietver:
- Apache Airflow: PopulÄra atvÄrtÄ koda darbplÅ«smu pÄrvaldÄ«bas platforma datu cauruļvadu plÄnoÅ”anai un uzraudzÄ«bai.
- Apache NiFi: AtvÄrtÄ koda datu plÅ«smas automatizÄcijas sistÄma datu vÄkÅ”anai, apstrÄdei un izplatÄ«Å”anai.
- Prefect: Moderna darbplÅ«smu orÄ·estrÄÅ”anas platforma, kas paredzÄta datu inženieriem un datu zinÄtniekiem.
- AWS Glue: PilnÄ«bÄ pÄrvaldÄ«ts ETL pakalpojums no Amazon Web Services.
- Google Cloud Dataflow: PilnÄ«bÄ pÄrvaldÄ«ts datu apstrÄdes pakalpojums no Google Cloud Platform.
- Azure Data Factory: PilnÄ«bÄ pÄrvaldÄ«ts ETL pakalpojums no Microsoft Azure.
- Informatica PowerCenter: KomerciÄls ETL rÄ«ks uzÅÄmumu datu integrÄcijai.
- Talend: KomerciÄla datu integrÄcijas platforma ar atvÄrtÄ koda opcijÄm.
IzvÄloties rÄ«ku, Åemiet vÄrÄ tÄdus faktorus kÄ mÄrogojamÄ«ba, lietoÅ”anas Ärtums, izmaksas un integrÄcija ar esoÅ”ajÄm sistÄmÄm. LabÄkais rÄ«ks lielÄ mÄrÄ ir atkarÄ«gs no jÅ«su projekta specifiskajÄm prasÄ«bÄm un jÅ«su organizÄcijas esoÅ”Äs infrastruktÅ«ras.
3. IzstrÄdÄjiet datu cauruļvada arhitektÅ«ru
Datu cauruļvada arhitektÅ«rai jÄbÅ«t izstrÄdÄtai tÄ, lai atbilstu pirmajÄ solÄ« definÄtajÄm prasÄ«bÄm. Tas ietver datu plÅ«smas, datu transformÄciju un kļūdu apstrÄdes mehÄnismu definÄÅ”anu. BiežÄkie arhitektÅ«ras modeļi ietver:
- PakeÅ”apstrÄde (Batch Processing): Datu apstrÄde lielÄs partijÄs noteiktos intervÄlos. Tas ir piemÄrots scenÄrijiem, kur zems latentums nav kritiska prasÄ«ba.
- ReÄllaika apstrÄde (Real-time Processing): Datu apstrÄde reÄllaikÄ, tiklÄ«dz tie tiek saÅemti. Tas ir piemÄrots scenÄrijiem, kur zems latentums ir kritisks, piemÄram, krÄpÅ”anas atklÄÅ”anÄ vai anomÄliju noteikÅ”anÄ.
- Lambda arhitektÅ«ra: HibrÄ«da pieeja, kas apvieno pakeÅ”apstrÄdi un reÄllaika apstrÄdi. Tas nodroÅ”ina gan augstu caurlaidspÄju, gan zemu latentumu.
- Kappa arhitektÅ«ra: VienkÄrÅ”ota arhitektÅ«ra, kas balstÄs uz vienu straumÄÅ”anas apstrÄdes cauruļvadu visÄm datu apstrÄdes vajadzÄ«bÄm.
IzstrÄdÄjot arhitektÅ«ru, Åemiet vÄrÄ tÄdus faktorus kÄ datu apjoms, datu Ätrums un datu daudzveidÄ«ba. PlÄnojiet arÄ« kļūdu noturÄ«bu un datu atkopÅ”anu avÄriju gadÄ«jumÄ.
4. Ieviesiet datu cauruļvadu
Kad arhitektÅ«ra ir izstrÄdÄta, nÄkamais solis ir ieviest datu cauruļvadu. Tas ietver koda rakstÄ«Å”anu datu ekstrakcijai, transformÄcijai un ielÄdei. Izmantojiet modulÄru un atkÄrtoti lietojamu kodu, lai padarÄ«tu cauruļvadu vieglÄk uzturÄjamu un paplaÅ”inÄmu. Ieviesiet robustu kļūdu apstrÄdi un reÄ£istrÄÅ”anu, lai sekotu lÄ«dzi cauruļvada veiktspÄjai un identificÄtu potenciÄlÄs problÄmas.
LabÄkÄs prakses:
- Izmantojiet versiju kontroli, lai sekotu lÄ«dzi koda izmaiÅÄm.
- Rakstiet vienÄ«bas testus, lai nodroÅ”inÄtu, ka kods darbojas pareizi.
- Ieviesiet uzraudzÄ«bu un brÄ«dinÄjumus, lai laikus atklÄtu problÄmas.
- DokumentÄjiet cauruļvada dizainu un ievieÅ”anu.
5. PÄrbaudiet un ieviesiet datu cauruļvadu
Pirms datu cauruļvada ievieÅ”anas produkcijÄ ir ļoti svarÄ«gi to rÅ«pÄ«gi pÄrbaudÄ«t, lai pÄrliecinÄtos, ka tas atbilst prasÄ«bÄm. Tas ietver datu kvalitÄtes, veiktspÄjas un kļūdu apstrÄdes pÄrbaudi. Izmantojiet reprezentatÄ«vas datu kopas, lai simulÄtu reÄlÄs pasaules scenÄrijus. Kad testÄÅ”ana ir pabeigta, ieviesiet cauruļvadu produkcijas vidÄ.
TestÄÅ”anas stratÄÄ£ijas:
- Datu kvalitÄtes testÄÅ”ana: PÄrbaudiet, vai dati atbilst iepriekÅ” definÄtiem kvalitÄtes standartiem.
- VeiktspÄjas testÄÅ”ana: IzmÄriet cauruļvada veiktspÄju dažÄdos slodzes apstÄkļos.
- Kļūdu apstrÄdes testÄÅ”ana: PÄrbaudiet, vai cauruļvads graciozi apstrÄdÄ kļūdas.
- IntegrÄcijas testÄÅ”ana: PÄrbaudiet cauruļvada integrÄciju ar citÄm sistÄmÄm.
6. Uzraugiet un uzturiet datu cauruļvadu
PÄc datu cauruļvada ievieÅ”anas produkcijÄ ir bÅ«tiski nepÄrtraukti uzraudzÄ«t tÄ veiktspÄju un uzturÄt to, lai nodroÅ”inÄtu, ka tas turpina atbilst prasÄ«bÄm. Tas ietver datu kvalitÄtes, veiktspÄjas un kļūdu lÄ«meÅu uzraudzÄ«bu. Izmantojiet uzraudzÄ«bas rÄ«kus, lai sekotu lÄ«dzi cauruļvada veiktspÄjai un identificÄtu potenciÄlÄs problÄmas. RegulÄri atjauniniet cauruļvadu, lai risinÄtu jaunas prasÄ«bas un uzlabotu tÄ veiktspÄju.
Uzraudzības metrika:
- Datu apjoms
- Datu latentums
- Kļūdu rÄdÄ«tÄji
- Resursu izmantoÅ”ana (CPU, atmiÅa, disks)
- Cauruļvada izpildes laiks
ProgresÄ«vas koncepcijas datu cauruļvados maŔīnmÄcÄ«bai
Papildus ETL pamatiem, vairÄkas progresÄ«vas koncepcijas var ievÄrojami uzlabot datu cauruļvadus maŔīnmÄcÄ«bai:
Datu versiju kontrole
Datu versiju kontrole ir prakse, kurÄ tiek izsekotas datu izmaiÅas laika gaitÄ. Tas ļauj reproducÄt precÄ«zus datus, kas izmantoti, lai apmÄcÄ«tu konkrÄtu maŔīnmÄcÄ«Å”anÄs modeļa versiju. Tas ir ļoti svarÄ«gi atkÄrtojamÄ«bai un atkļūdoÅ”anai. TÄdi rÄ«ki kÄ DVC (Data Version Control) un Pachyderm var palÄ«dzÄt ar datu versiju kontroli.
IezÄ«mju krÄtuves (Feature Stores)
IezÄ«mju krÄtuve ir centralizÄta repozitorija, kurÄ tiek glabÄtas un pÄrvaldÄ«tas maŔīnmÄcÄ«Å”anÄs modeļos izmantotÄs iezÄ«mes. TÄ nodroÅ”ina konsekventu un uzticamu veidu, kÄ piekļūt iezÄ«mÄm gan apmÄcÄ«bai, gan secinÄjumu veikÅ”anai (inference). Tas vienkÄrÅ”o maŔīnmÄcÄ«Å”anÄs modeļu ievieÅ”anas un pÄrvaldÄ«bas procesu. PopulÄras iezÄ«mju krÄtuves ietver Feast un Tecton.
OrÄ·estrÄÅ”anas rÄ«ki
OrÄ·estrÄÅ”anas rÄ«ki tiek izmantoti, lai pÄrvaldÄ«tu un plÄnotu datu cauruļvadus. Tie nodroÅ”ina centralizÄtu platformu darbplÅ«smu definÄÅ”anai un izpildei, to progresa uzraudzÄ«bai un kļūdu apstrÄdei. Å ie rÄ«ki ir bÅ«tiski, lai pÄrvaldÄ«tu sarežģītus datu cauruļvadus ar daudzÄm atkarÄ«bÄm. Apache Airflow, Prefect un Dagster ir populÄru orÄ·estrÄÅ”anas rÄ«ku piemÄri.
Datu izcelsme (Data Lineage)
Datu izcelsme ir process, kurÄ tiek izsekota datu izcelsme un transformÄcijas, kad tie pÄrvietojas pa datu cauruļvadu. Tas nodroÅ”ina skaidru izpratni par to, kÄ dati tika iegÅ«ti, un palÄ«dz identificÄt potenciÄlÄs datu kvalitÄtes problÄmas. Datu izcelsme ir bÅ«tiska auditam un atbilstÄ«bai. TÄdi rÄ«ki kÄ Atlan un Alation var palÄ«dzÄt ar datu izcelsmi.
Praktiski piemÄri datu cauruļvadiem maŔīnmÄcÄ«bÄ
ApskatÄ«sim dažus praktiskus piemÄrus, kÄ datu cauruļvadi tiek izmantoti maŔīnmÄcÄ«bÄ dažÄdÄs nozarÄs:
1. piemÄrs: KrÄpÅ”anas atklÄÅ”ana finanÅ”u pakalpojumos
FinanÅ”u iestÄde izmanto maŔīnmÄcÄ«Å”anos, lai atklÄtu krÄpnieciskus darÄ«jumus. Datu cauruļvads ekstrahÄ darÄ«jumu datus no dažÄdiem avotiem, tostarp bankas kontiem, kredÄ«tkartÄm un maksÄjumu vÄrtiem. PÄc tam dati tiek pÄrveidoti, lai iekļautu tÄdas iezÄ«mes kÄ darÄ«juma summa, atraÅ”anÄs vieta, dienas laiks un darÄ«jumu vÄsture. PÄrveidotie dati tiek ielÄdÄti iezÄ«mju krÄtuvÄ, kas tiek izmantota, lai apmÄcÄ«tu krÄpÅ”anas atklÄÅ”anas modeli. Modelis tiek ieviests reÄllaika secinÄjumu dzinÄjÄ, kas novÄrtÄ darÄ«jumus to raÅ”anÄs brÄ«dÄ«, atzÄ«mÄjot aizdomÄ«gus darÄ«jumus turpmÄkai izmeklÄÅ”anai.
2. piemÄrs: Ieteikumu sistÄmas e-komercijÄ
E-komercijas uzÅÄmums izmanto maŔīnmÄcÄ«Å”anos, lai ieteiktu produktus klientiem. Datu cauruļvads ekstrahÄ klientu datus no CRM sistÄmas, produktu datus no krÄjumu pÄrvaldÄ«bas sistÄmas un pÄrlÅ«koÅ”anas vÄsturi no vietnes. Dati tiek pÄrveidoti, lai iekļautu tÄdas iezÄ«mes kÄ klientu demogrÄfija, pirkumu vÄsture, produktu kategorijas un pÄrlÅ«koÅ”anas paradumi. PÄrveidotie dati tiek ielÄdÄti datu noliktavÄ, kas tiek izmantota, lai apmÄcÄ«tu ieteikumu modeli. Modelis tiek ieviests reÄllaika API, kas nodroÅ”ina personalizÄtus produktu ieteikumus klientiem, kamÄr viÅi pÄrlÅ«ko vietni.
3. piemÄrs: PrognozÄjoÅ”Ä apkope ražoÅ”anÄ
RažoÅ”anas uzÅÄmums izmanto maŔīnmÄcÄ«Å”anos, lai prognozÄtu iekÄrtu bojÄjumus un optimizÄtu apkopes grafikus. Datu cauruļvads ekstrahÄ sensoru datus no iekÄrtÄm, apkopes žurnÄlus no CMMS sistÄmas un vides datus no meteoroloÄ£iskÄs stacijas. Dati tiek pÄrveidoti, lai iekļautu tÄdas iezÄ«mes kÄ temperatÅ«ra, spiediens, vibrÄcija un darba stundas. PÄrveidotie dati tiek ielÄdÄti datu ezerÄ, kas tiek izmantots, lai apmÄcÄ«tu prognozÄjoÅ”Äs apkopes modeli. Modelis tiek ieviests informÄcijas panelÄ«, kas sniedz brÄ«dinÄjumus, kad iekÄrta, visticamÄk, sabojÄsies, ļaujot apkopes komandÄm proaktÄ«vi plÄnot apkopi un novÄrst dÄ«kstÄvi.
Datu cauruļvadu nÄkotne maŔīnmÄcÄ«bÄ
Datu cauruļvadu joma maŔīnmÄcÄ«bÄ nepÄrtraukti attÄ«stÄs. Dažas galvenÄs tendences, kurÄm sekot lÄ«dzi, ir:
- AutomatizÄta iezÄ«mju inženierija: RÄ«ki, kas automÄtiski Ä£enerÄ iezÄ«mes no neapstrÄdÄtiem datiem, samazinot nepiecieÅ”amÄ«bu pÄc manuÄlas iezÄ«mju inženierijas.
- Bezservera datu cauruļvadi: Izmantojot bezservera skaitļoÅ”anas platformas, lai veidotu un ieviestu datu cauruļvadus, samazinot operacionÄlÄs izmaksas.
- MÄkslÄ«gÄ intelekta virzÄ«ta datu kvalitÄte: Izmantojot MI, lai automÄtiski atklÄtu un labotu datu kvalitÄtes problÄmas.
- Malas datu cauruļvadi: Datu apstrÄde tÄ«kla malÄ, tuvÄk datu avotam, samazinot latentumu un joslas platuma prasÄ«bas.
- Data Mesh: DecentralizÄta pieeja datu pÄrvaldÄ«bai, kas dod iespÄju domÄna komandÄm paÅ”Äm piederÄt un pÄrvaldÄ«t savus datu cauruļvadus.
NoslÄgums
Datu cauruļvadi un ETL procesi ir fundamentÄli veiksmÄ«gu maŔīnmÄcÄ«Å”anÄs sistÄmu veidoÅ”anÄ. Izprotot galvenÄs koncepcijas un labÄkÄs prakses, jÅ«s varat izveidot noturÄ«gas un mÄrogojamas datu darbplÅ«smas, kas nodroÅ”ina datu kvalitÄti un efektÄ«vas ML operÄcijas. Å is ceļvedis ir sniedzis visaptveroÅ”u pÄrskatu par bÅ«tiskÄkajiem datu cauruļvadu aspektiem maŔīnmÄcÄ«bai. Atcerieties koncentrÄties uz skaidru prasÄ«bu definÄÅ”anu, pareizo rÄ«ku izvÄli, mÄrogojamas arhitektÅ«ras projektÄÅ”anu un nepÄrtrauktu jÅ«su cauruļvadu uzraudzÄ«bu un uzturÄÅ”anu. MaŔīnmÄcÄ«Å”anÄs jomai attÄ«stoties, ir svarÄ«gi sekot lÄ«dzi jaunÄkajÄm tendencÄm un tehnoloÄ£ijÄm, lai veidotu efektÄ«vus un iedarbÄ«gus datu cauruļvadus.
IevieÅ”ot labi izstrÄdÄtus datu cauruļvadus, organizÄcijas var pilnÄ«bÄ atraisÄ«t savu datu potenciÄlu un veidot maŔīnmÄcÄ«Å”anÄs modeļus, kas rada biznesa vÄrtÄ«bu.