Was wäre, wenn ich Ihnen sagen würde, dass komplexe Datenintegration eine gute Aufgabenorchestrierung ausmacht?

Egal wie komplex Ihr Datenproblem ist, Sie können es jederzeit Teilen und Erobern. ???

In diesem Artikel erklären wir, wie Sie komplexe Datenherausforderungen, Datenverarbeitung und Datenverwaltung mithilfe einer vollständig Open-Source-Python-Bibliothek lösen können: Taipy. Egal, ob Sie Daten bereinigen, Aufgaben orchestrieren oder verschiedene Ergebnisse untersuchen, das intuitive Design von Taipy ermöglicht Ihnen, alles zu bewältigen.

 

Stern-Taipy ⭐️

 

Taipys Szenario-Management-Basis

Lassen Sie uns drei Schritte durchgehen, um zu zeigen, wie Taipy Ihnen helfen kann, Ihren Daten-Workflow zu optimieren:

---

1. Datenintegration: Holen Sie sich die Daten, die Sie brauchen

Jedes KI-, ML- und datengesteuerte Projekt beginnt natürlich mit Daten!
Und es ist selten so einfach wie ein einzelner, sauberer Datensatz. In den meisten Fällen beziehen Sie Daten aus Datenbanken, APIs, Flatfiles oder anderen externen Quellen und manchmal auch aus demselben Projekt. Hier kommt die Datenintegration von Taipy ins Spiel – das Sammeln und Vereinheitlichen von Daten aus diesen verschiedenen Quellen.

 

In Taipy wird dieser Prozess durch eine Schlüsselabstraktion vereinfacht: den Datenknoten.

 

Ein Datenknoten stellt Ihre Daten dar, speichert sie jedoch nicht direkt. Stattdessen enthält es alle notwendigen Metadaten zum Lesen und Schreiben der tatsächlichen Daten, sei es eine CSV-Datei, eine Datenbanktabelle oder sogar eine API-Antwort.

 

Hier ist ein kurzes Beispiel für die Definition eines Datenknotens für eine CSV:

from taipy import Config
initial_dataset_cfg = Config.configure_data_node(id="initial_dataset",
                                                 storage_type="csv",
                                                 path="data/dataset.csv",
                                                 scope=Scope.GLOBAL)

Mit dieser Abstraktion kümmert sich Taipy um die Datenverwaltung, sodass Sie sich auf die Transformation und Verarbeitung Ihrer Daten konzentrieren können.

---

2. Aufgabenorchestrierung: Was machen Sie mit all diesen Daten?

Was machen Sie damit, nachdem Ihre Daten vorliegen? In jedem Datenworkflow besteht der nächste Schritt darin, Aufgaben zu definieren, die die Daten verarbeiten und transformieren. Dies nennen wir die Aufgaben-Orchestrierung

Eine Aufgabe in Taipy ist wie eine Funktion, die Datenknoten als Eingaben nimmt, Transformationen durchführt und dann Datenknoten ausgibt.

Möglicherweise möchten Sie beispielsweise einige Daten filtern oder neue Metriken berechnen. Hier ist ein Beispiel für die Erstellung einer Aufgabe zum Berechnen der Summe einer Spalte:

clean_data_task_cfg = Config.configure_task(id="clean_data",
                                            function=clean_data,
                                            input=initial_dataset_cfg,
                                            output=cleaned_dataset_cfg,
                                            skippable=True)

Sobald Sie Ihre Aufgaben definiert haben, können Sie sie in einer Pipeline anordnen, um sicherzustellen, dass die Schritte in der richtigen Reihenfolge ausgeführt werden. Auf diese Weise können Sie ganz einfach Workflows erstellen, die Daten transformieren, Modelle erstellen, Berichte generieren und mehr.

---

3. Was-wäre-wenn-Analyse: Erkunden Sie verschiedene Szenarien

Sobald Ihre Daten und Arbeitsabläufe eingerichtet sind, können Sie mit der Erkundung verschiedener Szenarien beginnen. Hier kommt die Was-wäre-wenn-Analyse ins Spiel.

Ein Szenario in Taipy stellt einen bestimmten Fall eines Problems dar, das Sie lösen möchten, und ermöglicht es Ihnen, verschiedene Parameter zu testen und zu sehen, wie sie sich auf Ihre Ergebnisse auswirken. Durch Anpassen von Eingabedaten oder Annahmen können Sie verschiedene Szenarien modellieren, ohne von vorne beginnen zu müssen.

 

So können Sie ein Szenario in Taipy definieren:

scenario_cfg = Config.configure_scenario(id="scenario", task_configs=[clean_data_task_cfg, predict_task_cfg,evaluate_task_cfg], frequency=Frequency.MONTHLY)
tp.Core().run()
my_first_scenario = create_and_run_scenario(dt.datetime(2021, 1, 25))
predictions = my_first_scenario.predictions.read()
print("Predictions\n", predictions)

Dadurch ist es einfach, Sensitivitätsanalysen durchzuführen oder Ergebnisse zu optimieren, und das alles im gleichen Rahmen. Möchten Sie verschiedene Rabattsätze für Ihr Vertriebsmodell testen? Erstellen Sie einfach neue Szenarien, passen Sie die Parameter an und führen Sie sie erneut aus.

---

Taipy im Vergleich zu anderen Pipeline-Management-Tools

Sie fragen sich vielleicht, wie Taipy im Vergleich zu anderen beliebten Pipeline-Orchestrierungstools wie Apache Airflow, Luigi oder Prefect abschneidet? Während sich diese Tools hervorragend für die Verwaltung der Aufgabenplanung in verteilten Umgebungen eignen, zeichnet sich Taipy dadurch aus, dass es sich auf die Einfachheit von Python konzentriert, insbesondere wenn es um Szenariomanagement und Was-wäre-wenn-Analysen geht.

• Airflow/Luigi/Prefect: Konzentrieren Sie sich im Allgemeinen auf die Orchestrierung von ETL-Prozessen, die Planung und die Überwachung von Arbeitsabläufen.

• Taipy: Es bietet nicht nur Workflow-Orchestrierung, sondern vereinfacht mit seiner einzigartigen Szenario-Abstraktion auch die Was-wäre-wenn-Analyse, sodass Sie verschiedene Ergebnisse nahtlos modellieren können.

Für Entwickler, die komplexe Datenworkflows in Python mit minimalem Setup bewältigen möchten, bietet Taipy einen einfacheren Code-First-Ansatz.

---

Fazit: Teilen und erobern mit Taipy

Die Divide-and-Conquer-Strategie gewinnt jedes Mal, unabhängig von der Größe oder Komplexität Ihrer Datenprobleme! Mit Taipy können Sie alles von der Datenintegration über die Aufgabenorchestrierung bis hin zur Was-wäre-wenn-Analyse an einem Ort erledigen. Und Sie können den Abschluss auch mit der Datenvisualisierung abschließen.

Bereit, Taipy auszuprobieren? Schauen Sie sich das GitHub-Repo an und sehen Sie, wie es Ihre Daten-Workflows noch heute optimieren kann!

 

Stern-Taipy ⭐️

 

Vergessen Sie nicht, einen Stern ⭐ zu hinterlassen und Ihr Feedback oder die Szenarien, an denen Sie gearbeitet haben, unten in den Kommentaren mitzuteilen!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas wäre, wenn ich Ihnen sagen würde, dass komplexe Datenintegration eine gute Aufgabenorchestrierung ausmacht?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!