Bevor die Daten analysiert werden können, müssen sie erst einmal eingelesen werden.
Was ist Data Ingestion?
Bei der Datenübernahme werden Daten aus einer oder mehreren Quellen importiert und zur Speicherung oder sofortigen Verwendung an einen Zielspeicherort übertragen. Dies ist der entscheidende erste Schritt in der Datenarchitektur-Pipeline und eine Voraussetzung für jedes Business-Analytics- oder Data-Science-Projekt.
Jedes Unternehmen hat eine einzigartige Kombination von Datenquellen. Zu den gängigen Datenquellen gehören Apps und Plattformen, Data Lakes, Datenbanken, IoT-Geräte, Tabellenkalkulationen und CSV-Dateien, und öffentliche Daten können sogar aus dem Internet ausgelesen werden. Zu den Zielorten für die aufgenommenen Daten gehören Data Warehouses, Data Marts, Datenbanken und Dokumentenspeicher. Wenn Sie planen, die Daten sofort zu verwenden oder umzuwandeln, kann Ihr Ziel auch ein temporärer Bereitstellungsbereich sein.
Verständnis der Dateneingabe-Typen
Welche Art der Datenaufnahme Sie verwenden, hängt von mehreren Faktoren ab, u. a. vom Zeitpunkt Ihrer Informationsverarbeitung und von Ihrer Speichermethode.
Stapelverarbeitung
Die Stapelverarbeitung ist eine gängige Art der Datenübernahme, bei der Datenübernahmetools Daten in diskreten Stapeln zu geplanten periodischen Zeitintervallen verarbeiten. Diese Verarbeitung kann auch durch bestimmte Bedingungen wie eingehende Anfragen oder Änderungen des Systemzustands ausgelöst werden.
Die Stapelverarbeitung ist in der Regel die beste Wahl, wenn Sie die Daten nicht sofort benötigen. Wenn Sie z. B. die Verkaufsleistung verfolgen, müssen Sie wahrscheinlich nur einmal am Tag Stapel aktualisierter Verkaufsdaten abrufen.
Verarbeitung in Echtzeit
ETL-Data-Ingestion-Tools nehmen Rohdaten auf, verschieben sie in einen Staging-Bereich, bereinigen sie, transformieren sie und laden sie dann in das Ziel-Warehouse. Der Transformationsschritt ist einzigartig für ETL und ELT (wird im Folgenden behandelt) und zielt darauf ab, Daten zu validieren und zu standardisieren, damit sie nützlich, konsistent und mit Business Intelligence-Tools kompatibel sind.
Zu den üblichen Datentransformationen gehören Validierung, Bereinigung, Deduplizierung, Aggregation, Filterung, Zusammenfassung und Formatüberarbeitung.
ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden)
ETL-Tools für die Datenaufnahme nehmen Rohdaten auf und verschieben sie in einen Staging-Bereich, wo sie bereinigt und transformiert werden können, bevor sie in das Ziel-Warehouse geladen werden.
Dieser Transformationsschritt ist einzigartig für ETL und ELT (wird im Folgenden behandelt). Das Ziel der Transformation ist die Validierung und Standardisierung von Daten, damit sie nützlich, konsistent und mit Business Intelligence-Tools kompatibel sind.
Zu den üblichen Datentransformationen gehören:
- Validierung - Sicherstellen, dass die Daten korrekt und unverfälscht sind
- Bereinigung - Beseitigung veralteter, beschädigter und unvollständiger Daten
- Deduplizierung - Entfernen von doppelten Daten
- Aggregation - Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen
- Filterung - Verfeinerung von Datensätzen durch Eliminierung irrelevanter oder sensibler Daten
- Verdichtung - Durchführung von Berechnungen zur Erstellung neuer Daten
- Formatrevision - Konvertierung von Datentypen in ein einheitliches und mit Analysesoftware kompatibles Format
ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren)
ELT-Dateneingabe-Tools extrahieren und laden Rohdaten sofort in das Ziellager. Dort können die Daten nach Bedarf bereinigt und umgewandelt werden.
Das jahrzehntealte Gegenstück zu ELT, ETL, war eher eine Notwendigkeit, als Unternehmen noch lokale Datenspeicher und interne Analysesysteme verwendeten. Diese Vor-Ort-Lösungen erforderten teure Datenserver und Verarbeitungsleistung für die Datenspeicherung. Da Unternehmen nicht für die Speicherung nutzloser Daten zahlen wollten, wurden die Daten zunächst so weit wie möglich bereinigt und aufbereitet.
Heutzutage ermöglichen Cloud-Data-Warehouses Unternehmen jeder Größe zu einem Bruchteil der Kosten den Zugriff auf Speicher- und Analysefunktionen in Unternehmensqualität. Viele Analyseteams leiten ihre Rohdaten jetzt direkt an das Ziel-Warehouse weiter, wobei die "Transformation" aus der Dateneingabe-Pipeline entfernt und zu einem späteren Zeitpunkt durchgeführt wird (ETL). Dieser Ansatz vereinfacht und automatisiert den Weg von der Quelle bis zum Ziel, beschleunigt den Aufnahmeprozess und eliminiert menschliche Fehler.
Auswahl der richtigen Tools für die Datenübernahme
Tools für die Datenaufnahme automatisieren den Aufnahmeprozess, und viele von ihnen bieten auch ETL/ELT-Funktionen. Um das oder die Tools zu finden, die Ihren Anforderungen entsprechen, sollten Sie die Merkmale der Daten berücksichtigen, die Sie einlesen möchten. Zu diesen Merkmalen gehören das Format, die Häufigkeit, die Größe, die Sicherheit, die Interoperabilität und die Benutzerfreundlichkeit der Daten.
Um das/die für Ihre Bedürfnisse geeignete(n) Tool(s) zu finden, sollten Sie die Merkmale der Daten berücksichtigen, die Sie einlesen möchten:
- Format - Sind Ihre Daten strukturiert, halbstrukturiert oder unstrukturiert? Wenn Sie mit unstrukturierten Daten arbeiten (insbesondere mit Video- und Audiodateien), ist ein Datenerfassungstool mit Cloud-Speicher und einem ELT-Prozess wahrscheinlich die beste Option. Achten Sie auch auf Tools, bei denen das schnelle Laden im Vordergrund steht.
- Häufigkeit - Müssen Sie die Daten in Echtzeit verarbeiten, oder können Sie eine Stapelverarbeitung verwenden? Wenn Sie auf Echtzeit-Datenverarbeitung angewiesen sind, sollten Sie Tools verwenden, die speziell für diesen Zweck entwickelt wurden. Die Stapelverarbeitung ist für die Software einfacher zu handhaben.
- Größe - Wie viele Daten müssen Sie laden? Wenn Sie mit großen oder sehr umfangreichen Datensätzen arbeiten, verwenden Sie wahrscheinlich Cloud-Speicher und ELT. Suchen Sie nach Tools, die schnelles Laden und ELT priorisieren.
- Sicherheit - Wenn Sie mit sensiblen Daten arbeiten, verfügt das Tool dann auch über die notwendigen Funktionen, um diese sicher und konform zu halten?
- Interoperabilität - Ist das Tool mit allen Quellen kompatibel, die Sie verwenden möchten?
- Benutzerfreundlichkeit - Müssen Sie für das Tool Skripte und Code schreiben? Funktionen mit wenig oder gar keinem Code sind besser für diejenigen, die keine technischen Ressourcen haben, und sie sparen eine Menge Zeit.
Im Folgenden finden Sie einige Tools, die Ihnen bei der Dateneingabe helfen können:
SnapLogic
SnapLogic kann mit Hunderten von verschiedenen Anwendungen und Plattformen integriert werden, indem es Daten per Stapelverarbeitung abruft und sie an das Ziel-Warehouse oder eine benutzerdefinierte Anwendung weiterleitet. Mit dieser Low-Code/No-Code-Plattform können Sie nahtlos komplexe Pipelines - einschließlich Transformation und Analyse - über verschiedene Tools und Plattformen hinweg erstellen. SnapLogic unterstützt sowohl Cloud-basierte als auch On-Premise-Datenbanken und -Anwendungen, einschließlich aller wichtigen Dateiformate(XML, JSON) und Übertragungsprotokolle.
Apache Kafka
Apache Kafka ist ein Open-Source-Framework für die Datenaufnahme, das Echtzeit-Streaming-Analysen erfasst und leistungsstarke Datenpipelines unterstützt. Die Plattform ist bekannt für ihren hohen Durchsatz und Latenzzeiten von nur 2 ms. Wenn Sie Daten in Echtzeit verarbeiten müssen, ist Apache Kafka eine der besten verfügbaren Optionen.
Wellenfront
Wavefront ist ein in der Cloud gehostetes Laborinformationsmanagementsystem (LIMS) mit Streaming-Analysen zur Erfassung von Testdaten, Überwachung von Labormetriken in Echtzeit und Verwaltung von Aufträgen und Proben. Die Plattform kann für sehr hohe Abfragelasten skaliert werden und eignet sich daher hervorragend für industrielle Laboranwendungen, einschließlich Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, Materialherstellung und Gießereibetriebe.
Überlassen Sie SnapLogic den Prozess der Dateneingabe
Die Datenerfassung ist ein entscheidender erster Schritt in jedem Datenanalyseprojekt. Wenn ein Teil des Aufnahmeprozesses schief läuft, können Ihre Daten inkonsistent sein, was intelligente Vorhersagen und Erkenntnisse erschwert, wenn nicht gar unmöglich macht.
Glücklicherweise können Sie mit SnapLogic Daten aus jeder beliebigen Quelle sicher und zuverlässig einlesen und an das gewünschte Ziel liefern. Und dank der Low-Code/No-Code-Konnektoren von SnapLogic war es für Unternehmen jeder Größe noch nie so einfach, vollständig anpassbare Datenpipelines in Unternehmensqualität zu erstellen.
Sind Sie bereit für die ersten Schritte? Buchen Sie noch heute eine Demo.
