Man sagt, dass in den letzten fünf Jahren mehr Daten erzeugt wurden als in der gesamten Geschichte der Menschheit. Unternehmen haben heute nicht nur mit den riesigen Mengen an Big Data-Quellen zu kämpfen, die ständig Rohdaten liefern, sondern vor allem damit, diese Daten in Echtzeit nutzbar zu machen.
Es ist wichtig, herauszufinden, wie man all diese Datensätze sinnvoll nutzen kann. Rohdaten enthalten zu viele Datenpunkte, die möglicherweise nicht relevant sind. Daher haben Dateningenieure eine Datenpipeline-Architektur entwickelt - ein strukturiertes System, das Daten erfasst, organisiert und weiterleitet, um Business Intelligence, Berichte, Analysen, Data Science, maschinelles Lernen und Automatisierung zu fördern.
Was ist eine Datenpipeline-Architektur?
Der Begriff Datenpipeline-Architektur bezieht sich auf ein ausgeklügeltes Rahmenwerk zur Rationalisierung des Datenflusses innerhalb eines Unternehmens. Durch die Organisation von Datenpipelines vereinfacht und beschleunigt diese Architektur die Datenaufnahme, das Reporting, die Analyse und die Business-Intelligence-Bemühungen erheblich und stellt sicher, dass sie präziser und effizienter sind.
Durch den Einsatz von Automatisierung verwaltet, visualisiert, transformiert und überträgt es Daten aus verschiedenen Quellen, um sie nahtlos an die Geschäftsziele anzupassen. Durch diese optimierte Infrastruktur werden Data Scientists und Data Engineering-Teams in die Lage versetzt, Daten effektiver zum Vorteil des Unternehmens zu nutzen und die Entscheidungsfindung und strategische Initiativen zu verbessern.
Was sind Datenpipelines?
Datenpipelines sind automatisierte Prozesse zur effizienten Übertragung und Umwandlung von Daten aus verschiedenen Quellen in ein Speicherziel, um die Analyse und Visualisierung zu erleichtern. Diese Systeme verwenden eine Abfolge von Datenverarbeitungsschritten, die maschinelles Lernen, spezialisierte Software und Automatisierung nutzen, um den Datenfluss durch ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) zu verbessern.
Durch die Rationalisierung der Datenvalidierung und -integration reduzieren Pipelines Fehler erheblich, beseitigen Engpässe und verringern die Latenzzeit, so dass die Daten im Vergleich zu manuellen Methoden schneller und effektiver genutzt werden können.
Datenpipelines sind der Schlüssel zu Business Intelligence in Echtzeit und liefern Unternehmen die notwendigen Erkenntnisse für eine flexible, strategische Entscheidungsfindung, die die Geschäftsergebnisse verbessert. Sie ermöglichen es Datenwissenschaftlern, tiefe Einblicke in Bereiche wie Kundenverhalten, robotergestützte Prozessautomatisierung, Benutzererfahrung und Customer Journeys zu gewinnen und so wichtige Geschäfts- und Customer Intelligence-Strategien zu entwickeln.
Warum brauchen Sie Datenpipelines?
Rohdaten stammen aus verschiedenen Quellen, und es gibt viele Herausforderungen bei der Übertragung von Daten von einem Ort zum anderen und ihrer anschließenden Nutzbarmachung. Probleme mit Latenzzeiten, Datenverfälschung, Konflikten zwischen Datenquellen und redundanten Informationen machen die Daten oft unsauber und unzuverlässig. Um Daten nutzbar zu machen, müssen sie sauber, leicht zu bewegen und vertrauenswürdig sein.
Datenpipelines beseitigen die manuellen Schritte, die zur Lösung dieser Probleme erforderlich sind, und schaffen einen nahtlosen automatisierten Datenfluss.
Unternehmen, die große Datenmengen verwenden, auf Echtzeit-Datenanalysen angewiesen sind, Cloud-Datenspeicher nutzen und über isolierte Datenquellen verfügen, setzen in der Regel Datenpipelines ein.
Aber ein Haufen von Datenpipelines wird unübersichtlich. Deshalb bringt die Datenpipeline-Architektur Struktur und Ordnung in die Sache. Sie trägt auch zur Verbesserung der Sicherheit bei, da Datenpipelines den Zugriff auf Datensätze über eine berechtigungsbasierte Zugriffskontrolle einschränken.
Es geht darum, Daten so schnell wie möglich nutzbar zu machen, damit sich das Unternehmen mit der Geschwindigkeit, Genauigkeit und Intelligenz bewegen kann, die in einer modernen digitalen Welt erforderlich sind.
Wie sieht die Architektur von Datenpipelines aus?
Die Datenpipeline-Architektur ist ein komplexer Rahmen, der die effiziente Bewegung und Umwandlung von Daten von ihrem Ursprungsort bis zu ihrem Zielort für die Analyse und Nutzung erleichtern soll. Diese Architektur besteht aus mehreren Schlüsselkomponenten, die jeweils eine entscheidende Rolle im Datenverarbeitungsprozess spielen:
- Datenquellen: Dies sind die Ursprünge der Daten, die ein breites Spektrum von Quellen umfassen, darunter Anwendungs-APIs, Cloud-Speicherplattformen, relationale und NoSQL-Datenbanken und Apache-Hadoop-Systeme. Sie bilden den Ausgangspunkt der Datenreise.
- Zusammenführen: Diese Komponente definiert die Kriterien und die Logik für die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen, während sie die Pipeline durchlaufen, und gewährleistet so einen kohärenten Datenfluss und eine Integration.
- Extraktion: Durch Extraktionsprozesse, die sich auf die Isolierung bestimmter Daten aus größeren Datenbeständen konzentrieren, werden die Daten granularer und für nachfolgende Operationen besser verwaltbar.
- Standardisierung: Zur Erleichterung einer nahtlosen Integration und Analyse werden die Daten standardisiert, um Datenformate, Maßeinheiten und Präsentationsstile im gesamten Datensatz zu normalisieren und Einheitlichkeit und Konsistenz zu gewährleisten.
- Aufräumen: Dieser wichtige Schritt umfasst die Identifizierung und Korrektur von Fehlern in den Daten sowie das Entfernen beschädigter Dateien, um eine hohe Datenqualität und -zuverlässigkeit zu gewährleisten.
- Lädt: Nach der Bereinigung und Verarbeitung werden die Daten in Speicher- und Analysesysteme wie Data Warehouses (z. B. Snowflake), relationale Datenbanken, Apache Hadoop oder Data Lakes geladen, um sie für weitere Analysen und Business Intelligence-Aktivitäten zugänglich zu machen.
- Automatisierung: Automatisierungstechnologien werden eingesetzt, um den gesamten Prozess von der Fehlererkennung und -behebung bis hin zur Berichterstattung und Überwachung zu rationalisieren, wobei die Vorgänge kontinuierlich oder nach einem vordefinierten Zeitplan durchgeführt werden können.
Das Verständnis dieser Komponenten und ihrer Funktionen innerhalb der Datenpipeline-Architektur gibt Aufschluss darüber, wie Daten effizient verarbeitet, verwaltet und zur Förderung von Business Intelligence und Entscheidungsprozessen genutzt werden.
Benötigen Sie Tools für die Datenpipeline?
Die Notwendigkeit von Datenpipeline-Tools für Ihr Unternehmen hängt von mehreren Schlüsselfaktoren ab, die mit Ihren Anforderungen an die Datenverwaltung und -analyse zusammenhängen. Wenn Ihr Unternehmen große Datenmengen verarbeitet, mit Datensilos konfrontiert ist, Echtzeiteinblicke für die Entscheidungsfindung benötigt oder die Effizienz durch Automatisierung steigern möchte, sind Datenpipeline-Tools nicht nur nützlich, sondern unverzichtbar.
Datenpipeline-Tools vereinfachen die Erstellung, Verwaltung und Optimierung von Datenpipelines und ermöglichen die nahtlose Integration, Verarbeitung und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen. Sie bieten eine robuste Lösung zur Bewältigung gängiger Datenherausforderungen und stellen sicher, dass Ihre Daten nicht nur zugänglich, sondern auch verwertbar sind. Durch die Automatisierung von routinemäßigen Datenaufgaben setzen diese Tools wertvolle Ressourcen frei, so dass sich Ihr Team auf strategische Initiativen konzentrieren kann, die das Unternehmenswachstum und die Innovation fördern.
Wenn Ihre Ziele darin bestehen, Datensilos aufzubrechen, Datenanalysen in Echtzeit durchzuführen und die Automatisierung für mehr Effizienz zu nutzen, dann wird die Investition in Datenpipeline-Tools Ihr Unternehmen in die Lage versetzen, diese Ziele einfacher und effektiver zu erreichen.
Welche Arten von Datenpipeline-Tools gibt es?
Die Landschaft der Datenpipeline-Tools ist vielfältig und bietet eine Vielzahl von Lösungen, die auf unterschiedliche Datenverarbeitungsanforderungen und -umgebungen zugeschnitten sind. Diese Tools lassen sich anhand ihrer Verarbeitungsfunktionen, der Verfügbarkeit des Quellcodes, der Bereitstellungsumgebung und der Art der Daten, die sie am besten verarbeiten können, in Kategorien einteilen. Im Folgenden finden Sie einen Überblick über die wichtigsten Arten von Datenpipeline-Tools:
- Stapelverarbeitungs-Tools: Stapelverarbeitungswerkzeuge eignen sich für die Verarbeitung großer Datenmengen und sind für geplante Datenbewegungen und Verarbeitungsaufgaben konzipiert. Sie sind nicht auf die Datenübertragung in Echtzeit ausgerichtet, sondern eignen sich hervorragend für regelmäßige, umfangreiche Datenoperationen. Diese Kategorie ist ideal für Unternehmen, die mit großen Datenmengen arbeiten, die regelmäßig verarbeitet werden müssen.
- Open-Source-Tools: Diese Tools werden von der Open-Source-Community entwickelt und gepflegt und bieten Flexibilität und Kosteneffizienz. Apache Kafka ist ein bemerkenswertes Beispiel, das für seinen hohen Durchsatz, seine integrierte Partitionierung, Replikation und Fehlertoleranz bekannt ist und damit eine leistungsstarke Option für das Datenstreaming und die Datenverarbeitung darstellt.
- Cloud-native Werkzeuge: Speziell für Cloud-Umgebungen entwickelte Cloud-native Tools nutzen die Skalierbarkeit, Flexibilität und Effizienz von Cloud-Computing-Plattformen. Sie eignen sich besonders für die Verwaltung Cloud-basierter Daten. Die Tools sind für Dienste wie Amazon Web Services (AWS), einschließlich AWS Lambda für serverloses Computing, und Microsoft Azure optimiert und bieten Lösungen, die sich nahtlos in die jeweiligen Cloud-Ökosysteme integrieren.
- Echtzeit-Verarbeitungstools: Echtzeit-Verarbeitungstools sind unverzichtbar für Anwendungen, die eine sofortige Datenanalyse und -verarbeitung erfordern, und können Streaming-Datenquellen effizient verarbeiten. Diese Tools sind in Sektoren wie dem Internet der Dinge (IoT), dem Finanzwesen und dem Gesundheitswesen von entscheidender Bedeutung, wo die Fähigkeit, Daten sofort nach ihrem Eintreffen zu verarbeiten, die Entscheidungsfindung und die betriebliche Effizienz erheblich beeinflussen kann.
Das Verständnis der unterschiedlichen Funktionen und Anwendungen dieser Datenpipeline-Tools kann Unternehmen dabei helfen, die am besten geeignete Technologie für ihre spezifischen Datenverwaltungs- und -analyseanforderungen auszuwählen und so optimale Leistung und Ergebnisse zu gewährleisten.
Wie sieht es mit der Datenintegration aus?
Datenintegration ist erforderlich, um Datenquellen aus lokalen und Cloud-Quellen in die Datenpipeline zu ziehen. Wenn Sie beispielsweise Daten aus Ihrem CRM in Tools wie Integrationsplattformen als Service (iPaaS) ziehen, wird der Prozess der Datenintegration und Pipeline-Architektur automatisiert.
Fragen, die Sie sich stellen sollten, bevor Sie eine Datenpipeline aufbauen
Es gibt verschiedene Designs für Datenpipelines - hier kann Ihnen ein iPaaS wie SnapLogic helfen, schnell das einfachste und effektivste Pipeline-Design zu ermitteln.
Bevor Sie eine Pipeline aufbauen, sollten Sie einige Dinge beachten:
- Welche Aufgabe soll die Pipeline erfüllen? Sollen Daten wiederholt verschoben werden? Welchen Geschäftsprozess oder Arbeitsablauf soll sie ermöglichen oder unterstützen?
- Mit welchen Arten von Daten werden Sie arbeiten? Strukturierte Daten, unstrukturierte Daten, Streaming-Daten oder gespeicherte Daten? In welchem Umfang?
- Muss die Pipeline von Dateningenieuren von Grund auf neu erstellt werden, oder kann ein Tool wie SnapLogic, das mehr als 700 vorkonfigurierte Integrations-Snaps enthält, die schnelle Erstellung von Pipelines ohne bzw. mit geringem Codeaufwand ermöglichen?
- Wer im Unternehmen muss in der Lage sein, Datenpipelines zu erstellen und zu nutzen? Immer mehr Entscheidungsträger in Unternehmen und Mitarbeiter, die nicht aus dem Bereich DevOps kommen, müssen in der Lage sein, schnell und einfach Pipelines zu erstellen, ohne darauf warten zu müssen, dass ein Mitglied des Data-Science-Teams dies für sie erledigt. Welche Anwendungsfälle haben Sie? Welche Anwendungsfälle sehen Sie für die Zukunft voraus?
Durch den Aufbau von Datenpipelines und einer Datenpipeline-Architektur kann Ihr Unternehmen skalieren, sich schneller bewegen und sicherstellen, dass es die wahre Macht der Daten nutzt, um seine Ziele zu erreichen.
