Was ist eine Datenpipeline?
Eine Datenpipeline ist ein Dienst oder eine Reihe von Aktionen, die Daten nacheinander verarbeiten. Das bedeutet, dass die Ergebnisse oder die Ausgabe von einem Segment des Systems zur Eingabe für das nächste werden. Die übliche Funktion einer Datenpipeline besteht darin, Daten von einem Zustand oder Ort zu einem anderen zu verschieben.
Die üblichen Prozesse, die in einer Datenpipeline durchgeführt werden, sind Extrahieren, Transformieren und Laden.
- Extrahieren bedeutet, die Daten an ihrem aktuellen Standort zu sammeln.
- Transformieren bedeutet, sie in ein einheitliches, lesbares Format zu bringen.
- Laden bedeutet, dass die Daten an eine Datenbank, z. B. ein Data Warehouse, gesendet werden, wo eine Analyse durchgeführt werden kann.
Diese Vorgänge zusammen werden gemeinhin als ETL bezeichnet. Datenpipelines sind für Unternehmen wertvoll, weil sie die Extraktion von Daten an verschiedenen Stellen ermöglichen. Dies ist wichtig, weil es bedeutet, dass ein Unternehmen Daten, die bis zu einem bestimmten Punkt verarbeitet wurden, auf unterschiedliche Weise abfragen kann, ohne wieder von vorne beginnen zu müssen. Der größte Teil der Zeit bei der Datenverarbeitung entfällt auf die Extraktions- und Umwandlungsphase. Durch die Möglichkeit, Datensätze zu verwenden, die sich bereits am Anfang der Ladephase befinden, können Unternehmen viel Zeit und Ressourcen sparen.
Die Vorbereitung der Daten für die Analyse wird als Dateneingabepipeline bezeichnet. Da dies für das Funktionieren der Pipeline insgesamt von großer Bedeutung ist, ist die Einhaltung bewährter Verfahren für die Datenübernahme sehr wichtig. Dazu gehört das Bereinigen Ihrer Daten, um redundantes Laden zu vermeiden, sowie die weitestgehende Verwendung funktionaler Automatisierung. Künstliche Intelligenz ist ebenfalls ein gängiges Werkzeug zur Verbesserung der Datenübernahme geworden.
Es gibt verschiedene Arten von Datenpipelines, darunter auch die von SnapLogic, die je nach den Bedürfnissen des Benutzers unterschiedliche Funktionen bieten. Sie können mit unterschiedlicher Software und Prozessen erstellt werden, z. B. mit einer Apache-Kafka-Datenpipeline. Die ETL für Big Data ist für Unternehmen besonders wichtig, da sie die Geschwindigkeit und die Qualität der Erkenntnisse beeinflusst. Dies kann sich auf die Fähigkeit auswirken, als Erster auf dem Markt zu sein oder auf Veränderungen zu reagieren, was der Wettbewerbsfähigkeit und dem Endergebnis schadet.
