Die Automatisierung von Datenpipelines spielt eine zentrale Rolle bei der Integration und Bereitstellung von Daten zwischen Systemen. Die Architektur eignet sich hervorragend für die Handhabung sich wiederholender, strukturierter Aufgaben wie das Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten in einer stabilen, vorhersehbaren Umgebung, da die Pipelines auf festen Regeln und vordefinierten Prozessen basieren. Sie funktionieren also weiterhin, wenn Sie den Status quo beibehalten, d. h. solange Ihre Daten einer konsistenten Struktur folgen.

In letzter Zeit haben Unternehmen jedoch mit komplexen, dynamischen Anforderungen zu kämpfen, für die die herkömmliche Datenpipeline-Automatisierung nicht geeignet ist. Dies liegt daran, dass eine solche Architektur normalerweise mit statischen Zuordnungen zwischen Quell- und Zielsystemen entworfen wird, was bedeutet, dass sich die Pipelines nicht automatisch an sich entwickelnde Quelldatenstrukturen anpassen können.

Diese Einschränkungen machen den Weg frei für den Übergang von der Datenpipeline-Automatisierung zu selbstanpassenden Datenpipelines, die auch als smarte (intelligente) oder adaptive Datenpipelines bezeichnet werden.

Was ist Datenpipeline-Automatisierung?

Data Pipeline Automation ist der Prozess der Automatisierung Datenbewegung zwischen Systemen oder Anwendungen. Für eine ETL-Pipelinebedeutet die Automatisierung der Extraktion, Transformation und des Ladens (ETL)-Prozesse so dass sie ohne nennenswerte manuelle Eingriffe ablaufen. Der gesamte Prozess wird automatisch angestoßen, beispielsweise beim Eintreffen neuer Daten oder per Zeitplanung (z. B. alle fünf Minuten).

Im Fall von Datenintegration, ermöglicht Ihnen die Datenpipeline-Automatisierung, eine Verbindung zu all Ihren Datenquellen herzustellen und Daten automatisch aufzunehmen, egal ob vor Ort oder in der Cloud, die Sie dann für nachgelagerte Prozesse verwenden können, wie z. B. Data Warehousing für langfristige Analysen und Berichte.

Dies ist alles, was Sie mit diesen Pipelines erreichen können, hauptsächlich aufgrund ihrer starren Natur. Mit anderen Worten, diese Pipelines sind nicht an die Handhabung sich ändernder Datenumgebungen angepasst, beispielsweise Änderungen in Quellmetadaten. Sehen wir uns genauer an, wie sich diese Änderungen auf Ihre Datenpipelines.

Was sind Smart Data Pipelines?

Intelligente Datenpipelines passen sich automatisch an Metadatenänderungen in Ihren Datenquellen an. Da die meisten dieser Änderungen mit den Metadaten zusammenhängen, werden sie auch als metadatengesteuerte Datenpipelines bezeichnet. Die Änderungen in den Metadaten können das Hinzufügen neuer Felder, geänderter Datentypen oder andere Änderungen in den Datenbank Tabelle.

Das Ziel adaptiver Pipelines besteht darin, die Zeit bis zum Erkennen von Erkenntnissen weiter zu verkürzen, indem sichergestellt wird, dass die Daten auch dann weiter übertragen werden, wenn sich die Quelldaten abrupt ändern.

So handhaben intelligente Datenpipelines die Schemaentwicklung

Das Ändern der Struktur einer Datenbank oder Datenquelle im Laufe der Zeit bezeichnen wir als Schemaentwicklung und es wirkt sich direkt auf die Metadaten der Datenquelle aus.

Um zu verstehen, was die Änderung von Quellmetadaten für Datenpipelines bedeutet, und weil das Hauptziel einer Datenpipeline darin besteht, schlauer bewegen Daten, lassen Sie uns kurz auf Daten in Bewegung eingehen, auch Daten im Transit genannt. Damit sind Informationen oder Datenbestände gemeint, die von Punkt A nach B bewegt werden. In Bezug auf die Datenintegration bedeutet dies die Bewegung von Daten aus mehreren Quellen, wie z. B. einer Datenbank, zu einem Ziel, das Ihr für Business Intelligence (BI) und Analysen optimiertes Data Warehouse sein könnte.

Ein Beispiel hierfür wäre, wenn Sie Daten migrieren von einer lokalen Einrichtung zu einer Cloud-basierten Infrastruktur. Beachten Sie, dass ETL nur eine von vielen Methoden zum Transport Ihrer Daten ist. Andere gängige Methoden sind Datenerfassung ändern (CDC) mit einem Extrahieren, Laden, Transformieren (ELT).

Der Schlüssel liegt jedoch darin, Daten so zu verschieben, dass sie das Zielsystem im erforderlichen Format erreichen. Damit dies geschieht und Sie rechtzeitig einen Nutzen daraus ziehen können, müssen Ihre Daten ungehindert und unbeeinflusst durch die Pipeline wandern. Datenquellen bleiben jedoch selten konstant – selbst geringfügige Schemaänderungen können zu Datenfehlern oder verlorenen Datensätzen führen. Ihre Datenpipeline muss also bewusst über solche Änderungen in den Quellmetadaten informieren und entsprechende Anpassungen vornehmen können, um eine erfolgreiche Datenübermittlung zu gewährleisten.

Die dynamische Natur von Quellmetadaten

Eine Schemaentwicklung kann aus vielen Gründen erfolgen, beispielsweise wenn Sie einer Anwendung neue Funktionen hinzufügen, die Datenbankleistung optimieren oder neue Datenquellen integrieren. Obwohl sie Flexibilität für die sich entwickelnden Datenanforderungen Ihres Unternehmens bietet, stellt sie für Datenpipelines, die auf einem stabilen Schema basieren, eine erhebliche Herausforderung dar. Selbst wenn wir die traditionelle Automatisierung in die Gleichung einbeziehen, können solche Datenpipelines ihre Zuordnungen und Transformationen nicht automatisch an sich ändernde Metadaten anpassen, ohne dass manuelle Eingriffe erforderlich sind.

Darüber hinaus entwickeln sich Datenquellen mit der Einbindung künstlicher Intelligenz (KI) in organisatorische Prozesse schneller als je zuvor. In Bezug auf MetadatenZu diesen Änderungen zählen Schemamodifikationen, die so einfach sein können wie das Hinzufügen einer neuen Spalte und das Anpassen von Feldlängen oder so komplex wie das Ändern von Datentypen und Tabellenbeziehungen.

Wie in einem bekannten Forschungsarbeit Wie auf der UNECE vorgestellt, bergen solche Änderungen Risiken, die Sie umgehend angehen müssen, um sicherzustellen, dass Ihre Daten weiterhin für den vorgesehenen Zweck geeignet sind, unabhängig davon, ob sie Datenanalyse oder verwenden Sie es für Projekte wie das Trainieren eines Modells für maschinelles Lernen (ML).

Umgang mit Änderungen in Quellmetadaten

Während die Schemaentwicklung dazu gedacht ist, die zugrunde liegenden Datenstrukturen anzupassen und zu ändern, wenn sie sich ändern, bedeutet dies nicht immer, dass die Entwicklung abwärtskompatibel ist. Abwärtsinkompatible Schemaentwicklung entsteht nicht, weil die Schemaentwicklung nicht anpassbar ist, sondern weil einige Schemaänderungen von Natur aus mit älteren Daten oder Systemen inkompatibel sind.

Eine Möglichkeit, mit sich ändernden Quellmetadaten umzugehen, besteht darin, Ihre ETL-Pipelines zu überarbeiten, indem Sie den Code ändern und Schemaänderungen einbauen. Dieser Ansatz ist zwar flexibel, aber mühsam und anfällig für menschliches Versagen. Eine andere, praktikablere Methode ist die Nutzung von No-Code ETL-Tools or Datenintegrationsplattformen für die Automatisierung von Datenpipelines konzipiert. Sie müssen dieses Problem zwar nicht durch Code lösen, müssen aber dennoch Hunderte von Datenflüssen ändern, wenn sich Ihre Quellmetadaten ändern. Noch mehr, wenn Sie ein komplexes Datenpipeline-Architektur.

Um dies zu bewältigen, ist ein intelligentes Design erforderlich, das solche Änderungen reibungsloser handhaben kann. Aus diesem Grund setzen Unternehmen auf intelligente Datenpipelines. Diese Pipelines basieren auf einem metadatengesteuerten Ansatz zur Datenbewegung, der verspricht, verbrauchsbereite Daten zu liefern. Dieser Ansatz bringt die Architektur der Datenpipeline-Automatisierung auf die nächste Ebene, indem er die Notwendigkeit beseitigt, Ihre Datenflüsse zu aktualisieren, um Schemaänderungen in Ihren Quellmetadaten zu berücksichtigen.

Die Vorteile adaptiver Datenpipelines

Unternehmen können viel gewinnen, wenn sie ihre starre Datenpipeline-Architektur durch eine anpassungsfähigere und widerstandsfähigere ersetzen. Unternehmen verlassen sich auf intelligente Datenpipelines, um:

Verbessern Sie die Agilität

Da KI in den kommenden Jahren einer der Haupttreiber von Fusionen und Übernahmen sein wird, benötigen Unternehmen, die andere Unternehmen übernehmen oder mit ihnen fusionieren möchten, eine zuverlässige Pipeline-Architektur, die intelligent genug ist, um neue Daten nahtlos zu integrieren, ohne den Betrieb zu stören.

Neue Datenquellen integrieren

Das Hinzufügen neuer Datenquellen wird zu einer einfachen Aufgabe, indem Sie sie ohne Änderungen an Ihre vorhandenen Pipelines anschließen. Mit moderne Datenpipeline-Tools, können Sie dies erreichen, indem Sie Ihrem Datenfluss eine neue Datenquelle hinzufügen und die Quellverbindung einrichten, ohne den restlichen Arbeitsablauf zu unterbrechen.

Steigerung der Produktivität

Da Ihre Datenteams keine Zeit mehr mit dem manuellen Debuggen der Pipelines verbringen müssen, können sie mehr Zeit für wichtigere Aufgaben aufwenden, beispielsweise für die Zusammenarbeit mit Geschäftspartnern bei der Lösung neuartiger Datenprobleme.

Bedarfsgerechte Skalierung

Die zunehmende Abhängigkeit von generativer KI und großen Sprachmodellen (LLMs) zwingt Unternehmen dazu, ihre Datenpipelines neu zu bewerten, da die enormen Datenmengen, die diese Technologien produzieren, ihre bestehenden Systeme überfordern. Bei plötzlichen Spitzen im Datenvolumen können adaptive Pipelines schnell skaliert werden, um die erhöhte Last aufzunehmen und weiterzulaufen, wodurch ein rechtzeitiger Zugriff auf die benötigten Daten gewährleistet wird.

Demokratisieren Sie die Datenintegration

Mit einer Selfservice-Datenpipeline-Architektur sind Geschäftsfunktionen wie Finanzen und Marketing nicht mehr auf die IT angewiesen, um auf die aktuellsten Daten zuzugreifen. Stattdessen erledigen ihre metadatengesteuerten Datenpipelines die ganze Arbeit für sie, sodass sie sich auf geschäftskritische Initiativen wie die Datenanalyse konzentrieren können, um Kosten zu senken und das Kundenerlebnis zu verbessern.

Erste Schritte mit Smart Data Pipelines

Wie sieht also das Starterpaket für adaptive Datenpipelines aus? In erster Linie benötigen Sie eine Architektur, die es allen Ihren Teams ermöglicht, die Kontrolle über ihre eigenen Dateninitiativen zu übernehmen. Dies bedeutet, dass Sie eine benutzerfreundliche No-Code-Oberfläche einführen müssen, die es Benutzern mit unterschiedlichen technischen Fähigkeiten ermöglicht, Datenpipelines effektiv einzurichten, zu verwalten und mit ihnen zu interagieren – unabhängig davon, ob es sich um Dateningenieure, Analysten oder Geschäftsbenutzer handelt.

Über die Schnittstelle hinaus müssen Ihre Datenpipelines in der Lage sein, Schemaänderungen zu erkennen und sich daran anzupassen, ohne dass Teile des Datenflusses überarbeitet werden müssen.

Solche Funktionen sind in modernen Datenpipeline-Tools leicht zu finden. Der Schlüssel liegt jedoch in der Anpassungsfähigkeit – also darin, die richtige Plattform zu finden, die sich an Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen anpasst. Denken Sie daran, das Ziel ist die Demokratisierung des Datenmanagements. Daher sollte der Fokus neben der Ausrichtung auf die Geschäftsziele auch auf Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit liegen.

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