Jede organisatorische Aktivität oder Interaktion generiert heute Daten. Dadurch entstehen schnell große Datenmengen auf Organisations- und Abteilungsebene, aber die Datengenerierung ist nur der Anfang. Egal, wie viele Rohdaten Ihnen zur Verfügung stehen, Sie können sie nur dann voll ausnutzen, wenn Sie wissen, wie Sie sie für Ihre Anforderungen richtig verarbeiten.

Sie können Datenflüsse mit einem von zwei Ansätzen verarbeiten: Stapelverarbeitung oder Batchverarbeitung. In den letzten Jahren gab es einen deutlichen Trend hin zur Streamverarbeitung. Der richtige Ansatz hängt jedoch letztendlich von Ihren Datentypen, Datenmengen, Anwendungen und Datenverarbeitungszielen ab. 

Hier finden Sie einen ausführlichen Vergleich zwischen Stapelverarbeitung und Streamverarbeitung, der Ihnen die Entscheidung erleichtern soll.

Was ist Stapelverarbeitung? 

Die Batchverarbeitungstechnik sammelt, verarbeitet und speichert Daten in vorkonfigurierten Batches oder Blöcken. Die Datensammlung ist hier ein Unterscheidungsmerkmal, da die Batchverarbeitung nicht kontinuierlich erfolgt. Stattdessen geschieht dies, wenn alle Daten in vordefinierten Intervallen oder gemäß voreingestellter Datenmengen gesammelt werden. Diese Eigenschaft macht die Batchverarbeitung ideal, wenn die Verarbeitung von Daten in Echtzeit keine Priorität hat.

Die Stapelverarbeitung ist für die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen optimiert und eignet sich daher für große Datenmengen Anwendungen. Batch-Prozesse werden im Allgemeinen außerhalb der Spitzenzeiten oder der normalen Arbeitszeiten geplant, um eine Überlastung der Systemressourcen zu vermeiden und Störungen des täglichen Betriebs zu minimieren. 

Mikro-Batchverarbeitung ist eine Variante der Batchverarbeitung, bei der sehr kleine Datenmengen viel häufiger verarbeitet werden – beispielsweise jede Stunde oder alle paar Minuten. 

So funktioniert es 

Die Stapelverarbeitung umfasst die folgenden Schritte: 

1. Datensammlung

Der erste Teil des Prozesses besteht in der Datenerfassung, die viel Zeit in Anspruch nehmen kann, da die Daten im Laufe der Zeit aus verschiedenen internen und externen Quellen gesammelt werden.

Diese Quellen variieren je nach Geschäftsmodell. Eine Influencer-Marketingagentur konzentriert sich beispielsweise mehr auf ihre Social-Media-Aktivitäten, um Verbesserungsbereiche zu identifizieren, und ein Fertigungsunternehmen sammelt Sensordaten, um die Maschinenleistung während eines bestimmten Zeitraums zu bewerten. 

In der Zwischenzeit zwischen Erfassung und Verarbeitung werden die erfassten Daten vorübergehend in einem Data Warehouse oder einem anderen Staging-Bereich gespeichert. Bei Bedarf werden sie vorverarbeitet oder bereinigt, um sicherzustellen, dass sie im richtigen Format vorliegen und fehlerfrei sind. 

2. Auftragsplanung

Durch die Konfiguration von Batch-Jobs können Datenverarbeitungstools die erfassten Daten gemäß den von Ihnen angegebenen Bedingungen verarbeiten. Sie können diese Batch-Jobs so einrichten, dass sie zu einer bestimmten Tageszeit ausgeführt werden. Alternativ können Sie Batch-Jobs in festgelegten Intervallen planen – jede Nacht, wöchentlich, monatlich oder in noch größeren Abständen.

Sie können Jobs so planen, dass sie parallel oder sequenziell ausgeführt werden. Beispielsweise wäre es logisch, wenn die Lohn- und Gehaltsabrechnung erst beginnt, wenn die Aggregation der Arbeitszeitnachweisdaten abgeschlossen ist, da die erstere ohne die letztere nicht genau ist. Eine solche Kombination würde eine sequenzielle Ausführung erfordern.

3. Datenverarbeitung

Nach der Ausführung verarbeitet der Batch-Job die gesammelten Daten entweder stapelweise oder vollständig. Die Datenverarbeitung umfasst die Datenmanipulation durch Ausführen vordefinierter Abfragen, Programme oder Skripte. Vorgänge wie Datentransformationen, Validierung und Sortierung sind ebenfalls Teil des Prozesses.

Da dieser Ansatz große Datenmengen verarbeitet, müssen Hochleistungs-Rechenressourcen eingesetzt werden. Bei der Stapelverarbeitung werden mehrere Prozessoren oder Server genutzt, um die Arbeitslast zu bewältigen, wenn ein größerer Datensatz vorliegt. 

4. Ausgabegenerierung

Die Ergebnisse der Datenverarbeitung werden auf der Grundlage Ihrer Anforderungen generiert. Sie können beispielsweise detaillierte Berichte zur Überprüfung erstellen, ein zentrales Repository mit den verarbeiteten Daten aktualisieren, um eine Single Source of Truth (SSoT) zu erstellen, oder Dateien zur Durchführung weiterer Analysen generieren.

Sie können die Ergebnisse auch mit verschiedenen Stakeholdern teilen. Die Geschäftsleitung wird beispielsweise daran interessiert sein, Finanzberichte zu prüfen, um die finanzielle Lage des Unternehmens zu verstehen. 

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Was ist Stream-Verarbeitung? 

Bei der Stream-Verarbeitung, auch als Echtzeitverarbeitung bekannt, werden Daten kontinuierlich verarbeitet, sobald sie empfangen oder generiert werden. Im Gegensatz zur Batch-Verarbeitung gibt es kein Konzept, Daten vor der Verarbeitung zu speichern. Daher eignet sich diese Technik ideal für die Erzielung von Echtzeitergebnissen oder die Verarbeitung zeitkritischer Datenströme.

Die geringe Latenz und der kontinuierliche Betrieb kennzeichnen die Stream-Verarbeitung. Sie wird häufig in Anwendungen eingesetzt, bei denen Daten in Echtzeit verarbeitet werden müssen, um sie sofort analysieren zu können, wie z. B. bei Finanzhandelsplattformen. 

Echtzeitverarbeitung ist auch für Anwendungen erforderlich, die Ereignisse bewerten und darauf reagieren müssen, wenn sie eintreten, wie z. B. Betrugserkennungssysteme, Netzwerksicherheitsüberwachung oder Internet of Things (IoT)-Geräte und Systemen. 

So funktioniert es 

Die Stream-Verarbeitung umfasst die folgenden Schritte: 

1. Datenaufnahme

In der ersten Phase werden Daten aus verschiedenen Quellen wie Sensoren, APIs, Datenbankenund Protokolle. Diese Daten werden kontinuierlich und in Echtzeit erfasst. Sie müssen häufig sofort bereinigt oder vorverarbeitet werden, um Fehler zu beseitigen und die Formatierung zu korrigieren, bevor sie in die Verarbeitungspipeline gelangen.

2. Stream-Verarbeitungs-Engine

Nach der Aufnahme und Bereinigung verarbeiten dedizierte Verarbeitungs-Engines oder Frameworks die Datenströme. In dieser Phase führt die Engine auch verschiedene Vorgänge an den Datenströmen aus, darunter Filtern, Transformieren, Aggregieren und Anreichern.

Diese Engines sind horizontal skalierbar und können mehrere Knoten zur effektiven Datenstromverarbeitung einbinden. 

3. Echtzeitanalyse

Die verarbeiteten Daten werden sofort analysiert, um unmittelbare Erkenntnisse abzuleiten. Dadurch wird die Lücke zwischen der Datengenerierung und ihrer Nutzung für die Entscheidungsfindung minimiert.

Sie können das Datenanalysesystem so konfigurieren, dass es als Reaktion auf diese Erkenntnisse bestimmte Aktionen auslöst. Es kann Warnmeldungen generieren, einen automatisierten Workflow starten oder ein Dashboard aktualisieren.

4. Ausgabe und Speicherung

Angenommen, eine Echtzeit- oder nahezu Echtzeit-Datenanalyse ist nicht erforderlich. In diesem Fall können Sie die verarbeiteten Daten zur weiteren Analyse oder zur späteren Bezugnahme und Überprüfung in einer Datenbank, einem Data Lake oder einem anderen Repository speichern.

Sie können die verarbeiteten Daten in Business-Intelligence-Tools wie Microsoft Power BI integrieren, um umfassendere Echtzeitanalysen und -berichte zu erhalten. 

Batch-Verarbeitung vs. Stream-Verarbeitung: Wichtige Unterschiede 

Hier ist ein genauerer Blick auf die Stapelverarbeitung im Vergleich zur Streamverarbeitung in verschiedenen Bereichen: 

1. Datenaufnahme 

Bei der Stapelverarbeitung werden Daten gesammelt und in großen Blöcken verarbeitet. Bei der Stream-Verarbeitung hingegen werden die Daten in Echtzeit verarbeitet, sobald sie empfangen werden.

2. Bearbeitungszeit 

Die Stapelverarbeitung erfordert in der Regel längere Verarbeitungszeiten, da große Datenmengen verarbeitet werden müssen. Die Stream-Verarbeitung legt den Schwerpunkt auf Echtzeitvorgänge und verhindert, dass sich Daten ansammeln, was zu einer schnelleren Verarbeitung führt.

3. Latenz 

Die Berücksichtigung von Verzögerungen ist Teil der Stapelverarbeitung, da Daten nur gemäß den von Ihnen definierten Intervallen verarbeitet werden. Im Gegensatz dazu sind bei der Stream-Verarbeitung keine Intervalle erforderlich, sodass Ergebnisse schnell und mit geringer Latenz geliefert werden.

4. Schnelligkeit 

Bei Stapelverarbeitungsvorgängen wird die Geschwindigkeit zugunsten der effizienten Abwicklung von Vorgängen mit hohem Durchsatz zurückgestellt, während bei der Datenstromverarbeitung die Geschwindigkeit bei der Aufnahme und Verarbeitung von Daten sowie der kontinuierlichen Bereitstellung von Ergebnissen im Vordergrund steht.

5. Komplexität 

Batch-Verarbeitungssysteme sind relativ einfacher einzurichten und zu verwalten. Sie müssen die von Ihnen eingerichteten Verarbeitungsintervalle und andere Betriebsbedingungen nicht allzu oft ändern. Andererseits kann die Stream-Verarbeitung komplizierter sein, da sie kontinuierliche Vorgänge und Echtzeitanalysen umfasst.

6. Anwendungsfälle 

Die Stapelverarbeitung eignet sich gut, wenn Ergebnisse oder Erkenntnisse nicht dringend benötigt werden oder wenn Sie mit Legacy-Systemen arbeiten, die keine Datenströme liefern können. Im Gegensatz dazu eignet sich die Stream-Verarbeitung für Anwendungsfälle, die Aktionen und Erkenntnisse in Echtzeit erfordern, wie etwa Social-Media-Feeds, Aktienhandel und Mitfahr-Apps.

Batchverarbeitung vs. Streamverarbeitung im Kontext von Big Data 

Sowohl die Stapelverarbeitung als auch die Streamverarbeitung sind im Zusammenhang mit Big Data nützlich, wie im Folgenden erläutert wird: 

Stapelverarbeitung in Big Data 

Die Stapelverarbeitung ist die primäre Methode zur Durchführung von Big Data ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden). Da bei der Stapelverarbeitung große, im Laufe der Zeit angesammelte Datenmengen verarbeitet und analysiert werden, erleichtert sie umfassende Berichterstellungs- und Data-Warehousing-Aufgaben. 

Stream-Verarbeitung in Big Data 

Die Stream-Verarbeitung bietet Echtzeiteinblicke in Daten und ist daher für Big-Data-Anwendungen nützlich, die Echtzeitanalysen, -überwachung und -reaktionen auf Live-Ereignisse erfordern. Beispielsweise kann die Stream-Verarbeitung Social-Media-Aktivitäten oder Daten von IoT-Gerätesensoren analysieren, um Trends und Anomalien zu erkennen.

So wandeln Sie Batch-Daten in Streaming-Daten um 

Sie können Batchdaten in Streamingdaten umwandeln, indem Sie die Art und Weise ändern, wie Sie Daten verarbeiten und analysieren. Gehen Sie dazu wie folgt vor:

1. Datenumwandlung 

Sie können spezielle Tools oder Frameworks verwenden, die Batch-Prozesse in ihre Streaming-Gegenstücke umwandeln. Beachten Sie, dass hierfür möglicherweise eine Neustrukturierung Ihrer Datenpipelines erforderlich ist, um sicherzustellen, dass sie Echtzeit-Datenströme verarbeiten können.

2. Ereignisgesteuerte Architektur 

Sie können eine ereignisgesteuerte Architektur implementieren, die es ermöglicht, dass Datenänderungen über Messagingsysteme oder Event-Streaming-Plattformen Verarbeitungsereignisse in Echtzeit auslösen.

3. Integration mit Batch-Systemen 

Sie können einen hybriden Ansatz implementieren, indem Sie Streaming-Daten in vorhandene Batch-Verarbeitungssysteme integrieren. Mit diesem Ansatz können Sie die Batch-Verarbeitung für historische Daten verwenden und gleichzeitig Streaming für die Echtzeitanalyse nutzen.

Stapelverarbeitung vs. Streamverarbeitung: Was ist besser? 

Wenn es um Batch-Verarbeitung vs. Stream-Verarbeitung geht, gibt es keine objektiv bessere Option. Beide sind praktikable und äußerst nützliche Ansätze – jeder mit seinen Stärken und Schwächen – und „besser“ ist eher eine Frage dessen, was für Ihre Datenverarbeitungsanforderungen besser geeignet ist. Ein tiefgreifendes Verständnis beider Techniken kann Ihnen bei der Entscheidung helfen, ob Batch- oder Stream-Verarbeitung für Sie geeignet ist.

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