Daten spielen seit etwa XNUMX Jahren eine bedeutende Rolle für das Unternehmenswachstum und digitale Initiativen 94% der Unternehmen. Allerdings bleibt das volle Potenzial dieser Datenbestände oft ungenutzt, vor allem aufgrund der verstreuten Natur der Daten.

Die Lösung liegt im Aufbau einer Struktur Datenpipeline, eine Aufgabe, die ressourcenintensiv und zeitaufwändig sein kann. Der Aufbau einer einfachen Pipeline kann Wochen dauern, während sich eine komplexere Pipeline über Monate erstrecken kann. Daher ist es für Ihr Unternehmen unerlässlich, in geeignete Tools und Technologien zu investieren, um den Prozess des Aufbaus einer Datenpipeline zu optimieren.

In diesem Blog erfahren Sie Schritt für Schritt, wie Sie effektiv eine Datenpipeline aufbauen, und bieten Einblicke und Best Practices für einen nahtlosen und effizienten Entwicklungsprozess.

Erste Schritte mit schnelleren, intelligenteren Datenpipelines

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So erstellen Sie eine Datenpipeline

Der Aufbau einer Datenpipeline ist ein mehrstufiger Prozess, der eine sorgfältige Planung und Ausführung erfordert. Hier sind acht Schritte zum Aufbau einer Datenpipeline:

Schritt 1: Definieren Sie Ihre Ziele

Der erste Schritt beim Aufbau einer Datenpipeline besteht darin, Ihre Ziele klar darzulegen. Dies könnte darin bestehen, Echtzeitanalysen zu ermöglichen, Modelle für maschinelles Lernen zu erleichtern oder die Datensynchronisierung zwischen Systemen sicherzustellen. Ihre Ziele bestimmen das Design, die Komplexität und die Skalierbarkeit Ihrer Pipeline. Berücksichtigen Sie die spezifischen Datenanforderungen, die Häufigkeit der Datenaktualisierungen und die gewünschte Geschwindigkeit der Datenverarbeitung und -analyse.

Schritt 2: Identifizieren Sie Datenquellen

Das Erkennen Ihrer Datenquellen ist ein entscheidender Schritt beim Aufbau einer Datenpipeline. Datenquellen können grob in sechs Kategorien unterteilt werden:

1. Datenbanken: Datenbanken könnte relational wie MySQL, PostgreSQL oder nicht-relational wie MongoDB, Cassandra sein.
2. Cloud-Speicher: Daten können auch in Cloud-Plattformen wie AWS S3, Google Cloud Storage oder Azure Blob Storage gespeichert werden.
3. Echtzeit-Datenströme: Hierbei handelt es sich um kontinuierliche Datenquellen wie IoT-Geräte, Social-Media-Feeds oder Protokolldateien.
4. Dateiquellen: Daten können aus Dateien stammen, einschließlich Formaten wie CSV, Excel, JSON oder anderen dateibasierten Speichersystemen.
5. APIs (Application Programming Interfaces): Daten können extrahiert werden aus APIs die eine direkte Verbindung zu verschiedenen Webdiensten und externen Plattformen ermöglichen.“

Das Verständnis der Art, des Formats und des Umfangs dieser Datenquellen ist von entscheidender Bedeutung, da sie sich auf die nachfolgenden Phasen der Aufnahme und Transformation auswirken.

Schritt 3: Bestimmen Sie die Datenaufnahmestrategie

Als nächstes müssen Sie Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, integrieren und in Ihre Pipeline einbinden. Es gibt zwei Hauptmethoden, um Datenaufnahme:

1. Batch-Aufnahme: Bei dieser Methode werden Daten über einen bestimmten Zeitraum gesammelt und als Gruppe verarbeitet. Es eignet sich für große Mengen statischer Daten, bei denen keine Echtzeiteinblicke erforderlich sind.
2. Echtzeitaufnahme: Bei dieser Methode werden Daten sofort nach ihrem Eintreffen verarbeitet. Es ist ideal für Szenarien, in denen Echtzeit-Einblicke entscheidend sind, wie etwa bei der Betrugserkennung oder der Systemüberwachung.

Schritt 4: Entwerfen Sie den Datenverarbeitungsplan

Sie müssen die aufgenommenen Daten bereinigen, validieren und in ein für die Analyse geeignetes Format strukturieren. Es gibt zwei Hauptansätze zur Datentransformation:

1. ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden): Hier extrahieren Sie Daten von der Quelle auf einen Staging-Server, transformieren sie und laden sie dann in das Ziel. Dieser Ansatz wird typischerweise verwendet, wenn kleinere Datenmengen verarbeitet werden oder wenn die transformierten Daten von mehreren nachgelagerten Anwendungen verwendet werden müssen.
2. ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren): Bei diesem Ansatz extrahieren Sie Daten aus der Quelle, laden sie in das Ziel und transformieren sie dann innerhalb des Zielservers. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, Daten auf einen Staging-Server zu laden, was diesen Ansatz für die Verarbeitung größerer Datenmengen in einer Big-Data-Umgebung vorzuziehen macht. Der Datenumwandlung Der Prozess in ELT ähnelt ETL, erfolgt jedoch, nachdem die Daten in das Ziel geladen wurden.

Schritt 5: Entscheiden Sie, wo die Informationen gespeichert werden sollen

Anschließend speichern Sie die verarbeiteten Daten zur weiteren Verwendung. Dies könnte ein traditionelles sein Data Warehouse wie Amazon Redshift für strukturierte Daten, a Daten See wie Google Cloud Storage für halbstrukturierte oder unstrukturierte Daten oder ein Datenbanksystem wie PostgreSQL für Transaktionsdaten. Die Wahl des Ziels hängt von der Art der Daten, dem Anwendungsfall und der spezifischen Datenanalyse Anforderungen.

Schritt 6: Richten Sie den Workflow ein

In dieser Phase ist es wichtig, die Abfolge der Vorgänge in der Pipeline zu definieren. Dazu gehört das Festlegen der Reihenfolge von Aufgaben, das Verwalten von Abhängigkeiten zwischen Aufgaben, die Behandlung von Fehlern und das Einrichten von Wiederholungsversuchen oder Benachrichtigungen im Fehlerfall.

Dieser Schritt ist entscheidend, um den reibungslosen Betrieb der Pipeline sicherzustellen und eventuell auftretende Probleme umgehend zu beheben. Dabei geht es um die Erstellung Datenvalidierung Prüfungen und Definieren von Verfahren zur Fehlerbehandlung und -behebung.

Schritt 7: Legen Sie ein Überwachungsframework fest

Es ist entscheidend, Datenpipeline überwachen Leistung, um sicherzustellen, dass sie wie erwartet funktioniert. Dazu gehört die Verfolgung des Datenflusses durch die Pipeline, die Überprüfung auf Fehler oder Engpässe, die die Datenverarbeitung verlangsamen könnten, und die Überwachung der Ressourcennutzung, um sicherzustellen, dass die Pipeline effizient arbeitet. Die Überwachung hilft dabei, Probleme zu erkennen und zu beheben, bevor sie die Leistung der Pipeline beeinträchtigen oder Datenqualität.

Schritt 8: Implementieren Sie die Datenverbrauchsschicht

Schließlich müssen Sie eine zuverlässige Schnittstelle erstellen, über die Endbenutzer oder Anwendungen auf die verarbeiteten Daten zugreifen. Dabei kann es sich um ein Business-Intelligence-Tool (BI) handeln, das Funktionen zur Datenvisualisierung bereitstellt, um ein Berichtstool, das detaillierte Berichte generiert, oder um eine API, die es anderen Anwendungen ermöglicht, mit den Daten zu interagieren. Die Datenverbrauchsschicht muss für einen einfachen Zugriff auf die Daten ausgelegt sein.

So erstellen Sie eine Datenpipeline: Befolgen Sie die Best Practices

• Optimierte Entwicklung und Bereitstellung:  Die Implementierung von Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) ist hier von entscheidender Bedeutung. CI/CD automatisiert den Prozess der Integration von Codeänderungen und der Bereitstellung dieser Änderungen in der Produktionsumgebung. Dies bedeutet, dass Aktualisierungen oder Verbesserungen der Pipeline schnell und zuverlässig implementiert werden können, sodass sichergestellt ist, dass die Pipeline immer optimal funktioniert.
• Konsistenz wahren: Versionskontrollsysteme helfen dabei, Konsistenz in kollaborativen Entwicklungsumgebungen zu erreichen. Sie verfolgen und verwalten Änderungen an der Codebasis, ermöglichen gleichzeitiges Arbeiten, ohne Änderungen zu überschreiben, und bieten die Möglichkeit, bei Bedarf zu vorherigen Codeversionen zurückzukehren.
• Datenmanagement optimieren: Bei der Datenpartitionierung wird eine große Datenbank anhand bestimmter Kriterien in kleinere, besser verwaltbare Segmente unterteilt. Dies verbessert die Abfrageleistung und vereinfacht Datenmanagement Aufgaben.
• Nutzen Sie moderne Architekturen: Moderne Softwarearchitekturen wie Container und Microservices können die Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit Ihrer Datenpipeline erheblich verbessern. Container kapseln eine Anwendung und ihre Abhängigkeiten in einer einzigen Einheit, die plattformübergreifend konsistent ausgeführt werden kann. Microservices erstellen eine Anwendung als Sammlung unabhängiger Dienste und sorgen so für eine bessere Skalierbarkeit und ein einfacheres Debugging.
• Sorgen Sie für Datensicherheit: As Daten werden verschoben In den verschiedenen Phasen der Pipeline, von der Extraktion und Transformation bis zum Laden, ist es entscheidend, sie vor unbefugtem Zugriff und möglichen Verstößen zu schützen. Dazu gehört die Implementierung von Datenverschlüsselung, Zugriffskontrollen und regelmäßigen Schwachstellentests, um vertrauliche Informationen zu schützen. Die Einhaltung relevanter Datenschutzbestimmungen wie DSGVO und HIPAA ist unerlässlich, insbesondere in Sektoren, in denen mit personenbezogenen Daten gearbeitet wird, wie etwa im Gesundheits- und Finanzwesen.

Übergang von manuellen zu automatisierten Datenpipelines

Manuelles Erstellen von Datenpipelines (Python für Datenpipelines) ist von Natur aus ein zeit- und ressourcenintensiver Prozess, der anfällig für Verzögerungen, Fehler und Ineffizienzen ist. Der Übergang zu automatisierten Datenpipeline-Tools befasst sich mit diesen Herausforderungen und rationalisiert Prozesse für mehr Effizienz und Ressourcenoptimierung.

Diese fortschrittlichen Tools spielen eine entscheidende Rolle bei der Rationalisierung des gesamten Prozesses und bieten Vorteile wie kürzere Entwicklungszeit, minimierte Fehler und verbesserte Skalierbarkeit. Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben ermöglichen sie Unternehmen, die Pipeline-Entwicklung zu beschleunigen und gleichzeitig ein hohes Maß an Genauigkeit beizubehalten.

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Astera Data Pipeline Builder vereint alle diese Automatisierungsfunktionen. Es vereinfacht Datenintegration, bietet Skalierbarkeit und ist mit Funktionen zur Wahrung der Datensicherheit und Compliance ausgestattet. Es handelt sich um eine leistungsstarke Cloud-basierte Lösung, die unterschiedliche Latenzen von Daten unterstützt und alle Aspekte eines Datenworkflows an einem Ort vereint.

Mit seiner benutzerfreundlichen Oberfläche und leistungsstarken, KI-gesteuerten Funktionen reduziert ADPB den Aufwand und die Zeit, die zum Aufbau einer robusten Datenpipeline erforderlich sind, sodass Unternehmen sich stärker auf die Nutzung ihrer Daten für Erkenntnisse und Entscheidungsfindung konzentrieren können.

So erstellen Sie eine Datenpipeline mit Astera in nur fünf Schritte:

1. Datenextraktion: Astera ermöglicht es Ihnen, Daten extrahieren aus einer Vielzahl von Quellen. Dazu gehören verschiedene Datenbanken wie SQL Server, Oracle und MySQL, Dateiformate wie Excel, CSV, XML und JSON sowie Cloud-Anwendungen wie Salesforce und Microsoft Dynamics 365, wodurch ein umfassender Datenerfassungsprozess gewährleistet wird.
2. Datentransformation: Sobald die Daten extrahiert sind, Astera bietet eine Vielzahl von Transformationsfunktionen, mit denen Sie Ihre Daten entsprechend Ihren Anforderungen bereinigen, formatieren und strukturieren können. Mit diesen Funktionen können Sie beispielsweise Duplikate entfernen, Datentypen konvertieren oder Daten nach bestimmten Kriterien aggregieren.
3. Daten laden: Nachdem die Daten transformiert wurden, Astera ermöglicht es Ihnen, es in Ihr gewünschtes Ziel zu laden, sei es eine Datenbank, ein Data Warehouse oder ein Dateisystem. Sie können die Daten in eine SQL Server-Datenbank oder ein cloudbasiertes Data Warehouse wie Amazon Redshift laden oder sie sogar als CSV-Datei exportieren.
4. Automatisierung und Planung: Astera bietet auch Funktionen zum Automatisieren und Planen Ihrer Datenpipeline-Aufgaben. Das bedeutet, dass Sie Ihre Pipeline nach dem Einrichten automatisch in geplanten Intervallen oder durch bestimmte Ereignisse ausgelöst ausführen lassen können. Dadurch wird der manuelle Aufwand reduziert und sichergestellt, dass Ihre Daten immer auf dem neuesten Stand sind.
5. Überwachung und Fehlerbehandlung: Astera bietet Echtzeit-Überwachungsfunktionen, mit denen Sie die Leistung Ihrer Datenpipeline verfolgen und etwaige Probleme schnell identifizieren und beheben können.

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