So erstellen Sie eine Datenpipeline: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

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.

Bedeutung von Datenpipelines

Datenpipelines sind für die reibungslose, automatisierte und zuverlässige Verwaltung von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus unerlässlich. Sie ermöglichen es Unternehmen, den größtmöglichen Nutzen aus ihren Datenbeständen zu ziehen. Datenpipelines verbessern die Datenverwaltung durch:

• Optimierung der Datenverarbeitung: Datenpipelines dienen der Automatisierung und Verwaltung komplexer Datenworkflows. Sie können beispielsweise Daten aus verschiedenen Quellen wie Online-Verkäufen, Verkäufen im Geschäft und Kundenfeedback extrahieren. Anschließend können sie diese Daten in ein einheitliches Format umwandeln und in ein Data Warehouse laden. Dies gewährleistet eine nahtlose und fehlerfreie Umwandlung von Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse und hilft dem Unternehmen, das Kundenverhalten und die Präferenzen besser zu verstehen.
• Erleichterung von Echtzeitanalysen: Moderne Datenpipelines ermöglichen es Unternehmen, Daten bereits bei der Generierung zu analysieren. In der Mitfahrbranche ermöglichen sie beispielsweise eine schnelle Datenverarbeitung, um Fahrer und Mitfahrer zusammenzubringen, Routen zu optimieren und Fahrpreise zu berechnen. Sie ermöglichen auch eine dynamische Preisgestaltung, bei der die Tarife in Echtzeit basierend auf Faktoren wie Nachfrage, Verkehr und Wetterbedingungen angepasst werden können, wodurch die betriebliche Effizienz gesteigert wird.
• Förderung der Datenverwaltung: Datenpipelines stellen sicher, dass Daten in einer Weise verarbeitet werden, die internen Richtlinien und externen Vorschriften entspricht. Im Versicherungswesen beispielsweise verwalten Datenpipelines sensible Daten von Versicherungsnehmern während der Schadensbearbeitung. Sie stellen die Einhaltung von Vorschriften wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der Europäischen Union sicher, schützen Daten und bauen Vertrauen bei Versicherungsnehmern auf.

So bauen Sie eine robuste Datenpipeline auf

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: Dies können relationale Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL oder NoSQL-Datenbanken 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 aus APIs extrahiert werden, 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 integrieren. Es gibt zwei Hauptmethoden zur Datenerfassung:

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 auf dem Zielserver. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, Daten auf einen Staging-Server zu laden, was es für die Verarbeitung größerer Datenmengen in einer Big-Data-Umgebung vorzuziehen macht. Der Transformationsprozess in ELT ähnelt dem von ETL, findet jedoch statt, 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 den spezifischen Anforderungen der Datenanalyseaufgaben ab.

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 von entscheidender Bedeutung, um den reibungslosen Betrieb der Pipeline sicherzustellen und eventuell auftretende Probleme zeitnah zu lösen. Dazu gehört die Erstellung von Datenvalidierungsprüfungen und die Definition von Verfahren zur Fehlerbehandlung und -behebung.

Schritt 7: Legen Sie ein Überwachungsframework fest

Sobald Ihre Pipeline betriebsbereit ist, ist es von entscheidender Bedeutung seine Leistung überwachen um sicherzustellen, dass es wie erwartet funktioniert. Dazu gehört die Verfolgung des Datenflusses durch die Pipeline, die Prüfung auf Fehler oder Engpässe, die die Datenverarbeitung verlangsamen könnten, und die Überwachung der Ressourcennutzung, um sicherzustellen, dass die Pipeline effizient arbeitet. Durch die Überwachung können Probleme erkannt und behoben werden, bevor sie die Leistung der Pipeline oder die Qualität der Daten beeinträchtigen.

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.

Best Practices für den Aufbau von Datenpipelines

• 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 tragen dazu bei, Konsistenz in kollaborativen Entwicklungsumgebungen zu erreichen. Sie verfolgen und verwalten Änderungen an der Codebasis, ermöglichen gleichzeitiges Arbeiten ohne Überschreiben von Änderungen und bieten die Möglichkeit, bei Bedarf auf frühere Codeversionen zurückzugreifen.
• Datenmanagement optimieren: Durch die Datenpartitionierung wird eine große Datenbank anhand bestimmter Kriterien in kleinere, besser verwaltbare Segmente unterteilt, wodurch die Abfrageleistung verbessert und Datenverwaltungsaufgaben rationalisiert werden.
• 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: Da Daten verschiedene Phasen der Pipeline durchlaufen, von der Extraktion und Transformation bis zum Laden, ist es von entscheidender Bedeutung, sie vor unbefugtem Zugriff und potenziellen Sicherheitsverletzungen zu schützen. Dazu gehört die Implementierung von Datenverschlüsselung, Zugriffskontrollen und regelmäßigen Schwachstellentests zum Schutz sensibler Informationen. Die Einhaltung relevanter Datenschutzbestimmungen wie DSGVO und HIPAA ist von entscheidender Bedeutung, insbesondere in Bereichen, in denen personenbezogene Daten verarbeitet werden, beispielsweise im Gesundheitswesen und im Finanzwesen.

Übergang von manuellen zu automatisierten Datenpipelines

Der manuelle Aufbau von Datenpipelines ist von Natur aus ein zeitaufwändiger und ressourcenintensiver Prozess, der anfällig für Verzögerungen, Fehler und Ineffizienzen ist. Der Übergang zu automatisierten Datenpipeline-Tools begegnet 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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1. Datenextraktion: Astera ermöglicht es Ihnen, Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu extrahieren. 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, um einen umfassenden Datenerfassungsprozess zu gewährleisten.
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 außerdem Funktionen zur Automatisierung und Planung Ihrer Datenpipeline-Aufgaben. Das bedeutet, dass Sie Ihre Pipeline nach der Einrichtung automatisch in geplanten Intervallen oder durch bestimmte Ereignisse ausgelöst ausführen lassen können, wodurch der manuelle Aufwand reduziert und sichergestellt wird, 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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