Was ist eine Datenpipeline? Ein umfassender Leitfaden

Was ist eine Datenpipeline?

A Datenpipeline ist eine Reihe von Prozessen, mit denen Daten aus verschiedenen Quellen aufgenommen und in ein Repository verschoben werden, normalerweise a Data Warehouse oder eine Daten See, zur Analyse und weiteren Verwendung.

Es optimiert den Datenfluss aus Quellsystemen, transformiert Daten, um sie an das Schema des Zielsystems anzupassen, und lädt sie in ein Data Warehouse. Während Daten verarbeitet werden, bevor sie in das Zielsystem gelangen, ist nicht immer eine Transformation erforderlich, insbesondere wenn sie in den Data Lake fließen.

Datenwissenschaftler und -analysten verwenden Datenpipelines, um Daten für verschiedene Initiativen vorzubereiten, beispielsweise für das Feature-Engineering oder um sie zur Schulung und Bewertung in Modelle für maschinelles Lernen einzuspeisen. Geschäftsanwender nutzen einen Daten-Pipeline-Builder – ein GUI-basiertes Tool ohne Code/Low-Code –, um ihre eigenen Pipelines zu erstellen, ohne auf die IT angewiesen zu sein, was ihn zu einem wichtigen Bestandteil des macht Datenpipeline-Architektur.

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Wie haben sich Datenpipelines entwickelt?

Datenpipelines haben in den letzten vier Jahrzehnten große Fortschritte gemacht. Anfangs mussten Datenwissenschaftler und Ingenieure manuell vorgehen Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) Daten in Datenbanken. Diese Prozesse werden in der Regel nach einem Zeitplan, in der Regel einmal am Tag, zur Datenerfassung und -verarbeitung ausgeführt, was sie zeitaufwändig und fehleranfällig macht.

Mit der Verbreitung von mit dem Internet verbundenen Geräten, sozialen Medien und Online-Diensten stieg die Nachfrage nach Echtzeit-Datenverarbeitung. Herkömmliche Batch-Verarbeitungspipelines reichten nicht mehr aus, um die Menge und Geschwindigkeit der eingehenden Daten zu bewältigen. Im Laufe der Zeit wurden diese Pipelines flexibler und einfacher Datenbewegung von Cloud-Quellen zu Cloud-Zielen wie AWS und Schneeflocke.

Heutzutage konzentrieren sie sich auf die Erfassung von Daten, insbesondere Echtzeitdaten, und deren schnellstmögliche Bereitstellung für den Einsatz, was die Automatisierung von Arbeitsabläufen und die Orchestrierung von Prozessen umso wichtiger macht. Daher verfügen moderne Datenpipeline-Tools jetzt auch über robuste Data-Governance-Funktionen, wie zum Beispiel:

• Datenkatalog
• Verfolgung der Datenherkunft
• Metadatenverwaltung
• Datenqualitätsmanagement
• Rollenbasierte Zugriffskontrolle und -verwaltung

Arten von Datenpipelines

Es gibt mehrere Arten von Datenpipelines, die jeweils unterschiedliche Nutzungsszenarien abdecken. Je nach Bedarf und Infrastruktur können Unternehmen Datenpipelines sowohl vor Ort als auch in der Cloud bereitstellen, wobei letztere in letzter Zeit immer häufiger eingesetzt wird. Hier sind die verschiedenen Arten von Datenpipelines:

Datenpipelines für die Stapelverarbeitung

Stapelverarbeitungspipelines verarbeiten Daten in großen Mengen in geplanten Intervallen. Sie eignen sich ideal für die Analyse historischer Daten, Offline-Berichte und stapelorientierte Aufgaben.

Streaming-Datenpipelines

Diese Pipelines, auch Echtzeit-Datenpipelines oder ereignisgesteuerte Pipelines genannt, verarbeiten Daten in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit, also mit sehr geringer Latenz. Sie dienen dazu, Daten aus Streaming-Datenquellen wie Sensoren, Protokollen oder Social-Media-Feeds aufzunehmen und zu verschieben. Streaming-Datenpipelines ermöglichen eine sofortige Analyse und Reaktion auf aufkommende Trends, Anomalien oder Ereignisse, was sie für Anwendungen wie Betrugserkennung, Echtzeitanalysen und Überwachungssysteme von entscheidender Bedeutung macht.

ETL-Pipelines

ETL-Pipelines sind weit verbreitet für Datenintegration und Data Warehousing. Dabei werden Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, in ein einheitliches Format umgewandelt und in ein Zielsystem geladen. ETL-Pipelines sind in der Regel stapelorientiert, können jedoch für eine dynamischere Datenverarbeitung durch Echtzeitkomponenten erweitert werden.

ELT-Pipelines

Extrahieren, Laden und Transformieren (ELT) Pipelines ähneln ETL-Pipelines, weisen jedoch eine andere Abfolge von Schritten auf. Bei ELT werden Daten zunächst in ein Zielsystem geladen und dann mithilfe der Rechenleistung und Fähigkeiten des Zielsystems zur Datentransformation transformiert.

Datenpipeline vs. ETL-Pipeline

Angesichts der Ähnlichkeiten zwischen einer Datenpipeline und ETL stößt man häufig auf die Frage „Was ist eine ETL-Datenpipeline?“ Datenpipelines und ETL sind eng miteinander verbunden; Tatsächlich ist eine Datenpipeline ein umfassenderes Konzept, das die ETL-Pipeline als Unterkategorie umfasst. Es gibt jedoch einige grundlegende Unterschiede zwischen den beiden:

Während eine Datenpipeline nicht immer erforderlich ist Datenumwandlung, es ist ein erforderlicher Schritt in einer ETL-Datenpipeline. Darüber hinaus verschieben ETL-Pipelines Daten im Allgemeinen per Stapelverarbeitung, während Datenpipelines auch die Datenverschiebung per Streaming unterstützen.

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Datenpipeline

1. Datenbewegung und -integration: Datenpipelines konzentrieren sich in erster Linie darauf, Daten von einem System in ein anderes zu verschieben und Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren. Sie ermöglichen die effiziente und zeitnahe Übertragung von Daten zwischen Systemen oder Diensten.
2. Flexibilität: Sie können im Vergleich zu flexibler und vielseitiger sein ETL Prozesse. Sie werden je nach Anwendungsfall häufig für Echtzeit-Datenstreaming, Stapelverarbeitung oder beides verwendet.
3. Streaming-Daten: Datenpipelines eignen sich gut für die Verarbeitung von Streaming-Daten, beispielsweise Daten, die kontinuierlich von IoT-Geräten, sozialen Medien oder Webanwendungen generiert werden.
4. Anwendungsfälle: Zu den häufigsten Anwendungsfällen für Datenpipelines gehören Protokoll- und Ereignisverarbeitung, Echtzeitanalysen, Datenreplikation und Datensynchronisierung.

ETL-Pipeline

1. Strukturierter Prozess: ETL-Prozesse folgen einer strukturierten Abfolge von Aufgaben: Datenextraktion aus Quellsystemen, Datentransformation zur Erfüllung von Geschäftsanforderungen und Laden der Daten in ein Ziel-Repository (häufig ein Data Warehouse).
2. Stapelverarbeitung: ETL-Prozesse sind in der Regel für die Stapelverarbeitung konzipiert, bei der Daten über einen bestimmten Zeitraum (z. B. täglich oder stündlich) gesammelt und transformiert werden, bevor sie in das Zielsystem geladen werden.
3. Komplexe Transformationen: ETL ist die richtige Wahl, wenn Sie komplexe Datentransformationen wie Aggregationen durchführen müssen. Datenbereinigung und Datumsanreicherung.
4. Datenspeicherung: Sie sollten sich bei Bedarf für ETL-Prozesse entscheiden Daten konsolidieren aus mehreren Quellen und transformieren Sie sie zur Unterstützung von Business Intelligence und Reporting.
5. Historische Analyse: ETL-Prozesse eignen sich für die Analyse und Berichterstattung historischer Daten, wobei Daten in einem strukturierten Format gespeichert werden, das für Abfragen und Analysen optimiert ist.

Gemeinsamkeiten:

1. Datentransformation: Sowohl Datenpipelines als auch ETL-Prozesse beinhalten Datentransformationen, aber die Komplexität und der Zeitpunkt dieser Transformationen unterscheiden sich.
2. Datenqualität: Gewährleisten Datenqualität ist sowohl in Datenpipelines als auch in ETL-Prozessen wichtig.
3. Überwachung und Protokollierung: Beide erfordern Überwachungs- und Protokollierungsfunktionen, um Datenbewegungen, -transformationen und -fehler zu verfolgen.

Erfahren Sie mehr über Datenpipeline vs. ETL-Pipeline.

Aufbau einer Datenpipeline

Der Aufbau eines effizienten Systems zur Konsolidierung von Daten erfordert eine sorgfältige Planung und Einrichtung. Der Prozess umfasst typischerweise sechs Hauptphasen:

1. Identifizieren von Datenquellen: Der erste Schritt besteht darin, die Datenquellen zu identifizieren und zu verstehen. Dies können Datenbanken sein, APIs, Dateien, Data Lakes, externe Dienste oder IoT-Geräte. Bestimmen Sie Format, Struktur und Speicherort der Daten.
2. Datum Integration: Extrahieren und kombinieren Sie Daten aus den identifizierten Quellen mithilfe von Datenkonnektoren. Dies kann das Abfragen von Datenbanken, das Abrufen von Daten von APIs, das Lesen von Dateien oder das Erfassen von Streaming-Daten umfassen.
3. Datentransformation: Transformieren und bereinigen Sie die Daten nach dem Extrahieren, um ihre Qualität und Konsistenz sicherzustellen. Die Datentransformation umfasst Aufgaben wie Datenreinigung, Filtern, Aggregieren, Zusammenführen und Anreichern. In dieser Phase wird sichergestellt, dass die Daten das gewünschte Format und die gewünschte Struktur für die Analyse und Nutzung aufweisen.
4. Laden von Daten: Laden Sie die Daten nach der Transformation in das Zielsystem oder Repository zur Speicherung, Analyse oder Weiterverarbeitung. Während der Ladephase übertragen die Pipelines die transformierten Daten an Data Warehouses, Data Lakes oder andere Speicherlösungen. Dadurch können Endbenutzer oder nachgelagerte Anwendungen effektiv auf die Daten zugreifen und diese nutzen.
5. Automatisierung und Zeitplanung: Richten Sie Automatisierungs- und Planungsmechanismen ein, um die Datenpipeline in regelmäßigen Abständen oder als Reaktion auf bestimmte Ereignisse auszuführen. Die Automatisierung minimiert manuelle Eingriffe und stellt sicher, dass die Daten immer aktuell sind.
6. Überwachung und Bewertung: Robust umsetzen Überwachung und Metriken um den Zustand und die Leistung der Datenarchitektur zu verfolgen. Richten Sie Benachrichtigungen ein, um Sie über Probleme oder Anomalien zu informieren, die Ihrer Aufmerksamkeit bedürfen. Diese Phase hilft bei der Optimierung Ihrer Datenpipelines, um maximale Effizienz beim Verschieben von Daten sicherzustellen.

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Vorteile einer Datenpipeline

Automatisierte Datenpipelines kombinieren Daten aus verschiedenen Quellen. Vereinfacht ausgedrückt ermöglicht eine Datenpipeline Unternehmen, das volle Potenzial ihrer Datenbestände auszuschöpfen. Hier sind einige Vorteile von Datenpipelines:

1. Erhöhte Effizienz

Datenpipelines automatisieren Datenabläufe, reduzieren den manuellen Aufwand und steigern die Gesamteffizienz bei der Datenverarbeitung. Durch die Rationalisierung von Datenvorgängen können Unternehmen die Ressourcennutzung optimieren und die mit der manuellen Datenverarbeitung verbundenen Kosten minimieren.

2. Größere Skalierbarkeit

Sie können große Datenmengen verarbeiten und ermöglichen es Unternehmen, ihre Abläufe entsprechend ihrem wachsenden Datenbedarf zu skalieren. Durch die Einführung einer skalierbaren Architektur können Unternehmen steigenden Datenanforderungen gerecht werden, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

3. Datenqualität Verbesserungen

Durch Datenbereinigungs- und Transformationsprozesse verbessern sie die Datenqualität und gewährleisten Genauigkeit bei der Analyse und Entscheidungsfindung. Durch die Einhaltung hoher Datenqualitätsstandards können sich Unternehmen auf vertrauenswürdige Erkenntnisse verlassen, um ihre Geschäftsaktivitäten voranzutreiben.

4. Echtzeit-Einblicke

Echtzeitdaten ermöglichen es Unternehmen, aktuelle Informationen für sofortiges Handeln zu erhalten. Durch die Nutzung zeitnaher Dateneinblicke können Unternehmen agile und proaktive Entscheidungen treffen und sich unter dynamischen Marktbedingungen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

5. Kosteneffizienz

Sie optimieren die Ressourcennutzung und minimieren die Kosten, die mit der manuellen Datenverarbeitung und -verarbeitung verbunden sind. Durch die Reduzierung des Zeit- und Arbeitsaufwands für Datenoperationen können Unternehmen Ressourcen effizient zuweisen und Kosteneffizienz erzielen.

Anwendungsfälle für Datenpipelines

Datenpipelines erfüllen branchenübergreifend eine Vielzahl von Zwecken und ermöglichen Unternehmen zeitnahe Erkenntnisse und datengesteuerte Entscheidungen. Sie werden in zahlreichen Branchen eingesetzt, um die Effizienz des Datenflusses innerhalb von Organisationen zu verbessern.

Zum Beispiel im FinanzsektorSie helfen bei der Integration von Aktienkursen und Transaktionsaufzeichnungen und ermöglichen es Finanzinstituten, das Risikomanagement zu verbessern, Betrug zu erkennen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherzustellen.

Im Gesundheitswesen integrieren Pipelines elektronische Gesundheitsakten und Laborergebnisse und tragen so zu einer verbesserten Patientenüberwachung, Bevölkerungsgesundheitsverwaltung und klinischen Forschung bei.

Im Einzelhandels- und E-Commerce-Bereich integrieren sie Kundendaten von E-Commerce-Plattformen und Point-of-Sale-Systemen und ermöglichen so eine effektive Bestandsverwaltung, Kundensegmentierung und personalisierte Marketingstrategien.

Einige weitere Anwendungsfälle für Datenpipelines:

1. Echtzeit-Analyse

Datenpipelines ermöglichen es Unternehmen, Daten in Echtzeit zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von Echtzeitanalysen können Unternehmen zeitnahe Entscheidungen treffen, schnell auf Marktveränderungen reagieren und sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

2. Datenintegration

Datenpipelines konsolidieren Daten mithilfe von Datenkonnektoren aus verschiedenen Quellen, einschließlich Datenbanken, APIs und Plattformen von Drittanbietern, in einem einheitlichen Format für Analyse und Berichterstellung. Diese Integration ermöglicht es Unternehmen, das volle Potenzial ihrer Datenbestände auszuschöpfen und einen ganzheitlichen Überblick über ihre Abläufe zu erhalten.

3. Datenmigration

Sie ermöglichen einen reibungslosen und effizienten Betrieb Datenmigration von Legacy-Systemen bis hin zu moderner Infrastruktur. Durch die Gewährleistung eines nahtlosen Übergangs ohne Unterbrechung können Unternehmen fortschrittliche Technologien nutzen und Innovationen vorantreiben.

4. Maschinelles Lernen und KI

Sie bieten einen nahtlosen Datenfluss für das Training von Modellen für maschinelles Lernen. Dies ermöglicht es Unternehmen, prädiktive Analysen zu entwickeln, Prozesse zu automatisieren und das Potenzial künstlicher Intelligenz zu nutzen, um ihr Geschäft voranzutreiben.

5. Business Intelligence

Datenpipelines unterstützen die Extraktion und Transformation von Daten, um aussagekräftige Erkenntnisse zu generieren. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von Business Intelligence können Unternehmen datengesteuerte Entscheidungen treffen, Trends erkennen und effektive Strategien entwickeln.

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Arbeiten mit Datenpipeline-Tools

Datenpipeline-Tools erleichtern den Aufbau von Datenpipelines, da sie heutzutage meist ohne Code auskommen und eine visuelle Schnittstelle bieten. Die Wahl des richtigen Tools ist jedoch für jedes Unternehmen eine entscheidende Entscheidung. Das richtige Tool sollte Konnektivität zu einer breiten Palette von Datenbanken, APIs, Cloud-Zielen usw. bieten. Es sollte auch Unterstützung für Echtzeit-Datenintegration sowie ETL und ELT bieten. Ein ideales Werkzeug sollte skalierbar sein; Es sollte in der Lage sein, wachsende Datenmengen und gleichzeitige Benutzer zu bewältigen. Es sollte eine horizontale Skalierung ermöglichen, um mehr Knoten und eine erhöhte Benutzernachfrage zu bewältigen.

Hier sind einige Tools, die Sie in Betracht ziehen können:

• Astera Centerprise: Ein No-Code Datenmanagement-Lösung Damit können Sie in wenigen Minuten Datenpipelines der Enterprise-Klasse erstellen. Es ermöglicht Ihnen, ETL- und ELT-Pipelines über eine einfache Drag-and-Drop-Oberfläche zu erstellen und zu planen. Es unterstützt außerdem umfassende Konnektivität zu branchenführenden Datenbanken und Lagern. Darüber hinaus können Sie alle Abläufe automatisieren und Daten in Echtzeit überwachen und die Vorteile erweiterter integrierter Transformationen, Datenqualität, Versionskontrolle und Sicherheitsfunktionen nutzen. Es handelt sich um ein leistungsstarkes Tool, das unter Berücksichtigung der Bedürfnisse sowohl technischer als auch nichttechnischer Benutzer entwickelt wurde.
• Daten: Dataddo ist ein cloudbasiertes, codefreies Tool zum Erstellen von ETL-Pipelines. Es lässt sich nahtlos mit Ihrem vorhandenen Stack verbinden und unterstützt mehrere Anschlüsse.
• Informatik: Informatica ist ein weiteres Tool der Unternehmensklasse zum Aufbau von Datenpipelines. Das Tool ist mit umfassenden Funktionen wie einer Vielzahl von Konnektivitätsoptionen und verschiedenen Datenquellen ausgestattet. Informatica ist jedoch etwas teurer als andere Tools auf dem Markt.
• Hevodaten: Hevodata verfügt über eine benutzerfreundliche grafische Oberfläche, die den Aufbau von Datenpipelines erleichtert. Das Tool unterstützt benutzerfreundliche Integrationen zwischen Datenbanken, SaaS-Anwendungen und Cloud-Speicher. Das Besondere an hevodata ist die volumenbasierte Preisgestaltung, die es ideal für kleine und mittlere Unternehmen macht.

Neue Trends rund um Datenpipelines

Über die üblichen Anwendungsfälle hinaus gibt es für Datenpipelines Anwendungen in verschiedenen fortgeschrittenen Szenarien und aufkommenden Trends:

• Echtzeit-Personalisierung: Pipelines ermöglichen eine Personalisierung in Echtzeit, indem sie Benutzerverhaltensdaten analysieren und personalisierte Inhalte oder Empfehlungen in Echtzeit bereitstellen.
• Datenverarbeitung im Internet der Dinge (IoT): Mit dem Aufkommen von IoT-Geräten wird die Datenintegration genutzt, um riesige Mengen von Sensordaten, die von IoT-Geräten generiert werden, zu erfassen, zu verarbeiten und zu analysieren, was Einblicke in Echtzeit und Automatisierung ermöglicht.
• Datennetz: Das Data-Mesh-Konzept dezentralisiert sie und etabliert eine domänenorientierte Self-Service-Dateninfrastruktur. Es fördert Dateneigentum, Autonomie und einfachen Zugriff auf Daten und führt zu einer verbesserten Skalierbarkeit und Agilität bei der Datenverarbeitung.
• Föderiertes Lernen: Sie unterstützen föderierte Lernansätze, bei denen maschinelle Lernmodelle gemeinsam auf verteilten Datenquellen trainiert werden und gleichzeitig Datenschutz und Sicherheit gewahrt bleiben.
• Erklärbare KI: Sie können Techniken zur Generierung erklärbarer KI-Modelle integrieren und so für Transparenz und Interpretierbarkeit in komplexen Modellen des maschinellen Lernens sorgen.

Zusammenfassung

Datenpipelines spielen in der modernen Datenlandschaft eine wichtige Rolle und ermöglichen eine effiziente Datenverarbeitung, -integration und -analyse. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit eines automatisierten Datenpipeline-Builders können Unternehmen die Entscheidungsfindung verbessern, die betriebliche Effizienz verbessern und wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen. Datenintegrationstools Gefällt mir Astera Vereinfachen Sie die Erstellung von End-to-End-Datenflüssen. Mit seiner benutzerfreundlichen Oberfläche, vorgefertigten Anschlüssen und umfassenden Funktionen Astera Optimiert den Prozess des Aufbaus und der Verwaltung von Datenpipelines, sorgt für eine nahtlose Datenbewegung und liefert umsetzbare Erkenntnisse für Unternehmen.