CDC für ETL-Prozessoptimierung in der Finanzbranche

Jeden Tag produzieren Kunden durch Hunderttausende, wenn nicht Millionen von Einzeltransaktionen eine immense Datenmenge. Von der Verwaltung von Kundentransaktionen und Finanzunterlagen bis hin zum Umgang mit regulatorischen Anforderungen und dem Risikomanagement spielen Daten in jedem Aspekt des Bankbetriebs eine entscheidende Rolle. Diese Daten werden als Big Data kategorisiert, ein Begriff, der „große, vielfältige Informationsmengen bezeichnet, die immer schneller wachsen“. Um dies ins rechte Licht zu rücken: Erstaunlich 2.5 Billionen Bytes Daten werden täglich generiert.

Banken verlassen sich auf ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load), um Daten zu verstehen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Prozesse sind für Banken von entscheidender Bedeutung, um ihre riesigen Datenmengen effektiv zu verwalten und zu nutzen. Da jedoch die Datenmengen weiter wachsen und der Bedarf an Erkenntnissen in Echtzeit zunimmt, werden Banken dazu gedrängt, agilere Datenverwaltungsstrategien einzuführen. Change Data Capture (CDC) erweist sich als zentrale Lösung, die eine Datensynchronisierung und -analyse in Echtzeit ermöglicht.

ETL-Prozesse im Banking verstehen

ETL bezieht sich auf die drei grundlegenden Schritte der Datenintegration. Zunächst werden Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, darunter Datenbanken, Anwendungen und externe Systeme. Bei diesem Extraktionsprozess werden relevante Datenpunkte identifiziert und strukturiert abgerufen. Beispielsweise können Kundentransaktionsdaten mithilfe von SQL-Abfragen aus einer Datenbank extrahiert werden, während regulatorische Daten über APIs von externen Systemen abgerufen werden können.

Anschließend werden die extrahierten Daten in ein standardisiertes Format umgewandelt und von etwaigen Inkonsistenzen oder Fehlern bereinigt. Diese Transformationsphase beinhaltet die Anwendung verschiedener Datenmanipulationstechniken, wie z Datenvalidierung, Reinigung und Bereicherung. Wenn die extrahierten Daten beispielsweise fehlende Werte oder Ausreißer enthalten, werden diese Probleme während des Transformationsprozesses behoben, um die Datengenauigkeit sicherzustellen.

Abschließend werden die transformierten Daten zur Berichterstellung und Analyse in ein Zielsystem oder Data Warehouse geladen. In der Ladephase werden die Daten in einer Struktur gespeichert, die ein einfaches Abrufen und Analysieren erleichtert. Durch das Laden der transformierten Daten in ein Data Warehouse können Banken beispielsweise detaillierte Analysen durchführen, Berichte erstellen und wertvolle Erkenntnisse gewinnen.

Wichtigste Herausforderungen in aktuellen ETL-Prozessen

• Wachsende Datenmenge und -geschwindigkeit: Mit dem Aufkommen von digitalem Banking, mobilen Zahlungen und anderen technologischen Fortschritten generieren Banken Daten in einem beispiellosen Tempo. Dieses exponentielle Datenwachstum stellt erhebliche Anforderungen an herkömmliche ETL-Prozesse, die Schwierigkeiten haben, mit der Geschwindigkeit und dem Umfang Schritt zu halten, die für Echtzeiterkenntnisse erforderlich sind.
• CKomplexität der Datenquellen und -formate: Banken müssen mit strukturierten und unstrukturierten Daten aus verschiedenen Quellen umgehen, beispielsweise Transaktionsdatenbanken, Protokolldateien, Social-Media-Feeds und mehr. Jede Datenquelle verfügt möglicherweise über ein eigenes Datenformat und Schema, was eine sorgfältige Zuordnung und Transformation während des ETL-Prozesses erfordert.
• Need für Datenintegration nahezu in Echtzeit: Herkömmliche ETL-Prozesse arbeiten typischerweise auf Batch-Basis, was bedeutet, dass Daten in vordefinierten Intervallen (z. B. täglich oder wöchentlich) extrahiert, transformiert und geladen werden. Doch in einer Zeit, in der zeitnahe Erkenntnisse einen erheblichen Unterschied machen können, suchen Banken nach Möglichkeiten, die Latenz in ihren ETL-Prozessen zu reduzieren.

Einführung in Change Data Capture (CDC)

Um die Herausforderungen zu bewältigen, mit denen Banken bei der Optimierung ihrer ETL-Prozesse konfrontiert sind, hat sich CDC als wertvolles Tool erwiesen.

Was ist Change Data Capture?

CDC erfasst die an Daten auf Quellsystemebene vorgenommenen Änderungen (Einfügungen, Aktualisierungen, Löschungen) als Ereignisse. Diese Ereignisse werden dann an das Zielsystem weitergegeben, wo sie angewendet werden, um die Daten zwischen den beiden Systemen synchron zu halten.

Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem ein Kunde seine Kontaktinformationen im Online-Portal der Bank aktualisiert. Ohne CDC würde der herkömmliche ETL-Prozess den gesamten Kundendatensatz extrahieren, transformieren und in das Zielsystem laden. Bei CDC wird jedoch nur die vom Kunden vorgenommene spezifische Änderung erfasst und an das Zielsystem weitergegeben. Dieser zielgerichtete Ansatz spart nicht nur Zeit und Ressourcen, sondern stellt auch sicher, dass die Daten systemübergreifend konsistent bleiben.

Darüber hinaus bietet CDC eine detaillierte Ansicht der an den Daten vorgenommenen Änderungen. Jede Änderung wird als Ereignis erfasst, das Informationen wie die Art des Vorgangs (Einfügen, Aktualisieren, Löschen), die betroffenen Zeilen und den Zeitstempel der Änderung enthält. Dieser Detaillierungsgrad ermöglicht es Banken, einen umfassenden Prüfpfad für Datenänderungen zu erstellen.

Wie funktioniert CDC bei der Datenintegration?

CDC nutzt die Transaktionsprotokolle oder Änderungsprotokolle, die in Quellsystemen vorhanden sind. Durch die kontinuierliche Überwachung dieser Protokolle kann die CDC-Technologie auftretende Änderungen identifizieren und erfassen. Darüber hinaus bietet CDC den Banken die Möglichkeit, je nach ihren spezifischen Anforderungen zwischen verschiedenen Synchronisierungsmethoden zu wählen, beispielsweise einer einseitigen Replikation oder einer bidirektionalen Synchronisierung. Diese Flexibilität ermöglicht es Banken, ihren Datenintegrationsansatz an ihre individuellen Geschäftsanforderungen anzupassen.

ETL mit CDC verbessern

Durch die Integration von CDC in ihre ETL-Prozesse können Banken ihre Datenintegrationsfähigkeiten verbessern. Herkömmliche ETL-Prozesse können durch CDC-Technologie ergänzt werden, um Datenänderungen in Echtzeit zu erfassen und zu replizieren. Dadurch erhalten Banken einen genaueren und aktuelleren Überblick über ihre Daten, was zu aussagekräftigeren Erkenntnissen und einer besseren Entscheidungsfindung führt.

Wenn CDC mit ETL integriert ist, kann der ETL-Prozess durch die erfassten Datenänderungen ausgelöst werden, wodurch sichergestellt wird, dass das Zielsystem immer mit den Quellsystemen synchronisiert ist. Dadurch entfällt die Notwendigkeit regelmäßiger Batch-Updates und die Latenz bei der Datenintegration wird reduziert.

Darüber hinaus kann CDC nicht nur geänderte Daten, sondern auch die mit diesen Änderungen verbundenen Metadaten erfassen. Diese zusätzlichen Informationen können für Prüfungs-, Compliance- und Datenherkunftszwecke wertvoll sein.

Schritte zur Optimierung von ETL-Prozessen mithilfe von CDC

Die Optimierung von ETL-Prozessen mithilfe von CDC erfordert einen systematischen Ansatz, der die individuellen Anforderungen und Herausforderungen jeder einzelnen Bank berücksichtigt. Die folgenden Schritte bieten einen allgemeinen Rahmen für Banken zur Implementierung von CDC in ihren ETL-Prozessen:

Optimierungsmöglichkeiten identifizieren

Der erste Schritt zur Optimierung von ETL-Prozessen besteht darin, den aktuellen Zustand zu bewerten und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren. Banken sollten eine gründliche Analyse ihrer bestehenden ETL-Workflows, Datenquellen und Integrationsanforderungen durchführen, um Engpässe und Ineffizienzen zu erkennen.

Diese Bewertung hilft Banken dabei, die spezifischen Bereiche zu identifizieren, in denen CDC den größten Nutzen bringen kann. Beispielsweise stellen Banken möglicherweise fest, dass bestimmte Datenquellen ein hohes Änderungsvolumen verursachen, was sie zu idealen Kandidaten für die Echtzeitreplikation mithilfe von CDC macht. Durch die Konzentration auf diese Bereiche mit großer Auswirkung können Banken ihre Optimierungsbemühungen priorisieren und maximalen Nutzen erzielen.

In dieser Phase sollten Banken auch die Skalierbarkeits- und Leistungsanforderungen ihrer ETL-Prozesse berücksichtigen. Die CDC-Technologie kann diese Herausforderungen bewältigen, indem sie inkrementelle Aktualisierungen anstelle vollständiger Datenladungen ermöglicht und so die Gesamtverarbeitungszeit und den Ressourcenverbrauch reduziert.

CDC in ETL-Prozessen implementieren

Sobald Optimierungsmöglichkeiten identifiziert sind, können Banken mit der Implementierung von CDC in ihren ETL-Prozessen fortfahren. Dabei kommt die CDC-Technologie zum Einsatz, die mit den Datenquell- und Zielsystemen der Bank kompatibel ist.

Bei der Auswahl einer CDC-Lösung sollten Banken Faktoren wie Datenquellenunterstützung, Skalierbarkeit, einfache Integration und Echtzeit-Datenreplikationsfunktionen berücksichtigen. Es ist wichtig, sich für eine CDC-Technologie zu entscheiden, die den spezifischen Anforderungen der Bank entspricht und sich nahtlos in die bestehende ETL-Infrastruktur integrieren lässt.

Darüber hinaus müssen Banken Datenzuordnungs- und Transformationsregeln festlegen, um sicherzustellen, dass die erfassten Änderungen korrekt auf das Zielsystem angewendet werden. Dieser Schritt umfasst die Definition der Zuordnung zwischen den Quell- und Zieldatenstrukturen, die Durchführung von Datentypkonvertierungen und die Lösung etwaiger Konflikte oder Inkonsistenzen.

Die ordnungsgemäße Konfiguration und Einrichtung der CDC-Technologie ist für eine nahtlose Datenintegration und -synchronisierung von entscheidender Bedeutung. Banken sollten auch die CDC-Implementierung testen, um sicherzustellen, dass sie die gewünschten Anforderungen an Leistung, Zuverlässigkeit und Datenqualität erfüllt.

Darüber hinaus sollten Banken die Implementierung von Datenvalidierungs- und Abgleichsmechanismen in Betracht ziehen, um die Integrität und Konsistenz der replizierten Daten sicherzustellen. Dabei werden die Quell- und Zieldatensätze verglichen, um etwaige Unstimmigkeiten zu identifizieren und zu beheben.

Automatisierte Tools für ETL und CDC im Bankbetrieb

Die Annahme automatisierte Tools für ETL und CDC-Prozesse sind entscheidend für die präzise und flexible Verwaltung und Verarbeitung großer Datenmengen. Diese Tools bieten ein ausgefeiltes Framework, um Daten aus heterogenen Quellen zu extrahieren, sie entsprechend den spezifischen Bankanforderungen umzuwandeln und sie nahtlos in die Zielsysteme zu laden. Darüber hinaus gewährleisten die CDC-Funktionen die Verfolgung von Änderungen in kritischen Datensätzen in Echtzeit und ermöglichen es Banken, Änderungen in Transaktionsdatensätzen, Kundenprofilen oder Compliance-Standards umgehend zu erkennen. Durch den Einsatz automatisierter Tools für ETL und CDC optimieren Banken die betriebliche Effizienz, rationalisieren Daten-Workflows und sichern sich einen Wettbewerbsvorteil in einer zunehmend datengesteuerten Finanzlandschaft.

Die richtigen Astera So richten Sie ganz einfach eine ETL-Pipeline mit CDC ein

AsteraDer benutzerzentrierte Ansatz, die codefreie Umgebung und die intuitive Benutzeroberfläche ermöglichen es, Geschäftsanwender bei ihren datengesteuerten Unternehmungen zu unterstützen.

Hier ist eine Aufschlüsselung AsteraDie wichtigsten Funktionen für CDC-fähiges ETL:

• Vielfältige Konnektivität: Unterstützt eine breite Palette von Konnektoren für gängige Datenbanken, Data Warehouses und Dateiformate und erleichtert so die nahtlose Integration in den ETL-Prozess.
• Einheitliches CDC-Management: Konsolidiert die CDC-Überwachung für relationale Datenbanken auf einer einzigen Plattform, wodurch die Notwendigkeit einer separaten Verwaltung entfällt und eine umfassende Kontrolle über alle relevanten Datenbanken gewährleistet wird.
• Integrierte Transformationen: Bietet integrierte Transformationsfunktionen, die es Benutzern ermöglichen, Daten mühelos zu bereinigen und zu bearbeiten und so die Datenqualität und -genauigkeit in CDC-fähigen Pipelines zu verbessern.
• Datenprofilierung und Qualitätssicherung: Bietet robuste Datenprofilierungs- und Qualitätsfunktionen und erleichtert Überprüfungen zur Gewährleistung von Genauigkeit und Zuverlässigkeit, was besonders für Echtzeit- oder nahezu Echtzeit-Datenverarbeitungsszenarien von entscheidender Bedeutung ist.
• Automatisierung und Jobplanung: Beschleunigt die Datenübertragung durch Automatisierungs- und Planungsfunktionen und optimiert so die Effizienz von CDC-fähigen ETL-Pipelines. Dazu gehört auch die Planung von Auftragsausführungen nahezu in Echtzeit. Durch die Integration von Planungsoptionen wie „Kontinuierlich“ Astera gewährleistet zeitnahe Aktualisierungen und Synchronisierung über Datenquellen hinweg.
• Umfassende Sicherheitsprotokolle: Astera priorisiert die Datensicherheit durch robuste Maßnahmen wie Bearer-Token-Authentifizierung, granulare Benutzerzugriffskontrolle, anpassbare rollenbasierte Verwaltung und nahtlose Integration mit Windows Active Directory.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Nutzung von CDC eine entscheidende Strategie für Banken ist, um ihre ETL-Prozesse zu rationalisieren und zu optimieren. Durch die Erfassung und Verarbeitung nur geänderter Daten minimiert CDC Redundanz, erhöht die Effizienz und gewährleistet eine systemübergreifende Echtzeitsynchronisierung.

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