ETL-Stapelverarbeitung: Ein umfassender Leitfaden

Wussten Sie, dass die Welt mehr Daten erzeugt als je zuvor? Wenn Sie die genauen Zahlen wissen möchten, werden die Daten schätzungsweise überwältigend ansteigen 180 Zettabyte bis 2025! Der Umgang mit all diesen Informationen erfordert robuste und effiziente Prozesse. Das ist wo ETL kommt ins Spiel. ETL – Extrahieren, Transformieren, Laden – ist ein zentraler Mechanismus für die Verwaltung großer Informationsmengen. Stellen Sie sich nun vor, Sie würden diesen leistungsstarken ETL-Prozess wiederholen und riesige Datenmengen stapelweise verarbeiten. Das ist ETL-Stapelverarbeitung. Lassen Sie uns dieses Thema weiter erforschen!

Was ist ETL?

ETL bezieht sich auf einen Prozess, der in verwendet wird Datenintegration und Lagerhaltung. Es sammelt Daten aus verschiedenen Quellen, wandelt sie in ein konsistentes Format um und lädt sie dann in eine Zieldatenbank. Data Warehouse, oder Daten See.

• Auszug: Sammeln Sie Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Dateien oder Webdiensten.
• Verwandeln: Bereinigen, validieren und formatieren Sie die Daten neu, um Konsistenz und Qualität zu gewährleisten.
• Belastung: Übertragen Sie die transformierten Daten zur Analyse und Berichterstellung in eine Zieldatenbank oder ein Ziellager.

Was ist ETL-Stapelverarbeitung?

Die ETL-Stapelverarbeitung umfasst die Verarbeitung von Daten in vordefinierten Blöcken oder Stapeln statt in Echtzeit. Es sammelt Daten über bestimmte Zeiträume – etwa stündliche oder tägliche Intervalle – und verarbeitet sie dann als Stapel. Dies ist besonders nützlich, wenn die Echtzeitverarbeitung nicht unbedingt erforderlich ist oder wenn große Datenmengen verarbeitet werden, die eine erhebliche Verarbeitungszeit erfordern.

Die Stapelverarbeitung ist für die Verarbeitung großer Datenmengen effizient, da sie ausreichend Zeit für umfassende Datentransformationen und Qualitätsprüfungen bietet und sicherstellt, dass nur saubere und genaue Daten in das Zielsystem geladen werden. Da keine sofortige Verarbeitung beim Eintreffen der Daten erforderlich ist, kann sie außerhalb der Hauptverkehrszeiten geplant werden, wodurch die Systembelastung verringert und die Ressourcennutzung optimiert wird.

Die Stapelverarbeitung ist eine ideale Strategie, wenn Arbeitslasten vorhersehbar sind und im Voraus prognostiziert werden können. Es eignet sich auch gut für die Erstellung regelmäßiger Berichte und Analysen, da es Einblicke in historische Trends und Muster statt sofortiger Aktualisierungen bietet.

Wie funktioniert die ETL-Stapelverarbeitung?

Wenn es um die ETL-Stapelverarbeitung geht, besteht der Workflow im Allgemeinen aus drei ETL-Hauptschritten: Extrahieren, Transformieren und Laden.

1. Extrahierung
   In diesem Schritt werden Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Dateien, APIs oder Webdiensten extrahiert, basierend auf vordefinierten Kriterien, wie beispielsweise bestimmten Tabellen, Dateien oder Zeitrahmen. ETL-Tools sowie Astera Extrahieren Sie die erforderlichen Informationen aus Datenbanken. Diese No-Code-Tools können die Datenextraktion vereinfachen, unabhängig davon, ob es sich lediglich um die Auswahl aller Zeilen aus einer Tabelle handelt oder um so komplexe Daten wie das Zusammenführen mehrerer Tabellen und das Anwenden von Filtern. Die extrahierten Daten werden dann abgerufen und im Speicher oder in temporären Dateien gespeichert, bereit für den nächsten Schritt. Beim Extrahieren von Daten aus Dateien unterstützen ETL-Tools eine Vielzahl von Formaten wie CSV, Excel, XML, JSON und mehr. Die Tools analysieren diese Dateien, extrahieren die relevanten Daten und wandeln sie in ein strukturiertes Format um, das leicht weiterverarbeitet werden kann. Darüber hinaus können ETL-Tools auch Daten aus externen Quellen wie APIs oder Webdiensten extrahieren. Sie stellen HTTP-Anfragen, um Daten in einem bestimmten Format wie JSON oder XML abzurufen, und analysieren und extrahieren dann die erforderlichen Informationen.
2. Transformation
   Sobald die Daten extrahiert wurden, durchlaufen sie einen Transformationsprozess, der die Bereinigung der Daten, die Validierung ihrer Integrität und die Umwandlung in ein standardisiertes Format umfasst, damit sie mit der Zieldatenbank oder dem Ziel-Data-Warehouse kompatibel sind. Die Datenbereinigung ist ein wichtiger Aspekt des Transformationsprozesses. Dabei geht es darum, Inkonsistenzen, Fehler oder Duplikate aus den extrahierten Daten zu entfernen. ETL-Tools bieten verschiedene Funktionen für die Datenbereinigung, z. B. das Entfernen von Sonderzeichen, das Korrigieren von Rechtschreibfehlern oder das Anwenden von Datenvalidierungsregeln. Es ist wichtig, die Datenintegrität während des Transformationsprozesses sicherzustellen. Sie müssen die referenzielle Integrität und Datentypkonsistenz prüfen und sicherstellen, dass die Daten den Geschäftsregeln oder Einschränkungen entsprechen. Sie können den Prozess automatisieren, wenn Sie ein ETL-Tool verwenden. Darüber hinaus beinhaltet der Transformationsprozess häufig die Anreicherung der Daten durch die Kombination mit zusätzlichen Informationen durch Nachschlagen in Referenztabellen, das Zusammenführen von Daten aus mehreren Quellen oder die Anwendung komplexer Berechnungen oder Aggregationen.
3. Laden
   Der letzte Schritt besteht darin, die transformierten Daten in das Zielsystem zu laden, beispielsweise ein Data Warehouse, eine Datenbank oder ein anderes Speichersystem, das eine effiziente Analyse und Berichterstellung ermöglicht. Beim Laden von Daten in ein Data Warehouse nutzen ETL-Tools verschiedene Techniken, um die Leistung zu optimieren. Sie verwenden Massenlademethoden, die ein schnelleres Einfügen großer Datenmengen ermöglichen. Darüber hinaus nutzen sie Indizierungsstrategien, um die Abfrageleistung zu verbessern und einen effizienten Datenabruf zu ermöglichen. ETL-Tools bieten außerdem Mechanismen zur Handhabung von Datenaktualisierungen und inkrementellem Laden. Das bedeutet, dass nur die geänderten oder neu hinzugefügten Daten in das Zielsystem geladen werden, was die Verarbeitungszeit minimiert und die Auswirkungen auf die Systemressourcen verringert.

Streaming-ETL-Verarbeitung

Bei der Streaming-ETL-Verarbeitung, auch Echtzeit-ETL oder kontinuierliches ETL genannt, werden Daten in einem kontinuierlichen Fluss und nicht in Stapeln verarbeitet. Es ist darauf ausgelegt, Daten bei ihrem Eintreffen zu verarbeiten und zu analysieren und so nahezu sofortige Transformationen und das Laden in das Zielsystem zu ermöglichen. Streaming-ETL ist in Szenarien wertvoll, in denen Echtzeit- oder nahezu Echtzeit-Einblicke unerlässlich sind, wie zum Beispiel:

• Entdeckung eines Betruges: Analyse von Transaktionen in Echtzeit, um betrügerische Aktivitäten zu erkennen.
• IoT-Datenverarbeitung: Verarbeitung und Analyse von Daten von Sensoren oder angeschlossenen Geräten, sobald diese eingehen.
• Echtzeitanalysen: Sofortige Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage der aktuellsten Daten treffen.
• Protokollüberwachung: Protokolle in Echtzeit analysieren, um Probleme oder Anomalien zu identifizieren.

Durch die Verarbeitung der eingehenden Daten können Unternehmen zeitnahe Erkenntnisse gewinnen, umgehend auf Ereignisse reagieren und datengesteuerte Entscheidungen auf der Grundlage der aktuellsten Informationen treffen.

Stapelverarbeitung vs. Streaming-Verarbeitung

Ob Sie sich für die Stapelverarbeitung oder die Streaming-Verarbeitung entscheiden, hängt von Ihrem Anwendungsfall und der Kapazität Ihres Prozessors ab. Hier ist eine Liste der Unterschiede zwischen den beiden, um Ihnen eine fundierte Entscheidung zu erleichtern:

Datengröße

Die Stapelverarbeitung befasst sich mit großen, vordefinierten Datensätzen, während die Streaming-Verarbeitung kleinere, kontinuierliche Datenströme verwaltet. Die Endlichkeit von Batch-Daten erleichtert Massenvorgänge, während sich die Streaming-Verarbeitung an potenziell unendliche und variable Datenmengen anpasst, was einen anpassungsfähigeren Ansatz erfordert.

Zeitpunkt der Ausführung

Die ETL-Stapelverarbeitung verarbeitet Daten in großen Mengen in geplanten Intervallen oder manuell ausgelöst, im Gegensatz zum Streaming-ETL, das bei der Einführung neuer Datensätze sofort mit der Verarbeitung beginnt. Batch-Vorgänge sind diskret und periodisch, während Stream-Vorgänge kontinuierlich ausgeführt werden, sobald Daten eintreffen.

Bearbeitungszeit

Batch-ETL kann Minuten bis Stunden dauern, während Streaming-ETL Aufgaben innerhalb von Millisekunden oder Sekunden erledigt. Die Stapelverarbeitung glänzt bei der Verarbeitung riesiger Datenmengen, während die Echtzeitanalysen von Streaming, beispielsweise bei der Betrugserkennung, sofortige Maßnahmen veranlassen.

Auftragsdatenverarbeitung

Bei der Stapelverarbeitung fehlen Garantien für die sequentielle Verarbeitung, wodurch sich möglicherweise die Ausgabereihenfolge ändern kann. Stream ETL gewährleistet die Datenverarbeitung in Echtzeit in der Reihenfolge, in der sie eingehen, was für die Aufrechterhaltung der Datengenauigkeit von entscheidender Bedeutung ist, insbesondere bei Finanzdienstleistungen, bei denen es auf die Reihenfolge der Transaktionen ankommt.

Hier ist eine Vergleichstabelle, die die wichtigsten Unterschiede zwischen der ETL-Stapelverarbeitung und der Streaming-ETL-Verarbeitung zusammenfasst:

So erstellen Sie eine ETL-Pipeline mit Stapelverarbeitung

Gebäude ein ETL-Pipeline Die Stapelverarbeitung umfasst mehrere Schritte. Hier ist ein allgemeiner Überblick über den Prozess:

• Anforderungen verstehen: Definieren Sie Datenquellen und -ziele und bestimmen Sie die Häufigkeit der Batch-Ausführung, um das ETL-Framework festzulegen.
• Daten extrahieren: Rufen Sie Daten aus verschiedenen Quellen ab und stellen Sie so die Integrität und Einhaltung definierter Kriterien in Stapeln sicher.
• Daten transformieren: Bereinigen, filtern, aggregieren und wenden Sie Geschäftslogik an, während Sie Formate nach Bedarf normalisieren.
• Lade Daten: Bereiten Sie Zielschemata vor und aktualisieren Sie sie, indem Sie transformierte Daten stapelweise in den Speicher laden.
• Orchestrierung: Nutzen Sie Workflow-Tools zur Verwaltung und Planung von Batch-Läufen und zur Überwachung von Qualität und Leistung.
• Fehlerbehandlung und -überwachung: Implementieren Sie Mechanismen, um Inkonsistenzen und Fehler zu beheben, die Leistung zu überwachen und Warnungen bei Anomalien zu generieren.
• Optimierung und Skalierbarkeit: Optimieren Sie regelmäßig für eine bessere Leistung und Skalierbarkeit und passen Sie sich an größere Datenmengen oder neue Quellen an.
• Tests und Validierung: Gründlich Testen und validieren Sie die ETL-Pipeline um eine genaue, vollständige und konsistente Ausgabe sicherzustellen.

Für mehr Klarheit finden Sie hier a Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Verwendung von Astera zum Erstellen und Orchestrieren eines ETL-Prozesses für das Partner-Onboarding mit Produkt-Screenshots.

Anwendungsfälle der ETL-Stapelverarbeitung

Lassen Sie uns einige häufige Szenarien untersuchen, in denen die ETL-Stapelverarbeitung weit verbreitet ist.

Datenmanagement im Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen wird die ETL-Stapelverarbeitung verwendet, um Patientenakten, Krankengeschichten, Behandlungsdaten und Diagnosen aus verschiedenen Quellen zusammenzufassen. Dies unterstützt eine umfassende Analyse für eine bessere Patientenversorgung, Forschung und Einhaltung regulatorischer Standards wie HIPAA. Durch die Stapelverarbeitung werden regelmäßige Berichte und Analysen generiert, die Einblicke in Trends, Ergebnisse und Leistung über bestimmte Zeitintervalle hinweg bieten.

Logistik und Supply Chain Management

Die Stapelverarbeitung trägt zur Optimierung von Logistikabläufen durch die Analyse von Lieferkettendaten bei. Es unterstützt die regelmäßige Aktualisierung von Bestandsdaten und ermöglicht es Unternehmen, Lagerbestände abzugleichen, Abweichungen zu erkennen und Bestandsaufzeichnungen auf kontrollierte und effiziente Weise anzupassen. Es bietet außerdem eine strukturierte und organisierte Möglichkeit, Daten zwischen Lieferkettenpartnern auszutauschen. Stapeldateien können in vereinbarten Intervallen übertragen werden, was die Zusammenarbeit verbessert und gleichzeitig die Auswirkungen auf Echtzeitvorgänge minimiert.

E-Commerce und Einzelhandel

Für E-Commerce-Unternehmen hilft ETL bei der Analyse von Transaktionsdaten, Kundenverhalten, Kaufmustern und Produktpräferenzen. Dies ermöglicht gezielte Marketingstrategien, personalisierte Empfehlungen und eine Bestandsverwaltung basierend auf Verbrauchertrends.

Social-Media- und Marketinganalyse

Die ETL-Stapelverarbeitung hilft bei der Analyse von Social-Media-Daten, um die Kundenstimmung, Engagement-Kennzahlen und die Wirksamkeit von Marketingkampagnen zu messen. Es konsolidiert Daten von mehreren Plattformen, um umsetzbare Erkenntnisse für Marketingstrategien abzuleiten.

Echtzeit-Datenverarbeitung, ergänzt durch Batch-Analyse

Während die ETL-Stapelverarbeitung normalerweise in geplanten Intervallen erfolgt, ergänzt sie auch die Echtzeit-Datenverarbeitung. Die Stapelanalyse der gesammelten Echtzeitdaten bietet tiefere Einblicke und ermöglicht es Unternehmen, Trends, Muster und Vorhersagemodelle für zukünftige Strategien abzuleiten.

Compliance und regulatorische Berichterstattung

In Branchen, die strengen Vorschriften unterliegen, wie dem Finanzwesen und dem Gesundheitswesen, gewährleistet die Stapelverarbeitung die Konsolidierung und genaue Berichterstattung der für die Compliance erforderlichen Daten. Dazu gehört die Erstellung von Berichten, Audits und behördlichen Einreichungen aus verschiedenen Datenquellen.

Bildungseinrichtungen und Lernmanagementsysteme

Für Bildungseinrichtungen und Online-Lernplattformen hilft ETL bei der Konsolidierung von Studentendaten, Kursdaten, Bewertungen und Lernanalysen. Es unterstützt personalisierte Lernerfahrungen, Leistungsverfolgung und Lehrplanverbesserungen.

Astera– die automatisierte ETL-Lösung für alle Unternehmen

Astera ist ein 100% No-Code ETL-Lösung Das rationalisiert die Erstellung umfassender Datenpipelines. Die Plattform integriert nahtlos Daten aus verschiedenen Quellen – sei es vor Ort oder in der Cloud – und ermöglicht so eine mühelose Übertragung zu bevorzugten Zielen wie Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake und Microsoft Azure. AsteraDie Stärke von 's liegt in seiner Fähigkeit, vollständig automatisierte ETL-Pipelines zu erstellen, die Datenzuordnung durch AI Auto Mapper zu beschleunigen, Verbindungen über mehrere Quellen und Ziele hinweg herzustellen, die Datenqualität für eine zuverlässige Single Source of Truth zu erhöhen und riesige Datenmengen mit seiner Parallelität mühelos zu verwalten Verarbeitung der ETL-Engine. Hier sind einige der wichtigsten Funktionen:

• Visuelle Schnittstelle, die den End-to-End-Datenverwaltungsprozess vereinfacht und Drag-and-Drop-Funktionalität in jeder Phase des ETL-Lebenszyklus ermöglicht.
• Umfangreiche Konnektoren sorgen für nahtlose Konnektivität zu verschiedenen Datenquellen und -zielen, einschließlich Datenbanken, Anwendungen und Cloud-Diensten.
• Integrierter Planer, der es Ihnen ermöglicht, Ihre Jobs einmalig, in der Stapelverarbeitung oder wiederholt nach einem ausgewählten Zeitplan auszuführen. Zu den verfügbaren Zeitplänen gehören: „Einmal ausführen“, „Stündlich“, „Täglich“, „Wöchentlich“, „Monatlich“ und „Wenn die Datei gelöscht wird“.
• Erweiterte Datenvalidierungsfunktionen, die die Datengenauigkeit und -integrität während des gesamten Integrationsprozesses gewährleisten, indem sie Benutzern die Definition und Implementierung komplexer Validierungsregeln ermöglichen.

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