Bevorstehendes Webinar

Nehmen Sie an einem KOSTENLOSEN Webinar teil Automatisierte Verarbeitung von EDI-Dateien im Gesundheitswesen mit Astera

27. Juni 2024 – 11:1 Uhr PT / 2:XNUMX Uhr CT / XNUMX:XNUMX Uhr ET

Blogs

Heim / Blogs / Datenpipeline vs. ETL-Pipeline: Was ist der Unterschied?

Inhaltsverzeichnis
Die automatisierte, Kein Code Datenstapel

Erfahren Sie, wie Astera Data Stack kann die Datenverwaltung Ihres Unternehmens vereinfachen und rationalisieren.

Datenpipeline vs. ETL-Pipeline: Was ist der Unterschied?

June 11th, 2024

In den letzten Jahren haben sich mehrere Merkmale des ETL-Pipelines haben gigantische Veränderungen durchgemacht. Aufgrund des Aufkommens neuartiger Technologien wie maschinellem Lernen (ML) und moderner DatenpipelinesDie Datenverwaltungsprozesse von Unternehmen entwickeln sich kontinuierlich weiter. Auch die Menge der zugänglichen Daten wächst jährlich sprunghaft. 

Dateningenieure bezeichnen diese End-to-End-Route als ETL-Datenpipelines, wobei jede Pipeline über eine oder mehrere Quellen und Zielsysteme verfügt, um auf die verfügbaren Daten zuzugreifen und diese zu bearbeiten. Dieser Prozess des Verschiebens von Daten von einer Quelle zu einem Ziel ist in jeder Art von Datenpipeline von entscheidender Bedeutung. 

Innerhalb jeder Pipeline durchlaufen die Daten Transformation, Validierung, Normalisierung und andere Prozesse. ETL-Pipelines und Datenpipelines können beides umfassen Streaming von ETL-Daten und Stapelverarbeitung. Eine Datenpipeline kann ETL und alle anderen Aktivitäten oder Prozesse umfassen, bei denen Daten von einem Ort an einen anderen verschoben werden. 

Was ist also der Unterschied zwischen einer ETL-Pipeline und einer Datenpipeline? Lassen Sie uns die Datenpipeline im Vergleich zu ETL und die wichtigsten Unterschiede zwischen den beiden genauer untersuchen.

Was ist eine ETL-Pipeline?

ETL steht für Extrahieren, Transformieren und Laden. Also per Definition aBei der ETL-Pipeline handelt es sich um eine Reihe von Prozessen, die das Extrahieren und Transformieren von Daten aus verschiedenen Quellen umfassen. Die Daten sind anschließend in die Zielsysteme, beispielsweise eine Cloud, geladen werden Datenlager, Datamart, oder eine Datenbank für Analyse- oder andere Zwecke.

ETL-Pipeline

Bei der Extraktion erfasst das System Daten aus verschiedenen heterogenen Quellen, wie z. B. Geschäftssystemen, Anwendungen, Sensoren und Datenbanken. Im nächsten Schritt werden die Rohdaten in ein von der Endanwendung benötigtes Format umgewandelt. 

Zuletzt werden die transformierten Daten in ein Ziel-Data Warehouse oder eine Datenbank geladen. Außerdem kann es sein als API veröffentlicht mit Stakeholdern geteilt werden. 

Der Hauptzweck des Aufbaus einer ETL-Pipeline besteht darin, die richtigen Daten zu erfassen, sie für die Berichterstellung vorzubereiten und sie für einen schnellen, einfachen Zugriff und eine schnelle Analyse zu speichern. ETL-Tools Helfen Sie Geschäftsanwendern und Entwicklern, mehr Zeit zu gewinnen und sich auf andere wichtige Geschäftsaktivitäten zu konzentrieren. Unternehmen können ETL-Pipelines mit unterschiedlichen Strategien basierend auf ihren individuellen Anforderungen erstellen. 

Die ETL-Pipelines werden in verschiedenen Datenprozessen verwendet, wie zum Beispiel:

Beispiele für ETL-Pipelines

Es gibt verschiedene Geschäftsszenarien Hier können ETL-Pipelines verwendet werden, um schnellere und qualitativ hochwertigere Entscheidungen zu treffen. ETL-Pipelines sind nützlich für die Zentralisierung aller Datenquellen, was dem Unternehmen hilft, eine konsolidierte Version seiner Datenbestände anzuzeigen. 

Beispielsweise kann die CRM-Abteilung eine ETL-Pipeline verwenden, um Kundendaten von mehreren Berührungspunkten in der Customer Journey abzurufen. Dies kann es der Abteilung außerdem ermöglichen, detaillierte Dashboards zu erstellen, die als eine einzige Quelle für alle dienen können Kundeninformation von verschiedenen Plattformen. 

Ebenso besteht oft die Notwendigkeit, Daten intern zwischen mehreren Datenspeichern zu verschieben und umzuwandeln, da es für einen Geschäftsanwender schwierig ist, die über verschiedene Informationssysteme verstreuten Daten zu analysieren und zu verstehen.

Vorteile einer ETL-Pipeline

Effiziente Entscheidungsfindung: Mit einer ETL-Pipeline können Endbenutzer schnell auf die benötigten Daten zugreifen, was eine schnellere Entscheidungsfindung ermöglicht und den Zeitaufwand für die Datenvorbereitung und -verarbeitung reduziert. 

Skalierbare Datenverarbeitung: ETL-Pipelines verarbeiten große Datenmengen effizient und ermöglichen Endbenutzern die Skalierung ihrer Datenverarbeitungsfunktionen ohne Leistungseinbußen. 

Verbesserte Datenzugänglichkeit: ETL-Pipelines machen Daten für Endbenutzer leicht zugänglich, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen integrieren und zentralisieren und so den manuellen Datenabruf und die Datenaggregation überflüssig machen.

Was ist eine Datenpipeline?

Eine Datenpipeline bezieht sich auf die Schritte, die beim Verschieben von Daten vom Quellsystem zum Zielsystem erforderlich sind. Diese Schritte umfassen das Kopieren von Daten, das Übertragen von einem Standort vor Ort in die Cloud und das Kombinieren mit anderen Datenquellen. Der Hauptzweck einer Datenpipeline besteht darin, sicherzustellen, dass all diese Schritte für alle Daten konsistent ausgeführt werden.

Datenpipeline

Wenn geschickt damit umgegangen wird Datenpipeline-ToolsEine Datenpipeline kann Unternehmen Zugriff auf konsistente und gut strukturierte Datensätze zur Analyse bieten. Dateningenieure können konsolidieren Information von und viele Quellen zu erfassen und gezielt zu nutzen, indem Datentransfer und -transformation systematisiert werden. Zum Beispiel, an AWS Data Pipeline ermöglicht es Benutzern, Daten frei zwischen lokalen AWS-Daten und anderen Speicherressourcen zu verschieben.

Beispiele für Datenpipelines

Datenpipelines sind hilfreich, um Dateneinblicke genau abzurufen und zu analysieren. Die Technologie ist hilfreich für Personen, die mehrere isolierte Datenquellen speichern und sich darauf verlassen, eine Echtzeit-Datenanalyse benötigen oder ihre Daten in der Cloud speichern. 

Beispielsweise können Datenpipeline-Tools eine Leistung erbringen prädiktive Analyse um mögliche zukünftige Trends zu verstehen. Eine Produktionsabteilung kann mithilfe von Predictive Analytics wissen, wann das Rohmaterial wahrscheinlich zur Neige geht. Eine vorausschauende Analyse kann auch helfen, vorherzusagen, welcher Lieferant Verzögerungen verursachen könnte. Die Verwendung effizienter Datenpipeline-Tools führt zu Erkenntnissen, die der Produktionsabteilung helfen können, ihre Abläufe zu rationalisieren.

Unterschied zwischen ETL und Datenpipelines

Obwohl ETL und Datenpipelines verwandt sind, unterscheiden sie sich erheblich voneinander. Allerdings werden die beiden Begriffe oft synonym verwendet. Beide Pipelines sind verantwortlich für Daten von einem System in ein anderes verschieben; Der entscheidende Unterschied liegt in der Anwendung.

ETL vs. Data Pipeline – den Unterschied verstehen

Die ETL-Pipeline umfasst eine Reihe von Prozessen Extrakt Daten aus einer Quelle importieren, umwandeln und in das Zielsystem laden. Andererseits ist eine Datenpipeline eine etwas weiter gefasste Terminologie, die eine ETL-Pipeline als Teilmenge umfasst. Es enthält eine Reihe von Verarbeitungswerkzeugen Daten übertragen von ein System zum anderen. Die Daten können jedoch transformiert werden oder nicht.

Sinn

Der Zweck einer Datenpipeline besteht darin, Daten aus Quellen wie Geschäftsprozessen, Ereignisverfolgungssystemen und Datenbanken in ein Data Warehouse für Business Intelligence und Analysen zu übertragen. Im Gegensatz dazu besteht der Zweck von ETL darin, Daten zu extrahieren, umzuwandeln und in ein Zielsystem zu laden. 

Die Reihenfolge ist entscheidend. Nachdem Sie Daten aus der Quelle extrahiert haben, müssen Sie sie in ein Datenmodell einpassen, das gemäß Ihren Business-Intelligence-Anforderungen generiert wurde. Dies beinhaltet das Sammeln, Bereinigen und Transformieren der Daten. Abschließend laden Sie die resultierenden Daten in Ihr Data Warehouse.

Wie die Pipeline läuft

Eine ETL-Pipeline arbeitet normalerweise in der Stapelverarbeitung, was bedeutet, dass die Daten zu einem bestimmten Zeitpunkt in einem großen Block zum Zielsystem verschoben werden. Die Pipeline kann beispielsweise alle zwölf Stunden einmal ausgeführt werden. Sie können die Batches sogar so organisieren, dass sie täglich zu einer bestimmten Zeit ausgeführt werden, wenn wenig Systemverkehr herrscht. 

Im Gegenteil, eine Datenpipeline kann auch als Echtzeitprozess arbeiten und jedes Ereignis bei seinem Auftreten verwalten, anstatt es stapelweise zu verarbeiten. Während des Daten-Streamings wird ein fortlaufender Fluss verwaltet, der für Daten geeignet ist, die eine kontinuierliche Aktualisierung erfordern. Zum Beispiel, um Daten zu übertragen, die von einem Sensor zur Verkehrsverfolgung gesammelt wurden. 

Darüber hinaus muss die Datenpipeline nicht mit dem Laden von Daten in eine Datenbank oder ein Data Warehouse enden. Sie können Daten in eine beliebige Anzahl von Zielsystemen laden, beispielsweise in einen Amazon Web Services-Bucket oder einen Data Lake. Es kann auch Geschäftsprozesse durch die Aktivierung von Webhooks auf anderen Systemen initiieren.

Datenpipeline vs. ETL-Pipeline: Welche sollten Sie wählen? 

Es versteht sich von selbst, dass die Wahl zwischen einer Datenpipeline und einer ETL-Pipeline weitgehend von Ihren spezifischen Datenintegrationsanforderungen abhängt. ETL-Pipelines, die für viele Unternehmen traditionell die Wahl sind, eignen sich für Szenarien, in denen regelmäßige, geplante Updates ausreichend sind. Andererseits ist eine Datenpipeline eine vielseitigere Lösung, die nicht nur ETL, sondern auch Echtzeit-Datenstreaming und -Orchestrierung umfasst. Wenn Sie Agilität und Anpassungsfähigkeit benötigen, insbesondere im Umgang mit unterschiedlichen Datenquellen und dynamischen Verarbeitungsanforderungen, ist eine Datenpipeline möglicherweise besser geeignet. 

So können Sie zwischen ETL-Pipeline und Datenpipeline entscheiden:  

Anwendungsfall

 Berücksichtigen Sie die Art Ihrer Daten und die Anforderungen Ihrer Geschäftsprozesse. ETL-Pipelines eignen sich gut für Szenarien, in denen Daten stapelweise verarbeitet werden können, wodurch sie für die Verarbeitung großer Mengen historischer Daten effizient sind. Andererseits sind Datenpipelines vielseitiger und ermöglichen Echtzeit-Datenstreaming für Anwendungsfälle, die sofortige Erkenntnisse und Maßnahmen auf der Grundlage der neuesten Datenaktualisierungen erfordern. 

Wenn Sie beispielsweise Finanztransaktionen abwickeln oder Social-Media-Trends in Echtzeit überwachen, könnte eine Datenpipeline die bevorzugte Wahl sein, um eine zeitnahe Entscheidungsfindung sicherzustellen. 

Flexibilität

 ETL-Pipelines können während der Transformationsphase unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten verarbeiten. Dieser Prozess umfasst das Bereinigen, Anreichern und Strukturieren von Daten für die Analyse und Speicherung. Andererseits eignen sich einfache Datenpipelines, die für kontinuierliches Streaming konzipiert sind, besser für homogene Datenquellen, bei denen ein konsistentes Format beibehalten wird. Sie verwalten den ständigen Datenfluss effizient, bieten jedoch möglicherweise nicht das gleiche Maß an komplexen Transformationsmöglichkeiten wie ETL-Pipelines für komplexe, unterschiedliche Datenstrukturen. 

Komplexität

Was die Komplexität anbelangt, erfordern ETL-Pipelines im Vergleich zu Datenpipelines einen höheren Design- und Entwicklungsaufwand im Vorfeld, insbesondere aufgrund des Datentransformationsprozesses. Dieser Aufwand wird jedoch erheblich reduziert, da moderne ETL-Tools den Großteil der schweren Arbeit übernehmen. 

Werkzeuge und Ökosystem

Apropos Tools: Auch das Tooling und das Ökosystem spielen eine Rolle im Entscheidungsprozess. ETL-Pipelines verfügen über einen gut etablierten Satz an Tools und Frameworks, die oft eng in Data Warehouses und traditionelle Business-Intelligence-Systeme integriert sind. Dies macht sie zu einer zuverlässigen Wahl für Unternehmen mit Altsystemen und einer strukturierten Datenumgebung. 

Andererseits nutzen Datenpipelines ein breiteres Ökosystem und integrieren Technologien wie Apache Kafka, Apache Flink oder Apache Spark für die Echtzeit-Datenverarbeitung. Sie passen gut zum wachsenden Trend zu Big-Data-Technologien und cloudbasierten Lösungen und bieten Skalierbarkeit und Flexibilität bei der Auswahl von Tools, die am besten zu bestimmten Anwendungsfällen passen. Letztendlich hängt die Wahl zwischen einer Datenpipeline und einer ETL-Pipeline von der Art Ihrer Daten, den Verarbeitungsanforderungen und dem Grad an Flexibilität und Echtzeitfähigkeiten ab, die Ihre Integration erfordert.

Datenpipeline vs. ETL: Wichtige Erkenntnis

Obwohl sie synonym verwendet werden, handelt es sich bei ETL und Datenpipelines um zwei unterschiedliche Begriffe. ETL-Tools extrahieren, transformieren und laden Daten, während Datenpipeline-Tools möglicherweise eine Datentransformation beinhalten oder nicht. 

Beide Methoden haben ihre Vor- und Nachteile. Das Verschieben von Daten von einem Ort zum anderen bedeutet, dass verschiedene Bediener systematisch und korrekt auf eine Anfrage antworten können, anstatt verschiedene Quelldaten zu durchsuchen. 

Eine gut strukturierte Datenpipeline und ETL-Pipeline verbessern die Effizienz des Datenmanagements. Sie erleichtern es Datenmanagern auch, schnell Iterationen durchzuführen, um die sich ändernden Datenanforderungen des Unternehmens zu erfüllen.

ETL-Datenverarbeitungstool

Wichtig ist, dass Sie sich möglicherweise nicht zwischen der Implementierung einer Datenpipeline oder einer ETL-Pipeline entscheiden müssen, da beide strategisch kombiniert eingesetzt werden können. In vielen realen Szenarien geht es darum, sie gemeinsam zu nutzen, um spezifische Geschäftsanforderungen zu erfüllen. Beispielsweise könnten Sie ETL-Pipelines verwenden, um strukturierte, stapelorientierte Daten mit genau definierten Transformationen zu verarbeiten. Dies könnte besonders nützlich sein, wenn es um historische Daten oder Szenarien geht, bei denen regelmäßige Aktualisierungen ausreichend sind. In der Zwischenzeit kann die breitere Datenpipeline Echtzeit-Datenstreaming, Orchestrierung und andere Aufgaben bewältigen, die über das herkömmliche ETL hinausgehen. 

Also, wenn Sie verschiedene vergleichen Datenintegrationswerkzeuge Geben Sie Folgendes an, um Ihre ETL- oder Datenpipelines auszuführen Astera ein Versuch! Sie können sich auch für eine Demo anmelden oder mit unserem Vertriebsmitarbeiter sprechen, um Ihren Anwendungsfall kostenlos zu besprechen.

Autoren:

  • Nida Fatima
Sie können auch mögen
Primärschlüssel vs. Fremdschlüssel: 9 wichtige Unterschiede
Vergleich zwischen Snowflake und SQL Server: Welches Data Warehouse passt zu Ihren Anforderungen?
Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Datenaufbereitung
In Anbetracht Astera Für Ihre Datenverwaltungsanforderungen?

Stellen Sie eine codefreie Konnektivität mit Ihren Unternehmensanwendungen, Datenbanken und Cloud-Anwendungen her, um alle Ihre Daten zu integrieren.

Lassen Sie uns jetzt eine Verbindung herstellen!
Lass uns verbinden