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Was ist eine ETL-Pipeline? Ein umfassender Leitfaden

March 25th, 2024

Was ist eine ETL-Pipeline?

Eine ETL-Pipeline ist eine Art von Datenpipeline das schließt das ein ETL Prozess zum Verschieben von Daten. Im Kern handelt es sich um eine Reihe von Prozessen und Tools, die es Unternehmen ermöglichen, Rohdaten aus mehreren Quellsystemen zu extrahieren, sie entsprechend ihren Anforderungen umzuwandeln und sie für verschiedene datengesteuerte Initiativen in ein Zielsystem zu laden. Das Zielsystem ist am häufigsten entweder eine Datenbank, a Data Warehouse, Oder ein Daten See.

ETL-Pipelines sind für die Wartung von entscheidender Bedeutung Datenqualität im Datenintegration Und letztendlich ermöglichen wir es Organisationen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage eines einheitlichen und gut organisierten Datensatzes zu treffen.

Beispiel für eine ETL-Pipeline

Bei ETL-Pipelines geht es darum, die Daten so zu transformieren, dass sie den Anforderungen des Zielsystems entsprechen. Beispielsweise könnten auf Ihrer Website Daten über verschiedene Datenbanken verteilt sein, darunter Kundeninformationen, Bestelldetails und Produktinformationen. Um sicherzustellen, dass die Daten mit dem Ziel konsistent sind, müssen Sie die Daten transformieren – normalerweise mithilfe von ETL-Tools.

Transformation beinhaltet normalerweise Bereinigen der Daten, Anreichern mit zusätzlichem Kontext, Entfernen von Duplikaten usw. Sobald Ihre Daten das erforderliche Format haben, werden sie entlang der ETL-Pipeline verschoben und in die Zieltabellen geladen. Diese zentralisierten Website-Daten in einem einheitlichen Format ermöglichen Ihnen eine genaue Datenanalyse und das Treffen besserer, fundierterer Entscheidungen.

 

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ETL vs. ELT-Pipeline

ETL und ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren) Pipelines sind in dem Kontext ähnlich, in dem es um Datenextraktion, -transformation und -laden geht. Der Hauptunterschied zwischen einer ELT- und einer ETL-Pipeline besteht jedoch in der Reihenfolge der Transformations- und Ladeschritte. Die Wahl zwischen ETL gegen ELT hängt von Faktoren wie Datenvolumen, Struktur und den Fähigkeiten der Zielspeicher- und -verarbeitungssysteme ab.

Die ETL-Pipeline extrahiert Daten aus verschiedenen Quellen und speichert sie dann in einem Staging-Bereich, wo Sie komplexe Transformationen anwenden können. Erst wenn die Daten transformiert sind, können sie aus dem Staging-Bereich in eine Zieldatenbank verschoben werden oder Data Warehouse. Verwenden Sie eine ETL-Pipeline, wenn Sie Daten bereinigen, anreichern oder aggregieren müssen, bevor sie ihren endgültigen Speicher erreichen. So stellen Sie sicher, dass die Daten am Ziel bereits verfeinert und für die Analyse bereit sind. ETL-Pipelines werden häufig bevorzugt, wenn mit strukturierten Daten gearbeitet wird und das Zielsystem ein bestimmtes Format erfordert.

Andererseits ist eine ELT-Pipeline darauf ausgerichtet, Daten so schnell wie möglich in das Zielsystem zu laden. Die Daten werden dann bei Bedarf mithilfe der Verarbeitungsfunktionen des Zielsystems transformiert. Eine ELT-Pipeline eignet sich gut für Big-Data-Szenarien, bei denen das Zielsystem, wie z Cloud Data Warehouseist in der Lage, groß angelegte Transformationen effizient durchzuführen. ELT-Pipelines sind flexibler im Umgang mit Roh- oder halbstrukturierten Daten und nutzen die Rechenleistung moderner Data Warehouses für spontane Transformationen während der Analyse.

ETL-Pipeline vs. Datenpipeline

ETL-Pipelines sind eine Teilmenge von Datenpipelines. Während beide Pipelines Daten von Quell- zu Zielsystemen verschieben, besteht der Unterschied zwischen einer ETL-Pipeline und einer Datenpipeline darin, dass eine Datenpipeline nicht immer beteiligt ist Datenumwandlung. Tatsächlich kann man sagen, dass eine ETL-Pipeline eine Art Datenpipeline ist, die Folgendes umfasst: Datenextraktion, Transformation und Laden als Kernprozesse.

Die folgende Tabelle fasst die zusammen ETL-Pipeline vs. Datenpipeline:

ETL-Pipeline Datenpipeline
Setzen Sie mit Achtsamkeit Der Schwerpunkt liegt auf Datenextraktions-, Transformations- und Ladeprozessen. Konzentriert sich auf Datenbewegung. Es kann eine Datentransformation beinhalten oder auch nicht.
Zweck Extrahieren Sie Daten aus verschiedenen Quellen, transformieren Sie sie und laden Sie sie zur Analyse in ein Ziel. Das Endziel besteht darin, Daten effizient zu transportieren.
Prozesse Extraktion, Transformation (Datenbereinigung, Normalisierung usw.) und Laden in ein Zielsystem. Datenbewegung, Organisation und Strukturierung.
Geltungsbereich Behandelt sich speziell mit Prozessen im Zusammenhang mit ETL. Hat einen viel breiteren Anwendungsbereich und deckt eine Reihe von Datenverarbeitungsaufgaben ab.
Datenumwandlung Beinhaltet eine erhebliche Datentransformation, um sie für die Analyse geeignet zu machen. Kann nur minimale Veränderungen erfordern, hauptsächlich für die Organisation.

 

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Vorteile von ETL-Pipelines

ETL-Pipelines machen Daten leichter zugänglich, insbesondere wenn sie über erstellt und verwaltet werden ETL-Pipeline-Tools. Die folgenden Vorteile tragen zusammen zu einer verbesserten Entscheidungsfindung bei:

Integrierte Daten

Ihre Daten liegen in verschiedenen Formaten in Datenbanken, Tabellenkalkulationen und Cloud-Speichern vor. Ein wesentlicher Vorteil von ETL-Pipelines besteht darin, dass sie die Lücke zwischen verschiedenen Pipelines schließen Datenrepositorys. Diese Datenpipelines extrahieren relevante Daten, wandeln sie in eine konsistente Struktur um und laden sie an ein Ziel, wo sie nahtlos in vorhandene Datensätze integriert werden können. Im Wesentlichen fallen ETL-Pipelines aus Datensilos und führen zu einer einheitlichen Sicht auf unternehmensweite Daten, sei es in traditionellen relationalen Datenbanken oder verstreut über cloudbasierte Plattformen.

Verbesserte Datenqualität

Mithilfe von ETL-Pipelines können Sie Unstimmigkeiten in Ihren Daten erkennen und beheben. Das „T“ in ETL-Pipelines steht für Transformation und dieser Schritt erleichtert Datenqualitätsmanagement. Durch vordefinierte Regeln und Algorithmen werden in der Transformationsphase Probleme wie fehlende Werte, doppelte Einträge und Formatinkonsistenzen behoben. Durch die Transformation werden die Daten nicht nur bereinigt, sondern auch angereichert und standardisiert, wodurch Einheitlichkeit gewährleistet wird, die für robuste Analysen und Entscheidungsfindung unerlässlich ist.

Hohe Kompatibilität

Mit der Weiterentwicklung Ihres Unternehmens entwickeln sich auch Ihre Datenanforderungen. ETL-Pipelines sind mit einer modularen und skalierbaren Architektur konzipiert, die Ihnen die Integration neuer Datenquellen ermöglicht. Diese Anpassungsfähigkeit stellt sicher, dass das ETL-Framework mit neuen Technologien und verschiedenen Datenformaten kompatibel bleibt. Darüber hinaus ermöglicht der transformative Charakter der ETL-Pipelines die Änderung von Datenformaten und -strukturen, um sich entwickelnden Analyseanforderungen gerecht zu werden. Beispielsweise integrieren ETL-Pipelines weiterhin neuere Datenspeichersysteme wie Data Lakes zur Datenkonsolidierung.

Erfüllung gesetzlicher Auflagen

Die den ETL-Pipelines innewohnende Transparenz und Rückverfolgbarkeit trägt wesentlich zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften bei. Diese Pipelines umfassen häufig Funktionen, die es Ihnen ermöglichen, den gesamten Datenlebenszyklus zu verfolgen und zu prüfen und eine umfassende Aufzeichnung der Datenherkunft bereitzustellen. Die Datenherkunft ist bei behördlichen Prüfungen von unschätzbarem Wert, bei denen Unternehmen die Integrität und Sicherheit ihrer Datenprozesse nachweisen müssen.

Automation

Automatisierte ETL-Pipelines dienen als robuste Strategie zur Minimierung des Risikos menschlicher Fehler, insbesondere da die manuelle Datenverarbeitung von Natur aus anfällig für Inkonsistenzen aufgrund von Versehen und Ungenauigkeiten ist. Durch die Automatisierung sich wiederholender und zeitaufwändiger Aufgaben wie Datenextraktion und -transformation können Sie außerdem Arbeitsabläufe optimieren und Ressourcen strategischer zuweisen. Es beschleunigt die Geschwindigkeit, mit der Sie Daten verarbeiten, und reduziert gleichzeitig die mit manueller Arbeit verbundenen Betriebskosten.

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Anwendungsfälle für ETL-Pipelines

Datenspeicherung: Das Laden von Daten aus mehreren Betriebssystemen in ein zentrales Data Warehouse ist ein klassischer ETL-Pipeline-Anwendungsfall. Es ermöglicht Ihnen, Daten für Analysen und Berichte aufzubereiten und zu nutzen.

Datenmigration: ETL-Pipelines erleichtern die Datenmigration von einem Quellsystem zu einem anderen, wo sie vorübergehend zur weiteren Verarbeitung oder an einem endgültigen Ziel für den Verbrauch gespeichert werden.

Datenintegration: Unternehmen nutzen häufig ETL-Pipelines, um unternehmensweite Daten zu integrieren und eine zu erstellen Single Source of Truth (SSOT).

Business Intelligence: Dazu gehört die Nutzung von ETL-Pipelines für Business Intelligence (BI), indem diese direkt mit BI-Tools wie Power BI verbunden werden und Erkenntnisse generiert werden.

Modernisierung von Altsystemen: In diesem Szenario spielen ETL-Pipelines eine entscheidende Rolle bei der Rationalisierung des Übergangs. Sie ermöglichen es Unternehmen, moderne Systeme in ihre Technologie und ihren Datenstapel zu integrieren, ohne wertvolle historische Daten zu verlieren.

So erstellen Sie eine ETL-Pipeline

Es gibt zwei Möglichkeiten, eine ETL-Pipeline zu erstellen: Sie können entweder Code schreiben mit Sprachen wie Python oder verwenden Sie eine dedizierte ETL-Tool, sowie Astera. Die Wahl zwischen dem Schreiben von benutzerdefiniertem Code und der Verwendung eines ETL-Pipeline-Tools hängt von verschiedenen Faktoren ab, z. B. der Komplexität Ihrer ETL-Pipelines, dem Umfang Ihrer Daten, der erforderlichen Flexibilität und den Fähigkeiten Ihres Teams.

Erstellen einer ETL-Pipeline mit Python

Die richtigen Python Der Aufbau von ETL-Pipelines bietet Flexibilität und Anpassungsmöglichkeiten. Es ermöglicht Ihnen, den Prozess an Ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen. Daher eignet sich diese Methode, wenn Sie besondere Anforderungen haben oder regelmäßig mit komplexen Datentransformationen zu tun haben. Hier ist eine allgemeine Ansicht des Prozesses zum Erstellen einer ETL-Pipeline mit Python:

  1. Anforderungen definieren: Identifizieren Sie die Datenquellen, aus denen Sie Daten extrahieren müssen, die erforderliche Transformationslogik, um sie konsistent zu machen, und das Ziel, an dem die verarbeiteten Daten gespeichert werden.
  2. Installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken: Stellen Sie sicher, dass Sie die erforderlichen Python-Bibliotheken installiert haben, z Pandas zur Datenmanipulation und -transformation sowie bei Bedarf alle Datenbankkonnektoren.
  3. Daten extrahieren: Schreiben Sie Code, um Daten aus Datenquellen wie Datenbanken, APIs, Dateiformaten usw. zu extrahieren.
  4. Daten transformieren: Wenden Sie die erforderlichen Transformationen auf die extrahierten Daten an. Verwenden Sie Pandas oder andere Bibliotheken, um die Daten nach Bedarf zu bereinigen, zu filtern und zu bearbeiten.
  5. Lade Daten: Schreiben Sie Code, um die transformierten Daten in das Zielsystem zu laden.
  6. Planen und automatisieren: Implementieren Sie die Planung, um Ihre ETL-Pipelines zu automatisieren. Sie können Tools wie Apache Airflow verwenden oder Ihren eigenen Planungsmechanismus erstellen Python cron Jobs & Karriere.
  7. Protokollierung und Überwachung: Implementieren Sie die Protokollierung, um den Zustand Ihrer Pipeline zu verfolgen, zu debuggen und zu überwachen.
  8. Fehlerbehandlung: Stellen Sie sicher, dass Sie Fehlerbehandlungsmechanismen einschließen, um Probleme beim Extrahieren, Transformieren oder Laden zu beheben. Diese Mechanismen schützen Ihre Pipelines und ermöglichen ihnen die Wiederherstellung nach Ausfällen.
  9. Testing: Testen Sie Ihre ETL-Pipeline gründlich mit verschiedenen Szenarien und Randfällen, um seine Zuverlässigkeit sicherzustellen.
  10. Dokumentation: Dokumentieren Sie Ihre ETL-Pipeline, einschließlich Details zu Datenquellen, Transformationslogik und Ziel. Die Dokumentation erleichtert anderen das Verständnis und die Wartung der Pipeline.

Der Nachteil dieser manuellen Methode besteht darin, dass sie mehr Entwicklungsaufwand und -zeit erfordert. Das Schreiben von benutzerdefiniertem Python-Code für ETL-Pipelines bedeutet, dass Sie sich um alle Aspekte des Prozesses kümmern müssen, einschließlich Datenextraktion, -transformation und -laden sowie Fehlerbehandlung und -überwachung. Im Gegensatz zu dedizierten ETL-Pipeline-Tools mit grafischen Oberflächen ist benutzerdefinierter Python-Code für technisch nicht versierte Benutzer, die ETL-Workflows entwerfen oder überwachen, möglicherweise nicht so benutzerfreundlich.

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Erstellen einer ETL-Pipeline mit No-Code-ETL-Pipeline-Tools

Dedizierte ETL-Pipeline-Tools verfügen über grafische Oberflächen sowie vorgefertigte Konnektoren und Transformationen, wodurch es einfacher wird, ETL-Workflows ohne Programmieraufwand zu entwerfen und zu verwalten. Sobald Sie sich für ein Tool entschieden haben, besteht der nächste Schritt im Aufbau der ETL-Pipeline.

 

ETL-Pipeline über No-Code

Erstellen einer ETL-Pipeline mit Astera

 

Während die spezifischen Schritte je nach tatsächlichem Werkzeug variieren können, bleibt der allgemeine Prozess derselbe:

  1. Mit Datenquellen verbinden: Ziehen Sie die Konnektoren per Drag-and-Drop auf den Datenfluss und stellen Sie eine Verbindung zu den Datenquellen her, aus denen Sie Daten extrahieren möchten. Dies können Datenbanken, APIs, Flatfiles oder jede andere unterstützte Quelle sein.
  2. Daten extrahieren: Verwenden Sie die grafische Benutzeroberfläche des ETL-Tools, um den Extraktionsprozess zu entwerfen. Konfigurieren Sie Konnektoren und Einstellungen, um Daten aus den definierten Quellen abzurufen.
  3. Daten transformieren: Implementieren Sie Datentransformationen, die in das ETL-Pipeline-Tool integriert sind. Dies kann das Anwenden von Filtern, Aggregationen oder anderen Transformationen zum Bereinigen und umfassen Bereiten Sie die Daten vor für das Ziel.
  4. Mit dem Ziel verbinden: Geben Sie die Verbindung zum Ziel an, an das die transformierten Daten geladen werden, und stellen Sie eine Verbindung her. ETL-Tools verfügen über Funktionen wie AI Auto Datenmapper um den Prozess mühelos zu gestalten.
  5. Ladevorgang konfigurieren: Verwenden Sie das ETL-Tool, um den Ladevorgang zu konfigurieren. Definieren Sie, wie die transformierten Daten an das Ziel geschrieben werden, einschließlich etwaiger Formatierungs- oder Schemaüberlegungen. Sie können auch konfigurieren, ob die Daten in Stapeln geladen werden, sowie die Größe der Stapel.
  6. Planen und automatisieren: Richten Sie eine Planung ein, um die Ausführung Ihrer Pipeline zu automatisieren. Definieren Sie, wann und wie oft die Pipeline ausgeführt werden soll. Die ETL-Pipeline kann so konfiguriert werden, dass sie in bestimmten Intervallen oder bei bestimmten Ereignissen ausgeführt wird, beispielsweise wenn eine E-Mail empfangen oder eine Datei in einem Ordner abgelegt wird.
  7. Fehlerbehandlung und Protokollierung: Konfigurieren Sie Fehlerbehandlungsmechanismen im ETL-Tool. Definieren Sie, wie das Tool Fehler beim Extrahieren, Transformieren oder Laden behandeln soll. Sie können auch eine Protokollierung implementieren, um die Ausführung zu verfolgen und Probleme zu identifizieren.
  8. Testen Sie die Pipeline: Testen Sie die ETL-Pipeline gründlich mit Beispieldaten, um sicherzustellen, dass sie wie erwartet funktioniert. Stellen Sie sicher, dass Daten korrekt extrahiert, transformiert und geladen werden.
  9. Einsatz: Stellen Sie die ETL-Pipeline in Ihrer Produktionsumgebung bereit. Überwachen Sie die Leistung und nehmen Sie gegebenenfalls Anpassungen vor.

Die Verwendung eines automatisierten Tools kann von Vorteil sein, wenn Sie ETL-Pipelines schnell einrichten müssen, insbesondere in Szenarien, in denen ein technisch nicht versierter Benutzer oder ein Geschäftsexperte in die Entwicklung, Verwendung, Wartung oder Überwachung der Pipeline einbezogen werden muss. Darüber hinaus erfordert benutzerdefinierter Code eine laufende Wartung – Sie müssen den Code jedes Mal aktualisieren und testen, wenn sich Änderungen an Datenquellen, Transformationslogik oder Zielformaten ergeben.

 

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Best Practices für die ETL-Pipeline

Modularität fördern: Entwerfen Sie modulare und wiederverwendbare Komponenten in Ihrer ETL-Pipeline. Durch die Aufteilung des Prozesses in wiederverwendbare Komponenten, die jeweils für eine bestimmte Aufgabe verantwortlich sind, wird das Gesamtsystem flexibler und einfacher zu verwalten. Der modulare Ansatz vereinfacht Aktualisierungen einzelner Komponenten, ohne die gesamte ETL-Pipeline zu beeinträchtigen, und fördert so die Konsistenz im gesamten Workflow.

Implementieren Sie inkrementelles Laden und CDC: Wenn Sie sich nicht mit Echtzeit-Datenstreaming befassen, sollten Sie die Implementierung von inkrementellem Laden in Betracht ziehen Datenerfassung ändern (CDC) nur die geänderten Daten zu verarbeiten. Dadurch können Sie die Bearbeitungszeit und den unnötigen Ressourcenverbrauch reduzieren. Diese Technik ist besonders effektiv bei großen Datensätzen, bei denen die Verarbeitung des gesamten Datensatzes bei jedem Durchlauf nicht praktikabel ist.

Leistung optimieren: Sie können verschiedene Strategien anwenden, um die Leistung Ihrer ETL-Pipelines zu optimieren. Erwägen Sie beispielsweise die Partitionierung und Parallelisierung von Datenverarbeitungsaufgaben, um die Arbeitslast auf mehrere Ressourcen zu verteilen und die Gesamtgeschwindigkeit zu erhöhen. Nutzen Sie die Indizierung und geeignete Datenstrukturen, um Datenabruf- und Transformationsprozesse zu beschleunigen. Darüber hinaus können Sie Caching-Mechanismen nutzen, um Zwischenergebnisse zu speichern und wiederzuverwenden und redundante Berechnungen zu reduzieren.

Implementieren Sie Fehlerbehandlung und Protokollierung: Ermöglichen Sie durch Fehlerbehandlung eine schnelle Identifizierung und Lösung von Problemen während der Datenverarbeitung. Eine umfassende Protokollierung bietet Einblicke in das Verhalten der Pipeline und erleichtert die Fehlerbehebung und Überwachungsprozesse. Dieser Tandem-Ansatz verbessert die Zuverlässigkeit und Wartbarkeit der ETL-Pipelines.

Metadatenverwaltung: Organisieren und dokumentieren Sie Metadaten zu Datenquellen, Transformationen und Zielen, um Änderungen und Abhängigkeiten innerhalb Ihrer ETL-Pipeline zu verfolgen. Das Metadatenmanagement verbessert die Rückverfolgbarkeit und vereinfacht das Verständnis der Datenherkunft. Dies wiederum erleichtert die Behebung von Problemen, die Sicherstellung der Datenqualität und die Implementierung von Änderungen.

 

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