Eine Datenpipeline ist im Wesentlichen der Kanal, durch den Daten fließen.
Wie Sie sich vorstellen können, fließen die Daten zwischen zwei Orten, der Quelle und dem Ziel. Und der Kanal, dem es von der Quelle zum Ziel folgt, ist die Datenpipeline.
Während des Datenflusses werden die Daten validiert, transformiert und aggregiert, um am Ziel verwendet zu werden. Datenpipelines sind unglaublich nützlich bei der Erstellung Business-Intelligence-Plattformen und Erleichterung der datengestützten Entscheidungsfindung.
In diesem Artikel erfahren Sie genau, was Datenpipelines sind.
What Is a Data Pipeline?
Wie bereits erwähnt, ist eine Datenpipeline ein Kanal, durch den Daten von einem Quellsystem zu einem Zielsystem fließen. Die Quelle(n) ist/sind der Ort, an dem Daten generiert oder erstmals aufgezeichnet werden.
Dies kann beispielsweise ein Online-Shop-Verwaltungssystem oder ein Tool zur Verwaltung von Werbekampagnen in sozialen Medien sein. Das Ziel könnte ein Dashboard sein, das die Werbeausgaben den im Online-Shop erfassten Verkäufen gegenüberstellt.
Es können Datenpipelines erstellt werden, um Daten aus den verschiedenen Systemen zu sammeln, sie nach Bedarf umzuwandeln und sie in einem Repository zu platzieren, wo das Dashboard sie sammelt und anzeigt.
Oft ist das Format, in dem Daten am Zielort erwartet werden, nicht das Format, in dem sie generiert werden. Beispielsweise kann der Online-Shop alle Shop-Bestellungen bereitstellen JSON Format. Das System benötigt jedoch den Gesamtumsatz für den Monat.
Die Pipeline muss daher alle Bestellungen in einem bestimmten Monat addieren, um den Gesamtumsatz für den Monat zu berechnen. Die Pipeline dient daher als wichtiger Mittelschritt, der die Daten nach Bedarf umstrukturiert und neu organisiert.
Benefits of Data Pipelines
- Der wichtigste Vorteil der Verwendung von Datenpipelines besteht darin, dass sie es Ihnen ermöglichen, Daten aus verschiedenen Systemen zu sammeln und zu aggregieren und die Ergebnisse an einem einzigen zentralen Ort anzuzeigen. Dadurch werden Informationen zugänglicher und die Entscheidungsfindung erleichtert.
- Richtig aufgebaut, können Sie auch Echtzeitinformationen und Analysen für verschiedene Metriken sehen, die Sie in einem Unternehmen verfolgen.
- Die Automatisierung der Datenerfassung und -zusammenfassung ist billiger, schneller und weniger fehleranfällig als die manuelle Übertragung oder Eingabe von Daten in Systeme.
- Datenpipelines sind auch sehr skalierbar. Mit zunehmender Datenmenge können sie den erhöhten Arbeitsaufwand viel besser bewältigen als manuelle Methoden.
Als nächstes werden wir die Datenpipeline-Architektur diskutieren.
Data Pipeline Architectures
Im Großen und Ganzen gibt es zwei Arten von Datenpipeline-Architekturen; das eine ist ETL, das andere ELT.
# 1. ETL (Extrahieren-Transformieren-Laden)
ETL ist eine Methode zur Implementierung von Datenpipelines. ETL steht für Extract-Transform-Load. Dies sind die Schritte, die ausgeführt werden, wenn Daten aus dem Quellsystem extrahiert werden. Dann wird es in eine ideale Form für den Zielanwendungsfall umgewandelt. Zuletzt wird es in das System geladen.
Ein Beispiel wäre der Versuch, die beliebtesten Produkte eines Online-Shops in einem Monat zu ranken. Zunächst werden die Bestelldaten aus dem Onlineshop extrahiert. Als nächstes wird es transformiert, indem es in die einzelnen Artikel im Shop zerlegt wird. Dann werden die Artikel gezählt, um die beliebtesten Produkte zu finden. Die resultierende Liste wird dann in das Zielsystem geladen.
# 2. ELT (Extrahieren-Laden-Transformieren)
Wie Sie wahrscheinlich schon erraten haben, ist ELT Extract-Load-Transform. Bei dieser Methode werden die Daten aus dem Quellsystem extrahiert. Als nächstes wird es auf den Zielserver geladen. Danach werden alle Transformationen angewendet, nachdem die Daten geladen wurden. Das bedeutet, dass Rohdaten aufbewahrt und bei Bedarf transformiert werden.
Dies hat den Vorteil, dass die Daten im Laufe der Zeit immer wieder neu kombiniert werden können, um eine andere Perspektive zu erhalten. Um auf das vorherige Beispiel zurückzukommen, können dieselben Bestelldaten verwendet werden, um zu sehen, welche Kunden am meisten im Shop gekauft haben. Dies wäre nicht möglich, wenn wir die Daten bereits in Ranking-Produkte transformiert hätten.
ETL Vs. ELT
| Aspekt | ETL | ELT |
| Storage | Daten werden in ihrem verarbeiteten Format auf dem gespeichert Data Warehouse Server | Daten werden in ihrem Rohformat gespeichert und bei Bedarf transformiert |
| Anwendungsfall | Es eignet sich für größere Datensätze und einfache Transformationen | Es eignet sich für kleine Datensätze und komplexe Transformationen |
| Data Format | Daten werden in einem strukturierten Format gespeichert; Daher kann es nur in Data Warehouses gespeichert werden | Daten können strukturiert, unstrukturiert und halbstrukturiert sein und können daher in Data Warehouses und/oder Data Lakes gespeichert werden |
| Reife | Dies war die traditionelle Art der Implementierung von Datenpipelines, ist aber ausgereifter und gut verstanden | Es ist die moderne Art, Datenpipelines zu implementieren, aber es ist komplexer und wird von Menschen weniger verstanden |
| Compliance | Es erleichtert die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO, da die Daten vor der Speicherung transformiert werden und möglicherweise nicht personenbezogen sind | Es erschwert die Einhaltung der DSGVO, da die Daten in ihrem ursprünglichen Format aufbewahrt werden. Daher kann es immer noch mit Einzelpersonen verknüpft werden |
| Datenverfügbarkeit | Sie müssen im Voraus angeben, welche Daten erforderlich sind und wie sie transformiert werden | So viele Daten wie verfügbar können zuerst geladen und später transformiert werden |
| Zeit der Transformation | Die Transformation erfolgt in einem Staging-System vor dem Laden | Die Transformation findet im Datensystem selbst statt |
| Zeit zum Laden | Die Ladezeit ist länger, da die Daten während des Ladens transformiert werden | Die Ladezeit ist kürzer, da keine Transformationen stattfinden |
| Zeitaufwand während Transformationen | Transformationen erfolgen im Voraus, was anfangs mehr Zeit in Anspruch nimmt, aber nach der Transformation ist die Datenanalyse schneller | Transformationen finden bei Bedarf statt und werden jedes Mal neu berechnet. Daher braucht die Analyse Zeit. |
Zusammenfassung
Sowohl ELT als auch ETL haben ihre Stärken und Schwächen, und keine ist notwendigerweise besser als die andere. Mit ETL können Sie Ihre Daten vor dem Laden strukturieren und die Analyse beschleunigen, während ELT Ihnen die Flexibilität unstrukturierter Daten bietet. Letztendlich hängt die Wahl der besseren Methode von Ihren geschäftlichen Anforderungen ab.
Types of Data Pipelines
Eine andere Möglichkeit, Datenpipelines zu klassifizieren, basiert darauf, ob die Pipeline Batch- oder Echtzeitverarbeitung implementiert.
# 1. Batch-Verarbeitung
Bei der Stapelverarbeitung werden Daten regelmäßig gesammelt und in einem Rutsch verarbeitet. Diese Methode ist ideal, wenn die Daten regelmäßig benötigt werden. Ein Beispiel für eine Datenpipeline, die Stapelverarbeitung verwendet, ist ein Gehaltsabrechnungssystem, bei dem Stundenzettel aus dem Einstempelsystem extrahiert werden.
Die Stunden werden dann nach geleisteter Arbeit berechnet und abgerechnet. Die auszuzahlenden Löhne können dann in ein anderes System geladen werden. Dieses System würde nur einmal pro Woche oder im Monat laufen. Daher werden die Daten periodisch gesammelt und in einem Rutsch verarbeitet.
# 2. Echtzeitverarbeitung
Die Alternative zur Stapelverarbeitung ist die Echtzeitverarbeitung. In diesem System werden Daten verarbeitet, sobald sie generiert werden. Ein Beispiel für eine Datenpipeline mit Echtzeitverarbeitung ist eine Website, die Besucher registriert und die Daten sofort an ein Analysesystem sendet.
Wenn Sie sich das Analyse-Dashboard ansehen, erfahren Sie die Anzahl der Website-Besuche in Echtzeit. Echtzeit-Streams können mit Technologien wie implementiert werden Apache Kafka. Hier ist eine Anleitung dazu wie man mit Apache Kafka loslegt.
Andere Tools, die verwendet werden können, sind z RabbitMQ.
Use Cases
Erstellen eines Analytics-Dashboards
Datenpipelines sind unglaublich nützlich, um Daten aus verschiedenen Quellen zu aggregieren, um die Leistungsübersicht eines Unternehmens anzuzeigen. Sie können in Analysetools auf einer Website, in sozialen Medien und Anzeigen integriert werden, um die Marketingbemühungen eines Unternehmens zu überwachen.
Aufbau einer Datenbank für maschinelles Lernen
Sie können auch beim Erstellen eines Datensatzes verwendet werden, für den eingeklagt wird Maschinelles Lernen und andere Vorhersagen. Dies liegt daran, dass Datenpipelines viele generierte Daten verarbeiten und genauso schnell aufzeichnen können.
Buchhaltung
Daten können aus verschiedenen Anwendungen gesammelt und an das Abrechnungssystem gesendet werden. Beispielsweise können Verkäufe von Shopify gesammelt und erfasst werden Schnellbücher.
Challenges
- Der Aufbau einer Datenpipeline erfordert oft ein gewisses technisches Know-how. Während einige Tools es einfacher machen, sind dennoch einige Kenntnisse erforderlich.
- Datenpipeline-Dienste können teuer werden. Während der wirtschaftliche Vorteil die Kosten lohnen kann, ist der Preis dennoch ein wichtiger Faktor, den es zu berücksichtigen gilt.
- Nicht alle Systeme werden unterstützt. Datenpipelinesysteme unterstützen und integrieren einige der beliebtesten Systeme als Quellen oder Ziele. Einige Systeme werden jedoch nicht unterstützt; Daher sind einige Teile des Tech-Stacks eines Unternehmens möglicherweise nicht integriert.
- Sicherheit ist ein weiterer zu berücksichtigender Faktor, wenn Daten über Dritte übertragen werden. Das Risiko einer Datenmissbrauch wird erhöht, wenn mehr bewegliche Teile im System vorhanden sind.
Sehen wir uns nun die besten Datenpipeline-Tools an.
Data Pipeline Tools
# 1. Keboola
Keboola ist ein Tool zum Erstellen von Datenpipelines. Es ermöglicht Ihnen, Integrationen zu erstellen, um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, einzurichten workflows zu transformieren und in den Katalog hochzuladen. Die Plattform ist sehr erweiterbar, mit Optionen zur Verwendung von Python, R, Julia oder SQL erweiterte Analysen durchzuführen.
# 2. AWS-Datenpipeline
AWS-Datenpipeline ist ein Amazon Web Service, mit dem Sie Daten übertragen und verschieben können Amazon Web-Rechen- und Speicherressourcen wie z EC2 Instanzen und S3-Speicher. Dieser Service ist nur innerhalb von AWS verfügbar.
# 3. Meltan
Meltan ist ein Open-Source-Befehlszeilentool zum Erstellen von ELT-Datenpipelines. Es unterstützt das Extrahieren von Daten aus verschiedenen Datenquellen wie Zapier, Google Analytics, Shopifyusw. Es wird häufig von Produktteams einiger der größten und beliebtesten Technologieunternehmen verwendet.
# 4. Stichdaten
Wie Meltano, Stichdaten ist ein Tool, das von großen Unternehmen verwendet wird. Im Gegensatz zu Meltano ist Stitch jedoch ein ETL-Tool, was bedeutet, dass Sie zuerst die Daten extrahieren, dann transformieren und in das Data Warehouse laden.
# 5. Hevo-Daten
Hevo-Daten ist eine Plattform, die es einfach macht, eine Pipeline aufzubauen, die Daten von Quellen zu Zielen verschiebt. Und lässt sich in viele Datenquellen integrieren und unterstützt Ziele wie MYSQL, Postgres, BigQuery und viele andere Datenbanken.
Final Words
Datenpipelines sind ein sehr mächtiges Werkzeug. Sie helfen Ihnen dabei, Ihre Geschäftsentscheidungen datengesteuerter zu treffen, indem sie Sie in die Lage versetzen, Daten auf aussagekräftigere Weise zu extrahieren und zu kombinieren, um Einblicke in diese komplizierte, mehrdeutige Welt zu gewinnen.
Als nächstes können Sie auschecken Kurse und Zertifizierungen für digitale Transformation.
