Unsere digitale Welt produziert täglich Datenmengen, Informationen, die für das Funktionieren von Regierungen, für das Gedeihen von Unternehmen und für uns von entscheidender Bedeutung sind, um die richtige Bestellung (einschließlich der richtigen Farbe) von unserem bevorzugten Online-Marktplatz zu erhalten.

Es gibt nicht nur eine riesige Menge an Daten, sondern auch unzählige Prozesse, die darauf angewendet werden müssen, und so viele Dinge, die schief gehen können. Aus diesem Grund wenden sich Datenanalysten und Dateningenieure dem Data Pipelining zu.

Dieser Artikel gibt Ihnen alles, was Sie über Data Pipelining wissen müssen, einschließlich dessen, was es bedeutet, wie es zusammengesetzt ist, Datenpipeline-Tools, warum wir sie brauchen und wie man sie entwirft. Wir beginnen mit dem, was es ist und warum wir uns darum kümmern sollten.

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Warum brauchen wir Datenpipelines?

Datengesteuerte Unternehmen müssen Daten effizient von einem Ort zum anderen verschieben und so schnell wie möglich in verwertbare Informationen umwandeln können. Leider gibt es viele Hindernisse für einen sauberen Datenfluss, z. B. Engpässe (die zu Latenz führen), Datenbeschädigungen oder mehrere Datenquellen, die widersprüchliche oder redundante Informationen erzeugen.

Datenpipelines übernehmen alle manuellen Schritte, die zur Lösung dieser Probleme erforderlich sind, und verwandeln den Prozess in einen reibungslosen, automatisierten Workflow. Obwohl nicht jedes Unternehmen oder jede Organisation Daten-Pipelining benötigt, ist der Prozess am nützlichsten für jedes Unternehmen, das:

  • Erstellen, verlassen oder speichern Sie große Datenmengen oder Daten aus vielen Quellen
  • Abhängig von übermäßig komplizierten oder Echtzeit-Datenanalysen
  • Verwenden Sie die Cloud für die Datenspeicherung
  • Verwalten Sie isolierte Datenquellen

Darüber hinaus verbessern Datenpipelines die Sicherheit, indem sie den Zugriff nur auf autorisierte Teams beschränken. Unter dem Strich gilt: Je mehr ein Unternehmen von Daten abhängig ist, desto mehr braucht es eine Datenpipeline, eines der kritischsten Business-Analytics-Tools.

Was ist eine Datenpipeline?

Wir wissen, was Pipelines sind, große Rohrsysteme, die Ressourcen über große Entfernungen von einem Ort zum anderen transportieren. Wir hören normalerweise von Pipelines im Zusammenhang mit Öl oder Erdgas. Sie sind schnelle, effiziente Möglichkeiten, große Mengen an Material von einem Punkt zum anderen zu bewegen.

Datenpipelines arbeiten nach dem gleichen Prinzip; nur sie behandeln Informationen und nicht Flüssigkeiten oder Gase. Datenpipelines sind eine Abfolge von Datenverarbeitungsschritten, von denen viele mit spezieller Software ausgeführt werden. Die Pipeline definiert, wie, was und wo die Daten gesammelt werden. Data Pipelining automatisiert die Datenextraktion, -transformation, -validierung und -kombination und lädt sie dann zur weiteren Analyse und Visualisierung. Die gesamte Pipeline sorgt für Geschwindigkeit von einem Ende zum anderen, indem Fehler eliminiert und Engpässe oder Latenzen neutralisiert werden.

Übrigens gibt es auch Big Data Pipelines. Big Data wird durch die fünf V’s (variety, volume, velocity, veracity und value) charakterisiert. Big-Data-Pipelines sind skalierbare Pipelines, die für die Verarbeitung eines oder mehrerer „v“ -Merkmale von Big Data ausgelegt sind und die Daten sogar in verschiedenen Formaten wie Struktur, unstrukturiert und halbstrukturiert erkennen und verarbeiten.

Alles über die Datenpipeline-Architektur

Wir definieren die Datenpipeline-Architektur als das komplette System zum Erfassen, Organisieren und Versenden von Daten, die für genaue, umsetzbare Erkenntnisse verwendet werden. Die Architektur bietet das bestmögliche Design für die Verwaltung aller Datenereignisse, wodurch Analyse, Berichterstellung und Verwendung vereinfacht werden.

Datenanalysten und -ingenieure wenden eine Pipeline-Architektur an, damit Daten Business Intelligence (BI) und Analysen sowie gezielte Funktionen verbessern können. Business Intelligence und Analytics nutzen Daten, um Einblicke und Effizienz in Echtzeitinformationen und Trends zu gewinnen.

Die datengestützte Funktionalität deckt wichtige Themen wie Customer Journeys, Zielkundenverhalten, Robotic Process Automation und User Experiences ab.

Wir zerlegen die Datenpipeline-Architektur in eine Reihe von Teilen und Prozessen, darunter:

Quellen

In diesem Teil beginnt alles, woher die Informationen stammen. Diese Phase umfasst möglicherweise verschiedene Quellen wie Anwendungs-APIs, die Cloud, relationale Datenbanken, NoSQL und Apache Hadoop.

Joins

Daten aus verschiedenen Quellen werden häufig kombiniert, wenn sie durch die Pipeline geleitet werden. Joins listen die Kriterien und die Logik auf, wie diese Daten zusammenkommen.

Datenanalysten möchten möglicherweise bestimmte Daten in größeren Feldern finden, z. B. eine Vorwahl in einem Kontaktfeld für Telefonnummern. Manchmal muss ein Unternehmen mehrere Werte zusammenstellen oder extrahieren.

Und

Angenommen, Sie haben einige Daten in Meilen und andere Daten in Kilometern aufgelistet. Die Standardisierung stellt sicher, dass alle Daten denselben Maßeinheiten folgen und in einer akzeptablen Größe, Schriftart und Farbe dargestellt werden.

Korrektur

Wenn Sie Daten haben, werden Sie Fehler haben. Es könnte etwas so Einfaches wie eine Postleitzahl sein, die nicht existiert, oder ein verwirrendes Akronym. Die Korrekturphase entfernt auch beschädigte Datensätze.

Lädt

Sobald die Daten bereinigt sind, werden sie in das richtige Analysesystem geladen, normalerweise in ein Data Warehouse, eine andere relationale Datenbank oder ein Hadoop-Framework.

Automatisierung

Datenpipelines setzen den Automatisierungsprozess entweder kontinuierlich oder nach einem Zeitplan ein. Der Automatisierungsprozess übernimmt die Fehlererkennung, Statusberichte und Überwachung.

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Datenpipeline-Tools: Ein Überblick

Datenpipeline-Tools und -Lösungen gibt es in vielen Formen, aber alle haben die gleichen drei Anforderungen:

  • Extrahieren von Daten aus mehreren relevanten Datenquellen
  • Bereinigen, ändern und bereichern Sie die Daten, damit sie zur Analyse bereit sind
  • Laden Sie die Daten in eine einzige Informationsquelle, normalerweise einen Data Lake oder ein Data Warehouse

Hier sind die vier beliebtesten Arten von Daten-Pipelining-Tools, einschließlich einiger spezifischer Produkte:

Batch

Stapelverarbeitungstools eignen sich am besten zum Verschieben großer Datenmengen in regelmäßigen Abständen, aber Sie benötigen sie nicht in Echtzeit. Beliebte Pipeline-Tools sind:

  • Informatica PowerCenter
  • IBM InfoSphere DataStage

Cloudnativ

Diese Tools sind für die Arbeit mit cloudbasierten Daten wie Amazon Web Services (AWS)-Buckets optimiert. Da die Cloud auch die Tools hostet, sparen Unternehmen interne Infrastrukturkosten. Cloud-native Daten-Pipelining-Tools umfassen:

  • Blendo
  • Confluent

Open-Source

Open-Source-Tools sind ein klassisches Beispiel für „Sie bekommen, wofür Sie bezahlen“. Zu den Open-Source-Tools gehören:

  • Apache Kafka
  • Apache Airflow
  • Talend

Echtzeit

Wie der Name schon sagt, sind diese Tools für die Verarbeitung von Daten in Echtzeit ausgelegt. Diese Lösungen eignen sich perfekt für die Verarbeitung von Daten aus Streaming-Quellen wie Telemetriedaten von verbundenen Geräten (wie dem Internet der Dinge) oder Finanzmärkten. Zu den Tools für die Echtzeit-Datenpipeline gehören:

  • Confluent
  • Hevo Data
  • StreamSets

Datenpipeline-Beispiele

Hier sind drei spezifische Datenpipeline-Beispiele, die häufig von technischen und nicht-technischen Benutzern gleichermaßen verwendet werden:

B2B-Datenaustauschpipeline

Unternehmen können komplexe strukturierte oder unstrukturierte Dokumente, einschließlich NACHA- und EDI-Dokumente sowie SWIFT- und HIPAA-Transaktionen, von anderen Unternehmen senden und empfangen. Unternehmen nutzen B2B-Datenaustauschpipelines, um Formulare wie Bestellungen oder Versandstatus auszutauschen.

Datenqualitätspipeline

Benutzer können Datenqualitätspipelines je nach Anwendungsfall im Batch- oder Streaming-Modus ausführen. Datenqualitäts-Pipelines enthalten Funktionen wie die Standardisierung aller neuen Kundennamen in regelmäßigen Abständen. Die Validierung der Adresse eines Kunden in Echtzeit während der Genehmigung eines Kreditantrags wird als Teil einer Datenqualitätspipeline betrachtet.

MDM-Pipeline

Master Data Management (MDM) basiert auf Datenabgleich und -zusammenführung. Diese Pipeline umfasst das Sammeln und Verarbeiten von Daten aus verschiedenen Quellen, das Auffädeln doppelter Datensätze und das Zusammenführen der Ergebnisse zu einem einzigen goldenen Datensatz.

Entwurf und Überlegungen zur Datenpipeline oder Aufbau einer Datenpipeline

Bevor Sie sich mit dem eigentlichen Aufbau einer Datenpipeline befassen, müssen Sie zunächst bestimmte Faktoren bestimmen, die Ihr Design beeinflussen. Fragen Sie sich:

  • Was ist der Zweck der Pipeline? Warum benötigen Sie die Pipeline und was soll sie erreichen? Werden Daten einmal verschoben oder wiederholt?
  • Um welche Art von Daten handelt es sich? Mit wie vielen Daten wollen Sie arbeiten? Sind die Daten strukturiert oder unstrukturiert, gestreamt oder gespeichert?
  • Wie werden die Daten verwendet? Werden die Daten für Berichte, Analysen, Data Science, Business Intelligence, Automatisierung oder maschinelles Lernen verwendet?

Sobald Sie die Entwurfsfaktoren besser verstanden haben, können Sie zwischen drei akzeptierten Methoden zum Erstellen einer Datenverarbeitungspipeline-Architektur wählen.

Datenvorbereitungstools

Benutzer verlassen sich auf herkömmliche Datenvorbereitungstools wie Tabellenkalkulationen, um die Daten besser zu visualisieren und damit zu arbeiten. Leider bedeutet dies auch, dass die Benutzer jeden neuen Datensatz manuell bearbeiten oder komplexe Makros erstellen müssen. Glücklicherweise gibt es Tools zur Datenvorbereitung in Unternehmen, mit denen Datenvorbereitungsschritte in Datenpipelines umgewandelt werden können.

Designwerkzeuge

Sie können Tools verwenden, um Datenverarbeitungspipelines mit dem virtuellen Äquivalent von Spielzeugbausteinen zu erstellen, unterstützt durch eine benutzerfreundliche Oberfläche.

Handcodierung

Benutzer verwenden Datenverarbeitungsframeworks und -sprachen wie Kafka, MapReduce, SQL und Spark. Oder Sie verwenden proprietäre Frameworks wie AWS Glue und Databricks Spark. Dieser Ansatz erfordert, dass Benutzer wissen, wie man programmiert.

Schließlich müssen Sie auswählen, welches Data-Pipelining-Entwurfsmuster für Ihre Anforderungen am besten geeignet ist, und es implementieren. Dazu gehören:

Laden von Rohdaten

Dieses einfache Design verschiebt große, unveränderte Daten von einer Datenbank in eine andere

Extrahieren-Transformieren-Laden

Dieses Design extrahiert Daten aus einem Datenspeicher und transformiert (z., bereinigen, standardisieren, integrieren), bevor es in die Zieldatenbank geladen wird

Extract-Load-Transform

Dieses Design ist wie ETL, aber die Schritte werden geändert, um Zeit zu sparen und Latenz zu vermeiden. Die Transformation der Daten erfolgt in der Zieldatenbank

Datenvirtualisierung

Während die meisten Pipelines physische Kopien gespeicherter Daten erstellen, liefert die Virtualisierung die Daten als Ansichten, ohne eine separate Kopie physisch aufzubewahren

Datenstromverarbeitung

Dieser Prozess streamt Ereignisdaten in einem kontinuierlichen Fluss in chronologischer Reihenfolge. Der Prozess analysiert Ereignisse und isoliert jedes eindeutige Ereignis in einem eindeutigen Datensatz, der eine zukünftige Verwendung ermöglicht.

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Möchten Sie Data Engineer werden?

Simplilearn bietet ein Postgraduiertenprogramm in Data Engineering an, das Ihnen die notwendigen Fähigkeiten vermittelt, um ein Data Engineer zu werden, der Data Pipelining durchführen kann. Dieses Programm, das in Zusammenarbeit mit der Purdue University und IBM durchgeführt wird, konzentriert sich auf die verteilte Verarbeitung mit dem Hadoop-Framework, die Datenverarbeitung in großem Maßstab mit Spark, Datenpipelines mit Kafka und Big Data in der AWS- und Azure-Cloud-Infrastruktur.

Dateningenieure können laut Glassdoor ein Jahresdurchschnittsgehalt von 102.864 USD verdienen. Daten spielen eine so wichtige Rolle in unserem Leben, und Dateningenieure sind die gefragten Profis, die dafür sorgen, dass alles reibungslos läuft.

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