Datenautomatisierung

Angesichts der wachsenden Menge an Daten, Datenquellen und Datentypen benötigen Unternehmen zunehmend Tools und Strategien, die ihnen dabei helfen, diese Daten zu transformieren und daraus geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen. Die Verarbeitung unstrukturierter Rohdaten zu sauberen und hochwertigen Informationen ist für das Erreichen dieses Ziels entscheidend. Im Folgenden werden wir uns mit der Datenautomatisierung und ihrer Anwendung befassen und bewährte Verfahren für den Aufbau von Datenautomatisierungspraktiken in einem Unternehmen betrachten.

Was ist Datenautomatisierung?

Die Automatisierung von Daten ist ein immer beliebteres Verfahren zur Datenverwaltung. Hiermit können Unternehmen Daten erfassen, hochladen, transformieren, speichern, verarbeiten und analysieren, ohne dass manuelle Eingriffe erforderlich wären. Durch Automatisierung sich wiederholender und zeitaufwändiger Aufgaben wie Erfassung, Umwandlung, Validierung, Bereinigung, Integration und Analyse von Daten hilft die Datenautomatisierung den Unternehmen, ihre Daten optimal zu nutzen und datengesteuerte Entscheidungen schneller und bequemer zu treffen.

Was sind Beispiele für Datenautomatisierung?

Ein oft genanntes Beispiel für die Datenautomatisierung ist Extract, Transform, Load (ETL). Mit ETL können Engineers Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, sie in eine verarbeitungsfähige und belastbare Ressource umwandeln und sie in die Systeme einladen, auf die dann die Endbenutzer zugreifen, um Geschäftsprobleme zu lösen.

Die Datenautomatisierung kann auf verschiedene Datentypen – strukturierte wie unstrukturierte – angewendet werden. Auch kann sie für unterschiedliche Datenquellen verwendet werden, etwa interne oder externe Datenbanken, Cloud-basierte Datenquellen und Daten aus Anwendungen von Drittanbietern, Webservices und APIs. Datenpipelines lassen sich auf unterschiedliche Weise automatisieren. Zu unterscheiden sind dabei:

• Pipelines mit Zeitplanung: Die häufigste Form der Automatisierung von Datenprozessen besteht darin, sie zu bestimmten Zeiten oder in einem bestimmten Turnus ablaufen zu lassen. Viele Unternehmen nutzen beispielsweise die Übernacht-Ausführung von Datenpipelines. Diese werden allnächtlich automatisch alle 24 Stunden gestartet und verarbeiten dann alle während des vorangegangenen Tages erfassten Daten.
• Getriggerte Pipelines: Datenprozesse können automatisch gestartet werden, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt oder bestimmte Systemereignisse eingetreten sind. So kann beispielsweise eine Datenpipeline, die neue Daten aus in der Cloud gespeicherten Dateien einliest, dahingehend automatisiert werden, dass sie beim Eintreffen einer neuen Datei gestartet wird. Dadurch wird sichergestellt, dass die Datenpipeline nur dann ausgeführt wird, wenn sie benötigt wird, und keine wertvollen Ressourcen verbraucht, wenn überhaupt keine neuen Daten vorhanden sind.
• Streaming-Pipelines: Mit einer Streaming-Pipeline können Sie Rohdaten nahezu in Echtzeit verarbeiten. Die Streaming-Prozess-Engine verarbeitet Daten in Echtzeit, wenn sie erzeugt werden. Das macht sie zur idealen Option für Unternehmen, die auf Informationen aus einem Streaming-System zugreifen, z. B. auf Finanzmärkte oder soziale Netzwerke.
  

Welche Vorteile bietet die Datenautomatisierung?

Die langfristige Tragfähigkeit einer Datenpipeline hängt von der Automatisierung ab, denn damit lassen sich Datenanalyseprozesse erheblich verbessern, und Unternehmen können das volle Potenzial ihrer Datenbestände ausschöpfen. Konkret bringt die Datenautomatisierung mehrere Vorteile mit sich:

• Höhere Datenqualität: Die manuelle Verarbeitung riesiger Datenmengen setzt ein Unternehmen dem Risiko menschlicher Fehler aus. Die Datenautomatisierung reduziert diese Fehleranfälligkeit dadurch, dass sie ein konsistentes und strukturiertes Laden der Daten gewährleistet.
• Kosteneinsparungen: Die Nutzung von Rechenressourcen für Datenanalyseaufgaben ist oft kostengünstiger als die Arbeitszeit der Mitarbeiter. 
• Besserer Erkenntnisgewinn: Eine geeignete Strategie zur Datenautomatisierung trägt dazu bei, dass Data Engineers sich produktiveren Aufgaben zuwenden können, z. B. der Gewinnung von Erkenntnissen anstelle der Datenbereinigung. Die Datenautomatisierung sorgt außerdem dafür, dass Data Scientists mit vollständigen, hochwertigen und aktuellen Daten arbeiten können.
• Höhere Produktivität: Die Automatisierung ermöglicht eine effiziente Datenverarbeitung und -analyse. Infolgedessen müssen die Beschäftigten weniger Zeit und Aufwand für sich wiederholende oder alltägliche Aufgaben aufwenden.
• Beschleunigte Analyse: Während die Verarbeitung riesiger Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen für den Menschen schwierig ist, können Computer diese komplexe und zeitraubende Aufgabe effizient erledigen. Die Daten lassen sich dann standardisieren und validieren, bevor sie in ein einheitliches System geladen werden.
  

Welches sind die häufigsten Schwierigkeiten bei der Datenautomatisierung?

Die Datenautomatisierung bietet zwar viele Vorteile, kann aber auch einige Einschränkungen mit sich bringen. Hier nennen wir einige mögliche Grenzen und Hürden der Datenautomatisierung:

• Anfängliche Investitionskosten: Die Implementierung von Tools oder Systemen zur Datenautomatisierung ist häufig mit Anfangsinvestitionen oder Abonnementgebühren verbunden. Ist die Datenautomatisierung jedoch erst einmal eingerichtet, dann erspart sie dem Unternehmen langfristig bares Geld.
• Dynamik bei den Teamrollen: Wenn sich Data Engineers nicht mehr manuellen Aufgaben widmen müssen, haben sie den Kopf frei für wichtigere Tätigkeiten mit mehr Durchschlagskraft. Mitarbeiter, die sich bislang mit solchen Aufgaben befasst haben, werden sich möglicherweise in neuen Bereichen wiederfinden, z. B. der Frage, wie man Lösungen zur Datenautomatisierung effektiv einsetzt oder dafür sorgt, dass die Systeme ordnungsgemäß konfiguriert sind. Seien Sie darauf vorbereitet, zu untersuchen, wie sich die Rollen im Team ggf. entwickeln müssen und wie Sie die Aufgaben der Beschäftigten verlagern oder erweitern können.
• Lernkurve: Die Einführung eines neuen Tools oder einer neuen Technologie ist oft mit einer Lernkurve verbunden. Das ist bei der Datenautomatisierung nicht anders. Es kann durchaus eine Weile dauern, bis sich die Mitarbeiter mit den Tools zur Datenautomatisierung vertraut gemacht und gelernt haben, ihr Potenzial voll auszuschöpfen.
• Bei der Fehlerbehebung ist nach wie vor menschliches Handeln erforderlich: Die Datenautomatisierung kann zwar die Datenintegration rationalisieren und den manuellen Aufwand verringern, aber bei kritischen Arbeitsabläufen kann immer noch ein menschliches Eingreifen notwendig sein. Wenn beispielsweise eine Pipeline ausfällt, muss ggf. der Mensch eingreifen, um zu verstehen, was geschehen ist und wie man das Problem beheben kann.
  

Welche Strategien zur Datenautomatisierung gibt es?

Bevor Sie in die Datenautomatisierung einsteigen, sollten Sie einen entsprechenden Plan erstellen, der mit den Geschäftszielen des Unternehmens in Einklang steht. Einige der häufigsten Maßnahmen, die Unternehmen bei der Entwicklung einer Datenautomatisierungsstrategie ergreifen, sind:

• Priorisieren der zu automatisierenden Prozesse: Beurteilen Sie, welche Datenprozesse in Ihrem Unternehmen die meiste Zeit Ihrer Datenteams in Anspruch nehmen. Denken Sie an Prozesse wie z. B. Pipelines, die häufig ablaufen und eine hohe Anzahl manueller Schritte beinhalten. Eine Automatisierung dieser Abläufe spart Ihren Data Engineers unter Umständen die meiste Zeit und bringt den größten Nutzen. Bestimmen Sie dann, welche dieser Prozesse zuerst automatisiert werden sollen.
• Ermitteln der konkreten zu automatisierenden Aufgaben: Nachdem Sie sich für die Automatisierung eines bestimmten Prozesses entschieden haben, nehmen Sie die zugehörigen manuellen Schritte des betreffenden Prozesses bzw. der entsprechenden Pipeline genau unter die Lupe. Oft wird schnell klar, welche manuellen Aufgaben am besten zu automatisieren sind. Berücksichtigen Sie die Komplexität der Automatisierung und die Frage, was genau für jede einzelne Aufgabe automatisiert werden muss. Machen Sie sich auch die technologischen Anforderungen der Automatisierung der ermittelten Aufgaben klar.
• Auswählen der passenden Automatisierungstools: Wenn Sie die besonderen Anforderungen Ihres Prozesses verstanden haben, können Sie anhand dessen das geeignete Tool zur Automatisierung der Datenverarbeitung evaluieren und auswählen. Abgesehen von Ihren individuellen Anforderungen gibt es weitere Funktionen, die für die Auswahl eines Automatisierungstools wichtig sind (siehe nächster Abschnitt). Damit soll sichergestellt werden, dass Sie Best Practices implementieren und Ihre Datenautomatisierung zukunftssicher ist.
• Auswählen eines schrittweisen Automatisierungsansatzes: Sie müssen eine Datenpipeline oder einen Prozess, der derzeit manuell abläuft, nicht unbedingt vollständig automatisieren. Beginnen Sie besser zunächst damit, nur einige Schritte in der Pipeline zu automatisieren und das Ergebnis dann auszuwerten. Denken Sie daran, dass die Datenautomatisierung eine Änderung der Denkweise und eine Lernkurve für Ihre Mitarbeiter erfordert: Eine schrittweise Einführung der Automatisierung kann diesen Umstieg erleichtern. Außerdem verringert diese Vorgehensweise das Risiko, Abläufe geschäftskritischer Datenprozesse negativ zu beeinflussen. Wenn Ihr Team mehr Erfahrung gesammelt hat und Sie einen größeren Nutzen aus der Automatisierung ziehen, können Sie nach und nach weitere Teile von Prozessen automatisieren oder an der Automatisierung weiterer Pipelines und Prozesse arbeiten.
  

Was sind Datenautomatisierungs-Tools?

Datenautomatisierungstools sind Technologien, die zur Automatisierung von Datenprozessen wie ETL eingesetzt werden können. Solche Tools werden von verschiedenen Unternehmen angeboten, aber die Suche nach dem richtigen Tool für Ihre Bedürfnisse kann sich schwierig gestalten. Nachfolgend aufgeführt sind einige wichtige Aspekte, auf die Sie bei der Auswahl eines Tools zur Datenautomatisierung achten sollten:

• Skalierbarkeit: Das Datenautomatisierungstool muss schnell skalieren können, um die wachsenden Anforderungen bei der Datenverarbeitung zu erfüllen.
• Beobachtbarkeit: Das Tool sollte Protokollierungs- und Überwachungsfunktionen bieten, um Integrität und Fehlerfreiheit der Daten zu gewährleisten und im Problemfall eine schnelle Fehlerbehebung zu ermöglichen.
• Sicherheit: Das Tool muss über robuste Sicherheitsfunktionen verfügen, beispielsweise Verschlüsselung, Zugriffskontrolle, Authentifizierung und Auditing.
• Integration: Das Tool muss sich, um durchgängige Datenautomatisierungs-Workflows zu ermöglichen, nahtlos in andere Datentools und -systeme integrieren lassen, z. B. in Data Warehouses, Data Lakes, Analyseplattformen und Visualisierungstools. Außerdem sollte es sich an verschiedene Datenquellen, Formate und Arbeitsabläufe anpassen lassen.
• Benutzerfreundlichkeit: Das Tool sollte es Anwendern ermöglichen, Arbeitsabläufe zur Datenautomatisierung mühelos zu konfigurieren, zu gestalten und zu verwalten, ohne dass umfangreiche Programmierkenntnisse oder technische Fähigkeiten erforderlich wären.

Datenautomatisierung auf der Databricks Lakehouse-Plattform

Die Databricks Lakehouse-Plattform ist ein einheitliches Toolset für Data Engineering, Datenverwaltung, Data Science und maschinelles Lernen. Sie vereint die besten Aspekte eines Data Warehouse – also eines zentralen Speichers für strukturierte Daten – mit denen eines Data Lake, der zum Hosten großer Mengen von Rohdaten verwendet wird.

Die Databricks Lakehouse-Plattform umfasst Databricks Workflows, ein einheitliches Orchestrierungstool für Datenverarbeitung, maschinelles Lernen und Analyse-Workloads innerhalb der Databricks Lakehouse-Plattform. Databricks Workflows unterstützt Teams bei der Automatisierung ihrer Prozesse: Die Lösung definiert die Tasks, die einen Job bilden, sowie die DAGs (Directional Acyclic Graphs), die die Reihenfolge der Ausführung und die Abhängigkeiten zwischen diesen Tasks definieren. Databricks Workflows unterstützt das Planen wie auch das Auslösen (Triggern) von Jobs sowie ihre kontinuierliche Ausführung beim Entwickeln von Pipelines für Echtzeit-Datenströme. Außerdem bietet Databricks Workflows erweiterte Überwachungsfunktionen und eine effiziente Ressourcenverteilung für automatisierte Jobs.

Gleichzeitig werden ETL und die Verarbeitung von Streaming-Daten dank Delta Live Tables (DLT) zum Kinderspiel. Mit DLT lassen sich außerdem zuverlässige Batch- und Streaming-Datenpipelines, die qualitativ hochwertige Daten liefern, auf der Databricks Lakehouse-Plattform bequem entwickeln und verwalten. DLT unterstützt Data-Engineering-Teams mit deklarativer Pipeline-Entwicklung, automatischen Datentests und umfassenden Einblicken in Überwachung und Wiederherstellung auch bei der Vereinfachung der ETL-Entwicklung und -Verwaltung. Zudem enthält DLT integrierte Unterstützung für Auto Loader-, SQL- und Python-Schnittstellen, die eine deklarative Implementierung von Datentransformationen ermöglichen.

Weitere Ressourcen

Demo zu Databricks Workflows →

Demo zu Delta Live Tables →

Daten-Streaming mit Delta Live Tables und Databricks Workflows →