Daten-Pipelines

Wenn Sie in einer Position arbeiten, in der Sie mit Daten interagieren, sind Sie sicher schon einmal, ob wissentlich oder nicht, mit einer Datenpipeline in Berührung gekommen.

Zahlreiche moderne Unternehmen nutzen eine Vielzahl von cloudbasierten Plattformen und Technologien. Datenpipelines spielen eine wichtige Rolle, wenn es darum geht, auf Informationen aus diesen Plattformen zuzugreifen.

Wir werden einen Blick auf die verschiedenen Arten von Datenpipelines und ihre Verwendung werfen und die besten Methoden zum Erstellen einer solchen Pipeline in Ihrem Unternehmen erörtern.

Was ist eine Datenpipeline?

Eine Datenpipeline umfasst die Art und Weise, wie Daten von einem System zu einem anderen fließen. Sie besteht aus einer Reihe von Schritten, die in einer bestimmten Reihenfolge ausgeführt werden. Dabei dient die Ausgabe eines Schritts als Eingabe für den nächsten Schritt.

Normalerweise umfasst sie drei Hauptelemente: die Quelle, die Schritte zur Datenverarbeitung und das Ziel bzw. die „Datensenke“. Die Daten können während des Übertragungsvorgangs geändert werden. Einige Pipelines können auch nur zur Transformation von Daten verwendet werden, dann sind Quell- und Zielsystem identisch.

In den letzten Jahren mussten Datenpipelines so leistungsfähig werden, dass sie den Anforderungen von Unternehmen in Bezug auf Big Data gerecht werden, da Unternehmen sich immer häufiger mit umfangreichen und vielfältigen Datenmengen auseinandersetzen müssen.

Unternehmen müssen Maßnahmen ergreifen, um sicherzustellen, dass die Pipelines keine Datenverluste aufweisen, ein hohes Maß an Genauigkeit und Qualität bieten und problemlos an die unterschiedlichen Anforderungen von Unternehmen angepasst werden können. Datenpipelines sollten so vielseitig einsetzbar sein, dass sie strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten handhaben können.

Gängige Beispiele für Datenpipelines

Es stehen verschiedene Arten von Datenpipeline-Architekturen zur Verfügung, die sich aufgrund unterschiedlicher Eigenschaften für verschiedene Anwendungsfälle eignen.

Batch-Pipeline

Batch-Pipelines werden, wie der Name vermuten lässt, verwendet, um Daten in Batches zu verarbeiten. Wenn Sie eine große Anzahl von Datenpunkten aus einem System, wie z. B. Ihrer Gehaltsabrechnung, in ein Data Warehouse transferieren müssen, können Sie dafür eine batchbasierte Pipeline verwenden.

Die Übertragung der Daten erfolgt nicht in Echtzeit. Stattdessen werden sie in der Regel nach einem festgelegten Zeitplan gesammelt und übertragen.

Streaming-Pipeline

Mithilfe einer Streaming-Pipeline lassen sich 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. Finanzmärkten oder sozialen Netzwerken.

Lambda-Architektur

Die Lambda-Architektur bietet einen hybriden Ansatz für die Datenverarbeitung, bei dem Methoden der Batch- und Stream-Verarbeitung kombiniert werden. Dieser Ansatz bietet durchaus einige Vorteile, wie z. B. eine flexible Skalierung, doch überwiegen möglicherweise die Herausforderungen.

Sie gilt häufig als veraltet und unnötig komplex, da sie mehrere Ebenen erfordert (Batch, Geschwindigkeit und Bereitstellung). Dies bedeutet, dass ein erheblicher Aufwand an Rechenzeit und -leistung erforderlich ist, nicht zu vergessen die Kosten. Aufgrund der Tatsache, dass der Lambda-Architektur zwei verschiedene Codes zugrunde liegen, die synchron bleiben müssen, können Wartung und Fehlersuche äußerst anspruchsvoll sein.

Delta-Architektur

Die Delta-Archtitektur von Databricks bietet eine Alternative zur Lambda-Architektur. Die Delta-Architektur ist auf Einfachheit ausgerichtet und erfasst, verarbeitet, speichert und verwaltet Daten in Delta Lake. Die Delta-Architektur verfügt über weniger Code, der gepflegt werden muss, bietet eine Single Source of Truth für nachgelagerte Benutzer und ermöglicht die einfache Zusammenführung neuer Datenquellen. Darüber hinaus lassen sich mit der Delta-Architektur die Kosten für Jobs senken, da weniger Daten-Hops und fehlgeschlagene Jobs auftreten und weniger Zeit für den Abschluss von Jobs und das Hochfahren von Clustern benötigt wird.

So erstellen Sie eine Datenpipeline

Wie eine Datenpipeline erstellt und implementiert wird, hängt häufig von den individuellen Anforderungen des Unternehmens ab. In den meisten Fällen kann eine Produktionsdatenpipeline von Data Engineers erstellt werden. Der Code kann so geschrieben werden, dass der Zugriff auf Datenquellen über eine API erfolgt, die notwendigen Transformationen durchgeführt und die Daten an die Zielsysteme übertragen werden.

Ohne Automatisierung ist hierfür jedoch eine kontinuierliche Investition an Zeit, Coding sowie technischen und operativen Ressourcen erforderlich. Durch die Verwendung von Delta Live Tables (DLT) lassen sich End-to-End-Pipelines problemlos definieren. Anstatt eine Vielzahl von Datenverarbeitungsjobs manuell zusammenzustellen, müssen Sie lediglich die Datenquelle, die Transformationslogik und den Zielzustand der Daten festlegen. DLT pflegt automatisch alle Abhängigkeiten und reduziert so den Zeitaufwand, den Sie für die manuelle Abstimmung benötigen.

Die Bedeutung von Datenpipelines in modernen Unternehmen

Der Begriff „Datenpipeline“ umfasst eine Vielzahl von Prozessen und kann verschiedenen Zwecken dienen. Sie sind ein elementarer Bestandteil eines jeden Unternehmens, das auf Daten angewiesen ist.

Sie stellen sicher, dass die Daten dort landen, wo sie hingehören, tragen dazu bei, die Formate konsistent zu halten und sind in der Lage, einen hohen Standard in Bezug auf die Datenqualität zu gewährleisten. Ohne die richtigen Pipelines können wertvolle Informationen leicht in Silos verschwinden oder sich duplizierte Daten im gesamten Unternehmen verbreiten.

FAQs zu Datenpipelines

Worin besteht der Unterschied zwischen ETL und einer Datenpipeline?

Einfach ausgedrückt: ETL ist eine Art von Datenpipeline, doch nicht bei allen Datenpipelines handelt es sich um ETL-Pipelines.

ETL steht für „Extract, Transform, Load“, drei voneinander abhängige Prozesse im Rahmen der Datenintegration. Diese speziellen Prozesse werden verwendet, um Daten aus einer Datenbank zu ziehen und in eine andere zu verschieben, z. B. in ein Cloud Data Warehouse, wo sie für die Datenanalyse, Visualisierung und Berichterstattung verwendet werden können. Die ETL-Tasks werden mithilfe einer Datenpipeline ausgeführt.

Einige Datenpipelines beinhalten keine Datentransformation und setzen möglicherweise auch kein ETL ein. Beispielsweise kann der letzte Schritt in einer Datenpipeline stattdessen darin bestehen, einen anderen Workflow oder Prozess zu aktivieren.

Welche Tools können für eine Datenpipeline verwendet werden?

Es gibt eine Vielzahl von Tools und Anwendungen, wie z. B. Apache Spark™, die zum Erstellen und Pflegen von Datenpipelines verwendet werden können. Sie erleichtern die Datenverwaltung und verbessern die Business Intelligence. Da diese Anwendungen ein hohes Maß an manueller Optimierung erfordern können, sind sie eine gute Wahl für Unternehmen, die über das nötige Know-how verfügen, um ihre eigenen Pipelines zu erstellen und anzupassen.

Indessen bietet eine Lösung wie Databricks Delta Live Tables (DLT) Anwendern die Möglichkeit zur Automatisierung und eine geringere Komplexität. Mit dieser Lösung lassen sich zuverlässige Batch- und Streaming-Datenpipelines erstellen und verwalten, die hochwertige Daten auf der Databricks Lakehouse Platform liefern. Mit DLT können Data-Engineering-Teams die ETL-Entwicklung und -Verwaltung durch deklarative Pipeline-Entwicklung und tiefgreifende Transparenz bei Monitoring und Wiederherstellung vereinfachen. Außerdem bieten diese intelligenten Datenpipelines automatische Datenqualitätsprüfungen, die verhindern, dass fehlerhafte Daten Ihre Arbeit beeinträchtigen.