Daten-Pipelines

Was sind Cloud-Datenpipelines?

Ursprünglich wurden Datenpipelines in lokalen Rechenzentren betrieben, um den Datenfluss zwischen On-Prem-Systemen, Datenquellen und Tools zu steuern. Mit dem rasanten Wachstum von Datenvolumen und -komplexität haben sich Cloud-Datenpipelines als eine der skalierbarsten, flexibelsten und agilsten Formen moderner Datenpipeline-Architekturen etabliert.

Diese Lösungen stellen Pipeline-Daten über Dienste wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Platform (GCP) in der Cloud bereit. Sie sind darauf ausgelegt, die Verschiebung und Transformation von Daten zwischen verschiedenen Quellen, Speichersystemen und Analysewerkzeugen in einer Cloud-Umgebung zu automatisieren. Jede Stufe übergibt ihre Ergebnisse an die nächste und gewährleistet damit einen durchgängigen Datenstrom:. 

Moderne Datenpipeline-Architekturen müssen darauf ausgelegt sein, große Datenmengen zügig und zuverlässig zu verschieben und analysieren. Cloud-native Lösungen bieten hohe Ausfallsicherheit und Flexibilität. Sie ermöglichen eine effiziente Datenverarbeitung, Echtzeit-Analysen, eine vereinfachte Datenintegration und viele weitere Vorteile.

Wie funktioniert die Datenpipeline-Architektur?

Die Architektur einer Datenpipeline kann typischerweise in fünf miteinander verbundene Komponenten oder Stufen unterteilt werden. Jede dieser Stufen übergibt ihre Ergebnisse an die nächste und gewährleistet damit einen durchgängigen Datenstrom.

Datenquellen

Die Pipeline beginnt mit den Datenquellen – also den internen und externen Systemen, die Geschäfts- und Kundendaten erfassen. Die meisten Unternehmen generieren Daten aus einer Vielzahl von Systemen und Anwendungen, etwa aus Streaming-Plattformen, Analysetools und Point-of-Sale-Systeme. Dabei kann alles – von Transaktionsdaten bis hin zu Kundenverhalten – wertvolle Erkenntnisse liefern.

Datenaufnahme

In der Ingestionsphase werden die Daten aus den verschiedenen Quellen gesammelt und in die Datenpipeline eingespeist. Dazu nutzen Unternehmen in der Regel Application Programming Interfaces (APIs), die die Daten entweder in festgelegten Abständen (Batch-Modus) oder in Echtzeit (Streaming-Modus) einlesen. 

Allerdings müssen nicht alle Daten aufgenommen werden. Damit die Pipeline nicht mit irrelevanten oder unbrauchbaren Daten überlastet wird, prüfen Data Engineers gezielt Vielfalt, Volumen und Geschwindigkeit der eingehenden Daten. So stellen sie sicher, dass nur wirklich wertvolle Informationen in die Pipeline aufgenommen werden. 

Das kann manuell erfolgen – wird jedoch, wie bei Cloud-Datenpipelines üblich, meist automatisiert umgesetzt, um die Effizienz zu steigern.

Datenverarbeitung

Nun ist es an der Zeit, die eingelesenen Rohdaten in ein standardisiertes Format und eine einheitliche Struktur zu überführen. 

In dieser Stufe durchläuft die Datenmenge verschiedene Verarbeitungsschritte, darunter: 

• Datennormalisierung
• Bereinigung
• Validierung
• Aggregierung
• Transformation

Eines der Hauptziele besteht darin, Datenformate zu standardisieren, Abweichungen zu bereinigen und Variablen konsistent zu definieren, um eine hohe Datenqualität, Konsistenz und Verlässlichkeit sicherzustellen. Weitere Aufgaben in diesem Schritt sind das Herausfiltern irrelevanter Informationen sowie das Mapping von codierten Datenwerten. 

Letztlich geht es darum, die Daten so vollständig und präzise wie möglich aufzubereiten, um fundierte und belastbare Erkenntnisse zu ermöglichen. 

Datenspeicherung

Die verarbeiteten und transformierten Daten werden anschließend in einem langlebigen, zugänglichen und sicheren Speicher abgelegt. Wo Unternehmen Daten speichern, hängt von ihren Anforderungen an Zugänglichkeit, Kosten und Skalierbarkeit ab. 

Üblicherweise werden die Daten in einem zentralisierten Data Warehouse oder Data Lake gespeichert, von wo aus sie für Analysen, Business Intelligence und Reporting abgerufen werden können.

Datenanalyse

Data Scientists und Data Analysts nutzen die Daten im zentralen Repository, um mithilfe unterschiedlicher Methoden und Tools wertvolle Analysen zu gewinnen, etwa Muster, Beziehungen, Trends und Anomalien. 

Dazu zählen fortgeschrittene SQL-Techniken, Machine Learning sowie unterschiedliche Methoden der statistischen Analyse. Die gewonnenen Erkenntnisse werden in Form von Datenvisualisierungen aufbereitet, wie zum Beispiel Berichte mit Diagrammen, Graphen und Heatmaps.

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.

Er gilt mittlerweile oft als überholt und unnötig komplex, da sie mehrere Schichten umfasst (Batch, Geschwindigkeit und Bereitstellung). Das führt zu einem hohen Bedarf an Rechenzeit und -leistung, was sich auch in den Kosten niederschlägt. Hinzu kommt, dass zwei getrennte Codebasen gepflegt und synchron gehalten werden müssen, was die Wartung und Fehlersuche deutlich erschwert.

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.

Die Vorteile von Datenpipelines in modernen Organisationen

Der Begriff „Datenpipeline“ umfasst eine Vielzahl von Prozessen und kann unterschiedlich verwendet werden. Für Unternehmen, die datenbasiert arbeiten, sind Datenpipelines ein zentraler Bestandteil ihrer Infrastruktur.

im Folgenden werfen wir einen Blick auf einige der wichtigsten Vorteile von Datenpipelines für moderne Unternehmen:

 

• Datengenauigkeit: Datenpipelines automatisieren die Reinigung und Standardisierung von Daten, eliminieren fehleranfällige manuelle Datenverarbeitung und reduzieren Silos und Redundanz. Das Ergebnis sind konsistente, verlässliche und präzise Daten, die als solide Grundlage für aussagekräftige Analysen und fundierte Entscheidungen dienen.
• Schnellere, kosteneffiziente Datenintegration: Datenpipelines standardisieren Daten automatisch. Das reduziert den Aufwand und die Kosten bei der Planung und Umsetzung neuer Integrationen erheblich und verkürzt die Time-to-Value neuer Datenquellen deutlich.. 
• Flexibilität, Agilität und Skalierbarkeit: Cloud-Datenpipelines sind von Natur aus skalierbar und bieten unmittelbare Elastizität bei dynamisch wachsenden Datenmengen. Dank ihrer agilen Anpassungsfähigkeit an neue Datentypen, Quellen und Anforderungen ermöglichen sie eine exponentielle Skalierung im Einklang mit sich wandelnden Geschäfts- und Kundenbedürfnissen.
• Echtzeit-Datenzugriff und Analysen: Moderne Unternehmen in verschiedenen Branchen sind auf den Zugriff auf Echtzeit-Daten angewiesen, sei es für dynamische E-Commerce-Preisstrategien oder für kritische Entscheidungen im Gesundheitswesen. Datenpipelines ermöglichen schnellen Zugriff auf aktuelle Daten und schaffen so die Grundlage für betriebliche Effizienz, Kosteneffektivität und ein besseres Nutzerlebnis. 
• Data Governance und Sicherheit: Eine robuste Datenpipeline mit integrierten Governance-Richtlinien, Datenkontrollen, Audit-Trails und wiederverwendbaren Mustern hilft dabei, Datensicherheit zu gewährleisten und regulatorische Vorgaben im Umgang mit Daten zuverlässig einzuhalten. 
• Effizienz und Genauigkeit bei der Entscheidungsfindung: Automatisierte Datenverarbeitung liefert Teams qualitativ hochwertige Daten und damit eine entscheidende Grundlage für fundierte und präzisere Entscheidungen. Zugleich werden manuelle Aufgaben reduziert oder ganz eliminiert, sodass mehr Zeit für die detaillierte Analyse großer Datenmengen bleibt. Das führt zu schnelleren Erkenntnissen, besseren Entscheidungen und einer zügigen Identifikation neuer Chancen.

Verständnis von Datenpipelines vs. ETL-Pipelines

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

Die Bedeutung einer ETL-Pipeline erschließt sich am besten über ihre drei zentralen Bestandteile: Extract, Transform und Load – drei aufeinander aufbauende Prozesse, die für die Datenintegration essenziell sind. Diese spezifischen Prozesse dienen dazu, Daten aus einer Datenbank zu extrahieren und in eine andere zu übertragen, z. B. in ein Cloud Data Warehouse, wo sie für Datenanalysen, Visualisierungen und Berichte genutzt werden können. Die ETL-Datenpipeline ist das Implementierungsdetail, das zur Erledigung dieser Aufgaben verwendet wird.

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.

So erstellen Sie eine Datenpipeline

Wie eine Datenpipeline erstellt und implementiert wird, hängt in der Regel von den spezifischen Anforderungen eines Unternehmens ab. In den meisten Fällen kann eine Produktionsdatenpipeline von Data Engineers erstellt werden. Code kann so entwickelt werden, dass er über eine API auf Datenquellen zugreift, die erforderlichen Transformationen durchführt und die Daten anschließend in die Zielsysteme überträgt.

Ohne Automatisierung ist dafür jedoch ein kontinuierlicher Aufwand an Zeit, Coding sowie technischen und operativen Ressourcen erforderlich. Mit dem Einsatz von DLT-Pipelines lassen sich End-to-End-Datenpipelines besonders einfach 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.

Neben der Nutzung von Automatisierung sollten beim Aufbau einer Datenpipeline auch folgende Best Practices beachtet werden:

Definieren Sie strategische Ziele

Definieren Sie die zentralen Ziele Ihrer Datenpipeline-Initiativen sowie die wichtigsten Leistungskennzahlen (KPIs), mit denen Sie den Erfolg messen möchten. So schaffen Sie eine klare Projektbasis, wählen die passenden Datenmodelle aus und steuern gezielt den notwendigen Grad an Flexibilität, Komplexität und Skalierbarkeit Ihrer Pipeline. 

Stellen Sie die richtigen Ressourcen zusammen

Welche Datenpipeline-Tools und -Technologien benötigen Sie, um eine robuste Architektur aufzubauen und dauerhaft zu betreiben? Wie hoch ist Ihr Personalbedarf, und welche Budgets stehen zur Verfügung? Ermitteln und planen Sie Ihre Ressourcen gezielt auf Basis Ihrer Ziele und der individuellen Anforderungen Ihrer Datenpipeline, z. B. im Hinblick auf Datenvolumen, -vielfalt oder Systemlandschaft.

Bestimmen Sie Ihre Datenquellen und Aufnahmemethoden 

Daten können aus verschiedensten Quellen stammen: internen Datenbanken, Cloud-Speichern, Echtzeit-Datenströmen usw. Identifizieren Sie potenzielle Datenquellen, bestimmen Sie das Format und Volumen der erzeugten Daten und legen Sie fest, wie Sie diese Daten extrahieren und in Ihre Pipeline integrieren möchten.

Zum Beispiel: Wird Ihre Datenpipeline auf Batch-Ingestion oder auf Echtzeitverarbeitung setzen? Welche Kommunikationsschicht ist dafür erforderlich? Welche Rolle spielen die von Ihnen gewählten Tools und Technologien im Ingestionsprozess?

Entwickeln Sie eine Datenverarbeitungsstrategie

Welche Methoden werden Sie verwenden, um Rohdaten in strukturierte Daten umzuwandeln, die für Analysen bereit sind? In dieser Phase ist es entscheidend, die Transformationsprozesse zu definieren (z. B. Datenbereinigung, Formatierung, Anreicherung oder Mapping). Gleichzeitig sollten Maßnahmen festgelegt werden, um Redundanzen und irrelevante Daten frühzeitig zu erkennen und zu eliminieren. 

Gehen Sie die Speicherung strategisch an

Wo Sie verarbeitete Daten speichern, hängt von verschiedenen Faktoren ab, darunter das Datenvolumen, Anforderungen an den Zugriff sowie die geplanten Anwendungsfälle. Im Einklang mit diesen Anforderungen sollten Sie sowohl die passende Speicherlösung wählen (Data Warehouses, Data Lakes usw.) als auch den Speicherort festlegen (Cloud oder On-Premises-Umgebung). Berücksichtigen Sie zudem, wo Ihre geschäftskritischen Daten gespeichert werden sollten, um einen möglichst schnellen und einfachen Zugriff zu gewährleisten.

Etablieren Sie einen Datenworkflow

Datenpipelines sind voller Abhängigkeiten. Um die operative Effizienz zu steigern und Engpässe zu vermeiden, sollten Sie einen klaren Plan entwickeln, der die Reihenfolge aller Verarbeitungsschritte innerhalb der Pipeline definiert. Legen Sie die Ausführungsreihenfolge von Tasks und deren Abhängigkeiten fest sowie Mechanismen zur Fehlerbehandlung und Protokolle zur Datenwiederherstellung im Störungsfall.

Richten Sie ein Überwachungs- und Governance-Framework ein

Die langfristige Stabilität und Leistungsfähigkeit Ihrer Datenpipeline hängt von einer kontinuierlichen Überwachung ab. Sie ist entscheidend für Sicherheit, Zuverlässigkeit, Effizienz und Performance. Tracken Sie den Datenfluss vom Eintrittspunkt bis zur Verarbeitung und achten Sie dabei gezielt auf Engpässe, Ineffizienzen oder potenzielle Schwachstellen. Ein durchdachtes Monitoring-Framework ermöglicht es, Risiken frühzeitig zu erkennen und gezielt gegenzusteuern und erhöht so den nachhaltigen Wert Ihrer Datenpipeline.

Implementieren Sie eine zuverlässige Datennutzungsschicht

Die Datennutzungsschicht ist der Bereich, an dem Endnutzer auf verarbeitete Daten zugreifen, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Identifizieren Sie die Datenpipeline-Tool, mit denen Sie den Datenzugriff effizient gestalten möchten, z. B. Beispiel Business-Intelligence-Plattformen, APIs oder Reporting-Werkzeuge, und legen Sie fest, wie diese Tools mit Ihrer Dateninfrastruktur verbunden werden.

Optimieren Sie Ihre Datenpipelines mit serverloser Architektur

Eine weiterer Ansatz, den Sie beim Aufbau einer Datenpipeline in Betracht ziehen sollten, ist die Nutzung einer serverlosen Architektur. Bei diesem Modell basiert Ihre Pipeline auf Infrastruktur, die vollständig von Cloud-Anbietern bereitgestellt und verwaltet wird. 

Mit Serverless DLT-Pipelines entfallen Konfiguration und Bereitstellung der zugrunde liegenden Infrastruktur, sodass Sie sich voll und ganz auf die Datenaufnahme und -transformation konzentrieren können. Die Ressourcen für Ihre Pipelines werden von Databricks verwaltet, wodurch automatisch optimierte Rechenkapazitäten besserer Auslastung, höherem Durchsatz und geringerer Latenz zu niedrigeren Kosten im Vergleich zu klassischen DLT-Pipelines bereitgestellt werden.

Wie wichtig ist das Management von Datenpipelines?

Je mehr Daten Sie ansammeln, während Ihr Unternehmen wächst, desto schwieriger wird es, sie zu verwalten. Eine verworrene, chaotische und manuell gesteuerte Datenpipeline erzeugt schlechte Arbeitsabläufe und doppelte, irrelevante oder ungenaue Daten, die weitreichende betriebliche Ineffizienzen und Umsatzverluste verursachen können.

Deshalb sind Tools zur Verwaltung von Datenpipelines unerlässlich: Sie orchestrieren und überwachen den Datenfluss und stellen sicher, dass Daten effizient durch Ihre Systeme gelangen und dabei jederzeit genau, zuverlässig und zugänglich bleiben.

Orchestrierung strafft und optimiert Workflows, indem wiederholbare Aufgaben automatisiert und isolierte Systeme zusammengeführt werden. Datenorchestrierung ist dabei ein zentraler Bestandteil der übergeordneten Orchestrierungsstrategie: Sie automatisiert die Erfassung, Aggregation und Organisation von Informationen aus verschiedenen Rechenzentren. Dank dieser Standardisierung haben Benutzer Zugang zu hochwertigen Daten, die konsistent, vollständig, valide, präzise, eindeutig und aktuell sind. 

Darüber hinaus bietet eine gut gestaltete Datenpipeline volle Transparenz entlang des gesamten Datenflusses. Leistungsstarke Tools für das Management von Datenpipelines liefern wichtige Einblicke – etwa darüber, woher besonders wertvolle (oder irrelevante) Daten stammen und an welchen Stellen im Prozess mögliche Engpässe oder Ineffizienzen auftreten.

Was sind die besten Tools für Datenpipelines?

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.

Eine Lösung wie Databricks DLT bietet den Benutzern Automatisierung und reduzierte 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.

Unabhängig davon, was Sie in Ihren Datenpipelines und darüber hinaus orchestrieren und überwachen müssen, sind Orchestrierungslösungen wie Databricks Workflows sind unverzichtbar, wenn es darum geht, komplexe Workflows zu definieren, zu steuern und zu automatisieren.

Die Zukunft der Datenpipelines

Wie geht es also weiter mit Datenpipelines? 

Sie müssen künftig in der Lage sein, zunehmend komplexe Transformationen in größerem Maßstab und mit hoher Geschwindigkeit zu bewältigen. Gleichzeitig steigt der Druck, Kosten zu optimieren und Ressourcen effizient zu nutzen. Für große Unternehmen erfordern SQL- und DataFrame-basierte Transformationen aufgrund ständig wechselnder Eingabedaten kostspielige Neuberechnungen. Um dies zu bekämpfen, wenden sich immer mehr Unternehmen der Datenintelligenz zu. 

Enzyme ist ein solches Tool. Die Optimierungsschicht automatisiert den ETL-Prozess, indem sie die jeweils effizienteste Optimierungstechnik einsetzt. Sie speichert und analysiert aktuelle Materialisierungen von Abfrageergebnissen und nutzt ein Kostenmodell, um die optimale Vorgehensweise zu bestimmen und verbessert so gezielt die Datenaufbereitung für nachgelagerte Analysezwecke.

Data Scientists und Unternehmen, die qualitativ hochwertige Daten nutzen und gleichzeitig die Performance steigern möchten, sollten Entwicklungen wie diese aufmerksam verfolgen, um ihre Datenpipelines sowohl heute als auch künftig optimal zu nutzen.