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Eine Datenpipeline ist ein Verfahren zur Erfassung, Verarbeitung und 脺bertragung von Rohdaten von der Quelle zum Ziel. Moderne Datenpipelines bestehen aus verschiedenen Tools und Prozessen, die eine effiziente und automatisierte Datenverarbeitung erm枚glichen. Sie sind unerl盲sslich, da Rohdaten h盲ufig bereinigt, transformiert und strukturiert werden m眉ssen, bevor sie nutzbar sind. Die Wahl der passenden Datenpipeline h盲ngt von Faktoren wie den gesch盲ftlichen Anforderungen, der Datenmenge und der ben枚tigten Verarbeitungsgeschwindigkeit ab.

Datenpipeline vs. ETL-Pipeline

Der Begriff Datenpipeline ist weit gefasst und beschreibt jeden Prozess, der Daten von einer Quelle zu einem Ziel 眉bertr盲gt. Eine ETL-Pipeline (Extract, Transform, Load) ist eine spezifische Form der Datenpipeline, die sich auf das Extrahieren, Transformieren und Laden von Datenstapeln 蹿眉谤 einen bestimmten Zweck konzentriert. W盲hrend Transformationen auch in anderen Datenpipelines vorkommen k枚nnen, sind sie ein fester Bestandteil des ETL-Prozesses.

Verschiedene Arten von Datenpipelines

• Echtzeit-Datenpipeline: Echtzeitanalysen, wie beispielsweise Finanzinformationen, erfordern diese Art von Datenpipeline. Die Echtzeit-Datenpipeline-Architektur kann Millionen von Ereignissen sofort verarbeiten und sorgt so 蹿眉谤 h枚here Zuverl盲ssigkeit.

• Open-Source-Datenpipeline: Open-Source-Pipelines sind kostenlos 蹿眉谤 die 枚ffentliche Nutzung, allerdings sind bestimmte Funktionen m枚glicherweise nicht verf眉gbar. Diese kosteng眉nstige Datenpipeline-Technik wird h盲ufig von kleinen Unternehmen und Einzelpersonen eingesetzt, die Datenmanagement ben枚tigen. Beispiele 蹿眉谤 h盲ufig verwendete Open-Source-Pipelines sind und .

• Cloud-Datenpipeline: Diese Art von Datenpipeline ist Cloud-basiert. Mit anderen Worten: Die Daten werden 眉ber das Internet und nicht auf lokalen Servern verwaltet und verarbeitet.

• Streaming-Datenpipeline: Streaming-Pipelines geh枚ren zu den am h盲ufigsten verwendeten Datenpipelines. Sie k枚nnen sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Daten aus verschiedenen Quellen aufnehmen.

• Stapelverarbeitungs-Datenpipeline: Stapelverarbeitungs-Pipelines sind weit verbreitet, insbesondere in Unternehmen, die gro脽e Datenmengen verwalten. Sie sind aufgrund der enormen Datenmengen zwar langsamer, k枚nnen aber die Benutzerinteraktion minimieren.聽

Beispiel einer Datenpipeline

von Amazon Web Services ist ein Webservice, der Anwender bei der Datenverarbeitung und -眉bermittlung unterst眉tzt. Er kann sowohl mit lokalen Datenquellen als auch mit AWS-Ger盲ten und -Diensten genutzt werden. Wenn Sie die Arbeit mit AWS-Datenanalysetools 眉ben m枚chten, empfiehlt sich der anf盲ngerfreundliche Onlinekurs Erste Schritte mit Datenanalyse auf AWS. In nur drei Stunden erwerben Sie von Branchenexperten wichtige Datenanalyse-Kenntnisse. Sie lernen beispielsweise, wie Sie deskriptive Datenanalysen in der Cloud durchf眉hren und verschiedene Arten von Datenanalysen erl盲utern.

Datenpipeline-Architektur

Es gibt zwei M枚glichkeiten, die Architektur einer Datenpipeline zu visualisieren. Beginnen wir mit dem konzeptionellen Prozess bzw. Workflow.聽

窜耻苍盲肠丑蝉迟 beginnt eine Datenpipeline, in der die Daten generiert und gespeichert werden. Je nach Pipelinetyp kann es sich dabei um eine einzelne oder mehrere Quellen handeln. Die Daten k枚nnen in jedem beliebigen Format vorliegen, einschlie脽lich Rohdaten, strukturierten und unstrukturierten Daten.聽

础苍蝉肠丑濒颈别脽别苍诲 werden die Daten an den Ort verschoben, wo sie verarbeitet und aufbereitet werden, beispielsweise in ein ETL-Tool. Die Verarbeitungsvorg盲nge h盲ngen von den Gesch盲ftszielen und den analytischen Anforderungen ab.

础产蝉肠丑濒颈别脽别苍诲 endet die Datenpipeline mit der Analyse. In dieser Phase werden die Daten in ein Datenmanagementsystem verschoben, um wertvolle Erkenntnisse wie Business Intelligence (BI) zu gewinnen.

Beispiel 蹿眉谤 eine Datenpipeline-Architektur

Die zweite M枚glichkeit zur Visualisierung der Datenpipeline-Architektur ist die Plattformebene. Plattformimplementierungen k枚nnen an spezifische Analyseanforderungen angepasst werden. Hier ist ein Beispiel 蹿眉谤 die Plattformarchitektur einer Datenpipeline aus der Google Cloud-Dokumentation:

Eine Stapelverarbeitungs-ETL-Pipeline in GCP 鈥� Die Quelle k枚nnen Dateien sein, die in die Analytics Business Intelligence (BI)-Engine eingelesen werden m眉ssen. Cloud Storage dient als Daten眉bertragungsmedium innerhalb von GCP. 础苍蝉肠丑濒颈别脽别苍诲 werden die Daten 眉ber Dataflow in den BigQuery-Zielspeicher geladen.

Im obigen Beispiel beginnt die Datenpipeline 锄耻苍盲肠丑蝉迟 an der Quelle (Dateien) und bewegt sich dann zum Speicher in der Cloud. 础苍蝉肠丑濒颈别脽别苍诲 werden die Daten zur Verarbeitung und Aufbereitung an Dataflow 眉bertragen. 厂肠丑濒颈别脽濒颈肠丑 gelangen sie zur Analyse in die Zieldatenbank (Google BigQuery).

So erstellen Sie eine Datenpipeline

Bevor Sie mit der Planung Ihrer Datenpipeline-Architektur beginnen, m眉ssen Sie wichtige Elemente wie Zweck und Skalierbarkeitsanforderungen identifizieren. Beachten Sie bei der Planung einer Datenpipeline Folgendes:

• Analytische Anforderungen: 脺berlegen Sie, welche Erkenntnisse Sie am Ende der Pipeline aus Ihren Daten gewinnen m枚chten. Werden Sie sie 蹿眉谤 maschinelles Lernen (ML), Business Intelligence (BI) oder etwas anderes nutzen?

• Volumen: 脺berlegen Sie, wie viele Daten Sie verwalten werden und ob sich diese Menge im Laufe der Zeit 盲ndern k枚nnte.

• Datentypen: Datenpipeline-L枚sungen k枚nnen je nach Datentyp Einschr盲nkungen unterliegen. Identifizieren Sie die Datentypen, mit denen Sie arbeiten werden (strukturierte Daten, Streaming-Daten, Rohdaten).

1. Bestimmen Sie, welche Art von Datenpipeline Sie verwenden m眉ssen

Definieren Sie 锄耻苍盲肠丑蝉迟 Ihre Anforderungen, Gesch盲ftsziele und Datenbankvorgaben. Mithilfe der obigen Liste k枚nnen Sie die passende Art der Datenpipeline ausw盲hlen. Wenn Sie beispielsweise gro脽e Datenmengen verarbeiten, k枚nnte eine Stapelverarbeitungs-Datenpipeline die richtige Wahl sein. Unternehmen, die auf Echtzeit-Analysen angewiesen sind, profitieren hingegen von einer Streaming-Datenpipeline.聽

2. W盲hlen Sie Ihre Datenpipeline-Tools aus

Es gibt viele verschiedene Datenpipeline-Tools auf dem Markt. Sie k枚nnen eine L枚sung mit End-to-End-Pipeline-Management (蹿眉谤 den gesamten Prozess) verwenden oder einzelne Tools zu einer hybriden, personalisierten L枚sung kombinieren. Beispielsweise m眉ssen Sie beim Aufbau einer Cloud-Datenpipeline m枚glicherweise Cloud-Dienste (wie Speicher) mit einem ETL-Tool kombinieren, das die Daten 蹿眉谤 die 脺bertragung an Ihr Ziel vorbereitet.聽

3. Implementieren Sie Ihr Datenpipeline-Design

Nach der Implementierung Ihres Designs ist es wichtig, Wartung, Skalierung und kontinuierliche Verbesserung zu planen. Ber眉cksichtigen Sie bei Ihrem Design unbedingt die Informationssicherheit (InfoSec), um sensible Daten w盲hrend der Pipeline-Bearbeitung zu sch眉tzen. Unternehmen besch盲ftigen h盲ufig Data Engineers und Data Architects, die die Planung, Implementierung und 脺berwachung des Datenpipeline-Systems 眉berwachen.聽

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