Was ist eine Datenpipeline? (Plus Typen und Anleitungen) • BUOM

2. April 2022

Wenn viele Daten verfügbar sind, sammeln und analysieren Unternehmen diese häufig, um Entscheidungen zur Geschäftsstrategie zu treffen. Allerdings sind Daten nur dann nützlich, wenn ein Unternehmen sie sorgfältig sammelt und verarbeitet, um ihre Integrität zu bewahren und sie in ein Format umzuwandeln, das entweder lesbar oder mit anderen Datenströmen kompatibel ist. Das Verständnis der Datenpipeline kann Ihnen dabei helfen, Verbesserungen an der Datenpipeline an Ihrem Arbeitsplatz zu entwerfen oder umzusetzen. In diesem Artikel besprechen wir, was eine Datenpipeline ist und wann Sie sie verwenden können. Anschließend listen wir die verschiedenen Arten von Pipelines auf und zeigen, wie sie funktionieren.

Was ist eine Datenpipeline?

Eine Datenpipeline bezieht sich auf die Tools und Verfahren, mit denen Daten sicher von einem Ort an einen anderen übertragen werden. Mithilfe dieser Pipelines können Unternehmen Daten von mehreren Orten in einer einzigen Datenbank oder einem einzigen Verwaltungssystem organisieren. Sie können einen Prozess einrichten, um Daten von einem Ort zu sammeln, sie dann zu ändern, zu klassifizieren und an einen anderen Ort zu verschieben, ohne die Datenintegrität zu beeinträchtigen oder Daten zu duplizieren. Diese Pipelines sind unerlässlich für diejenigen, die Kundendaten sammeln oder Kennzahlen verfolgen, um Einblicke in ihre Verkäufe, Produktion oder Reichweite zu erhalten. Die Datenpipeline besteht aus folgenden Komponenten:

• Ursprung: Dies ist der ursprüngliche Speicherort der Daten, die Sie verwenden oder verschieben.

• Ziel: Dies ist der endgültige Speicherort, an dem Sie die Daten speichern werden.

• Datenfluss: Dies ist der Pfad, auf dem Daten von ihrer Quelle zu ihrem Ziel wandern. Der Datenstrom kann auch Transformationspunkte enthalten.

• Speicherung: Es handelt sich um ein System, in dem Daten an verschiedenen Stellen im Datenfluss gespeichert werden, um ihre Integrität zu wahren.

• Verarbeitungskomponente: Dieser Abschnitt des Datenflusses umfasst die Schritte zur Implementierung der Datenverschiebung von einem Punkt zu einem anderen.

• Arbeitsablauf: Dies bezieht sich auf die Schritte und Verfahren, die über den Prozesspfad hinausgehen, einschließlich der menschlichen Komponente im Datenpipeline-Prozess.

• Überwachungskomponente: Hierbei handelt es sich um Punkte, die Sie in einem Workflow einrichten können, um die Verarbeitung zu überprüfen und sicherzustellen, dass die Daten korrekt übertragen werden.

• Technologiekomponente: Für die Datenübertragung gibt es Technologiekomponenten, mit denen Sie Genauigkeit und Geschwindigkeit gewährleisten können.

Wann sollte eine Datenpipeline verwendet werden?

Durch den Einsatz einer Datenpipeline können häufige menschliche Fehler verhindert werden, die sich auf die Integrität Ihrer Daten auswirken können. Möglicherweise möchten Sie darüber nachdenken, welche Verfahren Sie implementieren möchten, bevor Sie mit der Interaktion mit den Daten beginnen. Mit einer Datenpipeline können Sie Folgendes tun:

Datentransfer

Sie können eine Datenpipeline verwenden, um von einem Ort zum anderen zu übertragen. Möglicherweise müssen Sie Verfahren erstellen, um sicherzustellen, dass Daten während der Übertragung nicht dupliziert oder in irgendeiner Weise verändert werden. Wenn Sie beispielsweise Daten auf einem Server gesammelt haben und diese auf einen anderen Server verschieben möchten, müssen Sie möglicherweise eine Pipeline erstellen, die die Integrität der verschobenen Daten gewährleistet.

Datenkonvertierung

Wenn Sie Daten aus der Rohform in ein Diagramm oder eine Grafik umwandeln, können Sie eine Datenpipeline verwenden, um die Daten genauer zu analysieren. Beim Konvertieren von Daten verfügen Sie möglicherweise über separate Verfahren, um die Datengenauigkeit sicherzustellen. Sie können auch Checks and Balances einrichten, um sicherzustellen, dass Sie mit den genauesten Daten arbeiten, damit Ihre Analyse immer so genau wie möglich ist.

Verwenden Sie mehrere Datenströme

Mithilfe einer Datenpipeline können Sie mehrere Datenströme gleichzeitig orchestrieren. Wenn Sie Daten von verschiedenen Orten übertragen, beispielsweise von verschiedenen Mitarbeiterservern oder unterschiedlicher Erfassungssoftware, können Sie die mit jeder Quelle verbundenen Verfahren verwenden, um sicherzustellen, dass die Daten bei der Kombination kompatibel und lesbar sind. Sie können Datenprozesse auch verwenden, um Daten aus mehreren Quellen zu überprüfen, um sicherzustellen, dass Sie über genaue Berichte verfügen.

Wenn Sie Daten für mehrere Zwecke verwenden, möchten Sie möglicherweise, dass die Daten unterschiedliche Formen annehmen. In diesen Fällen können Sie in Ihrem Workflow Prozesse installieren, die Daten in verschiedene Formate konvertieren, sodass Sie sie über mehrere Kommunikationskanäle hinweg teilen können.

Arten von Datenpipelines

Hier sind die verschiedenen Arten von Datenpipelines:

Party

Eine Batch-Datenpipeline ist eine Pipeline, die in regelmäßigen Abständen manuell ausgeführt wird. Normalerweise wählt der Benutzer einen bestimmten Zeitpunkt im Aufzeichnungszeitraum aus, um die Stapelfunktion auszuführen. Bei einer Batch-Funktion extrahieren Sie alle Daten aus einer Datenquelle, wenden vordefinierte Vorgänge an, um sicherzustellen, dass die Daten in einem verwendbaren Format vorliegen, und veröffentlichen die verarbeiteten Daten in einer Datensenke oder Ausgabekomponente. Dies kann eine Tabelle, ein Blatt Papier oder ein lesbares Dokument sein. Sie können die Parameter Ihrer Batch-Funktion in den Softwareeinstellungen oder bei jeder Ausführung der Funktion festlegen.

Bei einem Batch-Prozess werden die Daten nicht in Echtzeit übertragen. Diese Verzögerung ist normalerweise für Analysen akzeptabel, die Sie später durchführen möchten, beispielsweise eine Marktforschung oder eine Analyse von Kundeninformationen.

Echtzeit

Eine Echtzeit-Datenpipeline ist eine Pipeline, die Daten in Echtzeit oder sofort überträgt. Diese Art von Datenpipeline wird typischerweise für Daten von Streaming-Diensten wie Finanzdienstleistungen oder Gerätetelemetrie verwendet. Die Daten werden vor der Übertragung noch verarbeitet, der endgültige Speicherort der Daten und ihre Analysefunktionen werden jedoch aktualisiert, wenn sich die Daten ändern oder aktualisiert werden. Wenn sich Ihr Telefon beispielsweise seltsam verhält, können Sie ein Echtzeit-Datenupdate an den Hersteller senden, wo dieser Daten über Ihr Telefon sammeln und in zukünftigen Updates Verbesserungen vornehmen kann, um etwaige Probleme zu beheben.

Wolke

Eine Cloud-Datenpipeline ist eine Pipeline, in der die Tools online sind. Daten können online in verschiedenen Cloud-Programmen oder -Diensten erfasst und gespeichert werden. Diese Tools können Unternehmen dabei helfen, Geld für Ressourcen und Infrastruktur in ihren physischen Büros zu sparen. Daten können auf externen Servern gespeichert und mit dieser Software geschützt, transformiert und analysiert werden, was dem Unternehmen hilft, Zeit zu sparen.

Bei diesen Cloud-Pipelines kann es sich um Software-as-a-Service gegen eine Abonnementgebühr handeln. Es kann auch schwierig sein, Eigentümer Ihrer Daten zu sein, wenn diese von Dritten erfasst werden. Viele kleine Unternehmen verlassen sich jedoch auf diese Strukturen, da sie geringere Vorlaufkosten in Bezug auf IT-Ressourcen, Ausrüstung und Personal haben. Für kleinere Unternehmen können sie eine gute Wahl sein.

Open-Source-Daten

Eine Open-Source-Datenpipeline ist eine Pipeline, deren Kernwerkzeug Open-Source-Technologie ist. Open-Source-Software ist kostenlos und steht der Öffentlichkeit zur Nutzung, Vervielfältigung oder Bearbeitung zur Verfügung. Diese Open-Source-Pipelines können für Personen wichtig sein, die mit der Pipeline-Architektur vertraut sind und ihre Pipelines anpassen möchten. Aufgrund der Beteiligung des Quellcodes erfordern diese Architekturen jedoch möglicherweise ein höheres Maß an Verständnis für die Codierung und Pipeline-Funktionalität. Open Source kann eine gute Wahl für ein Unternehmen sein, das im Bereich der Informationstechnologie stark vertreten ist.

So verwenden Sie eine Datenpipeline

Wenn Sie eine Datenpipeline verwenden, führen Sie normalerweise eine Reihe von Schritten in einer bestimmten Reihenfolge aus, um Daten genau zu formatieren und zu extrahieren. Dadurch wird sichergestellt, dass Sie es in Verbindung mit Daten aus einer anderen Quelle oder zu einem anderen Zeitpunkt verwenden können. Hier sind die Schritte, die Sie befolgen können, um eine Datenpipeline zu verwenden:

1. Ereignisse aufzeichnen

Die Datenpipeline beginnt mit einem Datenereignis. Dabei kann es sich um eine Transaktion oder eine Kommunikation handeln, im Grunde handelt es sich jedoch um jedes Ereignis, das Ihre Software dazu veranlasst, Daten aufzuzeichnen. Ihr Erfassungssystem zeichnet dann alle mit dem Ereignis verbundenen Daten auf. Abhängig von der Art des Ereignisses können Daten wie Datum, Uhrzeit, Ort, beteiligte Personen und Interaktionsdetails enthalten sein. Diese Aufzeichnungen können in einem Journal oder einer Art erweiterter Datenbank münden.

2. Daten in die Warteschlange stellen und empfangen

Sobald die Daten erfasst sind, sendet der Nachrichtenbus die Daten zwischen Maschinenclustern. Ein Nachrichtenbus ist Hardware oder Software, die Daten von einem Startort zu einem endgültigen Ziel bewegt. Dieser Nachrichtenbus erleichtert eindeutig die Übertragung von Daten über einen gemeinsamen Satz von Schnittstellen. Es erstellt ein gemeinsames Datenmodell und einen gemeinsamen Befehlssatz für jede Datenquelle zur Kommunikation und stellt so sicher, dass Daten über einen Nachrichtenbus, der als Übersetzer fungiert, miteinander kommunizieren können.

Die Verwendung eines Nachrichtenbusses kann die Nutzung Ihrer Daten verbessern, indem er die Interaktion Ihrer Informationen mit Daten aus anderen Quellen unterstützt. Dies kann Ihnen auch dabei helfen, Nichtverfügbarkeitsfehler zu vermeiden.

3. Speichern Sie Ihre Daten

Sobald Sie die Daten aufgezeichnet und verschlüsselt haben, damit Sie sie mit anderen Datensätzen kombinieren oder in lesbare Daten umwandeln können, können Sie die Daten entweder auf Ihrem Server oder in der Cloud speichern. Sie können es in verschiedenen Dateien oder Paketen speichern, sodass es einfach verwaltet werden kann. Diese kleinen Daten können auch effizienter nach Parametern wie Erfassungsdatum, Datenquelle und Thema organisiert werden. Wenn Sie Ihre Daten an einem sicheren Ort aufbewahren, können Sie auch den Überblick über alle Daten behalten, die Sie erhalten, und darüber, wo in der Pipeline sich die Daten möglicherweise geändert haben.

Diese kleineren Datenpakete sind auch einfacher zu verwalten. Sie sind nicht so groß, sodass sie einfacher heruntergeladen, heruntergeladen oder angezeigt werden können.

4. Strukturieren Sie Ihren Arbeitsablauf

Abhängig von Ihren Prozessen sind möglicherweise einige manuelle Aufgaben in Ihrer Datenpipeline erforderlich. Wenn jemand beispielsweise jede Nacht eine Batch-Funktion ausführen muss, muss er möglicherweise Formatierungsfragen ausfüllen oder die Daten nach der Batch-Verarbeitung noch einmal überprüfen. Diese Schritte sind genauso wichtig wie die Schritte, die von der Software oder Technologie abgedeckt werden. Menschliches Versagen kann sich auf Ihre Datenanalyse auswirken. Stellen Sie daher sicher, dass Ihre Prozesse leicht zu merken sind und von Ihren Teammitgliedern konsequent befolgt werden.

5. Datenserialisierung

Der letzte Schritt in der Datenpipeline ist die Datenserialisierung oder die Schaffung einer Plattform zur Umwandlung Ihrer Daten in kompaktere Formate zur Speicherung und Übertragung. Die Datenserialisierung erleichtert die Verwaltung und Kontextualisierung innerhalb einer größeren Datenstruktur. Viele Unternehmen serialisieren ihre Daten, indem sie sie in Datenbanken aktualisieren und Dateien archivieren. Der Zweck der Serialisierung besteht darin, Daten in einem vordefinierten Speichermedium zu speichern, beispielsweise einer Datenbank mit anderen Daten oder einer physischen Datei.