Einführung
Data pipelines sind das Rückgrat moderner, data-driven businesses. In der heutigen Welt, in der Daten in nie dagewesenem Ausmaß von IoT-Geräten, Anwendungen und Browsern generiert werden, ist ein effizientes Management und die Verarbeitung dieser Daten entscheidend. Eine gut gestaltete data pipeline sorgt für einen nahtlosen Informationsfluss von mehreren Quellen zu einem Zielsystem und ermöglicht es Unternehmen, wertvolle Insights zu gewinnen, fundierte Entscheidungen zu treffen und wettbewerbsfähig zu bleiben. In diesem Artikel beleuchten wir, was eine data pipeline ist, ihre wichtigsten Prinzipien und wie sie die Art und Weise, wie Organisationen mit ihren Daten umgehen, verändern kann.
Was ist eine data pipeline?
Eine data pipeline ist eine Reihe von Schritten zur Datenaufnahme und -verarbeitung, die den Fluss von Daten aus einer ausgewählten einzelnen oder mehreren Quellen zu einem Ziel darstellen. Das Ziel kann entweder eine data platform oder ein Input für die nächste pipeline sein, also der Beginn der nächsten Verarbeitungsschritte. Im Allgemeinen gibt es immer eine Art data pipeline im Hintergrund, wenn wir Daten zwischen Punkt A und B verarbeiten wollen. Dies kann auch mehrere Punkte umfassen, die als separate Systeme verstanden werden können.
Designprinzipien für Data Pipelines
Wir können folgende Schlüsseltypen von pipelines unterscheiden:
- data science pipeline
- data ingestion pipeline
- data processing pipeline
- data analysis pipeline
- data streaming pipeline
Darüber hinaus gibt es viele weitere, einschließlich Kombinationen mehrerer Typen. Sie sollten jedoch alle einem ähnlichen Satz von Regeln folgen, die für eine ordnungsgemäße Datenverarbeitung angewendet werden müssen:
Reproducibility
Egal ob batch oder streaming pipeline, es sollte möglich sein, sie ab einem bestimmten Zeitpunkt neu zu starten, um Daten erneut zu laden. Dies kann aus vielen Gründen erforderlich sein, z. B. wegen fehlender Daten, Bugs und anderen Problemen.
Adaptability
Es gibt nie „genug Daten“. Es wird immer notwendig sein, mehr und mehr zu verarbeiten, daher müssen data pipelines auf scalable architecture basieren.
Reliability
Das Verständnis der geschäftlichen und technischen Anforderungen ist entscheidend, um die Schritte der Datenumwandlung und -übertragung richtig zu gestalten. Eine ordnungsgemäße data pipeline sollte hinsichtlich Quelle, Ziel und der „Pipe“ selbst überwacht werden, um die Qualität der verarbeiteten Daten zu identifizieren.
Auditability
Es sollte einfach sein zu erkennen, wann jede Komponente der data pipeline läuft oder fehlschlägt, um bei Bedarf Korrekturmaßnahmen zu identifizieren. Im Allgemeinen sollten data engineering Teams in der Lage sein, bestimmte Schritte, Ereignisse usw. einfach zu identifizieren.
Latency
Die Zeit, die benötigt wird, um Daten von der Quelle zum Ziel zu übertragen.
Security
Hängt von den geschäftlichen Anforderungen und den globalen Sicherheitsstandards ab – Datenschutz ist wichtig. Die Regeln hängen von den verarbeiteten Daten ab und müssen auf verschiedenen Ebenen für bestimmte Länder, Branchen und Datentypen angewendet werden.
Entwicklung von Data Pipelines
Vor der eigentlichen Implementierung müssen wir überlegen, wie wir mit unseren Daten umgehen wollen. Erwarten wir nur batch oder streaming loads? Welche Menge und welcher Typ von Daten wird verarbeitet? Benötigen wir viele Transformationen im Prozess oder konzentrieren wir uns darauf, raw data an das Ziel zu liefern?
All diese Fragen sollten im Voraus geklärt und alle Zweifel im Hinblick auf die Geschäftsanforderungen und die gewünschte Technologie diskutiert und bewertet werden.
Sie können auch unsere Data Pipeline Services besuchen, um herauszufinden, wie unser Wissen Ihrem Unternehmen zugutekommen kann.
Sobald wir unsere Geschäftsanforderungen kennen, gibt es verschiedene Möglichkeiten, eine geeignete data pipeline einzurichten, und viele Tools, die wir nutzen können. Konzentrieren wir uns auf die beiden allgemeinsten:
Coding – Am anspruchsvollsten und erfordert Programmierkenntnisse. Typischerweise mit dedizierten Frameworks und Sprachen wie SQL, Spark, pandas, Kafka usw. Bietet die Möglichkeit, jeden Schritt der data pipeline wie spezifische Transformationen oder Monitoring vollständig zu kontrollieren.
Design tools – Basierend auf Produkten wie Talend, Informatica oder Google Dataflow, die es ermöglichen, eine pipeline mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche aus vorgefertigten Komponenten zu erstellen.
Unabhängig von der Wahl benötigen Sie auch die gesamte Infrastruktur, die Ihre Verarbeitung ermöglicht. Dinge wie storage, orchestration und analytics tools hängen von der Technologie und den Anforderungen ab, sollten aber als unverzichtbare Elemente einer modernen data pipeline betrachtet werden.
Fazit
Data pipelines stehen im Zentrum Ihrer Systemoperationen. Sie machen es möglich, dass Daten ein wertvoller Teil des Geschäfts werden; daher sollte der gesamte Design- und Wartungsprozess gut geplant und ausgeführt werden. DS Stream ist ein Unternehmen mit sowohl Infrastruktur-Expertise als auch starkem analytischem Hintergrund. Unser Team besteht aus Spezialisten, die Sie bei der Auswahl, Einrichtung, Wartung und Anpassung von Lösungen an Ihre Geschäftsanforderungen unterstützen können.
Zögern Sie nicht kontaktiere uns jederzeit, wenn Sie Ihre Daten effektiver in Ihren Geschäftsprozessen nutzen möchten.
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