Was ist eine ETL-Datenpipeline? Beispiele und Tools

ETL-Pipelines sind eine Reihe von Prozessen, die dazu dienen, Daten aus einer oder mehreren Quellen in eine Datenbank oder ein Data Warehouse zu übertragen. ETL steht für „Extract, Transform, and Load“ und beschreibt die dafür erforderlichen Prozesse. Zu wissen, wie man effiziente ETL-Pipelines erstellt, kann Ihre Business-Intelligence-Bemühungen erheblich verbessern und die Datenverwaltung vereinfachen.

ETL-Pipelines werden in der Datenwissenschaft häufig eingesetzt, da sie für die Datenbereinigung und die Optimierung von Datensätzen nützlich sind. Sie sind jedoch auch im geschäftlichen Umfeld hilfreich, insbesondere in der modernen Welt der Big Data.

Heute können viele Tools Arbeitsabläufe der Datenverwaltung optimieren. Wie wir in diesem Leitfaden erläutern werden, bilden diese Tools einen entscheidenden Bestandteil moderner ETL-Pipelines.

Was sind ETL-Pipelines?

ETL steht für Extrahieren, Transformieren und Laden. Sehen wir uns die einzelnen Schritte des Prozesses der Reihe nach an:

• Extrahieren: Bei diesem Prozess werden Daten aus einer API abgerufen, aus einer Datenbank extrahiert oder aus einem Datenabzug (beispielsweise einer XML- oder JSON-Datei) gelesen. Je nachdem, aus wie vielen Datenquellen Sie Daten extrahieren möchten, kann das Einrichten von Konnektoren und das Parsen der Daten ein komplexer Prozess sein. Tools zur Datenverwaltung können häufig dabei helfen, Daten aus mehreren Quellen in ein einheitliches Format zu konvertieren.
• Transformieren: Sobald die Daten erfasst wurden, besteht der nächste Schritt darin, sie zu bereinigen, Duplikate zu entfernen, die Daten zu standardisieren (beispielsweise sicherzustellen, dass alle Datumsangaben demselben Format folgen), sie an das Schema der Zieldatenbank anzupassen und sicherzustellen, dass alle Felder korrekt zugeordnet sind. Dies kann ein zeitaufwendiger Prozess sein, der regelmäßig überprüft werden muss, wenn eine der Datenquellen ihre Art der Datenbereitstellung ändert.
• Laden: Schließlich können die transformierten Daten in die Zieldatenbank, das Data Warehouse oder die Zielplattform importiert werden. Der genaue Ablauf dieses Uploads kann je nach Zielplattform variieren. Das erstmalige Laden kann einige Zeit in Anspruch nehmen, da dabei eine große Datenmenge hochgeladen wird, um die Datenbank zu befüllen. Künftig können Aktualisierungen über inkrementelle Datenänderungen verwaltet werden, gelegentlich können jedoch vollständige Aktualisierungen durchgeführt werden, um die Datenintegrität sicherzustellen. Viele Dateningenieure automatisieren den Aktualisierungsprozess und planen ihn für Nebenzeiten, in denen die Quellsysteme nur minimal belastet werden.

Planung und Gestaltung effektiver ETL-Pipelines

Das enorme Datenvolumen, das von ETL-Pipelines verarbeitet wird, macht ihre Implementierung zu einem umfangreichen Vorhaben. Um sicherzustellen, dass der Prozess erfolgreich ist, müssen Dateningenieure ein gutes Verständnis der Daten haben, die sie verarbeiten werden, sowie der Ziele derjenigen, die mit den Daten arbeiten.

Wichtige Überlegungen vor dem Erstellen einer ETL-Pipeline

Beim Umgang mit Big Data gibt es einige wichtige Herausforderungen:

• Datenvolumen: Ein wichtiger Aspekt ist die Menge der erfassten Daten und die mit der Speicherung (und Übertragung) dieser Daten verbundenen Kosten. In einigen Fällen haben Unternehmen keine Kontrolle über das Datenvolumen, das von Drittanbietern bereitgestellt wird, wenn sie einen Export anfordern. Sie können jedoch entscheiden, welche Daten aufbewahrt werden sollen und welche redundant sind.
• Datenvielfalt: Sie müssen auch die Arten und Formate der Daten berücksichtigen, mit denen Sie arbeiten, sowie die Frage, ob diese Daten strukturiert oder unstrukturiert sind. Dateningenieure können diese Herausforderung bewältigen, indem sie Tools zur Transformation und Standardisierung verwenden, um alle Daten in ein einheitliches Format zu konvertieren.
• Datenverarbeitungsgeschwindigkeit: Beschreibt die Geschwindigkeit und Häufigkeit, mit der Daten erfasst werden. Eine hohe Datenverarbeitungsgeschwindigkeit kann beim Versuch, Ihre Pipelines zu automatisieren, Probleme verursachen, insbesondere wenn Sie für datengestützte Entscheidungsfindungen die genauesten Daten aus allen Quellen benötigen.

Nachdem Sie diese Probleme behoben haben, können Sie den Zweck der Datenkonsolidierung und die übergeordneten Ziele der Datenanalyse bestimmen. Diese Ziele können Entscheidungen über das Datenbankdesign beeinflussen.

Auswahl der richtigen ETL-Tools und -Technologien

Es ist möglich, eigene ETL-Tools von Grund auf zu entwickeln – und einige kleinere Unternehmen entscheiden sich für diesen Weg, weil sie davon ausgehen, dass er günstiger und einfacher ist als die Arbeit mit Lösungen von der Stange.

Das kann zutreffen, wenn Daten nur aus einer oder zwei Datenquellen importiert werden, die ihre Exportformate nur selten ändern, doch in den meisten Fällen ist dies nicht der beste Weg. ETL-Tools bieten fortschrittlichere Lösungen für Datenverarbeitung, Datenbereinigung und Datenprofilierung, erweiterte Funktionen für Automatisierung und Stapelverarbeitung sowie erhebliche Vorteile in Bezug auf Zuverlässigkeit und Benutzerfreundlichkeit.

Berücksichtigen Sie bei der Auswahl einer ETL-Lösung Folgendes:

• Unterstützte Datenformate (SQL-, XML-, JSON-, CSV-Dateien usw.)
• API-Integrationen
• Verfügbarkeit von Echtzeit-Streaming zur Datenerfassung (Apache Kafka ist hierfür eine beliebte Lösung)
• Ob die Lösung Cloud-nativ ist (Tools, die das einfache Laden von Daten in Amazon-AWS- oder Google-Cloud-Datenseen unterstützen, können für Unternehmen, die Flexibilität und Agilität bei ihrer Datenlagerung benötigen, von unschätzbarem Wert sein)
• Reaktionszeiten des Supports
• Preisgestaltung

Viele ETL-Lösungen mit offenem Quellcode sind verfügbar. Einige davon bieten kostenlose Community-Editionen an und finanzieren ihre Entwicklung durch Gebühren für technischen Support. Wenn Ihr Unternehmen nur über ein begrenztes Budget für die Implementierung von ETL verfügt, kann die Wahl einer weit verbreiteten Open-Source-Lösung viel Geld sparen.

Designprinzipien für skalierbare und wartbare ETL-Pipelines

Bei der Entwicklung einer ETL-Pipeline ist es entscheidend, nicht nur die Datenquellen zu berücksichtigen, mit denen Sie derzeit arbeiten, sondern auch, wie sich Ihre Anforderungen in Zukunft entwickeln könnten. Zu den zu berücksichtigenden Punkten gehören:

• Modularer Aufbau: Unterteilen Sie das System in Datenextraktion, Datenbereinigung und den Ladevorgang. Berücksichtigen Sie die verschiedenen Datenformate, mit denen Sie möglicherweise arbeiten müssen, und erstellen Sie ein modulares System, damit sich einzelne Teile des Systems leicht ändern lassen, ohne die gesamte Pipeline zu beeinträchtigen.
• Fehlerbehandlung: Entwerfen Sie Ihr System so, dass es bei Daten, die es nicht versteht oder die ein falsches Format haben, kontrolliert und mit einer eindeutigen Fehlermeldung fehlschlägt. Es ist besser, wenn ein System Datensätze überspringt, die es nicht verarbeiten kann, und eine Warnmeldung ausgibt, als wenn es vollständig ausfällt, wodurch sich der Ladevorgang verzögert oder – schlimmer noch – falsche Daten geladen und der primäre Datenspeicher beschädigt wird.
• Klare und vollständige Dokumentation: Eine klare Dokumentation ist unerlässlich. Denken Sie daran, dass nicht alle Mitglieder Ihres Teams Datenwissenschaftler sind. Viele der Personen, die mit den Daten arbeiten, könnten Teamleiter oder Abteilungsleiter sein, die einfach auf bequeme Weise gleichzeitig auf Echtzeitdaten aus mehreren verschiedenen Quellen zugreifen möchten. Erstellen Sie eine Dokumentation für diese Personen sowie eine weitere für die Entwickler, in der die Pipeline ausführlicher erläutert wird. Beschreiben Sie wichtige Designprinzipien wie Modularität, Fehlerbehandlung und Dokumentationspraktiken.

ETL-Pipeline im Vergleich zur Datenpipeline

ETL- und Datenpipelines sind ähnliche Prozesse, werden jedoch in leicht unterschiedlichen Anwendungsfällen eingesetzt. Eine ETL-Pipeline umfasst die Extraktion von Daten aus einer oder mehreren Quellen, die Umwandlung dieser Daten und anschließend deren Laden.

Im Gegensatz dazu kann eine Datenpipeline einige oder alle der oben genannten Schritte umfassen, endet jedoch nicht mit dem Ladevorgang. Sobald die Daten geladen wurden, können sie in anderen Prozessen und Workflows verwendet werden, beispielsweise für ein Visualisierungssystem oder um bedingt eine Aktion in einem Automatisierungssystem auszulösen.

Author's Tip

Betrachten Sie eine ETL-Pipeline als eine Art Datenpipeline mit einer eng definierten Aufgabe: strukturierte und unstrukturierte Daten zu übernehmen, sie in einem einheitlichen Format umzuwandeln und in einem Data Warehouse oder einer Datenbank zu speichern.

Wichtige Vorteile von ETL-Pipelines

ETL-Pipelines können äußerst nützlich sein, um Analyse- und Business-Intelligence-Systeme mit Daten zu versorgen. Da sie Daten aus mehreren Quellen vereinheitlichen, beispielsweise Daten aus sozialen Medien, CRM-Systemen, ERP-Tools und anderen Datenbanken zusammenführen, erleichtern sie die Gewinnung präziser Geschäftserkenntnisse.

Der ETL-Prozess umfasst die Optimierung, Validierung und Bereinigung von Daten und trägt so dazu bei, sicherzustellen, dass die Informationen, die in die Datenbank gelangen, so genau und aktuell wie möglich sind.

Die Zuverlässigkeit Ihrer ETL-Pipelines hängt von den verwendeten Tools ab. Eine Pipeline kann aus wenigen Python-Skripten bestehen oder robuster sein und Snowflake, Kafka und andere moderne Tools verwenden. Die heute verfügbaren Tools zur Verarbeitung von Daten und zum Aufbau einer ETL-Pipeline sind sehr ausgereift. Benutzerfreundliche grafische Oberflächen und aktive Benutzergemeinschaften ermöglichen es auch unerfahrenen Datenwissenschaftlern, mit ETL-Pipelines zu beginnen.

Nachteile von ETL-Pipelines

Obwohl die Toolchains zum Aufbau von ETL-Pipelines ausgereift sind und Cloud-Datenlager heute wesentlich erschwinglicher sind als noch vor einigen Jahren, gibt es beim Aufbau von Datenpipelines weiterhin einige Herausforderungen:

• Der Umgang mit strukturierten, unstrukturierten und semistrukturierten Daten kann schwierig sein.
• Die Kosten für Datenspeicherung können für einige Organisationen prohibitiv sein.
• Echtzeit-Datenstreaming kann sowohl komplex als auch ressourcenintensiv sein.
• Das Zuordnen von Datenbanken und Einrichten von Integrationen ist keine einmalige Aufgabe. Datenanbieter können ihre Exportformate oder Datenbankschemata ändern, sodass Sie Ihre Pipeline anpassen müssen.

Implementierung einer ETL-Pipeline

Berücksichtigen Sie den folgenden Ablauf für die Implementierung einer ETL-Pipeline:

1. Erstellen Sie Referenzdaten, damit Sie bei der Durchführung von Datentransformationen über eine Arbeitsgrundlage verfügen.
2. Erstellen Sie Konnektoren für die Datenquellen, mit denen Sie arbeiten möchten, zum Beispiel:
   1. API-Schnittstellen für Social-Media-Plattformen
   2. Scraper für Webseiten (sofern die Nutzungsbedingungen dies erlauben)
   3. Parser für XML-/CSV-/JSON-Dateien
   4. Datenbankkonnektoren für Ihre eigenen lokalen Systeme
3. Definieren Sie Regeln zur Validierung der Daten.
4. Wenden Sie Transformationen an, um die Daten zu bereinigen und zu standardisieren sowie Duplikate zu entfernen.
5. Laden Sie die Daten in ein Staging-System hoch.
6. Laden Sie die Daten aus dem Staging-System in das Data Warehouse.

Einige der oben genannten Schritte sind optional. Beispielsweise sind Referenzdaten nicht zwingend erforderlich, aber hilfreich, da sie das Definieren von Regeln zum Testen der Daten und zum Durchführen von Transformationen erleichtern. Außerdem ist es nicht notwendig, Daten vor dem Laden zwischenzuspeichern. Es gilt jedoch als bewährte Vorgehensweise, dies zu tun, da sich die Staging-Schicht bei Problemen leichter zurücksetzen lässt und für Auditberichte sowie andere Compliance-Anforderungen verwendet werden kann.

ETL-Pipeline-Tools zum Ausprobieren

Viele verfügbare ETL-Tools können die Verarbeitung, Aggregation, Bereinigung und das Laden von Daten in Ihr Zielsystem optimieren. Der Markt für ETL-Software wird auf rund $3.1 Milliarden geschätzt und soll bis 2030 auf $10.3 Milliarden anwachsen, sodass es keinen Mangel an Optionen gibt.

Zu den beliebten Tools gehören:

• Informatica Power Center: Eine vielseitige Lösung mit Cloud-Unterstützung, einschließlich Niedrigcode- und codefreier Tools für ETL-Pipelines
• Apache Airflow: Eine leistungsstarke Open-Source-Plattform mit Optionen für Befehlszeilen- und grafische Benutzeroberflächen
• IBM Infosphere Datastage: Eine schnelle und leistungsstarke Lösung mit Funktionen für Lastverteilung und Parallelisierung

Es gibt viele weitere Optionen, darunter Lösungen von Oracle und Microsoft. Berücksichtigen Sie bei der Auswahl einer ETL-Lösung Ihr Budget und Ihr bestehendes Ökosystem, da die Zusammenarbeit mit Anbietern, mit denen Sie bereits gut vertraut sind, eine zuverlässige und kostengünstige Wahl sein kann.

Wichtigste Erkenntnisse

ETL-Pipelines sind ein entscheidender Bestandteil des Datenmanagements für moderne Unternehmen, die große Datenmengen verarbeiten. Die Implementierung einer ETL-Pipeline kann dazu beitragen, die Entscheidungsfindung Ihrer Organisation zu verbessern und Ihrem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Der Umgang mit Rohdaten aus mehreren Quellen kann jedoch eine Herausforderung darstellen, und Technologieführungskräfte müssen die Bedeutung sorgfältiger Planung und Dokumentation während des gesamten Prozesses hervorheben sowie Datenschutz- und Privatsphärenvorschriften einhalten.

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