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 „Extrahieren, Transformieren und Laden“ und beschreibt die dafür erforderlichen Prozesse. Wenn Sie wissen, wie man effiziente ETL-Pipelines erstellt, können Sie Ihre Business-Intelligence-Bemühungen deutlich verbessern und die Datenverwaltung vereinfachen.
ETL-Pipelines werden aufgrund ihres Nutzens für die Datenbereinigung und die Optimierung von Datensätzen häufig in der Datenwissenschaft eingesetzt. Sie sind jedoch auch im geschäftlichen Umfeld nützlich, insbesondere in der modernen Welt von Big Data.
Heutzutage können viele Tools Arbeitsabläufe der Datenverwaltung optimieren. Wie wir in diesem Leitfaden erläutern werden, bilden diese Tools einen entscheidenden Bestandteil moderner ETL-Pipelines.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Was sind ETL-Pipelines?
ETL steht für Extrahieren, Transformieren und Laden. Sehen wir uns die einzelnen Schritte des Prozesses nacheinander an:
- Extrahieren: Bei diesem Prozess werden Daten aus einer API abgerufen, aus einer Datenbank extrahiert oder aus einem Dump (z. B. einer XML- oder JSON-Datei) ausgelesen. Je nachdem, aus wie vielen Datenquellen Sie Daten extrahieren möchten, kann das Einrichten von Konnektoren und das Parsen der Daten ein komplexer Prozess sein. Datenverwaltungstools 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 dasselbe Format aufweisen), sie an das Schema der Zieldatenbank anzupassen und sicherzustellen, dass alle Felder korrekt zugeordnet sind. Dies kann ein zeitaufwändiger Prozess sein und muss möglicherweise regelmäßig überprüft werden, wenn sich die Art und Weise ändert, in der Datenquellen Daten bereitstellen.
- 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 große Datenmengen hochgeladen werden, um die Datenbank zu befüllen. In Zukunft 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 Zeiten außerhalb der Spitzenlast, in denen die Quellsysteme nur minimal belastet werden.
Planung und Entwicklung effektiver ETL-Pipelines
Die schiere Datenmenge, die von ETL-Pipelines verarbeitet wird, macht ihre Implementierung zu einem umfangreichen Vorhaben. Um sicherzustellen, dass der Prozess erfolgreich ist, müssen Dateningenieure die zu verarbeitenden Daten und die Ziele derjenigen, die mit den Daten arbeiten, gut verstehen.
Wichtige Überlegungen vor dem Aufbau einer ETL-Pipeline
Beim Umgang mit Big Data gibt es einige zentrale Herausforderungen:
- Datenvolumen: Ein wesentlicher Aspekt ist die Menge der erfassten Daten sowie die Kosten, die mit der Speicherung (und Übertragung) dieser Daten verbunden sind. 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 Transformations- und Standardisierungstools verwenden, um alle Daten in ein einheitliches Format zu konvertieren.
- Datengeschwindigkeit: Sie beschreibt die Geschwindigkeit und Häufigkeit, mit der Daten erfasst werden. Eine hohe Datengeschwindigkeit kann beim Versuch, Ihre Pipelines zu automatisieren, zu Problemen führen, insbesondere wenn Sie für datengestützte Entscheidungen die genauesten Daten aus allen Quellen benötigen.
Sobald Sie diese Probleme berücksichtigt haben, können Sie den Zweck der Datenkonsolidierung und die übergeordneten Ziele der Datenanalyse bestimmen. Diese Ziele können Entscheidungen über den Datenbankentwurf beeinflussen.
Die richtigen ETL-Tools und Technologien auswählen
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 fertigen Lösungen.
Das kann zutreffen, wenn Daten nur aus einer oder zwei Datenquellen importiert werden, deren Exportformate sich selten ändern. Dennoch ist dies nur selten der beste Weg. ETL-Tools bieten fortschrittlichere Lösungen für die Datenverarbeitung, Datenbereinigung und Datenprofilierung, erweiterte Funktionen für Automatisierung und Stapelverarbeitung sowie erhebliche Vorteile hinsichtlich 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 für die Aufnahme von Daten (Apache Kafka ist hierfür eine beliebte Lösung)
- Ob die Lösung cloudnativ 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 Datenbankverwaltung benötigen, von unschätzbarem Wert sein)
- Reaktionszeiten des Supports
- Preisgestaltung
Es sind viele Open-Source-ETL-Lösungen verfügbar, von denen einige kostenlose Community-Editionen anbieten und ihre Entwicklung durch Gebühren für technischen Support finanzieren. Wenn Ihr Unternehmen ein begrenztes Budget für die ETL-Implementierung hat, 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 klaren Fehlermeldung fehlschlägt. Es ist besser, wenn ein System Datensätze überspringt, die es nicht verarbeiten kann, und eine Warnmeldung ausgibt, als wenn es vollständig ausfällt, was zu Verzögerungen beim Ladevorgang oder, schlimmer noch, zum Laden falscher Daten und zur Beschädigung des primären Datenspeichers führen kann.
- Klare und vollständige Dokumentation: Eine klare Dokumentation ist unerlässlich. Bedenken Sie, dass nicht alle Mitglieder Ihres Teams Datenwissenschaftler sind. Viele der Personen, die mit den Daten arbeiten, könnten Teamleiter oder Abteilungsleiter sein, die einfach auf Echtzeitdaten aus mehreren verschiedenen Quellen gleichzeitig zugreifen möchten. Erstellen Sie eine Dokumentation für diese Personen und eine weitere für die Entwickler, in der die Pipeline ausführlicher erklärt wird. Beschreiben Sie wesentliche Designprinzipien wie Modularität, Fehlerbehandlung und Vorgehensweisen bei der Dokumentation.
ETL-Pipeline im Vergleich zur Datenpipeline
ETL- und Datenpipelines sind ähnliche Prozesse, unterscheiden sich jedoch geringfügig in ihren Anwendungsfällen. Eine ETL-Pipeline umfasst die Extraktion von Daten aus einer oder mehreren Quellen, die Transformation 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 Arbeitsabläufen verwendet werden, beispielsweise für ein Visualisierungssystem oder um bedingt eine Aktion in einem Automatisierungssystem auszulösen.
Wichtige Vorteile von ETL-Pipelines
ETL-Pipelines können für die Versorgung von Analyse- und Business-Intelligence-Systemen äußerst nützlich sein. Da sie Daten aus mehreren Quellen vereinheitlichen, beispielsweise Daten aus sozialen Medien, CRM-Systemen, ERP-Tools und anderen Datenbanken zusammenführen, erleichtern sie das Gewinnen genauer geschäftlicher Erkenntnisse.
Der ETL-Prozess umfasst die Optimierung, Validierung und Bereinigung von Daten und trägt 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 sowie andere moderne Tools verwenden. Heute sind die verfügbaren Tools zur Verarbeitung von Daten und zum Aufbau einer ETL-Pipeline sehr ausgereift. Benutzerfreundliche grafische Benutzeroberflächen und aktive Nutzergemeinschaften ermöglichen es auch unerfahrenen Datenwissenschaftlern, mit ETL-Pipelines zu beginnen.
Nachteile von ETL-Pipelines
Auch wenn die Toolchains für den Aufbau von ETL-Pipelines ausgereift sind und Cloud-Datenbanken heute deutlich erschwinglicher sind als noch vor einigen Jahren, gibt es beim Aufbau von Datenpipelines weiterhin einige Herausforderungen:
- Der Umgang mit strukturierten, unstrukturierten und semi-strukturierten Daten kann schwierig sein.
- Die Kosten für die Datenspeicherung können für einige Unternehmen unerschwinglich sein.
- Das Streaming von Daten in Echtzeit kann sowohl komplex als auch ressourcenintensiv sein.
- Das Zuordnen von Datenbanken und Einrichten von Integrationen ist keine einmalige Aufgabe. Datenanbieter ändern möglicherweise ihre Exportformate oder Datenbankschemata, sodass Sie Ihre Pipeline anpassen müssen.
Implementierung einer ETL-Pipeline
Berücksichtigen Sie den folgenden Workflow für die Implementierung einer ETL-Pipeline:
- Erstellen Sie Referenzdaten, damit Ihnen bei Datentransformationen Daten zur Verfügung stehen, mit denen Sie arbeiten können.
- Erstellen Sie Konnektoren für die Datenquellen, mit denen Sie arbeiten möchten, beispielsweise:
- API-Schnittstellen für Social-Media-Plattformen
- Scraper für Webseiten (sofern die TOS dies erlauben)
- Parser für XML-/CSV-/JSON-Dateien
- Datenbankkonnektoren für Ihre eigenen On-Premises-Systeme
- Definieren Sie Regeln zur Validierung der Daten.
- Wenden Sie Transformationen an, um die Daten zu bereinigen und zu standardisieren sowie Duplikate zu entfernen.
- Laden Sie die Daten in ein Staging-System hoch.
- Laden Sie die Daten aus dem Staging-System in das Data Warehouse.
Einige der oben genannten Schritte sind optional. Referenzdaten sind beispielsweise nicht zwingend erforderlich, aber hilfreich, da sie das Definieren von Regeln zum Testen der Daten und Durchführen von Transformationen erleichtern. Außerdem ist es nicht notwendig, Daten vor dem Laden in einem Staging-System zwischenzuspeichern. Dennoch ist dies eine bewährte Vorgehensweise, da sich die Staging-Schicht bei Problemen leichter zurücksetzen lässt und für Prüfberichte sowie andere Compliance-Anforderungen verwendet werden kann.
ETL-Pipeline-Tools zum Ausprobieren
Viele verfügbare ETL-Tools können die Datenverarbeitung, -aggregation, -bereinigung und das Laden in Ihr Zielsystem optimieren. Der Markt für ETL-Software wird mit rund $3,1 Milliarden bewertet und soll bis 2030 $10,3 Milliarden erreichen, sodass es keinen Mangel an Optionen gibt.
Zu den beliebten Tools gehören:
- Informatica Power Center: Eine vielseitige Lösung mit Cloud-Unterstützung, einschließlich Low-Code- und No-Code-Tools für ETL-Pipelines
- Apache Airflow: Eine leistungsstarke Open-Source-Plattform mit Optionen für die Befehlszeile 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 es eine zuverlässige und kostengünstige Entscheidung sein kann, bei Anbietern zu bleiben, mit denen Sie bereits gut vertraut sind.
Wichtigste Erkenntnisse
ETL-Pipelines sind ein wesentlicher Bestandteil des Datenmanagements für moderne Unternehmen, die große Datenmengen verarbeiten. Die Implementierung einer ETL-Pipeline kann dazu beitragen, die Entscheidungsfindung in Ihrer Organisation zu verbessern und Ihrem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
Der Umgang mit Rohdaten aus mehreren Quellen kann jedoch eine Herausforderung darstellen. Technische Führungskräfte müssen daher die Bedeutung einer sorgfältigen Planung und Dokumentation während des gesamten Prozesses betonen und die Vorschriften zum Datenschutz und zum Schutz der Privatsphäre einhalten.
Wenn Sie mehr über ETL-Pipelines, Datenverarbeitung und andere Herausforderungen und Innovationen im Bereich Big Data erfahren möchten, abonnieren Sie den CTO Club Newsletter.
