Datenverarbeitung

Zentrale Schritte der Datenverarbeitung

Eine robuste Datenpipeline durchläuft typischerweise sechs zentrale Phasen, wobei jede Phase für Zuverlässigkeit, Nutzbarkeit und Leistung der Daten entscheidend ist.

1. Datenerfassung: Moderne Organisationen erfassen Daten aus einer Vielzahl von Quellen, darunter IoT-Sensoren, externe APIs, Systemprotokolle sowie nutzergenerierte Eingaben wie Formulare oder Clickstream-Daten. Diese Daten können strukturiert oder unstrukturiert sein, aber Art und Volumen der eingehenden Daten sollten beim Design Ihrer Pipeline eingeplant werden.
2. Datenaufbereitung: Bevor Daten verarbeitet werden können, müssen sie bereinigt und standardisiert werden. Dabei werden Fehler entfernt, fehlende Felder oder Werte ergänzt und Datenformate normalisiert. Dieser Prozess umfasst auch das Erkennen und Löschen doppelter Daten.
3. Dateneingabe: Nach der Aufbereitung werden die Daten in ein Verarbeitungssystem eingelesen, in unterstützten Formaten und Protokollen wie CSV für tabellarische Daten, JSON für hierarchische Daten und XML für strukturierte Dokumente. Je nach Anwendungsfall kann die Datenaufnahme in geplanten Batches oder per Echtzeit-Streaming erfolgen.
4. Datenverarbeitung: Der Kern der Datenpipeline ist die Transformationsphase. Techniken wie ETL (extrahieren, transformieren, laden) und ELT (extrahieren, laden, transformieren) werden angewendet, um die Daten umzuformen, zu filtern oder zu aggregieren. Hier können auch Vorgänge wie das Sortieren oder Aggregieren von Datensätzen stattfinden, um aussagekräftige Erkenntnisse hervorzuheben.
5. Datenausgabe: Sobald die Daten verarbeitet sind, können sie in berichtsfertigen Formaten an Systeme oder Nutzer bereitgestellt werden, etwa als Diagramme, Grafiken, Dashboards oder über Analytics-Plattformen, um Entscheidungen zu unterstützen.
6. Datenspeicherung und Archivierung: Die letzte Phase der Datenverarbeitung ist die Speicherung. Verarbeitete Daten werden sowohl für den direkten Zugriff als auch für die langfristige Aufbewahrung gespeichert. Kurzfristige Speicherung ist meist für hohe Leistung optimiert und wird für Analysen oder aktive Datenprodukte genutzt. Langfristige Speicherung kann kostengünstiger sein und wird für Compliance oder zu historischen Zwecken genutzt.

Methoden der Datenverarbeitung

Die Wahl zwischen Stapel- und Echtzeitverarbeitung hängt vom Umfang und der Art der Daten ab, die eine Organisation erfasst, sowie davon, wie schnell sie Erkenntnisse gewinnen muss. Jede Datenverarbeitungspipeline sollte Aspekte wie Datenanforderungen, Systemkomplexität und Endanwendungsfälle berücksichtigen.

Stapelverarbeitung: Dies ist das traditionelle Modell für große Datensätze, die in geplanten Intervallen verarbeitet werden. Sie eignet sich ideal für zuverlässige, groß angelegte Datentransformationen, für Daten, die nicht in Echtzeit verarbeitet werden müssen, oder für Organisationen, die Kosten optimieren möchten. Data Engineers nutzen häufig Tools wie Apache Spark™, Apache Hadoop und Google Dataflow, um Aufgaben wie Abrechnung oder Abstimmungen im Finanzbereich auszuführen oder Analysen aus großen Datensätzen zu erstellen.

Echtzeitverarbeitung: Diese Methode verarbeitet Daten, sobald sie eintreffen. Die Pipeline nimmt Daten fortlaufend auf und verarbeitet sie, sodass nahezu in Echtzeit Einsichten und Muster aus diesen neuen Informationen möglich sind. Das ist entscheidend für Anwendungsfälle wie Betrugserkennung, Systemüberwachung und ereignisbasierte Automatisierung. Technologien wie Apache Kafka und Spark Structured Streaming verarbeiten große Ereignisströme mit niedriger Latenz.

Bewährte Vorgehensweisen für effiziente Datenverarbeitung

Wenn Sie Datenpipelines aufbauen oder betreiben, gibt es einige zentrale Praktiken, die den Unterschied zwischen einem fragilen System und einem, das sauber und zuverlässig skaliert, ausmachen. Kurz gesagt sollten Datenpipelines einer Reihe bewährter Praktiken folgen, die Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Wartbarkeit fördern.

Workflows automatisieren: Die Automatisierung von Datenpipelines ist entscheidend, um menschliche Fehler zu verringern und Konsistenz sowie Skalierbarkeit sicherzustellen. Automatisierung hilft, Aufgaben zu planen, Abhängigkeiten zu steuern und Pipelines zu konfigurieren, um verschiedene Umgebungen oder Datensätze zu unterstützen. Gleichzeitig ermöglicht die Integration mit CI/CD Teams, automatisierten Code für Datentransformation und Orchestrierung bereitzustellen.

Monitoring und Logging: Datenpipelines sollten beobachtbar sein, damit Nutzende protokollieren und überwachen können, um den Datenfluss zu verfolgen, Ausfälle zu erkennen und mögliche Engpässe zu diagnostizieren. Tools wie Prometheus, Grafana und ELK Stack liefern Metriken, Dashboards und Alarmfunktionen, die eine proaktive Reaktion auf Vorfälle unterstützen – alles darauf ausgelegt, den Gesamtzustand des Systems zu fördern.

Validierung: Qualitätsprobleme können sich verstärken, wenn Daten durch die Pipeline fließen. Validierungen eingehender Daten auf Probleme wie fehlende oder Nullwerte, Duplikate oder Verstöße gegen Schemaregeln können während des gesamten Datenprozesses eine hohe Datenqualität sicherstellen.

Datenherkunft und Reproduzierbarkeit sicherstellen: Datenherkunft zeigt, wo Daten herkommen, wie sie sich verändern und wohin sie fließen. Diese Transparenz fördert nicht nur Compliance, sondern ist auch für Fehlersuche und Zusammenarbeit essenziell.

Sichere Daten: Datenschutz und Compliance sind für die Datenverarbeitung essenziell. Organisationen sollten Best Practices umsetzen, etwa Datenverschlüsselung im Ruhezustand und bei der Übertragung, fein granulierte Zugriffskontrollen, das Maskieren oder Tokenisieren sensibler Felder sowie das Führen von Audit-Logs zu Datenzugriffen und -änderungen.

Herausforderungen bei der Datenverarbeitung

Trotz vieler Tools bringt die Datenverarbeitung in großem Maßstab mehrere operative und strategische Herausforderungen mit sich.

1. Datenvolumen und -geschwindigkeit: Die Verarbeitung von Daten mit hoher Geschwindigkeit aus Millionen von Quellen kann Netzwerke und Speicher überfordern. Techniken wie Datenpartitionierung, Lastverteilung und Autoskalierung helfen, die Systemleistung unter hoher Last aufrechtzuerhalten.
2. Datenqualität und Konsistenz: Schlechte Datenqualität beeinträchtigt Entscheidungen und die Modellgenauigkeit. Konsistente Schemata sicherstellen, Validierungsregeln anwenden und Datenprofiling-Tools nutzen – all das ist entscheidend, um Probleme früh in der Pipeline zu erkennen und zu beheben.
3. Datenschutz, Compliance und Governance: Da Organisationen immer größere Mengen sensibler Daten verarbeiten, wird die Einhaltung von Vorschriften wie GDPR, HIPAA und CCPA unverzichtbar. Daten müssen geschützt, zugriffskontrolliert und prüfbar sein. Ein Data-Governance-Rahmenwerk stellt sicher, dass die Datenpipeline über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg organisatorische und gesetzliche Richtlinien einhält.

Zukünftige Trends in der Datenverarbeitung

Da die Anforderungen an die Dateninfrastruktur wachsen, entstehen neue Paradigmen und Technologien, die eine flexiblere und intelligentere Verarbeitung unterstützen.

Deklarativ: Ein deklarativer Ansatz ermöglicht Ihnen, den gewünschten Endzustand Ihrer Daten festzulegen – nicht die konkreten Schritte, um dorthin zu gelangen. Das System ermittelt den besten Weg, Leistung, Wiederholversuche und Orchestrierung umzusetzen, damit Teams keine kleinteiligen Transformationen verwalten müssen.

Serverless-Datenverarbeitung: Serverless-Architekturen ermöglichen Teams, Transformationen auszuführen, ohne die zugrunde liegende Infrastruktur verwalten zu müssen.

AI-unterstützte Pipelines: Abläufe zur Datenverarbeitung nutzen zunehmend AI, um Schemata automatisch zu erkennen, Datenanomalien zu bereinigen und sogar Transformationen zu empfehlen. Diese Erweiterungen verlagern die Rolle von Dateningenieurinnen und -ingenieuren von der Wartung der Pipeline hin zu strategischem Design und Optimierung.

Data Mesh und dezentralisierte Architekturen: Das Data-Mesh-Modell fördert einen dezentralen Ansatz, bei dem Fachteams ihre eigenen Datenprodukte verantworten und bereitstellen. Diese Architektur reduziert Datensilos, verbessert die Skalierbarkeit und ermöglicht parallele Entwicklung.

Fazit

Datenverarbeitung ist das Fundament jeder modernen Datenarchitektur. Ob Echtzeit-Analysen, Business Intelligence oder Machine-Learning-Modelle das Ziel sind – effiziente und skalierbare Verarbeitungspipelines sind entscheidend.

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Es unterstützt sowohl Stapel- als auch Streaming-Aufgaben und automatisiert die Verwaltung von Abhängigkeiten, während Lakeflow Jobs die Automatisierung von Workflows mit integrierter Transparenz und Überwachung erleichtert. Und serverloses Computing bedeutet, dass Sie Pipelines in großem Maßstab erstellen und steuern können, damit sich Ihr Team auf die Arbeit konzentrieren kann, ohne sich um die Infrastruktur kümmern zu müssen.

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