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Umsetzung von Data-Engineering-Prozessen

von | 28.10.2024 | Data Management

Wie kann Data Engineering Unternehmen dabei helfen, agiler und datengetriebener zu werden? Diese Frage steht im Zentrum der aktuellen Diskussion um moderne Dateninfrastrukturen. Data Engineering ist ein Schlüsselfaktor für den Erfolg der digitalen Transformation. Durch die Bereitstellung hochwertiger Daten ermöglicht es Unternehmen, datengetriebene Entscheidungen zu treffen und so ihren Wettbewerbsvorteil zu sichern.

Dies hat sich in den letzten Jahrzehnten von einem Nischenthema zu einem zentralen Baustein einer modernen Dateninfrastruktur entwickelt. Hervorzuheben ist dabei der Übergang von der Arbeit mit traditionellen Data Warehouses hin zu modernen Data Lakes für sehr große Datenmengen und dezentralen Data Meshes für mehr Flexibilität. Am Anfang standen einfache ETL-Prozesse, mit denen Daten aus unterschiedlichen Quellen wie CRM- und ERP-Systemen in Data Warehouses gespeichert wurden. Im weiteren Prozess wurden diese Daten aus dem Core Warehouse in eine OLAP-Datenbank und Data Marts für Reporting- und Analysezwecke überführt.

Getrieben durch Cloud Computing, Big Data und künstliche Intelligenz sollen heutige Data-Engineering-Prozesse mit modernen Werkzeugen die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen ermöglichen und die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen schaffen. In der digitalen Transformation spielt der Data Engineering Prozess eine wichtige Rolle, da er nicht nur technologische Lösungen bereitstellt, sondern auch eine datengetriebene Unternehmenskultur fördert, um agile und fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Die neuen Anforderungen erfordern innovative Konzepte für das Datenlebenszyklusmanagement, Datenarchitekturen und Technologien. 

Data Lifecycle Management

Das Data Lifecycle Management (DLM) ist im modernen Data Engineering von entscheidender Bedeutung. Es ermöglicht den optimalen Wertzugriff auf Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg. Ein effektives DLM umfasst die folgenden Phasen: Datenaufnahme (Ingestion), Datentransformation, Datenspeicherung, Datenanalyse und Datenarchivierung. Die Datenaufnahme (Ingestion) ist der erste Schritt im DLM. Daten stammen aus verschiedenen Quellen – von IoT-Sensoren über Transaktionsdaten bis hin zu Social-Media-Feeds. Die Herausforderung ist, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten effizient in Echtzeit oder Batch-Prozessen in das System einzuspeisen. Sobald die Daten im System sind, müssen sie durch Datentransformation aufbereitet werden, damit sie für die Analyse oder Speicherung geeignet sind. Dazu gehören Prozesse wie Datenbereinigung, Normalisierung, Aggregation und Anreicherung. Die Transformation stellt sicher, dass die Daten konsistent, vollständig und in einem leicht nutzbaren Format vorliegen. Im Anschluss erfolgt die Datenspeicherung. Die Wahl der richtigen Speicherlösung ist von entscheidender Bedeutung.

Je nach Art und Menge der Daten sowie ihrem Verwendungszweck setzen wir verschiedene Speichertypen ein, darunter Data Warehouses, Data Lakes oder Delta Lakes. Im nächsten Schritt erfolgt die Datenanalyse auf den transformierten und gespeicherten Daten. Mithilfe von Analysewerkzeugen und maschinellen Lernverfahren gewinnen wir wertvolle Einsichten. Business-Intelligence-Plattformen stellen die Daten in Dashboards und interaktiven Visualisierungen dar. Data-Science-Tools unterstützen weitergehende Analysen. Diese Analyseansätze sind der Schlüssel für Unternehmen, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen und ihr Geschäftsmodell zu optimieren. Daten, die nicht mehr aktiv genutzt werden, werden archiviert. Die historischen Daten bleiben verfügbar, können jedoch in weniger performanten und damit kostengünstigeren Speicherlösungen abgelegt werden. Eine Archivierung ist notwendig, wenn Daten weiterhin rechtlich relevant sind oder zu Referenzzwecken aufbewahrt werden müssen. Bei der Archivierung sind gesetzliche und regulatorische Anforderungen, wie etwa die DSGVO, zu berücksichtigen.

Data Governance und Datenqualität im Data Lifecycle Management

Im Kontext von Data Engineering und Data Lifecycle Management ist Data Governance eine wesentliche Komponente für den nachhaltigen Erfolg einer datengetriebenen Organisation. Sie definiert Richtlinien, Verantwortlichkeiten und Prozesse, um sicherzustellen, dass Daten im gesamten Unternehmen ordnungsgemäß verwaltet und genutzt werden. Ein solides Data Governance Framework hilft Unternehmen, die Datenintegrität, Verfügbarkeit, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten. Wichtige Elemente sind hierbei Metadaten, Datenlineage und Datenqualität.

Bedeutung von Metadaten

Metadaten sind „Daten über Daten“ und liefern Informationen darüber, was eine bestimmte Gruppe von Daten darstellt, woher sie stammt, wie sie strukturiert ist und wie sie verwendet werden kann. Sie sind entscheidend, um den Kontext und die Bedeutung der Daten zu verstehen.

Arten von Metadaten:

  • Technische Metadaten: Beschreiben die Dateiformate, Speicherorte und technischen Eigenschaften der Daten.
  • Operative Metadaten: Beziehen sich auf die Prozesse der Datenverarbeitung.
  • Geschäftsbezogene Metadaten: Beschreiben die Bedeutung der Daten im Geschäftskontext.

Bereiche, in denen Metadaten unterstützen:

  1. Datenkatalogisierung: Erleichtern die Organisation und Auffindbarkeit von Daten.
  2. Compliance: Dokumentieren, woher die Daten stammen und wie sie verwendet werden, was insbesondere für gesetzliche Anforderungen (z.B. DSGVO) relevant ist.
  3. Datenverständnis: Verbessern die Transparenz und erleichtern den Zugang zu Informationen über die Struktur und Bedeutung der Daten, was die Effizienz von Analysten und Data Scientists erhöht.

Datenlineage (Datenherkunft)

Datenlineage bezieht sich auf die Rückverfolgbarkeit von Daten von ihrer Quelle bis zu ihrer Verwendung in Berichten oder Analysen. Sie zeigt auf, wie Daten durch verschiedene Systeme fließen, transformiert und genutzt werden.

Vorteile der Datenlineage:

  1. Datenintegrität gewährleisten: Durch die Nachvollziehbarkeit von Transformationen und Prozessen wird die Konsistenz und Genauigkeit der Daten sichergestellt.
  2. Fehlerbehebung: Hilft bei der Identifikation der Ursache von Datenproblemen.
  3. Compliance und Audits: Ermöglicht den Nachweis, wie Daten verarbeitet und verwendet wurden, was für gesetzliche Anforderungen relevant ist.

Datenqualität

Datenqualität bezieht sich auf die Genauigkeit, Konsistenz, Vollständigkeit und Relevanz der Daten. Ohne qualitativ hochwertige Daten sind Analysen oft unzuverlässig und datengestützte Entscheidungen fehlerhaft.

Maßnahmen zur Sicherstellung der Datenqualität:

  1. Datenvalidierung: Regelmäßige Überprüfung der Daten auf Genauigkeit und Konsistenz.
  2. Datenbereinigung: Entfernen redundanter, fehlerhafter oder unvollständiger Daten.
  3. Überwachung: Kontinuierliche Kontrolle der Datenqualität im Betrieb, um sicherzustellen, dass sie den Anforderungen entspricht.

Implementierung eines Data Governance Frameworks

Ein Data Governance Framework umfasst Richtlinien, Standards und Verantwortlichkeiten, um das Datenmanagement in einer Organisation zu sichern. Die Implementierung erfolgt in mehreren Schritten:

Schritte zur Implementierung:

  1. Zielsetzung und Strategieentwicklung: Definierung klarer Ziele und Strategien für die Umsetzung von Data Governance, unter Einbeziehung von Management und IT-Abteilung.
  2. Rollen und Verantwortlichkeiten: Festlegung von Verantwortlichkeiten wie z.B.
    • Chief Data Officer (CDO): Gesamtverantwortung für Data Governance.
    • Data Stewards: Verantwortlich für das Datenmanagement in spezifischen Bereichen.
    • Data Owner: Verantwortlich für die jeweiligen Datensätze.
  3. Richtlinien und Standards: Festlegung klarer Regeln für den Datenzugriff, Datenschutz und Datenspeicherung. Standards für Datenqualität und die Verwendung von Metadaten sind ebenfalls Teil des Frameworks.
  4. Technologische Unterstützung: Einsatz von Tools und Plattformen zur Überwachung und Verwaltung von Datenqualität, Lineage und Metadaten. Datenkataloge und automatisierte Überwachungstools spielen eine zentrale Rolle.
  5. Training und Change Management: Schulung der Mitarbeiter im Umgang mit Daten und Förderung einer datengetriebenen Unternehmenskultur.
  6. Monitoring und kontinuierliche Verbesserung: Data Governance ist ein fortlaufender Prozess. Richtlinien und Prozesse sollten regelmäßig überprüft und an neue Anforderungen angepasst werden.

Architekturmuster

Immer größere Datenmengen und schnellere Entscheidungsprozesse erfordern flexible und skalierbare Datenarchitekturen wie Lambda-, Kappa- und Delta Lake-Architektur.

  • Lambda-Architektur: Diese kombiniert Batch- und Echtzeit-Verarbeitung. Während Batch-Jobs große Datenmengen historisch verarbeiten, ermöglicht die Streaming-Komponente Echtzeitanalysen. Sie bietet Fehlertoleranz, da bei Fehlern in der Echtzeitverarbeitung auf die letzte Batch-Verarbeitung zurückgegriffen werden kann.
  • Kappa-Architektur: Im Gegensatz zur Lambda-Architektur verzichtet Kappa auf Batch-Prozesse und setzt ausschließlich auf kontinuierliche Datenströme. Diese Architektur ist effizient, wenn Daten kontinuierlich anfallen und in Echtzeit verarbeitet werden müssen.
  • Delta Lake: Diese Technologie erweitert den klassischen Data Lake um transaktionssichere ACID-Operationen. Dadurch können Daten konsistent und verlässlich gespeichert und abgerufen werden. Der Delta Lake bietet die Möglichkeit, Datenversionen zu speichern, was eine einfache Verfolgung und Rückverfolgung von Änderungen ermöglicht.

Die Wahl der richtigen Architektur hängt von den Datenquellen und Analyseanforderungen ab:

  • Wenn alle Daten in regelmäßigen Abständen (z.B. täglich) bereitgestellt werden, reicht eine Batch-Datenpipeline.
  • Für Szenarien, in denen zwar Streaming-Daten vorhanden sind, aber keine Echtzeitanalyse erforderlich ist, können diese zunächst gesammelt und später mit Batch-Daten verarbeitet werden.
  • Soll eine Echtzeitanalyse ausschließlich auf Streaming-Daten erfolgen, ist die Kappa-Architektur aufgrund ihrer Einfachheit die beste Wahl.
  • Wenn sowohl Batch- als auch Echtzeitdaten analysiert werden müssen, empfiehlt sich die Lambda-Architektur. Eine bestehende Batch-Datenpipeline kann dabei durch Streaming-Prozesse zu einer Lambda-Architektur erweitert werden.

Die richtige Wahl der Architektur hängt also von den Anforderungen der Datenquellen, den Analysebedürfnissen und den vorhandenen Systemen ab.

Tools für Data Engineering

ToolArtAnbieterHauptmerkmaleIntegrationen
Apache KafkaOpen-SourceApache Software FoundationHohe Skalierbarkeit, Fehlertoleranz, Echtzeit-Event-StreamingApache Spark, Flink
Amazon KinesisManaged ServiceAWSEchtzeit-Streaming, Analyse, tiefe Integration in AWSLambda, S3
Google Cloud DataflowManaged ServiceGoogle Cloud PlatformBatch- und Streaming-Verarbeitung, Integration in Google CloudBigQuery, Pub/Sub
Azure Stream AnalyticsManaged ServiceMicrosoft AzureEchtzeit-Streaming, Integration in AzureEvent Hub, Power BI

Mit diesen Tools können komplexe Datenströme in Echtzeit verarbeitet werden. Die Tools von Amazon, Google und MS Azure sind oft eng an die jeweilige Cloud-Plattform gebunden. Apache Kafka bietet hier die größte Flexibilität. Kafka läuft auf verschiedenen Betriebssystemen (Linux, Windows, macOS) und kann sowohl in selbstverwalteten Umgebungen als auch in Cloud-Umgebungen wie AWS, Microsoft Azure und Google Cloud eingesetzt werden. Datenbanken spielen eine zentrale Rolle in einer datengetriebenen Unternehmenskultur für die Speicherung und Verwaltung von Daten in den verschiedenen Anwendungsfällen.

Cloud-native Data Engineering

Cloud-natives Data Engineering bezieht sich auf den Aufbau von Datenarchitekturen, die vollständig auf Cloud-Plattformen ausgeführt werden. Dies ermöglicht eine hohe Flexibilität, Skalierbarkeit und Effizienz bei der Verwaltung von Datenpipelines und -systemen. Zwei Schlüsseltechnologien in diesem Bereich sind Serverless Computing und Containerisierung, insbesondere durch Docker und Kubernetes.

1. Serverless Computing

Serverless Computing ist ein Cloud-Computing-Modell, bei dem der Cloud-Anbieter die Infrastruktur verwaltet und automatisch skaliert. Entwickler müssen sich nicht um die Serverkonfiguration oder -wartung kümmern, sondern lediglich den Code bereitstellen, der ausgeführt werden soll.

Vorteile:

  • Automatische Skalierung: Serverless-Anwendungen skalieren automatisch je nach Bedarf, ohne manuelles Eingreifen.
  • Kostenersparnis: Da nur für tatsächlich genutzte Ressourcen bezahlt wird, können die Kosten drastisch gesenkt werden, insbesondere bei sporadischer oder unvorhersehbarer Last.
  • Schnellere Entwicklung: Entwickler können sich auf die Anwendungslogik konzentrieren, da die Verwaltung der Infrastruktur entfällt.

Herausforderungen:

  • Kaltstart-Latenz: Serverless-Funktionen haben oft eine Kaltstart-Latenz, wenn sie für längere Zeit nicht genutzt wurden.
  • Begrenzte Kontrolle: Weniger Kontrolle über die zugrunde liegende Infrastruktur kann bei spezifischen Performance-Optimierungen einschränken.
  • Laufzeitbeschränkungen: Viele Serverless-Plattformen haben Beschränkungen hinsichtlich der maximalen Ausführungszeit einer Funktion, was bei länger laufenden Prozessen problematisch sein kann.

2. Containerisierung (Docker, Kubernetes)

Containerisierung ermöglicht es, Anwendungen und deren Abhängigkeiten in isolierte Umgebungen zu verpacken, die auf jedem System konsistent ausgeführt werden können. Docker ist das beliebteste Container-Tool, während Kubernetes das am häufigsten verwendete Orchestrierungstool ist, um Container in großem Maßstab zu verwalten.

Vorteile:

  • Portabilität: Container sind plattformunabhängig und können in jeder Umgebung, sei es lokal oder in der Cloud, konsistent ausgeführt werden.
  • Effiziente Ressourcennutzung: Container teilen sich das Betriebssystem und die Ressourcen, was eine effizientere Nutzung ermöglicht im Vergleich zu virtuellen Maschinen.
  • Skalierbarkeit und Flexibilität: Mit Kubernetes können Container automatisch skaliert, verwaltet und orchestriert werden, um große Datenanwendungen reibungslos zu betreiben.
  • Isolierung: Container bieten eine klare Abgrenzung der Anwendungen und sorgen dafür, dass Änderungen in einer Anwendung nicht andere Anwendungen oder den Host beeinträchtigen.

Herausforderungen:

  • Komplexität der Orchestrierung: Während Docker einfach ist, bringt Kubernetes eine zusätzliche Komplexität bei der Verwaltung von Clustern und der Orchestrierung von Containeranwendungen mit sich.
  • Sicherheitsaspekte: Da Container das gleiche Betriebssystem nutzen, sind Sicherheitsprobleme, die das Betriebssystem betreffen, potenziell gefährlich für alle Container auf diesem Host.
  • Netzwerk- und Speicherverwaltung: Der Umgang mit persistenten Daten und die Netzwerkkonfiguration zwischen Containern und Diensten kann komplex sein.

Datenbanktypen und ihre Anwendung im modernen Data Warehouse

1. Relationale Datenbanken

Relationale Datenbanken sind nach wie vor ein integraler Bestandteil moderner Unternehmensarchitekturen und Data Warehouses.

  • Einsatz in produktiven Systemen: Relationale Datenbanken werden häufig in produktiven Systemen wie CRM- und ERP-Systemen zur Datenspeicherung genutzt.
  • Rolle in traditionellen Data Warehouses: Sie dienen zur Speicherung strukturierter Daten in klassischen Data Warehouses.
  • Moderne Data Warehouse-Architekturen: In modernen Data Warehouses werden relationale Datenbanken oft in Kombination mit Data Lake-Architekturen und NoSQL-Datenbanken verwendet, um sowohl strukturierte als auch semi- und unstrukturierte Daten zu verwalten.

2. NoSQL-Datenbanken

NoSQL-Datenbanken sind für die Verarbeitung von unstrukturierten und semi-strukturierten Daten optimiert.

  • Datenmodelle: NoSQL-Datenbanken nutzen verschiedene Datenmodelle, darunter Schlüssel-Wert-Paare, Dokumente und Graphen.
  • Skalierbarkeit und Durchsatz: Sie bieten eine hohe Skalierbarkeit und können große Datenmengen mit hohem Durchsatz verarbeiten.
  • Anwendungsgebiete: NoSQL-Datenbanken sind ideal für Big Data-Anwendungen und Echtzeitanalysen, bei denen schnelle und flexible Datenspeicherung erforderlich ist.

3. Vektordatenbanken

Vektordatenbanken speichern Datenobjekte als Vektoren und eignen sich besonders für Anwendungen im Bereich Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz.

  • Vektoren als Datenrepräsentation: Sie speichern Vektoren, die Datenobjekte wie Texte, Bilder oder Audiodaten repräsentieren.
  • Anwendungsgebiete: Vektordatenbanken werden in Ähnlichkeitssuchen und in Machine Learning-Anwendungen eingesetzt, z.B. bei der Bilderkennung oder der natürlichsprachlichen Verarbeitung (NLP), etwa in Chatbots.

Umsetzungsschritte und Herausforderungen

Die Integration von Datenquellen ist eine zentrale Aufgabe im modernen Data Engineering, um unterschiedliche Datenformate und -ströme effizient verarbeiten zu können. Dabei gilt es, sowohl Batch- als auch Streaming-Datenquellen flexibel und effizient zu handhaben. Der Umgang mit heterogenen Datenquellen erfordert den Einsatz geeigneter Technologien und Ansätze wie Datenvirtualisierung oder Replikation. Gleichzeitig spielen Datenbereinigung und -transformation eine wichtige Rolle, um konsistente und analysierbare Daten zu gewährleisten. Um aus großen und komplexen Datensätzen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, sind effektive Datenmodellierungs- und Performanceoptimierungsstrategien entscheidend.

Datenquellenintegration

  • Heterogene Datenquellen: Umgang mit Batch- und Streaming-Daten durch flexible Pipelines, z.B. mit Tools wie Apache Kafka oder Talend.
  • Datenvirtualisierung vs. Replikation: Virtualisierung ermöglicht den Zugriff auf Daten ohne physische Kopien, Replikation erstellt Kopien der Daten für mehr Verfügbarkeit und Performance.

Datenbereinigung und -transformation

  • Fehlende Werte: Imputation oder Entfernung der Daten.
  • Ausreißer: Identifikation und Behandlung durch statistische Methoden.
  • Inkonsistenzen: Bereinigung durch Standardisierung und Validierung.

Datenmodellierung

  • Star Schema: Einfaches Schema mit zentraler Faktentabelle und Dimensionstabellen.
  • Snowflake Schema: Normalisiertes Schema für komplexere Datenstrukturen.
  • Data Vault: Flexibles Modell für historische Datenspeicherung und Auditierbarkeit.

Performanceoptimierung

  • Query Optimization: Optimierung von Abfragen durch Indizes und effiziente SQL-Statements.
  • Partitionierung: Aufteilung großer Datenmengen in kleinere Segmente für schnellere Zugriffe.
  • Caching: Zwischenspeicherung von häufig genutzten Daten zur Beschleunigung.

Skalierbarkeit und Elastizität

  • Wachsende Datenmengen: Dynamische Skalierung durch Cloud-Services.
  • Ändernde Anforderungen: Elastische Infrastruktur, die sich je nach Last anpasst, z.B. Kubernetes oder Serverless-Technologien.

Zukunftstrends

KI und Machine Learning in Data Engineering: KI spielt eine immer wichtigere Rolle beim Data Engineering, um komplexe Datenpipelines zu optimieren und schneller Erkenntnisse zu gewinnen. Maschinelles Lernen wird eingesetzt, um Daten automatisch zu klassifizieren, Vorhersagen zu treffen und Anomalien zu erkennen. Diese Techniken verbessern die Effizienz und Genauigkeit von Datenverarbeitungsprozessen.

Automatisierung von Datenpipelines: Durch Automatisierung werden Datenpipelines effizienter und fehlerfreier. Automatisierte Workflows sorgen für die reibungslose Extraktion, Transformation und das Laden (ETL/ELT) von Daten ohne manuelle Eingriffe. Tools wie Apache Airflow und Talend ermöglichen die Orchestrierung von Pipelines und die kontinuierliche Anpassung an neue Datenanforderungen.

Generative Modelle für Datenaugmentation: Generative Modelle wie GANs (Generative Adversarial Networks) werden verwendet, um synthetische Daten zu erzeugen, die reale Daten erweitern. Diese Modelle sind besonders nützlich, um Datensätze in Bereichen wie Bild-, Text- oder Spracherkennung zu erweitern, in denen reale Daten begrenzt sind. Dies verbessert die Trainingsmöglichkeiten für maschinelle Lernmodelle und führt zu besseren Verallgemeinerungen.

Fazit

Data Engineering ist ein unverzichtbarer Bestandteil moderner Unternehmen. Unternehmen, die ihre Prozesse signifikant effizienter gestalten und die Genauigkeit ihrer Analysen erheblich verbessern wollen, müssen Datenpipelines automatisieren und Künstliche Intelligenz einsetzen. Dies führt zu besseren Entscheidungen und zu einer schnelleren Markteinführung neuer Produkte und Dienstleistungen. Die wachsende Datenmenge stellt Unternehmen vor neue Herausforderungen. Data Engineering bietet die entscheidenden Werkzeuge und Methoden, um diese Herausforderungen zu meistern.

Ein gut durchdachtes Data Lifecycle Management und eine passende Datenarchitektur sind der Schlüssel für die Sicherstellung der Datenqualität und die zukunftssichere Gestaltung der Dateninfrastruktur. Moderne Tools und Frameworks ermöglichen eine effiziente Verarbeitung großer Datenmengen und eine optimale Performance. Data Engineering bietet Unternehmen einen entscheidenden Vorteil: Es ermöglicht ihnen, ihre Dateninfrastruktur kosteneffizient zu skalieren und vorhandene Ressourcen besser zu nutzen. Das ist besonders wichtig in Zeiten, in denen die Anforderungen an die Datenverarbeitung ständig steigen. Wer in Data Engineering investiert, kann die Komplexität der heutigen Datenlandschaft bewältigen und aus seinen Daten maximalen Nutzen ziehen.

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