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Eine Daten-Pipeline ist das Mittel, mit dem Daten innerhalb des Tech-Stacks einer Organisation von einem Ort zum anderen transportiert werden. Sie kann jeden Baustein oder Verarbeitungsblock umfassen, der die ?bertragung von Daten von einem Ende zum anderen unterst¨¹tzt.

Daten-Pipelines bestehen in der Regel aus:

• Quellen, wie SaaS-Anwendungen und Datenbanken.
• Verarbeitung, d.?h. was mit den Daten geschieht, w?hrend sie die Pipeline von einem Ort zum anderen durchlaufen, einschlie?lich Transformation (d.?h. Standardisierung, Sortierung, Deduplizierung und Validierung), ?berpr¨¹fung, Erweiterung, Filterung, Gruppierung und Aggregation.
• Zielorte, bei denen es sich in der Regel um Datastores wie Data Warehouses und Data Lakes handelt.

Typische Anwendungsf?lle f¨¹r Daten-Pipelines sind:

• Vorausschauende Analysen
• Echtzeit-Dashboards und -Berichterstellung
• Speichern, Anreichern, Verschieben oder Umwandeln von Daten

Daten-Pipelines k?nnen zwar intern erstellt werden, werden aber aufgrund der damit verbundenen Elastizit?t und Flexibilit?t immer h?ufiger in der Cloud erstellt.

Vorteile einer Daten-Pipeline

Eine Daten-Pipeline erm?glicht es Organisationen, ihre Daten zu optimieren und deren Wert zu maximieren, indem sie sie so bearbeiten, dass sie f¨¹r die Organisation von Nutzen sind. Ein Unternehmen, das eine Anwendung zur Automatisierung von Ampeln in Gro?st?dten entwickelt und vertreibt, k?nnte beispielsweise seine Daten-Pipeline nutzen, um Datens?tze f¨¹r maschinelles Lernen zu trainieren, damit die Anwendung dann optimal f¨¹r die St?dte funktioniert und die Ampeln f¨¹r einen effizienten Verkehrsfluss auf den Stra?en sorgen k?nnen.?

Die wichtigsten Vorteile einer Daten-Pipeline sind:

• Datenanalyse: Daten-Pipelines erm?glichen es Organisationen, ihre Daten zu analysieren, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und an einem einzigen Ort zusammenf¨¹hren. Im Idealfall findet diese Analyse in Echtzeit statt, um den gr??tm?glichen Nutzen aus den Daten zu ziehen.
• Beseitigung von Engp?ssen: Daten-Pipelines sorgen f¨¹r einen reibungslosen Datenfluss von einem Ort zum anderen, wodurch das Problem von Datensilos vermieden und Engp?sse beseitigt werden, die dazu f¨¹hren w¨¹rden, dass Daten schnell ihren Wert verlieren oder auf irgendeine Weise besch?digt werden.
• Bessere Gesch?ftsentscheidungen: Durch das Erm?glichen von Datenanalysen und das Beseitigen von Engp?ssen geben Daten-Pipelines Unternehmen die M?glichkeit, ihre Daten zu nutzen, um schnelle und aussagekr?ftige Gesch?ftseinblicke zu erhalten.

Die Bedeutung von Automatisierung und Orchestrierung f¨¹r Daten-Pipelines

Automatisierung und Orchestrierung sind entscheidende Aspekte von Daten-Pipelines. Die Automatisierung von Daten-Pipelines erm?glicht es, alle Komponenten der Daten-Pipeline zu dem Zeitpunkt und in der Geschwindigkeit auszuf¨¹hren, die Sie ben?tigen. Die Daten-Pipeline-Orchestrierung ist der Prozess, bei dem alle Komponenten auf koordinierte Weise ausgef¨¹hrt werden.?

Die vollst?ndige Automatisierung der Daten-Pipeline erm?glicht es Organisationen, Daten aus verschiedenen Quellen nahtlos zu integrieren, um Gesch?ftsanwendungen und Datenanalysen zu unterst¨¹tzen, Echtzeitdaten schnell zu verarbeiten, um bessere Gesch?ftsentscheidungen zu treffen, und Cloud-basierte L?sungen einfach zu skalieren.

Orchestrierung erm?glicht es -Teams, die Verwaltung und Kontrolle von durchg?ngigen Daten-Pipelines zu zentralisieren. Es erm?glicht ihnen die ?berwachung und Berichterstattung und sie erhalten proaktive Warnmeldungen.?

Daten-Pipelines versus ETL

Wie Daten-Pipelines bringen auch ETL-Systeme (Extract, Transform, Load), auch ETL-Pipelines genannt, Daten von einem Ort zum anderen.?

Im Gegensatz zu Daten-Pipelines gilt f¨¹r ETL-Pipelines jedoch per Definition:

• Es erfolgt immer eine Transformation der Daten, w?hrend bei einer Daten-Pipeline nicht unbedingt immer eine Transformation der Daten erfolgen muss.
• Die Ausf¨¹hrung erfolgt in Batches, wobei Daten in Bl?cken verschoben werden, w?hrend Daten-Pipelines in Echtzeit laufen.
• Der Vorgang schlie?t mit dem Laden der Daten in eine Datenbank oder ein Data Warehouse ab, w?hrend eine Daten-Pipeline nicht immer mit dem Laden der Daten enden muss. Sie kann stattdessen mit der Aktivierung eines neuen Prozesses oder Ablaufs durch das Ausl?sen von Webhooks enden.

ETL-Systeme sind in der Regel, aber nicht immer, Teilmengen von Daten-Pipelines.

So machen Sie das Beste aus Ihrer Daten-Pipeline

Eine Daten-Pipeline ist nur so effizient und effektiv wie die einzelnen Bestandteile, aus denen sie besteht. Ein einziges schwaches oder defektes Glied kann Ihre gesamte Pipeline unterbrechen und zu gro?en Investitions- und Zeitverlusten f¨¹hren.??

Deshalb suchen Unternehmen heute nach L?sungen, die ihnen helfen, das Beste aus ihren Daten herauszuholen, ohne dass dadurch erhebliche Kosten entstehen.?

Eine Daten-Storage-L?sung wie eine UFFO-Storage-Plattform (Unified Fast File and Object) konsolidiert alle Daten ¨C sowohl strukturierte als auch unstrukturierte ¨C in einer zentral zug?nglichen Datenebene. Im Gegensatz zu einem Data Warehouse kann sie Betriebsdaten verarbeiten, und im Gegensatz zu einem Data Lake kann sie Daten in verschiedenen Formaten verarbeiten.

Eine UFFO-Storage-Plattform kann auch Data Lakes und Data Warehouses in einer einzigen Zugriffsebene konsolidieren und die Datenverwaltung bereitstellen, die f¨¹r die Optimierung der Datenfreigabe zwischen einer Vielzahl von Endpunkten erforderlich ist. Mit einem Data Hub wird die Datenverarbeitung abstrahiert, sodass Ihre Organisation ¨¹ber einen zentralen Ort verf¨¹gt, von dem aus es BI-Einblicke (Business Intelligence) gewinnen kann.

É«¿Ø´«Ã½? FlashBlade? ist die f¨¹hrende UFFO-Storage-Plattform der Branche. FlashBlade kann nicht nur die Analyse- und Berichterstattungs-Workloads eines Data Warehouse bew?ltigen, sondern auch Folgendes liefern:

• nahtlose Datenfreigabe ¨¹ber alle Datenendpunkte hinweg
• einheitlicher File- und Object-Storage
• die F?higkeit, Betriebsdaten in Echtzeit zu verarbeiten
• Skalierbarkeit und Agilit?t
• multidimensionale Performance f¨¹r alle Datentypen
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