Eine Datenpipeline ist eine Reihe von Prozessen und Werkzeugen, die verwendet werden, um Rohdaten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, sie zu analysieren und die Ergebnisse in einem verständlichen Format darzustellen. Unternehmen nutzen Datenpipelines, um spezifische geschäftliche Fragen zu beantworten und strategische Entscheidungen auf der Grundlage von realen Daten zu treffen. Alle verfügbaren Datensätze (interne oder externe) werden analysiert, um diese Informationen zu erhalten.
Dein Verkaufsteam möchte sich z. B. realistische Ziele für das nächste Quartal setzen. Mithilfe der Pipeline können sie Daten aus Kundenumfragen oder -feedback, Auftragsverläufen, Branchentrends usw. sammeln.
Robuste Analysetools werden dann die Daten gründlich untersuchen und wichtige Trends und Muster identifizieren. Die Teams können dann auf der Grundlage der Daten spezifische Ziele erstellen, die den Umsatz steigern.
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Data Science Pipeline vs. ETL Pipeline
Obwohl sich die Begriffe „Data Science Pipelines“ und „ETL-Pipelines“ beide auf den Prozess der Übertragung von Daten von einem System in ein anderes beziehen, gibt es wesentliche Unterschiede zwischen den beiden:
- Die ETL-Pipeline stoppt, wenn die Daten in ein Data Warehouse (Datenlager) oder eine Datenbank geladen werden. Die Data Science Pipeline endet nicht an dieser Stelle, sondern beinhaltet zusätzliche Schritte wie Feature Engineering oder Machine Learning.
- ETL-Pipelines beinhalten immer einen Schritt der Datentransformation (ETL steht für Extract Transform Load), im Gegensatz zu Data Science Pipelines, bei denen der Großteil der Schritte mit den Rohdaten durchgeführt wird.
- Data Science Pipelines laufen in der Regel in Echtzeit ab, während ETL-Pipelines die Daten in Blöcken oder in regelmäßigen Zeitabständen übertragen.
Warum ist die Datenpipeline wichtig?
Unternehmen erstellen jeden Tag Milliarden von Daten, und jede dieser Daten enthält verwertbare Informationen.
Die Datenpipeline holt das Maximum aus den Informationen heraus, indem sie die Daten aller Teams zusammenführt, bereinigt und in einer leicht assimilierbaren Form präsentiert. Dadurch können schnelle, datengestützte Entscheidungen getroffen werden.
Mithilfe von Datenpipelines kannst du den zeitraubenden und fehleranfälligen Prozess der manuellen Datensammlung vermeiden.
Durch den Einsatz intelligenter Tools zur Datenaufnahme (wie Talend oder Fivetran) hast du ständigen Zugriff auf saubere, zuverlässige und aktuelle Daten, die entscheidend sind, um der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein.
Vorteile von Datenpipelines
- Die Agilität erhöhen, um auf die sich ändernden Geschäftsanforderungen und Kundenpräferenzen zu reagieren.
- Den Zugang zu Informationen über das Unternehmen und die Kunden vereinfachen.
- Den Prozess der Entscheidungsfindung beschleunigen.
- Datensilos und Engpässe beseitigen, die das Handeln verzögern und Ressourcen verschwenden.
- Den Prozess der Datenanalyse vereinfachen und beschleunigen.
Wie funktioniert eine Datenpipeline?
Bevor du Rohdaten in die Pipeline verschiebst, ist es entscheidend, die spezifischen Fragen zu identifizieren, die die Daten beantworten sollen. Dies hilft den Nutzern, sich auf die interessanten Daten zu konzentrieren, um die richtigen Informationen zu erhalten.
Die Datenpipeline besteht aus mehreren Schritten, u. a. :
Die Beschaffung von Daten
In dieser Phase werden Daten aus internen, externen und Drittquellen gesammelt und in ein brauchbares Format (XML, JSON, .csv usw.) umgewandelt.
Data Cleaning
Dies ist der zeitaufwändigste Schritt des Prozesses. Die Daten können Anomalien wie doppelte Parameter, fehlende Werte oder irrelevante Informationen enthalten, die bereinigt werden müssen, bevor eine Datenvisualisierung erstellt werden kann.
Dieser Schritt kann in zwei Kategorien unterteilt werden:
- Durchsicht der Daten, um Fehler, fehlende Werte oder beschädigte Datensätze zu identifizieren.
- Bereinigung der Daten, was bedeutet, Lücken zu schließen, Fehler zu korrigieren, Duplikate zu entfernen und irrelevante Datensätze oder Informationen zu löschen.
Datenexploration und -modellierung.
Nachdem die Daten sorgfältig bereinigt wurden, können sie anschließend zur Identifizierung von Mustern verwendet werden. Hier kommen Machine-Learning-Tools ins Spiel.
Diese Tools helfen dir dabei, Muster zu finden und Regeln anzuwenden, die spezifisch für Daten oder Datenmuster sind. Diese Regeln können dann an Beispieldaten getestet werden, um festzustellen, wie sich das auf Leistung, Umsatz oder Wachstum auswirken würde.
Die Interpretation der Daten.
In diesem Schritt geht es zunächst darum, die Informationen zu identifizieren und sie mit den Ergebnissen deiner Daten zu korrelieren. Anschließend kannst du deine Ergebnisse mithilfe von Diagrammen, Dashboards oder Berichten an die Unternehmensleiter oder deine Kollegen weitergeben.
Die Revision der Daten.
Wenn sich die Anforderungen des Unternehmens ändern oder mehr Daten verfügbar werden, ist es wichtig, dein Modell regelmäßig zu überprüfen und gegebenenfalls zu überarbeiten.
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Schlussfolgerung
In diesem Artikel haben wir die Verwendung von Datenpipelines in der Datenbranche beschrieben. Als Data Engineer oder Analytics Engineer musst du Datenpipelines erstellen und pflegen, um deren Qualität und Verfügbarkeit für die Erstellung von Machine-Learning-Modellen oder im Rahmen von Business Intelligence zu gewährleisten.
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