Für datengetriebene Unternehmen sind funktionierende Data Pipelines essenziell. Tools wie Fivetran oder dbt reduzieren die Komplexität und den Wartungsaufwand, um Data Pipelines zuverlässig und in Eigenregie ohne Leck aufzubauen. Davon profitieren vor allem Data Analysts.

Datenanalyse ist eine hochdynamische Angelegenheit. Daten werden extrahiert, transformiert, kombiniert, validiert und geladen. Data Pipelines sorgen nicht nur für automatisierte Abläufe. Sie halten das Verschieben von Daten zudem stringent und konsistent. Mit Data Pipelines sorgen Unternehmen für die professionelle Vor- und Aufbereitung ihrer Daten. Die sogenannte Data Ingestion, also die Anbindung von Daten, ist ein wichtiger Grundbaustein innerhalb des Modern Data Stack und benötigt eine zuverlässige Struktur.

Die Data Pipeline als Fertigungsstraße

Welche Gründe bewegen Unternehmen zum Einsatz von Data Pipelines? Folgende Analogie beschreibt die Motivation sehr gut. In der Industrie gibt es unterschiedliche Produktionsprozesse, darunter im Bereich Fertigung die sogenannte Reihenfertigung. In einer Fertigungsstraße werden unterschiedliche Produkte und Baustoffe miteinander kombiniert. Zunächst waren es ausgebildete Fachkräfte, die sich um die Herstellung und Verarbeitung kümmerten. Henry Ford entwickelte diese Fertigungsstraßen weiter und stellte den Arbeitenden Maschinen zur Verfügung, damit sie ihren jeweiligen Arbeitsschritt effizienter ausführen konnten. Die Maschinen wurden in der Reihenfolge der Arbeitsverrichtung hintereinander angeordnet.

Dies hatte nicht nur eine Arbeitsentlastung für die Mitarbeitenden zur Folge. Die Ausführung des jeweiligen Arbeitsschritts konnten nun auch diejenigen übernehmen, die nicht für die spezielle Tätigkeit geschult sein mussten, sondern vor allem versiert im Umgang mit den Maschinen waren. Die Techniken und Abfolgen wiederum konnten kontinuierlich weiterentwickelt werden. Ein effizientes und skalierbares Geschäftsmodell.

Toolbasiert oder Eigenbau?

Moderne Data Pipelines sind nichts anderes als automatisierte und aufeinander aufbauende Prozesse innerhalb einer Fertigungsstraße. Sie sorgen für die Verarbeitung der Daten und speichern diese an einem zentralen, ausgelagerten Ort, beispielsweise einem Data Lake oder Data Warehouse. Auch wenn Echtzeit- oder hochentwickelte Datenanalysen benötigt werden oder die vollautomatisierte Speicherung von Daten in der Cloud gewünscht ist, sind Data Pipelines ein untersetzbares Werkzeug. Die meisten Unternehmen werden ohne sie nicht in der Lage sein, valide Datenanalyse zu betreiben. Deshalb stellt sich nicht mehr die Frage, ob Data Pipelines eingerichtet werden sollten, sondern auf welchem Weg dies mit welchen Ressourcen erledigt werden kann.

Früher wurden Daten aufwändig durch in Code entwickelte ETL-Pipelines bereitgestellt. Doch der interne Aufbau und die Pflege eigener Daten-Pipelines ist ein aufwändiges Vorgehen. Zunächst muss eine Methode zur Überwachung eingehender Daten entwickelt werden. Dann besteht die Notwendigkeit, zu jeder Quelle eine Verbindung herzustellen und Daten umzuwandeln, damit sie mit Format und Schema des Ziels übereinstimmen. Daten müssen in eine Zieldatenbank oder in ein Data Warehouse verschoben werden. Bei veränderten Unternehmensanforderungen wird das Hinzufügen und Löschen von Feldern und das Ändern ganzer Schemata notwendig. Zudem ist der Aufbau einer Datenbank-Modellierung inklusive Transformationen gefragt. Nicht zuletzt steht ein Data Team vor der fortlaufenden, permanenten Verpflichtung zur Pflege und Verbesserung der Daten-Pipeline und Schnittstellen.

Data Pipeline Tools entlasten Engineers und befähigen Analysts

Diese Prozesse sind kostspielig, sowohl in Bezug auf Ressourcen als auch auf Zeit. Es wird erfahrenes und damit teures Personal aus dem Bereich Data Engineering benötigt, das entweder eingestellt oder geschult und von anderen Projekten und Programmen abgezogen werden muss. Der Aufbau kann Monate dauern, was zu erheblichen Opportunitätskosten führt. Nicht zuletzt skalieren diese Art von Lösungen nicht immer, so dass zusätzliche Hardware und Mitarbeitende benötigt werden, was schnell zulasten des Budgets geht. Der Bau eigener Data Pipelines macht meist nur in Ausnahmefällen und unter bestimmten Voraussetzungen Sinn.

Heute befähigen Technologien und Tools auch Data Analysts dazu, nach kurzer Einarbeitungszeit eigenständig hochwertige Pipelines zu bauen, was vor allen Dingen für immer wiederkehrende Anforderungen eine hervorragende Lösung ist. Data Engineers werden zudem entlastet und verwenden ihre Ressourcen auf komplexeren Projektanforderungen. Der Umgang mit Tools wie dbt oder Fivetran ist mit grundlegendem Know-how in den Bereichen Datenanbindung und Analytics schnell zu erlernen – ganz im Sinne von Henry Ford.

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