10 Anwendungsfälle und Vorteile von Data Engineering

Daten sind heute eine der wichtigsten Ressourcen, auf die sich Unternehmen bei ihren Entscheidungen stützen. Unabhängig davon, ob es sich um grundlegende Datenanalysen oder maschinelles Lernen handelt, ist es von entscheidender Bedeutung, dass die Prägnanz und die Detailorientierung der einzelnen Aufgaben gewährleistet sind, damit sie reibungslos ablaufen und der Umfang des Projekts den festgelegten Ergebnissen entspricht. Data Engineering befasst sich mit dem Aufbau von Systemen für die Sammlung, Bewahrung und Analyse von Daten.

E-Commerce-Unternehmen wie Amazon nutzen den Bereich der Datentechnik für die Analyse des Kundenverhaltens und können so auf einfache Weise Produktempfehlungen geben. Sie verbessert die Datensicherheit im Gesundheitswesen und erleichtert es den Mitarbeitern, die besten Entscheidungen über Behandlungen zu treffen. In diesem Beitrag wird der Einsatz dieser Technologie in der Praxis beleuchtet, um zu veranschaulichen, wie die Branche durch die verschiedenen Segmente des Data Engineering in den Bereichen Betrieb, Kundendienst und Kundenbindung beeinflusst wird.

Was ist Data Engineering?

Data Engineering ist das Verfahren zur Erstellung und Einrichtung von Systemen, die große Mengen an rohen, strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten erfassen, aufbewahren, bearbeiten und analysieren.

Auf diese Weise sind die Datenwissenschaftler in der Lage, relevante Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Sie sind auch für die Qualität und Zugänglichkeit der Daten verantwortlich. Zunächst müssen die Dateningenieure u. a. prüfen, ob die aus Data Warehouses stammenden Datensätze korrekt und vollständig sind, bevor sie mit der Verarbeitung beginnen.

Außerdem stellen sie sicher, dass die Datenkonsumenten, einschließlich Data Scientists und Business-Analysten, auf die Daten im Selbstbedienungsmodus zugreifen und sie mit den von Datenexperten bevorzugten Analysetools analysieren können.

Warum ist Data Engineering wichtig?

Daten-Engineering ist wichtig, da es den Organisationen die Anwendung ermöglicht:

Enorme Datenmengen: Unternehmen erstellen und sammeln gigantische Datenmengen aus verschiedenen Quellen, und mit Hilfe von Data Engineering können diese mühelos gespeichert und verarbeitet werden.
Bessere Entscheidungsfindung: Die Aufbereitung und Strukturierung von Daten für die Analyse hilft Unternehmen, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und bessere Entscheidungen zu treffen.
Operative Effizienz: Geglättete Datenpipelines und Automatisierung sparen Zeit und Ressourcen, da weniger manuelle Eingriffe erforderlich sind.
Fortschrittliche Technologien: Data Engineering ermöglicht den Einsatz von KI, maschinellem Lernen und anderen fortschrittlichen Technologien durch gut strukturierte und saubere Datensätze.

Wichtige Anwendungsfälle und Vorteile von Data Engineering

1. die Einführung eines Datenprodukt-Ansatzes
Die wahrscheinlich innovativste Strategie im Data Engineering ist die Einführung des Data Products-Ansatzes. Ein Datenprodukt kann als jedes Tool oder jede Anwendung definiert werden, das/die Daten verarbeitet, um Erkenntnisse zu gewinnen, die entweder intern genutzt oder an Kundenorganisationen zur weiteren Verarbeitung verkauft werden. Im Folgenden wird erläutert, wie dieser Ansatz effektiv umgesetzt werden kann:

Produktmanagement-Methodik: Konzentrieren Sie sich auf die Definition der Anforderungen, KPIs und Prozesse.
Liefermethoden: Anwendung von Best-in-Class-Engineering-Prinzipien, um kontinuierlich hochwertige Datenprodukte zu liefern.
Messen und Verbessern: Angemessene Überwachung, Validierung der Datenqualität und SLAs in Bezug auf die Aktualität der Daten.
Dabei geht es nicht nur um das Sammeln von Daten, sondern auch um die Umwandlung von Daten in wertvolle Vermögenswerte, die zum Wachstum des Unternehmens beitragen.

Damit wird sichergestellt, dass die Daten nicht nur gesammelt, sondern auch in wertvolle Vermögenswerte umgewandelt werden, die das Unternehmenswachstum fördern.

2.die Zusammenarbeit bei der Erstellung von Datenprodukten
Die Zusammenarbeit ist bei der Erstellung von Datenprodukten genauso wichtig wie bei der Softwareentwicklung. Datenteams müssen effektiv zusammenarbeiten und gleichzeitig ihre individuelle Autonomie bewahren. Um dies zu erreichen, sollten sie:
Tools verwenden, die es ihnen ermöglichen, in isolierten Umgebungen zu arbeiten, wodurch Konflikte und Risiken minimiert werden.
Ihre Arbeit regelmäßig zusammenführen, um sicherzustellen, dass stets eine funktionale und aktuelle Version des Produkts verfügbar ist.

Bei der Entwicklung eines Empfehlungssystems beispielsweise müssen Data Engineers und Data Scientists eng zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass die Datenpipeline, das Feature Engineering und das Modelltraining gut integriert sind. Tools wie Git für die Versionskontrolle und Docker für die Containerisierung helfen, diesen Prozess zu rationalisieren. Dieser kollaborative Ansatz fördert Innovationen und gewährleistet qualitativ hochwertige, skalierbare Datenprodukte, die den Geschäftsanforderungen entsprechen.

3. Sicherstellung der Ausfallsicherheit und schnellen Wiederherstellung
Zwar ist kein System frei von Fehlern, aber belastbare Systeme können sich schnell erholen und nahtlos weiterarbeiten. Hochwertige Datenprodukte müssen robust sein und unvorhergesehene Ereignisse bewältigen können. Um dies zu erreichen, müssen sich die Teams auf Folgendes konzentrieren:
Durchführung einer schnellen Ursachenanalyse, um Fehler schnell zu erkennen und zu beheben. Tools wie Log-Aggregatoren und Fehlerüberwachungsdienste wie Sentry oder Datadog können Probleme aufspüren und schnell beheben helfen.
Sicherstellung der Reproduzierbarkeit der Datenpipeline, damit die Teams alle Probleme testen und beheben können, ohne die Produktionsdaten zu unterbrechen. Eine klare Versionskontrolle und containerisierte Umgebungen ermöglichen schnelle Tests und Korrekturen.

Wenn beispielsweise bei einer Datenpipeline, die Finanztransaktionen verarbeitet, ein Problem auftritt, kann es schnell behoben werden, was die Ausfallzeiten minimiert und den kontinuierlichen Betrieb gewährleistet.

4.ensuring resilience and fast recovery
While no system is free from errors, resilient systems can recover quickly and continue working seamlessly. High-quality data products need to be robust and able to cope with unforeseen events. To achieve this, teams need to focus on the following:
Performing rapid root cause analysis to quickly identify and resolve errors. Tools such as log aggregators and error monitoring services such as Sentry or Datadog can help detect and quickly resolve issues.
Ensure reproducibility of the data pipeline so that teams can test and fix any issues without disrupting production data. Clear version control and containerized environments allow for quick testing and fixes.

For example, if a problem occurs with a data pipeline that processes financial transactions, it can be fixed quickly, minimizing downtime and ensuring continuous operations.

5.Kontinuierliche Bereitstellung mit CI/CD für Daten
CI/CD sind Praktiken, die die Softwareentwicklung revolutioniert haben, und die meisten dieser Vorteile lassen sich auch für das Data Engineering nutzen. Durch die Automatisierung des gesamten Prozesses der Bereitstellung, Validierung und Überwachung von Daten mit CI/CD können Teams eine Reihe von Vorteilen nutzen:
Es wird sichergestellt, dass neue Daten automatisiert getestet werden, bevor sie in die Produktion gehen, einschließlich Genauigkeit, Vollständigkeit und Formatkonformität.
Durch die frühere Erkennung von Fehlern im Entwicklungszyklus wird die Wahrscheinlichkeit von Problemen in der Produktion verringert.
Die Entwicklung und Bereitstellung wird rationalisiert, so dass der Arbeitsablauf von der Dateneingabe bis zur Bereitstellung mit schnelleren Iterationen beschleunigt wird.

Bei einem Empfehlungssystem, in das häufig neue Daten aufgenommen werden müssen, wird beispielsweise durch CI/CD sichergestellt, dass wechselnde Datenquellen oder Datenformate vor der Aufnahme getestet werden, wodurch die Wahrscheinlichkeit von Fehlern im Endprodukt verringert wird.

6. die Bedeutung der Datenversionierung
Die Versionierung von Daten spielt eine zentrale Rolle in der modernen Datentechnik. Sie bietet verschiedene Vorteile, die die Zusammenarbeit, die Reproduzierbarkeit und die Qualitätssicherung verbessern. Durch die Implementierung einer angemessenen Datenversionierung können Teams:
Effektiver zusammenarbeiten. Jedes Teammitglied kann unabhängig an seinem Teil der Pipeline arbeiten, ohne den Fortschritt der anderen zu stören.
die Reproduzierbarkeit sicherstellen, indem die Teams bestimmte Datenversionen zur Fehlerbehebung oder Untersuchung erneut aufrufen können. Wenn ein bestimmter Datensatz ein Problem verursacht hat, ermöglicht die Datenversionierung den Ingenieuren, genau diesen Datensatz zu analysieren und das Problem zu lokalisieren.
Ermöglichen Sie CI/CD, indem Sie jede Datenversion validieren und testen, bevor sie in die Produktionsumgebung integriert wird. So wird sichergestellt, dass nur qualitativ hochwertige Daten im Endprodukt verwendet werden.

Tools wie Git und DVC (Data Version Control) helfen bei der effizienten Verwaltung von Datenversionen, verbessern den Arbeitsablauf und reduzieren Fehler in großen, komplexen Datensätzen.

7. Entwurf effizienter und skalierbarer Pipelines
Effiziente Mittel sind für die Verwaltung großer komplexer Datensätze von grundlegender Bedeutung. Zu den Schlüsselelementen einer gut durchdachten Pipeline gehören:
Sicherstellung eines reibungslosen Datentransfers von der Quelle zur Speicherung und Analyse. Das bedeutet, dass solide ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) für verschiedene Datenquellen und -formate entwickelt werden müssen, damit diese effizient arbeiten können.
Die Organisation des Sammelns und Ladens von Daten ist der Schlüssel, um sie sowohl integral als auch qualitativ zu halten.
Datenvalidierung, Deduplizierung sowie Transformationsmethoden ermöglichen die Aufrechterhaltung der Datengenauigkeit und anderer Faktoren gleichermaßen.
Erweiterung der Pipeline zur Anpassung an größere, noch kompliziertere Datenmengen. Mit elastischen Tools wie MapReduce und Data Hibernate lässt sich eine zuverlässige Lösung implementieren, die große Datenmengen schnell verarbeitet.

Effiziente Pipelines sind solche, die den Mitarbeitern des Unternehmens die Gewissheit geben, dass sie authentische und zeitnahe Informationen abrufen können, die ihnen bei der Formulierung helfen. Dies trägt wesentlich dazu bei, dass das Unternehmen mit dem besten Team bessere Entscheidungen treffen kann und jederzeit anpassungsfähig ist.

8. die Automatisierung von Datenpipelines und Überwachung
Automatisierung ist ein Eckpfeiler der modernen Datentechnik. Durch die Automatisierung von Datenpipelines:
Verbesserte Effizienz: Durch die Reduzierung manueller Aufgaben ermöglicht die Automatisierung den Ingenieuren, sich auf komplexere Probleme zu konzentrieren, während gleichzeitig die Produktivität gesteigert und Fehler reduziert werden.
Standardisierung: Automatisierte Pipelines stellen sicher, dass Daten konsistent verarbeitet und übertragen werden, was menschliche Fehler reduziert und die Einheitlichkeit verschiedener Datenquellen und -formate gewährleistet.
Skalierbarkeit: Automatisierte Pipelines können wachsende Datenmengen verarbeiten, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Wenn die Datenmenge wächst, trägt die Automatisierung dazu bei, dass Pipelines effektiv skaliert werden können, um neue Anforderungen zu erfüllen.

Die Automatisierung spart nicht nur Zeit, sondern gewährleistet auch Datenqualität und Zuverlässigkeit.

9. Datenpipelines verlässlich halten
Zuverlässigkeit ist ein nicht verhandelbarer Aspekt von Datenpipelines. Um die Zuverlässigkeit zu erhalten:
Bewerten Sie sowohl die aktuellen als auch die zukünftigen Datenanforderungen. Wenn Ingenieure den Datenbedarf kennen, können sie Pipelines entwerfen, die dem Wachstum Rechnung tragen und sicherstellen, dass die Infrastruktur auch zukünftige Datenanforderungen bewältigen kann.
Vereinfachen Sie Pipeline-Architekturen. Komplexe Systeme sind störanfällig, daher hilft eine Vereinfachung der Architektur, Fehlerquellen zu reduzieren und die Fehlersuche zu erleichtern.
Beseitigung von Datensilos durch Schaffung einer einheitlichen Datenumgebung, die eine nahtlose Integration zwischen den Systemen ermöglicht. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass die Daten für alle Beteiligten, z. B. Datenwissenschaftler und Geschäftsanalysten, zugänglich sind.

Eine zuverlässige Pipeline sorgt für eine konsistente Datenverfügbarkeit und unterstützt die Geschäftskontinuität.

10. Idempotente Pipelines : Vermeidung von Duplikaten
Idempotenz ist ein zentrales Gestaltungsprinzip für die Erstellung fehlertoleranter Datenpipelines. Eine idempotente Pipeline stellt sicher, dass:
Wiederholungen werden ordnungsgemäß behandelt: Wenn ein vorübergehender Fehler auftritt, kann das System den Vorgang wiederholen, ohne dass es zu Unterbrechungen kommt oder Daten dupliziert werden. Wenn zum Beispiel ein Datenladevorgang fehlschlägt und erneut versucht wird, stellt das System sicher, dass keine doppelten Datensätze eingefügt werden.
Operationen liefern das gleiche Ergebnis: Selbst wenn derselbe Vorgang mehrmals wiederholt wird, führt er immer zum selben Ergebnis, wodurch Konsistenz gewährleistet und Fehler vermieden werden.

Techniken wie die Nachverfolgung der IDs verarbeiteter Daten und die Verwendung von Datenbanktransaktionen tragen dazu bei, dass Idempotenz erreicht und die Zuverlässigkeit der Pipeline erhöht wird.

Schlussfolgerung

Data Engineering ist ein dynamischer und sich weiterentwickelnder Bereich, der den Erfolg moderner Unternehmen unterstützt. Unternehmen können robuste, skalierbare und effiziente Datensysteme aufbauen, indem sie bewährte Verfahren wie Automatisierung, Zusammenarbeit und Datenversionierung anwenden. Im Zuge des technologischen Fortschritts wird die Datentechnik weiterhin eine zentrale Rolle bei der Förderung von Innovationen und der Schaffung von Geschäftswert spielen. Für Unternehmen, die in der datengesteuerten Ära die Nase vorn haben wollen, ist die Investition in Data Engineering nicht nur eine Option, sondern eine Notwendigkeit.

Wir bei Optbyte haben uns darauf spezialisiert, maßgeschneiderte Data-Engineering-Lösungen anzubieten, die Unternehmen dabei helfen, die Leistungsfähigkeit ihrer Daten zu nutzen. Von der Entwicklung von Pipelines bis hin zur Implementierung von Automatisierung stellt unser Team sicher, dass Sie im datengesteuerten Zeitalter die Nase vorn haben.