Der Leitfaden für Data Engineering-Entscheidungen zu Datenintegrationstools

Da Unternehmen im Durchschnitt 130 Anwendungen nutzen, ist das Problem der Datenfragmentierung immer häufiger zu beobachten. Da die Datenproduktion weiterhin hoch ist, benötigen Dateningenieure eine robuste Datenintegrationsstrategie. Ein entscheidender Teil dieser Strategie ist die Auswahl des richtigen Datenintegrationstools zur Vereinheitlichung von Daten im Silo .

Bewertung Ihrer Datenintegrationsbedürfnisse

Bevor Sie sich für ein Datenintegrationstool entscheiden, sollten Sie sich über die spezifischen Anforderungen und data driven Initiativen Ihres Unternehmens im Klaren sein, unabhängig davon, ob es um die Verbesserung des Kundenerlebnisses, die Optimierung der Abläufe oder die Gewinnung von Erkenntnissen für strategische Entscheidungen geht.

Verstehen der Unternehmensziele

Zunächst sollten Sie sich ein umfassendes Bild von den Geschäftszielen des Unternehmens machen. Dies liefert den Kontext für die Anforderungen an die Datenintegration und hilft bei der entsprechenden Priorisierung der Bemühungen. Arbeiten Sie mit den wichtigsten Interessenvertretern zusammen, einschließlich Geschäftsanalysten, Datenanalysten und Entscheidungsträgern, um deren Beiträge und Anforderungen zu sammeln. Verstehen Sie ihre Datenanforderungen und Anwendungsfälle, einschließlich ihrer spezifischen Datenmanagement , Aufbewahrungsrichtlinien und Datenschutzanforderungen.

Quellen für Audit-Daten

Ermitteln Sie als Nächstes alle Datenquellen innerhalb Ihres Unternehmens. Dazu können Datenbanken, Data Lakes, Cloud , SaaS-Anwendungen, REST-APIs und sogar externe Datenanbieter gehören. Bewerten Sie jede Datenquelle anhand von Faktoren wie Datenvolumen, Datenstruktur (strukturiert, halbstrukturiert, unstrukturiert), Datenhäufigkeit (Echtzeit, Batch), Datenqualität und Zugriffsmethoden (API, Dateiübertragung, direkte Datenbankverbindung). Die Kenntnis der Vielfalt Ihrer Datenquellen ist entscheidend für die Auswahl eines Tools, das eine Verbindung zu all diesen Quellen herstellen und Daten aus ihnen extrahieren kann.

Definieren Sie Datenvolumen und Geschwindigkeit

Denken Sie an das Volumen und die Geschwindigkeit der Daten, mit denen Ihr Unternehmen arbeitet. Verarbeiten Sie täglich Terabytes an Daten oder sind es nur Gigabytes? Bestimmen Sie die akzeptable Datenlatenz für verschiedene Anwendungsfälle. Werden die Daten in Echtzeit Streaming oder sind sie stapelorientiert? Anhand dieser Informationen können Sie ein Tool auswählen, das für Ihren spezifischen Datendurchsatz geeignet ist.

Identifizieren von Transformationsanforderungen

Bestimmen Sie den Umfang der Datenumwandlungslogik und -aufbereitung, die erforderlich ist, um die Daten für Analysen oder Berichte nutzbar zu machen. Einige Datenintegrationstools bieten umfangreiche Funktionen, während andere eher begrenzt sind. Wenn Sie Ihren Transformationsbedarf kennen, können Sie ein Tool auswählen, das eine umfassende Reihe von Transformationsfunktionen zum Bereinigen, Anreichern und Strukturieren von Daten nach Bedarf bietet.

Erwägen Sie die Integration mit Data Warehouse- und BI-Tools

Berücksichtigen Sie das Data Warehouse, den Daten-Lake und die Analysetools und -plattformen (z. B. BI-Tools, Datenvisualisierungstools), die die integrierten Daten nutzen werden. Stellen Sie sicher, dass die Datenpipelines so konzipiert sind, dass sie diese Tools nahtlos unterstützen. Dateningenieure können eine konsistente und standardisierte Methode für den Zugriff und die Analyse von Daten durch Analysten und Fachanwender einrichten.

Die Wahl des richtigen Datenintegrationsansatzes

Für die Datenintegration gibt es verschiedene Ansätze. Die Wahl des richtigen Ansatzes hängt von den Anforderungen Ihres Unternehmens und der vorhandenen Infrastruktur ab.

Batch vs. Echtzeit-Datenintegration

Überlegen Sie, ob Ihr Unternehmen eine Stapelverarbeitung oder eine Datenintegration in Echtzeit benötigt - beides sind zwei unterschiedliche Ansätze für die Bewegung und Verarbeitung von Daten. Die Stapelverarbeitung eignet sich für Szenarien wie die Analyse historischer Daten, bei denen unmittelbare Erkenntnisse nicht entscheidend sind und Datenaktualisierungen in regelmäßigen Abständen erfolgen können, während die Echtzeitintegration für Anwendungen und Anwendungsfälle wie das Internet der DingeIoT), die minutengenaue Datenerkenntnisse erfordern, unerlässlich ist.

On-Premises vs. Cloud

Bestimmen Sie, ob Ihre Datenintegrationsanforderungen hauptsächlich On-Premises oder in der Cloud bestehen. Bei der Datenintegration On-Premises geht es um die Verwaltung von Daten und Infrastruktur in den eigenen Rechenzentren oder physischen Einrichtungen eines Unternehmens, während bei der Datenintegration Cloud die Infrastruktur von Cloud zur Speicherung und Verarbeitung von Daten genutzt wird. Einige Tools sind auf die Datenintegration On-Premises spezialisiert, während andere für die Cloud oder hybride Umgebungen entwickelt wurden. Die Wahl eines Tools hängt von Faktoren wie Datenvolumen, scalability , Kostenüberlegungen und Anforderungen an die Datenresidenz ab.

Hybride Integration

Viele Unternehmen verfügen über eine hybride Infrastruktur mit Daten, die sowohl On-Premises als auch in der Cloud gespeichert sind. Die hybride Integration bietet die Flexibilität, Ressourcen nach Bedarf zu skalieren, indem Cloud für die scalability genutzt werden, während die Infrastruktur On-Premises für bestimmte Arbeitslasten beibehalten wird. In solchen Fällen sollten Sie ein hybrides Datenintegrations- und Datenqualitäts-Tool wie DataConnect von Actian oder die Actian Data Platform in Betracht ziehen, um beide Umgebungen nahtlos miteinander zu verbinden und einen reibungslosen Datenfluss zur Unterstützung einer Vielzahl von operativen und analytischen Anwendungsfällen zu gewährleisten.

Bewertung der Funktionen von ETL-Tools

Bei der Bewertung von ETL-Tools sollten Sie die folgenden Merkmale und Funktionen berücksichtigen:

Konnektivität und Erweiterbarkeit von Datenquellen und -zielen

Stellen Sie sicher, dass das Tool problemlos eine Verbindung zu Ihren verschiedenen Datenquellen und -zielen herstellen kann, einschließlich relationaler Datenbanken, SaaS-Anwendungen, Data Warehouses und Data Lakes. Native ETL-Konnektoren bieten direkten, nahtlosen Zugriff auf die neueste Version von Datenquellen und -zielen, ohne dass eine benutzerdefinierte Entwicklung erforderlich ist. Wenn das Datenvolumen wächst, können native Konnektoren oft nahtlos skaliert werden, indem die Funktionen der zugrunde liegenden Infrastruktur genutzt werden. Dadurch wird sichergestellt, dass die Datenpipelines auch bei steigenden Datenmengen leistungsfähig bleiben. Wenn Sie eine außergewöhnliche Datenquelle haben, suchen Sie nach einem Anbieter, der eine Import-API, Webhooks oder die Entwicklung benutzerdefinierter Quellen anbietet.

Scalability und Leistung

Prüfen Sie, ob das Tool mit dem wachsenden Datenbedarf Ihres Unternehmens Schritt halten kann. Die Leistung ist von entscheidender Bedeutung, insbesondere bei umfangreichen Datenintegrationsaufgaben. Ineffiziente Datenpipelines mit hohen Latenzzeiten können zu einer unzureichenden Nutzung der Rechenressourcen führen, da die Systeme mehr Zeit mit dem Warten auf Daten als mit deren Verarbeitung verbringen. Ein ETL-Tool, das die Parallelverarbeitung unterstützt, kann große Datenmengen effizient verarbeiten. Außerdem lässt es sich leicht skalieren, um den wachsenden Datenanforderungen gerecht zu werden. Die Datenlatenz ist für Dateningenieure von entscheidender Bedeutung, da sie sich direkt auf die Aktualität, Genauigkeit und den Nutzen der Daten für Analysen und Entscheidungsfindung auswirkt.

Funktionen zur Datenumwandlung

Bewerten Sie die Funktionen des Tools, um einzigartige Geschäftsregeln zu handhaben. Es sollte die notwendigen Funktionen zur Bereinigung, Anreicherung und Strukturierung von Rohdaten bieten, um sie für Analysen, Berichte und andere nachgelagerte Anwendungen geeignet zu machen. Zu den erforderlichen spezifischen Transformationen können gehören: Datendeduplizierung, Formatierung, Aggregation, Normalisierung usw., je nach Art der Daten, den Zielen des Datenprojekts und den in der Data-Engineering-Pipeline verwendeten Tools und Technologien.

Datenqualität und Funktionen

Ein robustes Überwachungs- und Fehlerbehandlungssystem ist für die Verfolgung der Datenqualität im Laufe der Zeit unerlässlich. Das Tool sollte Datenqualitätsprüfungen und Validierungsmechanismen enthalten, um sicherzustellen, dass die eingehenden Daten den vordefinierten Qualitätsstandards entsprechen. Dies ist für die Aufrechterhaltung der Datenintegrität und -genauigkeit unerlässlich und wirkt sich direkt auf die Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Effektivität von Analyseinitiativen aus. Hochwertige Daten schaffen bei den Beteiligten Vertrauen in die Analyseergebnisse. Wenn die Daten vertrauenswürdig sind, verlassen sich die Entscheidungsträger eher auf die aus den Analysen gewonnenen Erkenntnisse. Die Datenqualität ist auch ein wesentlicher Bestandteil der data governance .

Sicherheit und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Vergewissern Sie sich, dass das Tool robuste Sicherheitsfunktionen bietet, um Ihre Daten während der Übertragung und im Ruhezustand zu schützen. Funktionen wie SSH-Tunneling und VPNs bieten verschlüsselte Kommunikationskanäle und gewährleisten die Vertraulichkeit und Integrität der Daten während der Übertragung. Das Tool sollte Sie auch bei der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie GDPR oder HIPAA unterstützen.

Benutzerfreundlichkeit und Deployment

Berücksichtigen Sie die Benutzerfreundlichkeit und den Deployment des Tools. Eine Nutzer Low-Code-Schnittstelle kann die Produktivität steigern, Zeit sparen und die Lernkurve für Ihr Team verkürzen, insbesondere für Bürgerintegratoren, die von überall im Unternehmen kommen können. Ein Marketing-Manager möchte beispielsweise Daten aus den Bereichen Web-Traffic, E-Mail-Marketing, Anzeigenplattform und Customer Relationship Management (CRM) in ein Data Warehouse zur Attributionsanalyse integrieren.

Unterstützung von Anbietern

Beurteilen Sie den Umfang des Supports, die Reaktionszeiten und die Service Level Agreements (SLAs) des Anbieters. Bietet er umfassende Dokumentation, training und einen reaktionsschnellen Kundensupport? Berücksichtigen Sie auch die Größe und Aktivität der Nutzer des Tools, die eine wertvolle Ressource für die Fehlerbehebung und den Austausch bewährter Verfahren sein kann.

Eine voll gemanagt hybride Lösung wie Actian vereinfacht komplexe Datenintegrationsherausforderungen und gibt Ihnen die Flexibilität, sich an die sich entwickelnden Datenintegrationsanforderungen anzupassen.

Einen umfassenden Leitfaden zur Bewertung und Auswahl des richtigen Datenintegrationstools finden Sie im ebook Data Engineering Guide:Neun Schritte zur Auswahl des richtigen Datenintegrationstools.

Über Dee Radh

Als Senior Director of Product Marketing leitet Dee Radh das Produktmarketing bei Actian. Zuvor hatte sie leitende PMM-Positionen bei Talend und Formstack inne. Dee hat 100% ihrer Karriere damit verbracht, Technologieprodukte auf den Markt zu bringen. Ihre Expertise liegt in der Entwicklung strategischer Erzählungen und einer differenzierten Positionierung für eine effektive GTM. Neben einem Postgraduierten-Diplom der Universität von Toronto hat Dee Zertifizierungen des Pragmatic Institute, der Product Marketing Alliance und von Reforge erworben. Dee arbeitet von Toronto, Kanada aus.