Unternehmen sind in hohem Maße auf saubere, strukturierte Daten angewiesen, um informierte Entscheidungen Rohdaten, egal ob aus Datenbanken, APIs oder Flatfiles, sind jedoch oft unübersichtlich, inkonsistent und schwierig zu bearbeiten. Um dieses Problem zu beheben, spielt die Datenbereitstellung eine entscheidende Rolle. Sie ist ein wesentlicher Schritt im ETL-Prozess (Extract, Transform, Load), der dabei hilft, Rohdaten in ein für die Analyse geeignetes Format zu transformieren und Entscheidungsfindung In diesem Artikel werden wir kennenlernen das Konzept der Datenbereitstellung, seine Bedeutung und die Best Practices für eine effektive Verwaltung.
Was ist Data Staging?
Data Staging ist der Prozess der Aufbereitung und Transformation von Rohdaten aus verschiedenen Quellen in ein Format, das sich leicht für Analysen oder Berichte verwenden lässt. Es umfasst mehrere Schritte zur Bereinigung, Validierung und Organisation der Daten, bevor sie zur weiteren Verwendung in ein Data Warehouse oder eine andere Datenbank geladen werden.
Warum Stage Data?
Die Bereitstellung von Daten – ob in einem externen oder internen Staging-Bereich – spielt in der Datenpipeline aus mehreren wichtigen Gründen eine entscheidende Rolle. Hier sind die wichtigsten Vorteile der Datenbereitstellung:
- Verbesserte Datenqualität.
- Datentransformation und -standardisierung.
- Leistungsoptimierung.
- Fehlerbehandlung und Datenqualitätsprüfungen.
- Flexibilität und scalability .
- Schnelleres Laden von Daten.
- Einfacherer Datenzugriff.
- Trennung von Rohdaten und verarbeiteten Daten.
- Data governance und Compliance.
Staging-Daten sind unerlässlich, um sicherzustellen, dass Rohdaten, unverarbeitete Daten, in ein hochwertiges, standardisiertes Format umgewandelt werden, das für die Analyse bereit ist. Es verbessert die Leistung, die Fehlerbehandlung und scalability Gleichzeitig wird die Datenintegrität und die Einhaltung von Geschäftsregeln sichergestellt. Letztendlich hilft die Bereitstellung von Daten Unternehmen dabei, Entscheidungsträgern saubere, genaue und gut strukturierte Daten bereitzustellen, was bessere Erkenntnisse und zuverlässigere Geschäftsentscheidungen ermöglicht. Dies wiederum führt zu qualitativ hochwertigeren Datenprodukten, da die von den Teams verwendeten Datensätze präziser und logischer strukturiert sind.
Was ist ein Daten-Staging-Bereich?
Ein Data Staging Area ist ein temporärer Speicherort, an dem Rohdaten gespeichert und verarbeitet werden, bevor sie in das endgültige Ziel, z. B. ein Data Warehouse oder Daten-Lake , geladen werden. Er dient als Zwischenschritt in der Datenintegrationspipeline und ermöglicht die Datenextraktion, -transformation und -bereinigung, bevor die Daten dauerhaft gespeichert werden.
Externes Staging
Externes Staging bedeutet, dass der Daten-Staging-Bereich ein separater Ort oder eine separate Umgebung außerhalb des Haupt-Data-Warehouses ist oder Daten-Lake An diesem externen Speicherort, typischerweise einer geklonten Datenbankumgebung, werden Rohdaten vorübergehend gespeichert, bevor sie transformiert und in den endgültigen Datenspeicher geladen werden. Externes Staging dient typischerweise der Extraktion und Erstverarbeitung von Daten, bevor diese in das interne Hauptspeichersystem übertragen werden.
Internes Staging
Eine Organisation kann sich stattdessen für internes Staging anstelle von externem Staging entscheiden. Dabei handelt es sich um einen Prozess, bei dem bereits aus externen Quellen extrahierte Daten einer weiteren Transformation, Validierung und Aufbereitung unterzogen werden, bevor sie in das endgültige Datenspeichersystem geladen werden. Hier werden die meisten Datenbereinigung , Anreicherungen und komplexe Transformationen finden statt.
Welche Rolle spielt ein Daten-Staging-Bereich in Data Warehouses?
Der Data Staging Area (DSA) spielt eine entscheidende Rolle in der gesamten Data-Warehouse-Architektur. Er dient als temporärer Speicherbereich, in dem Rohdaten aus verschiedenen Quellsystemen gesammelt, gespeichert und verarbeitet werden, bevor sie zu Analysezwecken in das Produktions-Data-Warehouse geladen werden. Der DSA ist ein wichtiger Zwischenschritt zwischen der Datenextraktion aus verschiedenen Quellen und dem Laden der Daten in das Warehouse.
7 Schritte zur Datenbereitstellung
Die einzelnen Schritte des Datenbereitstellungsprozesses können je nach Architektur, Tools und Anforderungen der Organisation variieren. Im Allgemeinen folgen sie jedoch einer logischen Abfolge, die sicherstellt, dass die Daten für die weitere Analyse ordnungsgemäß vorbereitet und bereinigt werden.
Nachfolgend finden Sie die 7 wichtigsten Schritte zum Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) in einem typischen Daten-Staging-Area-Prozess.
1. Datenextraktion
Daten werden aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, APIs, Dateien oder externen Systemen gesammelt. Ziel dieses Schritts ist es, Rohdaten aus mehreren Quellen zu sammeln und in den Staging-Bereich zu übertragen.
2. Datenprofilierung
Beim Data Profiling werden die Rohdaten analysiert, um deren Struktur, Qualität, Inhalt und Beziehungen zu verstehen. Dieser Schritt ist entscheidend, um etwaige Probleme mit der Datenqualität wie fehlende Werte, Inkonsistenzen oder Anomalien zu identifizieren. Ziel dieses Schritts ist es, die Qualität der Daten zu bewerten und sie für die nächsten Schritte vorzubereiten.
3. Datenbereinigung
In diesem Schritt werden in der Profilierungsphase identifizierte Datenprobleme (wie fehlende Werte, Duplikate oder inkonsistente Formate) behoben. Datenbereinigung Zu den Techniken gehören das Ausfüllen fehlender Werte, die Standardisierung von Formaten oder das Entfernen von Fehlern. Ziel dieses Schrittes ist die Verbesserung der Qualität und Beständigkeit der Daten und stellt sicher, dass nur genaue und zuverlässige Daten in die Pipeline gelangen.
4. Datentransformation
Bei der Datentransformation werden die Daten aus ihrem Rohformat in ein bereinigtes und strukturiertes Format konvertiert, das dem Schema und den Geschäftsregeln des endgültigen Data Warehouse entspricht oder Daten-Lake Der Zweck dieses Schritts besteht darin, Geschäftsregeln, Berechnungen, Aggregationen und Datenzuordnungen anzuwenden, die die Daten für die Analyse vorbereiten.
5. Datenvalidierung
Nach der Transformation werden die Daten validiert, um sicherzustellen, dass sie den Geschäftsregeln entsprechen und Beständigkeit Anforderungen. Dieser Schritt kann die Überprüfung der Datenintegrität umfassen, z. B. die Sicherstellung der Gültigkeit von Fremdschlüsselbeziehungen oder der Übereinstimmung der Daten mit den Erwartungen. Ein Beispiel hierfür ist die Überprüfung der Richtigkeit eines berechneten Felds. Ziel dieses Schritts ist die Überprüfung, ob die Daten korrekt und konsistent sind und den für die weitere Verarbeitung und Analyse erforderlichen Geschäftsregeln entsprechen.
6. Datenintegration
Der Datenintegrationsschritt bezeichnet den Prozess der Kombination und Zusammenführung von Daten aus mehreren, oft unterschiedlichen Quellen in einem einheitlichen Format oder einer einheitlichen Struktur. Ziel dieses Schritts ist es, sicherzustellen, dass unstrukturierte Rohdaten aus verschiedenen Quellen harmonisiert und für die Analyse oder Weiterverarbeitung im Zielsystem vorbereitet werden.
7. Daten laden
Sobald die Daten bereinigt, transformiert und validiert sind, können sie in die Produktionsumgebung geladen werden, beispielsweise in ein Data Warehouse oder Daten-Lake Dieser Schritt beinhaltet häufig die Stapelverarbeitung oder das Laden der transformierten Daten in das endgültige Ziel. Ziel dieses Schritts ist es, die Daten vom Staging-Bereich in die Produktionsumgebung (Data Warehouse) zu verschieben, wo sie für Berichte, Analysen und business intelligence .
Best Practices für die Verwaltung bereitgestellter Daten
Nachfolgend finden Sie einige bewährte Methoden zur Verwaltung bereitgestellter Daten.
- Implementieren Sie einheitliche Namenskonventionen: Um den Staging-Prozess zu organisieren, sollten Sie eine einheitliche Namenskonvention für Datensätze, Tabellen und Spalten einführen. Dies erleichtert die Nachverfolgung und verwalten Daten, während sie durch die Pipeline wandern.
- skalierbar Systeme: Nutzen Sie Tools und Prozesse, die sich problemlos skalieren lassen, um große Datenmengen zu verarbeiten. Mit dem Wachstum eines Unternehmens wächst auch die Datenmenge, die verarbeitet und in der Staging-Umgebung gespeichert werden muss.
- Trennung von Staging und operativen Systemen: Stellen Sie sicher, dass der Staging-Bereich von den Produktionssystemen isoliert ist. Dies schützt operative Daten und Systeme vor Störungen durch Datenverarbeitungsaufgaben.
- Verwenden Sie inkrementelles Laden: Anstatt alle Daten auf einmal zu laden, verwenden Sie inkrementelle Ladetechniken, um nur neue oder aktualisierte Daten einzuspielen. Dies verbessert die Effizienz und reduziert den Zeitaufwand für Staging-Prozesse.
- Datenqualität überwachen: Überwachen Sie kontinuierlich die Datenqualität im Staging-Bereich. Automatisierte Validierungsregeln und Datenprofilierungstools helfen dabei, Probleme wie fehlende oder beschädigte Daten frühzeitig zu erkennen, sodass Korrekturmaßnahmen ergriffen werden können.
- Implementieren Sie eine Versionskontrolle: Gerade bei Korrekturmaßnahmen ist ein Versionskontrollsystem unerlässlich. Verfolgen Sie Änderungen an Daten, damit bei unerwünschten Änderungen oder Datenbeschädigungen auf frühere Versionen zurückgegriffen werden kann.
- Leistungsoptimierung: Nutzen Sie Indizierung, Partitionierung oder Parallelverarbeitung, um eine schnelle und effiziente Datenbereitstellung zu gewährleisten. Beispielsweise kann die Partitionierung großer Datensätze im Staging-Bereich Abfragen und Transformationen beschleunigen.
- Gewährleisten Sie Datensicherheit und Compliance: Verschlüsseln Sie sensible Daten im Staging-Bereich und halten Sie die relevanten Datenschutzbestimmungen ein. Nutzen Sie bei Bedarf Datenmaskierung, um personenbezogene Daten zu schützen und gleichzeitig deren Verarbeitung zu ermöglichen.
Regieren und verwalten Staged Data mit der Actian Data Intelligence Platform
Die Datenbereitstellung ist ein kritischer Schritt in jedem modernen Datenpipeline . Es ermöglicht Unternehmen, Rohdaten für die Analyse vorzubereiten, indem sichergestellt wird, dass sie bereinigt, transformiert und validiert sind. Staging gewährleistet nicht nur die Datenqualität, sondern verbessert auch die Leistung und scalability des ETL-Prozesses. Durch die Befolgung bewährter Methoden und die Implementierung robuster Staging-Architekturen können Unternehmen ihre Datenpipelines optimieren und mehr Wert aus ihren Daten ziehen. Mit dem richtigen Ansatz wird Data Staging zu einem unverzichtbaren Werkzeug für den Aufbau effizienter, zuverlässiger und High-Performance Daten-Workflows.
Die Data Intelligence Plattform von Actian nutzt fortschrittliche Metadaten Management zur Vereinfachung von Suche, Exploration, Governance und Compliance – alles auf einer einheitlichen Plattform.
Häufig gestellte Fragen zum Data Staging
Werfen wir einen Blick auf die Antworten auf einige häufig gestellte Fragen zum Daten-Staging-Prozess.
Was ist ein Beispiel für einen Daten-Staging-Bereich?
Amazon S3 ist ein Beispiel für eine Daten-Lake , aber die S3-Buckets darin Daten-Lake können als Staging-Bereiche genutzt werden, in denen Rohdaten aus verschiedenen Quellen, wie Protokollen, Transaktionsdatenbanken oder externen APIs, vor der Verarbeitung vorübergehend gespeichert werden. Diese Daten werden dann mit Tools wie AWS Glue oder Apache Spark . Nach den erforderlichen Transformationen werden die bereinigten Daten zur weiteren Analyse und Berichterstattung in ein Data Warehouse wie Amazon Redshift geladen.
Welche potenziellen Herausforderungen können während des Datenbereitstellungsprozesses auftreten?
Zu den Herausforderungen beim Daten-Staging gehört die Bewältigung von Datenqualitätsproblemen wie fehlenden Werten, Duplikaten oder inkonsistenten Formaten, die Transformationen erschweren können. Darüber hinaus kann die Skalierung des Staging-Bereichs zur Aufnahme großer Datensätze bei gleichzeitiger Gewährleistung einer effizienten Verarbeitung die Ressourcen belasten. Die Datenlatenz ist ein weiteres Problem, da die Zeit zwischen Extraktion und Laden die Erkenntnisse verzögern kann, insbesondere in Echtzeitanalysen . Schließlich ist die Aufrechterhaltung der Datensicherheit und -konformität von entscheidender Bedeutung, insbesondere beim Umgang mit vertraulichen Informationen, da während des gesamten Staging-Prozesses eine ordnungsgemäße Verschlüsselung und Zugriffskontrolle durchgesetzt werden muss.
Was ist der Unterschied zwischen Daten-Staging-Schichten und einer Daten-Lake ?
Der Hauptunterschied zwischen Daten-Staging-Schichten und einer Daten-Lake ist ihr Zweck und die Art und Weise, wie sie mit Daten umgehen. Eine Daten-Staging-Schicht ist ein temporärer, strukturierter Speicherbereich, in dem Rohdaten gespeichert, bereinigt, transformiert und validiert werden, bevor sie in eine Produktionsumgebung wie ein Data Warehouse geladen werden. Der Schwerpunkt liegt auf der Vorbereitung der Daten für die weitere Verarbeitung. Im Gegensatz dazu Daten-Lake ist eine langfristige Speicherlösung, die große Mengen an rohen, unstrukturierten, halbstrukturierten und strukturierten Daten aus verschiedenen Quellen speichert, typischerweise für zukünftige Analysen, Maschinelles Lernen , oder big data Verarbeitung. Während die Staging-Schicht Teil der ETL-Pipeline für die Datenaufbereitung ist, Daten-Lake dient als zentrale Lager für verschiedene Datentypen, die später analysiert werden können.