In der Datenverarbeitung und Datenanalyse werden die Begriffe "ETL-Pipeline" und "Datenpipeline" im Kontext des Data Engineering oft synonym verwendet. Doch obwohl sie Ähnlichkeiten aufweisen, dienen sie unterschiedlichen Zwecken und haben einzigartige Merkmale. Dieser Blogbeitrag zeigt die Unterschiede auf und hilft dir, fundierte Entscheidungen für deine Datenprojekte zu treffen.
Was ist eine ETL-Pipeline?
ETL steht für Extrahieren, Transformieren, Laden. Eine ETL-Pipeline ist eine Reihe von Prozessen, die:
- Extracts data from various sources (such as databases, files and APIs).
- Transformiert die Daten in ein gewünschtes Format oder eine Struktur. Das kann Bereinigung, Aggregation, Anreicherung oder Umwandlung der Daten in eine andere Form bedeuten.
- Lädt die transformierten Daten in ein Ziel, in der Regel ein Data Warehouse.
Hauptmerkmale von ETL-Pipelines:
- Stapelverarbeitung: ETL-Prozesse sind oft stapelverarbeitungsorientiert, d.h. sie verarbeiten große Datenmengen in geplanten Intervallen.
- Data Warehousing: Das Hauptziel ist es, Data Warehouses für analytische Zwecke zu füllen.
- Strukturierte Daten: ETL-Pipelines sind wie relationale Datenbanken traditionell für die Verarbeitung strukturierter Daten ausgelegt.
Was ist eine Datenpipeline?
Eine Datenpipeline ist ein weiter gefasster Begriff, der sich auf eine Reihe von Datenverarbeitungselementen bezieht, die in Reihe geschaltet sind und bei denen die Ausgabe eines Elements die Eingabe des nächsten ist. Diese Pipelines können Daten in Echtzeit oder in Stapeln transportieren, verarbeiten und speichern.
Hauptmerkmale von Datenpipelines:
- Flexibilität: Datenpipelines können sowohl Echtzeit- als auch Stapelverarbeitung verarbeiten.
- Vielfältige Datentypen: Sie können strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten verwalten.
- Mehrere Anwendungsfälle: Datenpipelines können nicht nur ein Data Warehouse befüllen, sondern auch Machine-Learning-Modelle bedienen, Live-Daten streamen und vieles mehr.
ETL-Pipeline vs. Daten-Pipeline: Die Unterschiede
- Zweck: ETL-Pipelines sind speziell für die Extraktion, Umwandlung und das Laden von Daten in ein Data Warehouse konzipiert. Andererseits haben Datenpipelines ein breiteres Anwendungsspektrum, das von der Datensynchronisation bis zu Echtzeitanalysen reicht.
- Datenverarbeitung: ETL-Pipelines verwenden in erster Linie Batch-Verarbeitung, während Datenpipelines sowohl Batch- als auch Echtzeitverarbeitung verarbeiten können.
- Datentypen: ETL ist traditionell eher auf strukturierte Daten ausgerichtet. Im Gegensatz dazu sind Datenpipelines darauf ausgelegt, verschiedene Datentypen zu verarbeiten, darunter strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten.
- Tools: Beliebte ETL-Tools sind Talend, Fivetran und Azure Data Factory. Für Datenpipelines werden häufig Tools wie Apache Kafka, Apache NiFi und Google Cloud Dataflow verwendet.
Welche solltest du wählen?
Die Wahl zwischen einer ETL-Pipeline und einer Datenpipeline hängt von deinen spezifischen Bedürfnissen ab:
- Eine ETL-Pipeline eignet sich eher für traditionelle Data Warehousing-Anforderungen, bei denen das Hauptziel darin besteht, Daten für Analysen vorzubereiten.
- Eine Datenpipeline eignet sich besser für komplexere Szenarien, wie die Verarbeitung von Daten in Echtzeit, den Umgang mit verschiedenen Datenquellen oder die Einspeisung von Daten in Machine Learning Modelle.
Schlussfolgerung
ETL-Pipelines und Datenpipelines dienen zwar dem übergeordneten Ziel der Datenbewegung und -verarbeitung, sind aber auf unterschiedliche Szenarien und Anwendungsfälle ausgerichtet. Wenn Unternehmen ihre einzigartigen Funktionen und Zwecke verstehen, können sie den richtigen Ansatz wählen, um ihre Datenanforderungen effektiv zu erfüllen.
