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Datentechnik
Automatisieren und orchestrieren Sie Datenflüsse in Ihrem gesamten Unternehmen.
Verwenden Sie Metadaten, um Pipelines
Starten
Stellen Sie einen Data Lake bereit
Richten Sie grundlegende Datenspeicherfunktionen ein, indem Sie geeignete Speicherlösungen für strukturierte und unstrukturierte Daten verwenden. Auf diese Weise können Sie Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und speichern und die Daten für die weitere Verarbeitung und Analyse zugänglich machen. Die Datenspeicherung ist eine wichtige Komponente einer Datentechnikstrategie. Eine gut durchdachte Datenspeicherarchitektur ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten effizient und kostengünstig zu speichern, zu verwalten und darauf zuzugreifen. AWS bietet eine Vielzahl von Datenspeicherdiensten, um spezifische Geschäftsanforderungen zu erfüllen.
Sie können beispielsweise grundlegende Datenspeicherfunktionen einrichten, indem Sie Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) für Objektspeicher, Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) für relationale Datenbanken und Amazon Redshift für Data Warehousing verwenden. Diese Services helfen Ihnen dabei, Daten sicher und kostengünstig zu speichern und sie für die weitere Verarbeitung und Analyse leicht zugänglich zu machen. Wir empfehlen Ihnen, auch bewährte Methoden für die Datenspeicherung wie Datenpartitionierung und Komprimierung zu implementieren, um die Leistung zu verbessern und die Kosten zu senken.
Entwickeln Sie Muster für die Datenaufnahme
Um Datenflüsse zu automatisieren und zu orchestrieren, richten Sie Datenaufnahmeprozesse ein, um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, darunter Datenbanken, Dateien und. APIs Ihre Datenaufnahmeprozesse sollten die Agilität Ihres Unternehmens unterstützen und Kontrollen der Unternehmensführung berücksichtigen.
Der Orchestrator sollte in der Lage sein, cloudbasierte Dienste auszuführen und einen automatisierten Planungsmechanismus bereitzustellen. Er sollte Optionen für bedingte Links und Abhängigkeiten zwischen Aufgaben sowie Funktionen zur Abfrage und Fehlerbehandlung bieten. Darüber hinaus sollte es sich nahtlos in die Warn- und Überwachungssysteme integrieren lassen, um sicherzustellen, dass die Pipelines reibungslos funktionieren.
Zu den beliebten Orchestrierungsmechanismen gehören:
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Bei der zeitbasierten Orchestrierung wird ein Workflow in einem rekursiven Intervall und mit einer definierten Frequenz gestartet.
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Bei der ereignisbasierten Orchestrierung wird ein Workflow gestartet, der auf dem Eintreten eines Ereignisses wie der Erstellung einer Datei oder einer API-Anfrage basiert.
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Polling implementiert einen Mechanismus, bei dem eine Aufgabe oder ein Workflow einen Dienst aufruft (z. B. über eine API) und auf eine definierte Antwort wartet, bevor mit dem nächsten Schritt fortgefahren wird.
Modernes Architekturdesign konzentriert sich auf die Nutzung von Managed Services, die das Infrastrukturmanagement in der Cloud vereinfachen und die Belastung von Entwicklern und Infrastrukturteams verringern. Dieser Ansatz gilt auch für die Datentechnik. Wir empfehlen, dass Sie gegebenenfalls Managed Services verwenden, um Datenerfassungspipelines zu erstellen, um Ihre Datentechnikprozesse zu beschleunigen. Zwei Beispiele für diese Arten von Diensten sind Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (Amazon MWAA) und: AWS Step Functions
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Apache Airflow ist ein beliebtes Orchestrierungstool für die programmgesteuerte Erstellung, Planung und Überwachung von Workflows. AWS bietet Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (Amazon MWAA) als verwalteten Service, der es Entwicklern ermöglicht, sich auf den Aufbau und nicht auf die Verwaltung der Infrastruktur für das Orchestrierungstool zu konzentrieren. Amazon MWAA macht es einfach, Workflows mithilfe von Python-Skripten zu erstellen. Ein gerichteter azyklischer Graph (DAG) stellt einen Workflow als eine Sammlung von Aufgaben dar, sodass die Beziehungen und Abhängigkeiten der einzelnen Aufgaben dargestellt werden. Sie können so viele haben, DAGs wie Sie möchten, und Apache Airflow führt sie entsprechend den Beziehungen und Abhängigkeiten der einzelnen Aufgaben aus.
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AWS Step Functionshilft Entwicklern dabei, einen visuellen Low-Code-Workflow zur Automatisierung von IT- und Geschäftsprozessen zu erstellen. Die Workflows, die Sie mit Step Functions erstellen, werden Zustandsmaschinen genannt, und jeder Schritt Ihres Workflows wird als Status bezeichnet. Sie können Step Functions verwenden, um Workflows für integrierte Fehlerbehandlung, Parameterübergabe, empfohlene Sicherheitseinstellungen und Statusverwaltung zu erstellen. Diese reduzieren die Menge an Code, die Sie schreiben und verwalten müssen. Aufgaben erledigen Aufgaben, indem sie sich mit einem anderen AWS Dienst oder einer Anwendung koordinieren, die Sie entweder vor Ort oder in einer Cloud-Umgebung hosten.
Beschleunigen Sie die Datenverarbeitung
Die Datenverarbeitung ist ein entscheidender Schritt, um die riesigen Datenmengen, die von modernen Organisationen gesammelt werden, sinnvoll zu nutzen. Um mit der Datenverarbeitung zu beginnen, AWS bietet Managed Services wie AWS Glue, die leistungsstarke Funktionen zum Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) bieten. Organizations können diese Dienste verwenden, um mit der Verarbeitung und Transformation von Rohdaten zu beginnen, einschließlich der Bereinigung, Normalisierung und Aggregation von Daten, um sie für die Analyse vorzubereiten.
Die Datenverarbeitung beginnt mit einfachen Techniken wie Aggregation und Filterung, um erste Datentransformationen durchzuführen. Wenn sich die Anforderungen an die Datenverarbeitung weiterentwickeln, können Sie erweiterte ETL-Prozesse implementieren, mit denen Sie Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, sie an Ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen und sie zur einheitlichen Analyse in ein zentrales Data Warehouse oder eine Datenbank laden können. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Daten korrekt, vollständig und zeitnah für Analysen verfügbar sind.
Durch den Einsatz von AWS Managed Services für die Datenverarbeitung können Unternehmen von einem höheren Grad an Automatisierung, Skalierbarkeit und Kosteneffektivität profitieren. Diese Services automatisieren viele routinemäßige Datenverarbeitungsaufgaben wie Schemaerkennung, Datenprofilerstellung und Datentransformation und setzen wertvolle Ressourcen für strategischere Aktivitäten frei. Darüber hinaus werden diese Dienste automatisch skaliert, um wachsende Datenmengen zu unterstützen.
Bieten Sie Datenvisualisierungsdienste an
Finden Sie Möglichkeiten, Daten Entscheidungsträgern zur Verfügung zu stellen, die Datenvisualisierung verwenden, um Daten sinnvoll und schnell zu interpretieren. Mithilfe von Visualisierungen können Sie Muster interpretieren und das Engagement einer Vielzahl von Stakeholdern fördern, unabhängig von ihren technischen Fähigkeiten. Eine gute Plattform ermöglicht es Datenentwicklungsteams, Ressourcen bereitzustellen, die eine Datenvisualisierung schnell und mit geringem Aufwand ermöglichen. Sie können auch Self-Service-Funktionen bereitstellen, indem Sie Tools verwenden, mit denen Datenspeicher problemlos abgefragt werden können, ohne dass technisches Fachwissen erforderlich ist. Erwägen Sie die Verwendung integrierter Tools, die mithilfe von Datenvisualisierungen und interaktiven Dashboards serverlose Business Intelligence bereitstellen und Backend-Daten in natürlicher Sprache abfragen können.
Vorwärts
Implementieren Sie eine Datenverarbeitung nahezu in Echtzeit
Die Datenverarbeitung ist ein wesentlicher Bestandteil jeder Datentechnik-Pipeline, die es Unternehmen ermöglicht, Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse umzuwandeln. Neben der herkömmlichen Stapelverarbeitung hat die Datenverarbeitung in Echtzeit im heutigen schnelllebigen Geschäftsumfeld immer mehr an Bedeutung gewonnen. Die Datenverarbeitung in Echtzeit ermöglicht es Unternehmen, auf Ereignisse zu reagieren, sobald sie eintreten, und verbessert die Entscheidungsfindung und die betriebliche Effizienz.
Überprüfen Sie die Datenqualität
Die Datenqualität wirkt sich direkt auf die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Erkenntnissen und Entscheidungen aus, die aus Daten abgeleitet werden. Die Implementierung von Prozessen zur Datenvalidierung und -bereinigung ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass Sie qualitativ hochwertige und vertrauenswürdige Daten für die Analyse verwenden.
Bei der Datenvalidierung wird die Richtigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz der Daten überprüft, indem sie anhand vordefinierter Regeln und Kriterien überprüft werden. Auf diese Weise können Unstimmigkeiten oder Fehler in den Daten identifiziert werden, und es wird sichergestellt, dass sie ihren Zweck erfüllen. Die Datenbereinigung umfasst die Identifizierung und Korrektur von Ungenauigkeiten, Inkonsistenzen oder Doppelungen in den Daten.
Durch die Implementierung von Prozessen und Tools zur Datenqualität können Unternehmen die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse verbessern, was zu einer besseren Entscheidungsfindung und einer besseren betrieblichen Effizienz führt. Dies verbessert nicht nur die Leistung des Unternehmens, sondern erhöht auch das Vertrauen der Stakeholder und das Vertrauen in die erstellten Daten und Analysen.
Bewährte Services zur Datentransformation
Die Datentransformation bereitet Daten für fortschrittliche Analysen und Modelle für maschinelles Lernen vor. Dabei werden Techniken wie Datennormalisierung, Anreicherung und Deduplizierung eingesetzt, um sicherzustellen, dass die Daten sauber, konsistent und analysebereit sind.
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Bei der Datennormalisierung werden Daten in einem Standardformat organisiert, Redundanzen beseitigt und sichergestellt, dass die Daten in verschiedenen Quellen konsistent sind. Dies erleichtert die Analyse und den Vergleich von Daten aus mehreren Quellen und ermöglicht es Unternehmen, ein umfassenderes Verständnis ihrer Abläufe zu erlangen.
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Bei der Datenanreicherung werden vorhandene Daten um zusätzliche Informationen aus externen Quellen wie demografische Daten oder Markttrends erweitert. Dies liefert wertvolle Einblicke in das Kundenverhalten oder in Branchentrends, die allein aus internen Datenquellen möglicherweise nicht ersichtlich sind.
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Bei der Deduplizierung müssen doppelte Dateneinträge identifiziert und entfernt und sichergestellt werden, dass die Daten korrekt und fehlerfrei sind. Dies ist besonders wichtig, wenn es sich um große Datensätze handelt, bei denen selbst ein geringer Prozentsatz der Duplizierung die Analyseergebnisse verfälschen kann.
Durch den Einsatz fortschrittlicher Datentransformationstechniken stellen Unternehmen sicher, dass ihre Daten von hoher Qualität und Genauigkeit sind und für komplexere Analysen bereit sind. Dies führt zu einer besseren Entscheidungsfindung, einer höheren betrieblichen Effizienz und einem Wettbewerbsvorteil auf dem Markt.
Ermöglichen Sie die Demokratisierung von Daten
Fördern Sie eine Kultur der Datendemokratisierung, indem Sie Daten für alle Mitarbeiter zugänglich, verständlich und nutzbar machen. Die Datendemokratisierung hilft Mitarbeitern, datengestützte Entscheidungen zu treffen, und trägt zur datengesteuerten Kultur des Unternehmens bei. Dies bedeutet, Silos aufzubrechen und eine Kultur zu schaffen, in der Daten von allen Mitarbeitern gemeinsam genutzt und zur Entscheidungsfindung genutzt werden.
Insgesamt geht es bei der Datendemokratisierung darum, eine Kultur zu schaffen, in der Daten geschätzt, zugänglich und für jeden im Unternehmen verständlich sind. Durch die Förderung der Datendemokratisierung fördern Unternehmen eine datengesteuerte Kultur, die Innovationen vorantreibt, die Entscheidungsfindung verbessert und letztendlich zum Geschäftserfolg führt.
Excel
Stellen Sie eine UI-basierte Orchestrierung bereit
Um Unternehmen aufzubauen, die agil sind und effektive Ansätze verwenden, ist es wichtig, eine moderne Orchestrierungsplattform zu planen, die von Entwicklungs- und Betriebsressourcen in allen Geschäftsbereichen genutzt wird. Ziel ist es, Daten-Pipelines und Workflows zu entwickeln, bereitzustellen und gemeinsam zu nutzen, ohne von einem einzigen Team, einer Technologie oder einem Supportmodell abhängig zu sein. Dies wird durch Funktionen wie UI-basierte Orchestrierung erreicht. Funktionen wie drag-and-drop Interaktion ermöglichen es Benutzern, die über wenig technisches Fachwissen verfügen, Maschinendatenflüsse zu erstellen DAGs und bereitzustellen. Diese Komponenten können dann ausführbaren Code generieren, der Datenpipelines orchestriert.
DataOps hilft, die Komplexität des Datenmanagements zu überwinden und sorgt für einen reibungslosen Datenfluss zwischen Organisationen. Ein auf Metadaten basierender Ansatz gewährleistet die Datenqualität und die Einhaltung der Vorschriften Ihres Unternehmens. Investitionen in Toolsets wie Microservices, Containerisierung und serverlose Funktionen verbessern die Skalierbarkeit und Agilität.
Indem sie sich darauf verlassen, dass Datenentwicklungsteams Wert aus Daten generieren, und day-to-day Infrastrukturaufgaben der Automatisierung überlassen, können Unternehmen Spitzenleistungen in den Bereichen Automatisierung und Orchestrierung erzielen. Die Überwachung und Protokollierung von Datenflussmanagementaufgaben nahezu in Echtzeit unterstützt sofortige Abhilfemaßnahmen und verbessert die Leistung und Sicherheit der Datenflusspipeline. Diese Prinzipien tragen dazu bei, Skalierbarkeit und Leistung zu erreichen und gleichzeitig ein sicheres Modell für den Datenaustausch zu gewährleisten, sodass Unternehmen auch in future erfolgreich sein können.
Integrieren DataOps
DataOps ist ein moderner Ansatz für die Datentechnik, bei dem der Schwerpunkt auf der Integration von Entwicklungs- und Betriebsprozessen liegt, um die Erstellung, das Testen und die Bereitstellung von Datenpipeline zu optimieren. Um DataOps bewährte Verfahren zu implementieren, verwenden Unternehmen Tools für Infrastruktur als Code (IaC) und Continuous Integration and Continuous Delivery (CI/CD). Diese Tools unterstützen die automatisierte Erstellung, das Testen und die Bereitstellung von Pipelines, wodurch die Effizienz erheblich verbessert und Fehler reduziert werden. DataOps Teams arbeiten mit Teams zur Unterstützung der Plattformentwicklung zusammen, um diese Automatisierungen zu entwickeln, sodass sich jedes Team auf das konzentrieren kann, was es am besten kann.
Die Implementierung von DataOps Methoden trägt zur Förderung einer kollaborativen Umgebung für Dateningenieure, Datenwissenschaftler und Geschäftsanwender bei und ermöglicht die schnelle Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung von Daten-Pipelines und Analyselösungen. Dieser Ansatz ermöglicht eine reibungslosere Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen den Teams, was zu schnelleren Innovationen und besseren Ergebnissen führt.
Um die Vorteile von voll ausschöpfen zu können DataOps, ist es wichtig, die datentechnischen Prozesse zu rationalisieren. Dies wird durch die Verwendung von Best Practices der Plattform-Entwicklungsteams erreicht, darunter Codeüberprüfung, kontinuierliche Integration und automatisierte Tests. Durch die Implementierung dieser Praktiken stellen Unternehmen sicher, dass Daten-Pipelines zuverlässig, skalierbar und sicher sind und dass sie den Anforderungen sowohl geschäftlicher als auch technischer Stakeholder entsprechen.
