Ein Einstieg in Datenpipelines für angehende Data Professionals

Warum Datenpipelines nutzen?

Vielleicht fragst du dich, warum du überhaupt eine Pipeline brauchst. Wenn du bisher mit fertigen Datensätzen oder Daten aus nur einer Quelle gearbeitet hast – wie bei Kaggle oder DataCamp-Übungen –, war eine Pipeline meist überflüssig. Diese kuratierten Datensätze sind bereits so aufbereitet, dass Analysten direkt damit arbeiten können.

Sobald du jedoch Informationen aus mehreren Quellen zusammenführen willst, brauchst du in der Regel eine Pipeline, damit alle Daten für deine Analyse zugänglich und nutzbar werden.

Zentrale Gründe für Datenpipelines

Hier sind einige wichtige Gründe, die für den Einsatz von Datenpipelines sprechen:

• Grenzen von Einquellendaten. Vorgefertigte Datensätze sind oft auf eine Quelle beschränkt und engen die Analyse ein.
• Datenintegration. Pipelines kombinieren Daten aus mehreren Quellen und bereichern so die Analysen.
• Automatisierte Analysen. Pipelines ermöglichen regelmäßige, automatisierte Datenerfassung und -analyse – das spart Zeit und reduziert manuelle Fehler.
• Datenkonsistenz. Sie helfen, Daten aus verschiedenen Quellen zu standardisieren und zu transformieren.
• Effizienz. Automatisierte Pipelines verschlanken Workflows und machen Analysen effizienter.

Beispiel für eine Datenpipeline

Angenommen, du willst wissen, ob der durchschnittliche GPA der Schüler in einem Schulbezirk mit dem durchschnittlichen Einkommen im County oder mit der Bevölkerungsgröße korreliert. Dafür brauchst du GPA-Daten aus jedem Schulbezirk in deiner Analyse, Einkommensdaten vom IRS und Bevölkerungszahlen vom Census Bureau.

Diese Informationen könntest du einmalig manuell zusammenstellen. Musst du die Analyse jedoch regelmäßig wiederholen, hilft dir eine zuverlässige Pipeline, die Datenerhebung zu automatisieren – das spart Zeit und Nerven.

Umgang mit Dateninkonsistenzen

Neben der Sammlung an einem Ort helfen Pipelines, Inkonsistenzen zwischen Quellen zu beheben. Das Census Bureau identifiziert Counties vielleicht mit dem vollen Namen, während der IRS Abkürzungen verwendet.

Datentransformation

In der Pipeline kannst du festlegen, wie Counties im finalen Repository einheitlich benannt werden. Oder es gibt unterschiedliche Einheitensysteme bei der Bevölkerungszahl, die du vereinheitlichen musst. Solche Änderungen nennt man Transformationen.

Abbildung 2: Bei der Kombination unterschiedlicher Quellen können Transformationen wie Einheitenwechsel und standardisierte Namen erforderlich sein.

Einsatzszenarien und Stakeholder von Datenpipelines

Datenpipelines werden in der Regel von Data Engineers entwickelt und betreut.

Sind die Daten am Ende der Pipeline gesammelt, bereinigt und organisiert, können verschiedene Stakeholder wie Data Analysts, Data Scientists oder Business Analysts darauf zugreifen.

Die Daten lassen sich dann für Echtzeitanalysen nutzen, in ein sich aktualisierendes Dashboard einspeisen oder in ein Machine-Learning-Modell integrieren. Manchmal ist das Pipeline-Ende eine Anwendung oder ein Dashboard, das von Führungskräften oder Einzelpersonen genutzt wird.

Pipelines kommen praktisch in allen Branchen zum Einsatz, die große Datenmengen verarbeiten. In großen Tech-Unternehmen sind sie oft hochkomplex, streng reguliert und werden von spezialisierten Engineering-Teams betrieben.

In kleineren Organisationen – etwa eine einzelne Forscherin, die Daten von mehreren Sensoren weltweit erfasst – kann die Pipeline sehr schlank und überschaubar mit wenigen Schritten sein. Weitere Beispiele: Ein Broker sammelt Finanzinformationen zur Aktienauswahl oder ein Klinikverbund konsolidiert Patientendaten aus angeschlossenen Häusern.

Für Machine-Learning-Modelle sind Pipelines ebenfalls zentral. Diese Modelle benötigen enorme Datenmengen, und eine saubere Pipeline ist entscheidend für den reibungslosen Betrieb. Dieses MLOps-Tutorial zeigt im Detail, wie Pipelines im Machine Learning genutzt werden.

Datenspeicherung: Data Lakes, Data Warehouses und Datenbanken

Je nach Datentyp und Einsatzzweck gibt es verschiedene Speicherarten. Drei Begriffe begegnen dir besonders häufig: Data Lakes, Datenbanken und Data Warehouses. Kurz erklärt:

Data Lake

Ein Data Lake ist ein großer, flexibler Speicher, der sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten in großem Umfang aufnehmen kann. Er erlaubt es, rohe, unverarbeitete Daten aus verschiedensten Quellen – etwa Web-Logs, Sensoren, Social Media – im nativen Format abzulegen.

Data Lakes sind vielseitig: Data Scientists und Analysten können Daten explorieren, transformieren und auf vielfältige Weise analysieren. Sie sind besonders wertvoll für Big-Data- und Advanced-Analytics-Szenarien, in denen Schema und Struktur nicht vorab festgelegt sind.

Datenbank

Datenbanken sind Allzwecksysteme zum effizienten Speichern, Verwalten und Abrufen strukturierter Daten. Sie ähneln Data Warehouses in manchem, werden aber typischerweise für transaktionale Daten, tägliche Abläufe und Echtzeitanwendungen genutzt. Es gibt relationale, NoSQL- und In-Memory-Datenbanken – jeweils für unterschiedliche Anforderungen geeignet. Datenbanken sichern Datenintegrität, unterstützen parallelen Zugriff und bieten vielfältige Abfragemöglichkeiten.

Data Warehouse

Data Warehouses sind hingegen stark strukturierte, optimierte Speicher für analytische Zwecke. Sie folgen meist einem vordefinierten Schema, erzwingen Datenqualität und -konsistenz und sind für komplexe Abfragen und Reporting ausgelegt.

Sie sind ideal für Unternehmen, die auf Basis historischer Daten fundierte Entscheidungen treffen wollen – als „Single Source of Truth" für standardisierte Berichte und Analysen. Daten werden aus verschiedenen Quellen extrahiert, in ein einheitliches Format transformiert und für die Analyse ins Warehouse geladen.

Abbildung 3: Unterschiede zwischen Data Lake, Data Warehouse und Datenbank. Ein Data Lake kann als vorgelagerter Schritt in einer Pipeline dienen, die in einem Warehouse oder einer Datenbank endet.

Pipelineschemata (ETL vs. ELT)

Pipelines folgen in der Regel einem von zwei Hauptschemata: ETL (Extract, Transform, Load) oder ELT (Extract, Load, Transform).

ETL

ETL ist sequentiell. Zuerst werden Daten aus verschiedenen Quellsystemen extrahiert – etwa aus Datenbanken, Dateien, APIs oder anderen Repositories.

Nach der Extraktion werden die Daten so transformiert, dass sie dem gewünschten Schema, der Qualität und den Business-Regeln entsprechen. Das umfasst z. B. Bereinigung, Aggregation und Strukturierung. Anschließend werden die transformierten Daten in das Zielsystem (meist ein Data Warehouse) geladen – oft in einem Format, das für Reporting und Analytik optimiert ist.

ETL ist vorteilhaft, wenn Daten vor dem Laden stark umgebaut oder bereinigt werden müssen, damit sie direkt analysierbar sind. Dieser ETL-mit-Python-Kurs bietet dir einen ausführlichen Überblick mit Python und SQL.

ELT

ELT kehrt die Reihenfolge der Transformation um. Zuerst werden die Daten aus den Quellsystemen extrahiert und unverändert in ein Data Warehouse oder auch in einen Data Lake geladen. Die Transformationen finden anschließend direkt im Warehouse statt.

Dieser Ansatz nutzt die Rechenleistung moderner Warehouses und Big-Data-Plattformen und eignet sich, wenn große Mengen Rohdaten gespeichert und Transformationen bei Bedarf ausgeführt werden sollen.

ELT ist oft erste Wahl, wenn das Data-Warehousing-System komplexe Transformationen effizient bewältigt – etwa cloudbasierte Warehouses oder verteilte Frameworks wie Hadoop.

Gängige Tools und Technologien für Datenpipelines

Für den Pipeline-Aufbau gibt es viele Tools. Die richtige Wahl hängt von Größe, Skalierungsbedarf, Budget und Zielen ab. Du kannst eine vollständige Pipeline mit Python und SQL (oder mit R und SQL) umsetzen – oder auf diverse kommerzielle Lösungen setzen.

Hier eine kurze Liste verbreiteter kommerzieller Technologien und Tools.

ETL-Tools

• Apache NiFi: NiFi ist ein Open-Source-Tool für Datenintegration mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche zur Gestaltung von Datenflüssen. Es unterstützt Ingestion, Transformation und Routing und eignet sich besonders für unterschiedliche Quellen und Formate.
• Apache Airflow: Airflow ist ein Open-Source-Tool zur Workflow-Automatisierung und überzeugt bei der Orchestrierung komplexer Daten-Workflows. Du kannst Pipeline-Aufgaben definieren, planen und überwachen.
• Talend: Talend ist ein populäres ETL-Tool mit umfangreichen Integrations- und Transformationsfunktionen. Es bietet viele Konnektoren und unterstützt Batch- wie Echtzeitverarbeitung.

Eine Übersicht über die besten ETL-Tools und ihre Einsatzgründe findest du in einem separaten Artikel.

Plattformen für Datenstreaming

• Apache Kafka: Kafka ist eine verteilte Event-Streaming-Plattform für die Echtzeitverarbeitung von Datenströmen. Sie ist hochskalierbar und fehlertolerant und bewältigt große Durchsätze.
• Amazon Kinesis: Kinesis ist ein verwalteter Streaming-Service von AWS. Er vereinfacht Erfassung, Verarbeitung und Analyse von Echtzeitdaten im großen Maßstab.

Datenbanktechnologien

• SQL-Datenbanken: Klassische SQL-Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL und Oracle dienen oft als Quellen und Ziele in Pipelines – insbesondere für strukturierte Daten.
• NoSQL-Datenbanken: NoSQL-Systeme wie MongoDB und Cassandra sind sinnvoll bei un- oder semi-strukturierten Daten, die sich nicht gut in Tabellen pressen lassen.
• Data Warehousing: Lösungen wie Amazon Redshift und Google BigQuery speichern und analysieren große Datensätze und integrieren sich nahtlos in Pipelines für fortgeschrittene Analytik und Reporting.

Daten für Pipelines extrahieren

Der erste Schritt beim Aufbau einer Pipeline ist die Datensammlung. Aktuelle Informationen findest du online zum Beispiel auf Regierungsseiten, in sozialen Netzwerken oder bei Non-Profits. Häufig stellen diese eine API bereit, die sich relativ einfach nutzen lässt.

Einsatz einer API

Eine API (Application Programming Interface) ist im Kern Software, die die Kommunikation zwischen Anwendungen ermöglicht. Du kannst etwa eine Twitter-API in deine Python-App einbinden, damit sie in deinem Namen Tweets postet oder „liest". Sie fungiert also als Vermittler.

APIs kannst du am Anfang deiner Pipeline einsetzen, um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln. Beispielsweise für Unternehmensmeldungen von der SEC oder für klinische Daten aus NIH-Tabellen.

Web-Scraping

Eine weitere Methode ist Web-Scraping. Dabei holt ein individuell geschriebenes Skript Informationen von Webseiten. Python-Bibliotheken wie BeautifulSoup und Scrapy machen das relativ einfach – du musst jedoch in HTML oder XML navigieren können, um die gewünschten Informationen zu finden.

Wenn du mehr über Web-Scraping lernen willst, hat DataCamp Inhalte zu Beautiful Soup in Python, Web-Scraping mit R und Web-Scraping für NLP.

Es gibt auch No-Code-Dienste für Web-Scraping. Hier ist ein solcher Service, mit dem du eine Seite auslesen und auf Änderungen überwachen kannst.

Strukturierte vs. unstrukturierte Daten

Bei der Erfassung können sowohl strukturierte Daten (z. B. Tabellen, Datenbanken) als auch unstrukturierte Daten (z. B. Texte, Bilder) anfallen.

Je nach Ziel deiner Pipeline extrahierst du aus unstrukturierten Daten Informationen, um einen einheitlich strukturierten Datensatz zu bilden – oder du belässt Teile unstrukturiert und sorgst für saubere Querverweise für die Endnutzung.

Strukturierte Daten lassen sich oft über SQL-Abfragen oder ETL-Tools beziehen, während unstrukturierte Daten Verfahren der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) oder Spezialtools erfordern.

Abbildung 4: Beispiel einer Datenpipeline, in der unstrukturierte Daten am Ende erhalten bleiben. Hier wollen wir ein Repository aus kuratierten strukturierten Daten und verknüpften Bildern erstellen – alternativ ein Data Lake. Statt strukturierte Daten aus den Bildern zu extrahieren, erzeugen wir ein Verzeichnis, das Bilder mit den relevanten Datensätzen in der Datenbank verknüpft. Endnutzende können bei Bedarf zu jeder Tabellenzeile das Rohbild abrufen. Alternativ wäre eine Bildanalyse möglich, bei der Bildbereiche isoliert oder entfernt werden. Wie das geht, zeigt dieses Tutorial zur Bildanalyse.

Eine Datenpipeline aufsetzen

Sobald Quellen feststehen und das Ziel klar ist, kannst du mit dem Setup deiner Pipeline starten.

Planung

Plane deine Pipeline zuerst. Am besten skizzierst du sie auf Papier: Links die Datenquellen, rechts das Endziel. Dazwischen listest du alle nötigen Schritte, um von den Quellen zum Ziel zu gelangen.

Abbildung 5: Beispielplan für eine Pipeline.

Mögliche Schritte sind unter anderem:

1. API-Anbindung oder Web-Scraping für die Datenerfassung einrichten
2. Sicherstellen, dass die Datenqualität den Anforderungen der Endnutzenden entspricht
3. Jeden Datensatz bereinigen: NaNs entfernen, Konflikte lösen, Duplikate entfernen, fehlende Werte ergänzen usw.
4. Werte über alle Datensätze hinweg standardisieren, damit sie gemeinsam nutzbar sind
5. Datensätze beschriften oder ein Querverzeichnis für Endnutzende erstellen
6. Strukturierte Daten aus unstrukturierten Datensätzen extrahieren
7. Erforderliche Sicherheitsmaßnahmen wie Anonymisierung oder Verschlüsselung umsetzen

Bau

Steht der Plan, geht es an die Umsetzung – komplett in deiner bevorzugten Programmiersprache oder unterstützt durch passende Services. Behalte beim Aufbau stets die Endnutzenden und ihre Anforderungen im Blick.

Eine zentrale Entscheidung: Wie häufig sollen die Daten aktualisiert werden? Wenn du die neuesten Informationen brauchst, brauchst du eine Pipeline für Echtzeitverarbeitung. Ist das nicht nötig, kannst du Ressourcen sparen und auf Batch-Verarbeitung setzen – zum Beispiel tägliche oder wöchentliche Läufe statt kontinuierlicher Verarbeitung.

Wartung

Denke frühzeitig daran, wie du die Pipeline später wartest. Du brauchst Monitoring, um Funktionen zu überwachen und unerwartete Probleme zu erkennen und zu beheben.

Tippfehler, unvollständige oder doppelte Einträge und unterschiedliche Dateiformate sind nur einige der Herausforderungen, die lange nach dem Go-live auftreten können. Ein robustes Fehler- und Monitoringkonzept spart dir viel Ärger.

Einen detaillierteren Blick auf das Design von Datenpipelines – insbesondere im Machine-Learning-Kontext – bietet der DataCamp-Kurs Designing Machine Learning Workflows in Python.

Komplexität vermeiden und pragmatisch bleiben

Wie immer bei Daten gilt: So einfach wie möglich, so komplex wie nötig. Schlanke Pipelines sind günstiger und leichter zu warten, einfacher zu aktualisieren und besser nachvollziehbar – auch wenn du sie an andere übergibst.

Projektanforderungen bewerten

Am Anfang des Designs solltest du Anforderungen und mögliche Skalierung bewerten. So findest du die angemessene Komplexität.

Brauchst du zum Beispiel eine temporäre Pipeline, um einige Monate Daten von drei Sensoren zu sammeln, reicht vielleicht ein einfacher Ein-Schritt-Prozess mit einem frei verfügbaren Dienst wie Google Drive.

Hast du hingegen sensible Daten oder viele Transformationen, ist eigener Code in Python oder C# mit Verschlüsselung angebracht.

Oder du baust heute klein, erwartest aber in wenigen Jahren starkes Wachstum. Dann solltest du die Infrastruktur so wählen, dass sie die Expansion tragen kann.

Die Risiken unzureichender Planung

Es ist verlockend, zunächst klein zu starten und später für größere Anforderungen eine neue Pipeline zu bauen. Das kann funktionieren – aber sei vorsichtig!

Viele Data Engineers müssen Pipelines flicken, die nie für die aktuelle Last konzipiert waren, weil ein Neubau als zu teuer oder zeitaufwendig gilt.

Simpel ist gut – aber bei langfristigen Pipelines solltest du absehbares Wachstum von Anfang an mitdenken.

Wichtige Einstiegsfragen

Fragen, die du dir zu Projektbeginn stellen solltest:

• Wie groß ist das zu verarbeitende Datenvolumen?
• Wie oft müssen Daten aktualisiert oder analysiert werden?
• Sind spezielle Transformationen oder Anreicherungsschritte erforderlich?
• Welche Anforderungen gibt es an Performance und Latenz?

Der Trendfalle entgehen

Ein typischer Fehler von Junior-Engineers ist, Trends hinterherzulaufen statt die besten Werkzeuge für die Aufgabe zu wählen.

Viele Unternehmen versuchen etwa, Generative KI ohne tragfähigen Use Case in ihren Stack zu pressen.

Als Data Professional solltest du neue Technologien und Trends kennen – entscheide dich aber immer für das Tool, das dein Projekt wirklich voranbringt, statt blind dem Hype zu folgen.

Optimierung von Datenpipelines

Steht dein Pipeline-Plan, solltest du Optimierungen einplanen. Ziel ist, die gewünschten Daten mit passender Auflösung und Aktualisierungsfrequenz zu erhalten – bei minimalem Ressourcenverbrauch und geringer Verzögerung entlang der Pipeline.

Monitoring und Logging

Ein Schlüssel zur Optimierung ist das Überwachen und Protokollieren des Datenflusses. So erkennst du Engpässe, die den Fluss bremsen oder übermäßig Ressourcen binden.

Häufige Engpässe identifizieren

Typische Bottlenecks sind langsame Datenquellen, Ressourcenengpässe oder ineffiziente Transformationen.

Strategien zur Performance-Optimierung

Hast du Bottlenecks identifiziert, helfen dir unter anderem diese Ansätze:

• Parallele Verarbeitung. Mehrere Prozessoren bearbeiten gleichzeitig unterschiedliche Datenabschnitte.
• Datenpartitionierung. Daten in Segmente aufteilen, um die Verarbeitung zu beschleunigen.
• Cloud Computing. Pipeline-Schritte in der Cloud ausführen und leistungsfähigere Hardware nutzen.

Aktualisierungsraten überdenken

Auch die Refresh-Rate ist ein Hebel. Wenn Daten minütlich aktualisiert werden, du aber nur alle fünf Minuten neue Werte brauchst, senkt eine Reduktion der Aktualisierungen die Last und den Energieverbrauch.

Sicherheit und Compliance in Datenpipelines

Bestimmte Datentypen in deinen Pipelines erfordern besondere Sicherheits- oder Datenschutzmaßnahmen. Medizinische Daten sind beispielsweise in den USA stark reguliert und benötigen deutlich mehr Schutz als etwa Daten zu Mediennutzungsgewohnheiten. Weitere sensible Beispiele sind Finanzdaten und Passwörter.

Welche Maßnahmen du ergreifst, hängt vom Schutzbedarf ab. Mitunter genügt Anonymisierung, bei der personenbezogene Informationen entkoppelt oder gelöscht werden – etwa in der medizinischen Forschung, wenn Identifikationsmerkmale nicht nötig sind.

Weitere Maßnahmen sind Verschlüsselung und Zugriffskontrolle über Logins. Das ist etwa für Finanzdaten oder Betriebsgeheimnisse üblich.

Bei allen sensiblen Daten ist es wichtig, staatliche Vorgaben einzuhalten – zum Beispiel GDPR (General Data Protection Regulation) oder HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act).

Je nach Branche und Datentypen können zusätzliche Vorgaben gelten, etwa CCPA (California Consumer Privacy Act) oder FERPA (Family Educational Rights and Privacy Act).

Abbildung 6: Beispiel für die Integration von Qualitätssicherung und Sicherheitsmaßnahmen in eine Pipeline.

Fazit

Datenpipelines – und die Engineers dahinter – sind die unbesungenen Heldinnen und Helden der Datenwelt. Sie sorgen dafür, dass Daten reibungslos fließen, geordnet und aufbereitet werden. Laut Statista wurden allein 2020 weltweit 64,2 Zettabyte an Daten erzeugt, konsumiert und gespeichert – Tendenz steigend.

In einer solchen Datenwelt werden robuste Datenpipelines immer wichtiger. Wenn dich dieses Tutorial neugierig gemacht hat, wirf einen Blick in diesen Einführungskurs für einen tieferen Einstieg. Wenn du lernen willst, wie man Datenpipelines baut, starte mit diesem Python Data Engineering-Kurs. Und wenn du deine Karriere starten und deine Kompetenzen gegenüber Arbeitgebern belegen willst, schau dir unsere Data Engineer Certification an.