Best Practices für die Nutzung der Medallion-Methode in ETL und ELT für Data Lakes vs. Lakehouses

Einführung

Im sich ständig weiterentwickelnden Datenmanagement greifen Unternehmen zunehmend auf Data Lakes und Lakehouses zurück, um große Informationsmengen zu speichern und zu verarbeiten. Die Medallion-Methode hat sich als beliebtes Framework für die Datenverwaltung während ETL- (Extrahieren, Transformieren, Laden) und ELT-Prozessen (Extrahieren, Transformieren, Laden) etabliert. Dieser Blogbeitrag untersucht Best Practices für die Implementierung der Medallion-Methode in diesen Umgebungen und beleuchtet die Unterschiede zwischen dem Laden von Daten in einen Data Lake und ein Lakehouse.

Medallion Levels

Die Medallion-Methode verstehen

Die Medallion-Methode ist ein strukturierter Ansatz für das Datenmanagement, der Daten in drei verschiedene Ebenen unterteilt: Bronze, Silber und Gold. Jede Ebene dient einem bestimmten Zweck und erleichtert die Datenverarbeitung und -analyse.

Bronzeschicht

In der Bronze-Schicht werden Rohdaten erfasst. Diese Daten sind oft unaufbereitet und können aus verschiedenen Quellen stammen, darunter Datenbanken, APIs und Streaming-Dienste. Das Hauptziel dieser Schicht ist die Speicherung der Daten in ihrem ursprünglichen Format, um zukünftige Transformationen und Analysen zu ermöglichen.

Silberschicht

In der Silberschicht werden die Daten bereinigt und transformiert. In dieser Phase wird die Datenqualität verbessert und relevante Merkmale extrahiert. Diese Schicht ist entscheidend für die Vorbereitung der Daten für die Analyse, da sie sicherstellt, dass die Informationen korrekt und nutzbar sind.

Goldschicht

Die Gold-Ebene ist die letzte Stufe, in der Daten aggregiert und für Berichte und Analysen optimiert werden. Diese Ebene enthält hochwertige, kuratierte Datensätze, die für Business-Intelligence-Tools und erweiterte Analysen bereitstehen.

Best Practices für die Implementierung der Medallion-Methode

1. Klare Ziele definieren

Vor der Implementierung der Medallion-Methode ist es wichtig, klare Ziele für Ihre Datenmanagementstrategie zu definieren. Das Verständnis der spezifischen Ziele Ihrer ETL- oder ELT-Prozesse hilft Ihnen bei der Gestaltung Ihrer Datenarchitektur und stellt sicher, dass jede Ebene ihren beabsichtigten Zweck erfüllt.

2. Wählen Sie die richtigen Werkzeuge

Die Auswahl geeigneter Tools für die Datenerfassung, -transformation und -speicherung ist entscheidend. Erwägen Sie den Einsatz cloudbasierter Lösungen, die Skalierbarkeit und Flexibilität bieten, sowie Tools, die sich nahtlos in Ihr bestehendes Datenökosystem integrieren lassen. Beliebte Optionen sind Apache Spark, Databricks und AWS Glue.

3. Automatisieren Sie die Datenaufnahme

Durch die Automatisierung des Datenaufnahmeprozesses können Sie den manuellen Aufwand erheblich reduzieren und Fehler minimieren. Die Implementierung geplanter Jobs oder die Verwendung ereignisgesteuerter Architekturen tragen dazu bei, dass Daten konsistent und zuverlässig in die Bronze-Schicht aufgenommen werden.

4. Implementieren Sie Datenqualitätsprüfungen

Die Datenqualität ist bei der Medallion-Methode von größter Bedeutung. Implementieren Sie automatisierte Datenqualitätsprüfungen auf jeder Ebene, um Probleme frühzeitig im Prozess zu erkennen und zu beheben. Dies kann Validierungsregeln, Anomalieerkennung und Datenprofilierung umfassen.

5. Transformationen optimieren

Konzentrieren Sie sich bei der Datentransformation in der Silberschicht auf die Optimierung der Leistung. Nutzen Sie effiziente Algorithmen und Techniken, um Verarbeitungszeit und Ressourcenverbrauch zu minimieren. Nutzen Sie außerdem die parallele Verarbeitung, um Transformationen zu beschleunigen.

6. Dokumentation pflegen

Eine umfassende Dokumentation ist für jede Datenmanagementstrategie unerlässlich. Dokumentieren Sie den Datenfluss, die Transformationslogik und alle während der ETL- oder ELT-Prozesse getroffenen Annahmen. Dies erleichtert die Zusammenarbeit zwischen den Teammitgliedern und stellt sicher, dass die Datenpipeline leicht zu warten ist.

7. Überwachung und Prüfung

Überwachen und prüfen Sie Ihre Datenpipelines regelmäßig, um sicherzustellen, dass sie wie vorgesehen funktionieren. Implementieren Sie Protokollierungs- und Warnmechanismen, um Probleme frühzeitig zu erkennen. Dieser proaktive Ansatz trägt zur Wahrung der Datenintegrität und -zuverlässigkeit bei.

8. Zusammenarbeit fördern

Fördern Sie die Zusammenarbeit zwischen Dateningenieuren, Datenwissenschaftlern und Geschäftspartnern. Diese Zusammenarbeit trägt dazu bei, sicherzustellen, dass die verarbeiteten Daten den Anforderungen des Unternehmens entsprechen und die daraus gewonnenen Erkenntnisse umsetzbar sind.

Unterschiede zwischen Data Lakes und Lakehouses

Obwohl sowohl Data Lakes als auch Lakehouses die Medallion-Methode verwenden, gibt es wesentliche Unterschiede in der Art und Weise, wie Daten in den jeweiligen Umgebungen verwaltet und verarbeitet werden.

Data Lake

Datenseen

Data Lakes sind darauf ausgelegt, große Mengen Rohdaten in ihrem nativen Format zu speichern. Diese Flexibilität ermöglicht es Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen zu erfassen, ohne dass im Voraus Schemadefinitionen erforderlich sind. Dies kann jedoch zu Herausforderungen hinsichtlich der Datenverwaltung und -qualität führen.

Hauptmerkmale von Data Lakes:

• Schema-on-Read : Daten werden ohne vordefiniertes Schema gespeichert, was eine größere Flexibilität ermöglicht, aber einen höheren Aufwand bei der Analyse erfordert.

• Kostengünstige Speicherung : Data Lakes nutzen häufig günstigere Speicherlösungen und sind daher ideal für große Datenmengen.

  
  

• Verschiedene Datentypen : Data Lakes können strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten aufnehmen und eignen sich daher für eine Vielzahl von Anwendungsfällen.

  
  

Seehäuser

Lakehouses vereinen die besten Funktionen von Data Lakes und Data Warehouses und bieten eine einheitliche Plattform für Datenspeicherung und -analyse. Sie unterstützen sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten und bieten gleichzeitig die Leistung und Verwaltungsfunktionen eines herkömmlichen Data Warehouses.

Lakehouse with Data

Hauptmerkmale von Seehäusern:

• Schema-on-Write : Lakehouses erzwingen häufig ein Schema während der Datenaufnahme, um Datenqualität und -konsistenz sicherzustellen.

  
  

• Leistungsoptimierung : Lakehouses nutzen erweiterte Indizierungs- und Caching-Techniken, um die Abfrageleistung zu verbessern und sie für Echtzeitanalysen geeignet zu machen.

  
  

• Einheitliches Datenmanagement : Lakehouses bieten eine einzige Plattform für die Datenspeicherung, -verarbeitung und -analyse, vereinfachen das Datenmanagement und reduzieren den Betriebsaufwand.

  
  

Best Practices zum Laden von Daten in Data Lakes vs. Lakehouses

Laden von Daten in Data Lakes

Beachten Sie beim Laden von Daten in einen Data Lake mithilfe der Medallion-Methode die folgenden Best Practices:

1. Rohdaten aufnehmen : Konzentrieren Sie sich auf die Aufnahme von Rohdaten in die Bronze-Ebene ohne Transformationen. Dies ermöglicht maximale Flexibilität bei der zukünftigen Verarbeitung.

   
   

2. Verwenden Sie Partitionierung : Implementieren Sie Partitionierungsstrategien, um den Datenabruf zu optimieren und die Abfrageleistung zu verbessern. Dies kann die Partitionierung nach Datum, Quelle oder anderen relevanten Dimensionen umfassen.

   
   

3. Implementierung von Data Governance : Legen Sie Data-Governance-Richtlinien fest, um Datenqualität und Compliance sicherzustellen. Dazu gehört die Definition von Dateneigentum, Zugriffskontrollen und Richtlinien zur Datenaufbewahrung.

   
   

Laden von Daten in Lakehouses

Beim Laden von Daten in ein Lakehouse sollten die folgenden Best Practices berücksichtigt werden:

1. Schema definieren : Erstellen Sie ein klares Schema für die Daten, die in die Bronze-Ebene aufgenommen werden. Dies trägt dazu bei, die Datenqualität und -konsistenz in der gesamten Pipeline aufrechtzuerhalten.

   
   

2. Für Leistung optimieren : Nutzen Sie die Leistungsoptimierungsfunktionen von Lakehouses, wie z. B. Indizierung und Caching, um die Abfrageleistung in der Gold-Ebene zu verbessern.

   
   

3. Nutzen Sie die Datenversionierung : Implementieren Sie die Datenversionierung, um Änderungen zu verfolgen und historische Daten zu verwalten. Dies ist besonders wichtig für Compliance- und Auditzwecke.

   
   

Abschluss

Die Medallion-Methode bietet einen strukturierten Ansatz für die Datenverwaltung während ETL- und ELT-Prozessen und stellt Unternehmen ein Framework zur Verfügung, um Datenqualität und Nutzbarkeit sicherzustellen. Durch das Verständnis der Unterschiede zwischen Data Lakes und Lakehouses und die Implementierung auf die jeweilige Umgebung zugeschnittener Best Practices können Unternehmen den Wert ihrer Datenbestände maximieren.

Da das Datenvolumen und die Datenkomplexität immer weiter zunehmen, ist die Übernahme dieser Best Practices für Unternehmen, die ihre Daten für strategische Entscheidungen und Wettbewerbsvorteile nutzen möchten, von entscheidender Bedeutung.