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Was ist eine Datenpipeline? Definition, Prozess und Phasen

Hinweis: Der folgende Artikel hilft Ihnen weiter: Was ist eine Datenpipeline? Definition, Prozess und Phasen

Was ist eine Datenpipeline? Eine Datenpipeline ist eine Abfolge von Datenverarbeitungsaktionen, die Daten automatisch von einer oder mehreren Quellen an ein Ziel verschiebt.

Die effektive Verwaltung Ihrer Daten ist unerlässlich, um datengesteuerte Marketingstrategien umzusetzen, die den Umsatz Ihres Unternehmens steigern. Die Organisation und Verwaltung Ihrer Daten aus mehreren Quellen kann jedoch schwierig sein. Hier können Datenpipelines helfen.

Was ist also eine Datenpipeline und wie funktioniert sie? Wenn Sie diese Fragen aktuell beschäftigen, haben wir den perfekten Ratgeber für Sie.

Schauen Sie sich einige der Themen an, die wir unten behandeln, und lesen Sie dann weiter, um mehr zu erfahren!

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Was ist eine Datenpipeline?

Eine Datenpipeline ist eine Abfolge von Aktionen, die Daten von einer Quelle zu einem anderen Ziel verschieben. Mithilfe von Datenpipelines können Sie Daten von einer Quelle, beispielsweise Ihrer Website, an ein Ziel, beispielsweise ein Data Warehouse, zur Analyse und Interpretation übertragen.

Wie funktioniert eine Datenpipeline?

Ihr Unternehmen verarbeitet wahrscheinlich große Datenmengen. Es ist wichtig, eine einzige Ansicht aller Ihrer Daten zu haben, um alle Ihre Kennzahlen und Informationen zu analysieren und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Wenn Ihre Daten jedoch von mehreren Plattformen, Tools und Geräten stammen, müssen Sie sie organisieren und kombinieren, um sie effektiv analysieren zu können. Sie denken vielleicht, Sie könnten Ihre Daten kopieren und von einer Quelle in eine andere einfügen, um sie zu kombinieren. Diese Methode kann jedoch zu Datenbeschädigungen oder Engpässen führen, wodurch Ihre gesammelten Daten unbrauchbar werden.

Hier kommen Datenpipelines ins Spiel. Um zu verstehen, wie eine Datenpipeline funktioniert, stellen Sie sie sich als eine Wasserleitung vor, die Wasser von einem Ort zum anderen transportiert.

Eine Datenpipeline funktioniert auf die gleiche Weise. Es übernimmt Daten aus einer oder mehreren Quellen, beispielsweise einer Customer-Relationship-Plattform (CRM) oder einem Analysetool, und überträgt sie sicher an ein anderes Ziel, beispielsweise ein Data Warehouse, sodass Sie Ihre Daten am selben Ort organisieren und analysieren können.

Der Datenpipeline-Prozess

Nachdem Sie nun wissen, was eine Datenpipeline ist und wie sie funktioniert, werfen wir einen Blick auf den Datenpipeline-Prozess unten:

  1. Quelle
  2. wird bearbeitet
  3. Ziel

1. Quelle

Der erste Schritt in einer Datenpipeline besteht darin, Daten aus einer oder mehreren Quellen zu entnehmen. Eine Quelle kann sein:

Bei den meisten Pipelines können Sie in geplanten Abständen Daten aus bestimmten Quellen in Echtzeit abrufen, um sicherzustellen, dass Sie alle Ihre Daten regelmäßig erfassen und speichern.

2. Verarbeitung

Sobald Ihre Datenpipeline Daten aus einer Quelle aufgenommen hat, verarbeitet sie diese. In einigen Fällen können Datenpipelines Ihre Daten manipulieren und ändern, bevor sie an ihr endgültiges Ziel übertragen werden.

Die Verarbeitungsphase kann Folgendes umfassen:

  • Transformation
  • Augmentation
  • Filtern
  • Gruppierung
  • Anhäufung
  • Und mehr

Die Datenverarbeitung kann Ihre Daten organisieren und die Analyse erleichtern, sobald sie an das nächste Ziel übertragen werden.

3. Ziel

Der letzte Schritt in einer Datenpipeline besteht darin, die Daten an ihr Ziel zu übertragen. In den meisten Fällen verwenden Sie Ihre Datenpipeline, um Ihre Daten auf eine große Speicherplattform zu übertragen, damit Sie Ihre Daten an einem Ort speichern können.

Ihr Ziel kann Folgendes umfassen:

  • Data Warehouse: Mit einem Data Warehouse können Sie Daten speichern, verwalten und organisieren. Es verfügt normalerweise über Dashboards, Analysetools und Berichtsfunktionen, die Ihnen bei der Analyse und Interpretation Ihrer Daten helfen.
  • Datensee: Ein Data Lake ist ein System, das es Ihnen ermöglicht, rohe, unverarbeitete Daten in jedem Maßstab zu speichern
  • Datenmarkt: Ein Data Mart ist eine kleinere Datenspeicheroption, die sich normalerweise auf eine Teilmenge von Daten konzentriert, z. B. Verkäufe oder Leads.

Sobald die Datenpipeline Ihre Daten überträgt, können Sie sie analysieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Anschließend können Sie diese Erkenntnisse nutzen, um Ihre Marketingstrategien zu verbessern und bessere Ergebnisse für Ihr Unternehmen zu erzielen.

Datenpipeline vs. ETL-Pipeline: Was ist der Unterschied?

Wenn Sie von einer ETL-Pipeline gehört haben, denken Sie vielleicht, dass es sich um dasselbe wie eine Datenpipeline handelt, aber die beiden Begriffe sind unterschiedlich. Sehen wir uns im Folgenden einige der Hauptunterschiede zwischen einer Datenpipeline und einer ETL-Pipeline an:

ETL-Pipeline

ETL-Pipeline steht für „Extrahieren, Transformieren und Laden“ und ist eine spezielle Art von Datenpipeline. Mit anderen Worten: Sie können sich ETL-Pipelines als eine Unterkategorie von Datenpipelines vorstellen.

Mit einer ETL-Pipeline können Sie Daten aus einer Quelle extrahieren, transformieren und an ein anderes Ziel, beispielsweise ein Data Warehouse, laden.

Der größte Unterschied zwischen einer ETL-Pipeline und einer Datenpipeline besteht darin, dass ETL-Pipelines Ihre Daten stärker transformieren als eine Datenpipeline. Sie können beispielsweise ETL-Pipelines verwenden, um Ihre Daten so umzuwandeln, dass sie Ihren Geschäftszielen entsprechen, indem Sie beispielsweise bestimmte Metriken kombinieren, um die Analyse Ihrer Daten zu erleichtern.

Darüber hinaus übertragen ETL-Pipelines Ihre Daten normalerweise nach festgelegten Zeitplänen, wenn der Netzwerkverkehr langsamer wird, und nicht in Echtzeit. Das bedeutet, dass Ihre Daten nicht kontinuierlich, sondern in regelmäßigen Abständen übertragen werden.

Datenpipeline

Wie eine ETL-Pipeline ermöglicht Ihnen eine Datenpipeline, Daten von einer Quelle zu übernehmen und an eine andere zu übertragen.

Während einige Datenpipelines Ihre Daten transformieren und verarbeiten können, ist dies nicht immer eine Eigenschaft aller Datenpipelines, während alle ETL-Pipelines Ihre Daten transformieren.

Datenpipelines sind immer betriebsbereit, was bedeutet, dass sie Ihre Daten in Echtzeit übertragen können. Dadurch können Sie eine Datenpipeline nutzen, um Ihre Daten kontinuierlich zu aktualisieren.

Warum eine Datenpipeline verwenden?

Warum also eine Datenpipeline verwenden? Heutzutage nutzen immer mehr Unternehmen die Macht der Daten, um effektive Marketingstrategien zu entwickeln, die ihnen helfen, sich von ihren Mitbewerbern abzuheben und mehr Umsatz zu erzielen. Die Chancen stehen gut, dass Ihre Konkurrenten dies höchstwahrscheinlich tun, wenn Sie keine Daten zur Information Ihrer Kampagnen nutzen.

Mithilfe von Datenpipelines können Sie wichtige Daten und Informationen zu Ihren Marketingstrategien, Kunden, Leads und mehr organisieren und verwalten.

Ohne eine Datenpipeline werden Ihre Daten nicht an einem zentralen Ort gespeichert oder organisiert. Wenn Sie Ihre Daten nicht am selben Ort aufbewahren, ist es schwierig und zeitaufwändig, Ihre Daten zu analysieren und Trends und umsetzbare Erkenntnisse zu identifizieren.

Wenn Sie eine Datenpipeline verwenden, können Sie Ihre Daten nahtlos zwischen mehreren Quellen übertragen und an einem zentralen Ort zusammenführen, damit Sie sie später analysieren und interpretieren können. Anschließend können Sie Ihre Erkenntnisse in Ihre Marketingstrategien einfließen lassen.

Beispielsweise stellen Sie möglicherweise fest, dass die meisten Ihrer Leads über Ihre Pay-per-Click-Anzeigen (PPC) stammen. Infolgedessen können Sie diese Erkenntnisse nutzen, um Ihre PPC-Kampagne zu optimieren und so mehr Web-Traffic und Leads für Ihr Unternehmen zu generieren.

Was ist eine Datenpipeline? Lassen Sie uns rekapitulieren

Das waren viele Informationen, die wir in diesem Datenpipeline-Leitfaden besprochen haben. Fassen wir noch einmal alles zusammen, was Sie gerade gelernt haben:

  • Eine Datenpipeline ist eine Reihe von Vorgängen, die dazu dienen, Daten automatisch von einer oder mehreren Quellen an ein Ziel zu verschieben
  • Mithilfe einer Datenpipeline können Sie Daten von einer Quelle, beispielsweise einer CRM-Plattform, an ein anderes Ziel, beispielsweise ein Data Warehouse, übertragen.
  • Die drei Phasen der Datenpipeline sind: Quelle, Verarbeitung und Ziel
  • Der größte Unterschied zwischen einer Datenpipeline und einer ETL-Pipeline besteht darin, dass ETL-Pipelines Ihre Daten so umwandeln, dass sie einfacher zu analysieren sind und Ihre Daten nur in geplanten Intervallen an ein anderes Ziel übertragen
  • Mithilfe von Datenpipelines können Sie Ihre Daten verfolgen, organisieren und verwalten, um umsetzbare Erkenntnisse für Ihre Marketingstrategien zu gewinnen

Möchten Sie mehr über datengesteuertes Marketing erfahren? Dann schauen Sie sich unten unsere fünf besten Tipps zur Nutzung von Daten an, um bessere Marketingergebnisse zu erzielen!

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