DataOps Tools: Daten Governance und Sicherheit

In der heutigen datengetriebenen Welt sammeln und verarbeiten Organisationen mehr Daten als je zuvor. Diese Daten effektiv zu verwalten, ist entscheidend, um wertvolle Einblicke zu gewinnen und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Hier kommt DataOps ins Spiel – eine kollaborative Datenmanagementpraxis, die darauf abzielt, die Qualität zu verbessern und die Zykluszeit der Datenanalyse zu verkürzen. DataOps-Tools sind wichtig für die Automatisierung und Koordinierung verschiedener Teile der Daten Pipeline, um DataOps-Praktiken zu unterstützen.

In diesem Artikel werden wir die Grundlagen der DataOps-Tools erläutern, einige beliebte Open-Source- und kommerzielle Optionen erkunden und ihre wichtigsten Fähigkeiten diskutieren. Wenn Sie mit Daten arbeiten, ist es wichtig, über DataOps-Tools Bescheid zu wissen.

Wenn Sie mit Daten arbeiten, ist es wichtig, über DataOps-Tools Bescheid zu wissen. Diese Tools können Ihnen helfen, Ihre Datenprozesse zu verbessern und bessere Ergebnisse zu erzielen. Dies gilt sowohl für Dateningenieure, Datenwissenschaftler als auch für Wirtschaftsanalytiker.

Was sind DataOps Tools?

DataOps-Tools sind Softwarelösungen, die die Implementierung von DataOps-Praktiken erleichtern. Sie automatisieren und rationalisieren den Datenlebenszyklus, von der Erfassung und Transformation bis hin zur Analyse und Berichterstattung. Durch die Verwendung von DataOps-Tools können Organisationen die Datenqualität verbessern, die Effizienz steigern und die Zusammenarbeit zwischen Datenteams und Stakeholdern fördern.

DataOps-Tools umfassen eine Vielzahl von Funktionalitäten, darunter:

• Datenaufnahme und -integration
• Datentransformation und -vorbereitung
• Datenqualitätsmanagement
• Datensicherheit und -governance
• Workflow-Orchestrierung
• Überwachung und Alarmierung

Durch die Nutzung dieser Fähigkeiten ermöglichen DataOps-Tools es Organisationen, robuste und zuverlässige Datenpipelines aufzubauen, die vertrauenswürdige Daten für Analysen und Entscheidungen liefern.

Open-Source DataOps Tools

Open-Source-DataOps-Tools haben aufgrund ihrer Flexibilität, Kosteneffizienz und gemeinschaftsorientierten Entwicklung erheblich an Popularität gewonnen. Hier sind einige bemerkenswerte Open-Source-DataOps-Tools:

Apache Airflow

Apache Airflow ist ein leistungsstarkes Orchestrierungs-Tool, das es Ihnen ermöglicht, komplexe Datenpipelines zu definieren, zu planen und zu überwachen. Airflow erlaubt es Ihnen, dynamische Workflows über verschiedene Systeme und Technologien hinweg zu erstellen, indem es seine vielen Operatoren und sein flexibles Design nutzt.

Sie können Airflow verwenden, um eine Datenpipeline zu erstellen. Airflow kann verwendet werden, um eine Datenpipeline zu erstellen. Diese Pipeline kann Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken und APIs sammeln.

Sie können die Daten mit SQL oder Python transformieren. Schließlich können Sie die verarbeiteten Daten in einem Data Warehouse speichern. Die Online-Oberfläche von Airflow zeigt ein Bild der Pipeline, was es einfach macht, die Pipeline zu überwachen und Probleme zu beheben.

Apache NiFi

Apache NiFi ist eine robuste Daten-Integrations- und Verarbeitungsplattform, die Echtzeit-Datenaufnahme, -transformation und -verteilung ermöglicht. NiFi erleichtert die Erstellung von Datenflüssen mit seiner Drag-and-Drop-Oberfläche und einer breiten Palette an Prozessoren. Es hilft auch, die Herkunft der Daten nachzuverfolgen.

NiFi kann dabei helfen, Echtzeitdaten von IoT-Geräten zu sammeln. Es kann auch die Daten bereinigen und verbessern. Zusätzlich kann es die Daten an verschiedene Ziele wie Datenbanken oder Nachrichtenwarteschlangen senden. NiFis auf Flüssen basierende Programmierung und Datenherkunftsfunktion machen es perfekt für die Verwaltung komplexer Datenintegrationstasks.

Great Expectations

Great Expectations ist ein Datenqualitätsmanagement-Framework, das Ihnen hilft, Datenqualitätserwartungen zu definieren, zu validieren und zu dokumentieren. Es bietet eine deklarative Möglichkeit, Datenqualitätsregeln zu spezifizieren und umfassende Datenqualitätsberichte zu generieren. Mit Great Expectations können Sie Erwartungen wie Datentypprüfungen, Wertebereiche und Einzigartigkeitsschranken definieren.

Zum Beispiel können Sie festlegen, dass eine Spalte in einer Datenbanktabelle nur positive ganzzahlige Werte enthalten soll. Great Expectations kann die Daten gegen die Erwartungen prüfen und Berichte über etwaige Probleme erstellen, sodass Sie Datenqualitätsprobleme frühzeitig erkennen können.

Kommerzielle DataOps Tools

Während Open-Source-Tools große Flexibilität bieten, liefern kommerzielle DataOps-Tools Unternehmensfunktionen, Support und Integrationsmöglichkeiten. Hier sind einige bemerkenswerte kommerzielle DataOps-Tools:

Talend Data Fabric

Talend Data Fabric ist eine umfassende Datenintegrations- und Governance-Plattform, die End-to-End-DataOps ermöglicht. Es verfügt über viele Konnektoren zur Datenaufnahme. Außerdem verfügt es über leistungsstarke Tools zur Transformation von Daten. Zusätzlich gibt es eingebaute Funktionen zur Sicherstellung der Datenqualität und Governance.

Sie können Talend Data Fabric verwenden, um eine Datenpipeline zu erstellen. Diese Pipeline kann Daten aus verschiedenen Cloud-Anwendungen extrahieren. Sie können dann die Daten mit visuellen Tools oder Code ändern.

Zusätzlich können Sie die Datenqualität mit eingebauten Profiling- und Bereinigungsfunktionen überprüfen. Talends kollaborative Umgebung und Versionskontrollfunktionen erleichtern die Teamarbeit und agile Entwicklungspraktiken.

Informatica Intelligent Data Platform

Die Informatica Intelligent Data Platform ist eine einheitliche DataOps-Plattform, die Datenintegration, -qualität, -governance und -sicherheitsfunktionen kombiniert. Sie nutzt KI und maschinelles Lernen, um Datenverwaltungsaufgaben zu automatisieren und intelligente Empfehlungen zu geben. Mit Informatica können Sie End-to-End-Datenpipelines aufbauen, die sowohl Batch- als auch Echtzeitdatenverarbeitung bewältigen.

Sie können Informatica verwenden, um Daten aus verschiedenen Datenbanken zusammenzuführen. Sie können es auch verwenden, um die Datenqualität zu überprüfen. Danach können Sie die bereinigten Daten in ein Cloud-Datenlager zur Analyse senden. Informatica’s KI-gestützte Funktionen, wie automatische Schema-Drift-Behandlung und Datenherkunft, steigern die Produktivität und gewährleisten das Vertrauen in die Daten.

DataKitchen

DataKitchen ist eine DataOps-Plattform, die sich auf die Ermöglichung von End-to-End-DataOps-Prozessen konzentriert. Es bietet eine Suite von Tools zur Orchestrierung, Prüfung und Bereitstellung von Datenpipelines sowie Zusammenarbeit- und Governance-Funktionen. Mit DataKitchen können Sie wiederverwendbare “Rezepte” definieren, die Verarbeitungsschritte und Abhängigkeiten von Daten kapseln.

Diese Rezepte können versionskontrolliert, getestet und in verschiedenen Umgebungen bereitgestellt werden. DataKitchens Testframework ermöglicht es Ihnen, die Datenqualität zu validieren und die Zuverlässigkeit Ihrer Datenpipelines sicherzustellen.

Schlüsselfunktionalitäten von DataOps-Tools

Obwohl sich DataOps-Tools in ihren spezifischen Funktionen und Zielanwendungen unterscheiden, bieten sie im Allgemeinen die folgenden Schlüssel-Funktionalitäten:

1. Datenintegration: DataOps-Tools ermöglichen die nahtlose Integration von Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Dateien, APIs und Streaming-Plattformen. Sie bieten Konnektoren und Adapter, um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und in ein einheitliches Format für die Weiterverarbeitung zu konvertieren.
2. Datentransformation: DataOps-Tools bieten leistungsstarke Datentransformationsfunktionen, um Daten zu bereinigen, anzureichern und zu formen. Sie unterstützen verschiedene Transformationstechniken, einschließlich Daten-Mapping, Filtern, Aggregation und Joins. Diese Transformationen können über grafische Benutzeroberflächen, SQL oder Programmiersprachen wie Python oder Scala definiert werden.
3. Datenqualitätsmanagement: Die Sicherstellung der Datenqualität ist ein kritischer Aspekt von DataOps. DataOps-Tools bieten Funktionen zum Datenqualitätsmanagement, um Daten gegen vordefinierte Regeln zu validieren, Anomalien zu erkennen und Dateninkonsistenzen zu behandeln. Sie bieten Datenprofiling-Funktionen, um die Datencharakteristika zu verstehen und Qualitätsprobleme im Voraus zu erkennen.
4. Workflow-Orchestrierung: DataOps-Tools ermöglichen die Orchestrierung komplexer Daten-Workflows, sodass Sie Abhängigkeiten definieren, Aufgaben planen und Fehler elegant behandeln können. Sie bieten visuelle Schnittstellen zum Entwerfen und Überwachen von Workflows, was es einfacher macht, End-to-End-Datenpipelines zu verwalten.
5. Zusammenarbeit und Versionskontrolle: DataOps-Tools fördern die Zusammenarbeit zwischen Datenteams, indem sie Versionskontrollmöglichkeiten für Datenpipelines, Modelle und Artefakte bieten. Sie ermöglichen mehreren Benutzern, gleichzeitig an demselben Projekt zu arbeiten, Änderungen nachzuverfolgen und verschiedene Versionen des Pipeline-Codes zu verwalten.
6. Überwachung und Alarmierung: DataOps-Tools bieten Überwachungs- und Alarmierungsfunktionen zur Überwachung der Gesundheit und Leistung von Datenpipelines. Sie bieten Dashboards und Metriken zur Visualisierung des Pipeline-Fortschritts, zum Erkennen von Engpässen und zum Erhalt von Alarmen bei Fehlern oder Anomalien. Dies ermöglicht eine proaktive Problemlösung und gewährleistet die Zuverlässigkeit von Datenworkflows.

Schlussfolgerung

DataOps-Tools sind unerlässlich, um DataOps-Praktiken zu implementieren und datengetriebenen Erfolg zu erzielen. Sie können zwischen Open-Source- oder kommerziellen Tools wählen. Diese Tools verfügen über die notwendigen Funktionen, um Datenpipelines zu automatisieren und zu koordinieren. Sie tragen auch dazu bei, die Datenqualität aufrechtzuerhalten und die Zusammenarbeit zwischen Datenteams zu fördern.

Durch die Nutzung von DataOps-Tools können Organisationen ihre Datenworkflows rationalisieren, manuelle Aufgaben reduzieren und vertrauenswürdige Daten schneller liefern. Da Daten zunehmend entscheidend für den Geschäftserfolg werden, ist die Einführung von DataOps-Tools nicht mehr optional, sondern notwendig.

Bei der Auswahl von DataOps-Tools sollten Sie die spezifischen Anforderungen Ihrer Organisation, den vorhandenen Technologiestack und Ihr Budget berücksichtigen. Bewerten Sie die Benutzerfreundlichkeit, Skalierbarkeit, Integrationsmöglichkeiten und den Community-Support des Tools. Es ist auch wichtig sicherzustellen, dass das Tool mit Ihren DataOps-Zielen übereinstimmt und sich an Ihre sich weiterentwickelnde Datenlandschaft anpassen kann.

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Die Einführung von DataOps-Tools ist ein bedeutender Schritt zur Optimierung Ihrer Datenworkflows und zum Erreichen von datengetriebenem Erfolg. Durch die Automatisierung und Orchestrierung von Datenpipelines, die Sicherstellung der Datenqualität und die Förderung der Zusammenarbeit ermöglichen DataOps-Tools es Organisationen, das volle Potenzial ihrer Daten zu nutzen und fundierte Entscheidungen mit Zuversicht zu treffen.

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