In der heu­ti­gen schnell­le­bi­gen digi­ta­len Welt ist es von ent­schei­den­der Bedeu­tung, mit den neu­es­ten Fort­schrit­ten in der Daten­tech­nik Schritt zu hal­ten, um der Kon­kur­renz einen Schritt vor­aus zu sein. Da die Menge der täg­lich gesam­mel­ten Daten zunimmt, spielt Data Engi­nee­ring eine wich­tige Rolle bei der Gewähr­leis­tung der Daten­ge­nau­ig­keit, ‑kon­sis­tenz und ‑zuver­läs­sig­keit für Unternehmen.

In die­sem Blog bespre­chen wir die 5 wich­tigs­ten neuen Data-Engi­nee­ring-Tech­no­lo­gien, die Sie im Jahr 2023 erler­nen soll­ten, um den Anschluss nicht zu ver­lie­ren. Jede der vor­ge­stell­ten Tech­no­lo­gien bie­tet eine Reihe ein­zig­ar­ti­ger Funk­tio­nen und Vor­teile, die Unter­neh­men dabei hel­fen kön­nen, ihre Data-Engi­nee­ring-Pro­zesse zu ver­bes­sern und bes­sere daten­ge­steu­erte Ent­schei­dun­gen zu tref­fen. Also, las­sen Sie uns ein­tau­chen und lernen!

APACHE SUPERSET

Apa­che Super­set ist eine moderne Open-Source-Platt­form zur Daten­vi­sua­li­sie­rung und ‑explo­ra­tion, die es Unter­neh­men ermög­licht, Daten aus ver­schie­de­nen Quel­len in Echt­zeit zu ana­ly­sie­ren und zu visua­li­sie­ren. Apa­che Super­set wurde 2016 zunächst von Airbnb als inter­nes Tool ein­ge­führt, wurde dann aber 2017 als Open Source zur Ver­fü­gung gestellt und hat sich seit­dem zu einer belieb­ten Wahl für Unter­neh­men und Orga­ni­sa­tio­nen ent­wi­ckelt. Apa­che Super­set ist extrem ska­lier­bar und in der Lage, rie­sige Daten­men­gen ohne Leis­tungs­ein­bu­ßen zu verwalten.

Das bemer­kens­wer­teste Merk­mal von Apa­che Super­set ist seine Fähig­keit, sich mit einer Viel­zahl von Daten­quel­len zu ver­bin­den, dar­un­ter SQL-basierte Daten­ban­ken, Druid, Hadoop und Cloud-basierte Data Warehou­ses wie Ama­zon Reds­hift und Google Big­Query. Daher ist es ein sehr anpas­sungs­fä­hi­ges Tool, das ein­fach in bestehende Daten­in­fra­struk­tu­ren inte­griert wer­den kann.

Las­sen Sie uns einige der Funk­tio­nen von Apa­che Super­set erkunden:

• Daten­vi­sua­li­sie­rung: Bie­tet ver­schie­dene Visua­li­sie­rungs­op­tio­nen, wie Lini­en­dia­gramme, Streu­dia­gramme, Pivot-Tabel­len, Heat­maps und mehr. Die Benut­zer kön­nen diese Visua­li­sie­run­gen an ihr Bran­ding und ihren Stil anpassen.
• Erwei­terte Ana­ly­tik: Neben der Daten­vi­sua­li­sie­rung bie­tet Apa­che Super­set auch fort­ge­schrit­tene Ana­ly­se­funk­tio­nen, ein­schließ­lich prä­dik­ti­ver Ana­ly­sen und maschi­nel­ler Lern­funk­tio­nen. Dies ermög­licht es Unter­neh­men, Ein­bli­cke in ihre Daten zu gewin­nen und fun­dierte Ent­schei­dun­gen auf der Grund­lage von Echt­zeit-Daten­ana­ly­sen zu treffen.
• Dash­board-Frei­gabe: Macht es den Nut­zern leicht, ihre Dash­boards mit ande­ren zu tei­len. Die Benut­zer kön­nen Dash­boards über eine URL frei­ge­ben oder sie über einen iframe in andere Anwen­dun­gen einbetten.
• Abfra­ge­er­stel­lung: Mit der Query Buil­der-Schnitt­stelle kön­nen Benut­zer kom­plexe Abfra­gen per Drag-and-Drop erstel­len. Die Benut­zer kön­nen auch direkt SQL-Abfra­gen schrei­ben, wenn sie dies wünschen.

Ins­ge­samt wird erwar­tet, dass Super­set im Jahr 2023 an Popu­la­ri­tät gewin­nen wird, da Unter­neh­men nach Open-Source-Ersatz für pro­prie­täre Daten­vi­sua­li­sie­rungs­soft­ware suchen. Wenn Sie sich für Daten­vi­sua­li­sie­rung und Report­ing inter­es­sie­ren, ist Super­set ein her­vor­ra­gen­des Werk­zeug, um sich Wis­sen anzueignen.

APACHE ICEBERG

Apa­che Ice­berg ist eine Open-Source-Platt­form für die Daten­spei­che­rung und Abfra­ge­ver­ar­bei­tung, die ent­wi­ckelt wurde, um eine moderne, ska­lier­bare und effi­zi­ente Methode zur Ver­wal­tung gro­ßer Daten­men­gen zu bie­ten. Sie ist für eine Viel­zahl von Arbeits­las­ten aus­ge­legt, z. B. Batch- und inter­ak­tive Ver­ar­bei­tung, maschi­nel­les Ler­nen und Ad-hoc-Abfra­gen. Apa­che Ice­berg wurde vom Team von Net­flix ent­wi­ckelt und 2018 als Open-Source-Pro­jekt veröffentlicht.

Eine der wich­tigs­ten Funk­tio­nen von Apa­che Ice­berg, die es zu etwas Beson­de­rem macht, ist seine Fähig­keit, die Schema-Evo­lu­tion zu unter­stüt­zen. Da Daten­sätze im Laufe der Zeit wach­sen und sich ver­än­dern, ist es wich­tig, Spal­ten in einer Daten­bank hin­zu­fü­gen oder ent­fer­nen zu kön­nen, ohne bereits lau­fende Anwen­dun­gen oder Abfra­gen zu beein­träch­ti­gen. Mit Apa­che Ice­berg kön­nen Benut­zer Spal­ten zu einer Tabelle hin­zu­fü­gen oder ent­fer­nen, ohne den gesam­ten Daten­satz neu schrei­ben zu müs­sen. Dies erleich­tert die Ent­wick­lung und Pflege von Daten­mo­del­len bei sich ändern­den Geschäftsanforderungen.

Schauen wir uns die Vor­teile von Apa­che Ice­berg an:

• Effi­zi­ente Abfra­ge­ver­ar­bei­tung: Ver­wen­det ein spal­ten­för­mi­ges For­mat, das die Daten­menge redu­ziert, die von der Fest­platte gele­sen wer­den muss, was die Abfra­geleis­tung ver­bes­sert. Es unter­stützt auch Prä­di­kat-Push­down und andere Opti­mie­run­gen, die die Abfra­geleis­tung wei­ter verbessern.
• Daten­kon­sis­tenz: Durch die Kom­bi­na­tion von Ver­sio­nie­rung und Snapshot-Iso­lie­rung wird sicher­ge­stellt, dass sich Lese- und Schreib­vor­gänge nicht gegen­sei­tig beein­träch­ti­gen. Die Daten befin­den sich immer in einem kon­sis­ten­ten Zustand, selbst bei Aktua­li­sie­run­gen oder wenn meh­rere Benut­zer gleich­zei­tig auf die­sel­ben Daten zugreifen.
• Ein­fa­che Inte­gra­tion: Die Lösung ist so kon­zi­piert, dass sie sich leicht in bestehende Daten­ver­ar­bei­tungs-Frame­works wie Apa­che Spark, Apa­che Hive und Presto inte­grie­ren lässt. Es bie­tet Kon­nek­to­ren für diese Frame­works, so dass die Nut­zung von Ice­berg mit mini­ma­len Ände­run­gen am bestehen­den Code begin­nen kann.
• Ska­lier­bar­keit: Ice­berg unter­stützt Par­ti­tio­nie­rung und Clus­te­ring, so dass die Benut­zer ihre Daten in klei­nere, bes­ser zu ver­wal­tende Teile auf­tei­len kön­nen. Dies erleich­tert die Ver­tei­lung und Ver­ar­bei­tung gro­ßer Daten­sätze auf meh­rere Kno­ten in einem Cluster.
• Daten­ver­wal­tung: Bie­tet eine moderne, effi­zi­ente und ska­lier­bare Methode zur Ver­wal­tung gro­ßer Daten­men­gen. Es erleich­tert das Spei­chern, Orga­ni­sie­ren und Abfra­gen von Daten, was die Daten­qua­li­tät ver­bes­sern und die geschäft­li­che Fle­xi­bi­li­tät erhö­hen kann.

Daher sollte Apa­che Ice­berg wegen sei­ner Fähig­keit, große Daten­men­gen effi­zi­ent zu ver­wal­ten, und wegen sei­ner Unter­stüt­zung für die Sche­ma­ent­wick­lung, die für moderne Daten­ver­wal­tungs­sze­na­rien von ent­schei­den­der Bedeu­tung sind, erlernt wer­den. Außer­dem ist es eine weit ver­brei­tete Tech­no­lo­gie, die von vie­len Unter­neh­men ein­ge­setzt wird, so dass es sich um eine wert­volle Fähig­keit handelt.

GROSSE ERWARTUNGEN

Great Expec­ta­ti­ons ist eine Open-Source-Python-Biblio­thek, die eine Reihe von Tools zum Tes­ten und Vali­die­ren von Daten­pipe­lines bie­tet. Sie wurde erst­mals im Okto­ber 2019 als Open-Source-Pro­jekt auf Git­Hub ver­öf­fent­licht und ermög­licht es Nut­zern, „Erwar­tun­gen“ für ihre Daten fest­zu­le­gen – Behaup­tun­gen oder Ein­schrän­kun­gen, wie sich ihre Pipe­lines ver­hal­ten sol­len. Diese Erwar­tun­gen kön­nen ein­fa­che Regeln sein, wie die Über­prü­fung auf feh­lende Werte oder die Über­prü­fung, dass eine Spalte nur bestimmte Werte ent­hält, oder kom­ple­xere Ein­schrän­kun­gen, wie die Sicher­stel­lung, dass die Kor­re­la­tion zwi­schen zwei Spal­ten inner­halb eines bestimm­ten Bereichs liegt. Dar­über hin­aus bie­tet die Biblio­thek eine Reihe von Werk­zeu­gen zur Visua­li­sie­rung und Doku­men­ta­tion von Daten­pipe­lines, die das Ver­ständ­nis und die Feh­ler­su­che in kom­ple­xen Daten­work­flows erleichtern.

Meh­rere Schlüs­sel­funk­tio­nen machen Great Expec­ta­ti­ons zu einem wert­vol­len Werk­zeug für Dateningenieure:

• Erwar­tungs­bi­blio­thek: Bie­tet eine umfas­sende Biblio­thek mit vor­de­fi­nier­ten Erwar­tun­gen für gän­gige Daten­qua­li­täts­prü­fun­gen. Benut­zer kön­nen auch ihre eige­nen Erwar­tun­gen defi­nie­ren, um spe­zi­fi­sche Anfor­de­run­gen zu erfüllen.
• Daten-Doku­men­ta­tion: Erleich­tert die Doku­men­ta­tion und das Ver­ständ­nis der in Pipe­lines ver­wen­de­ten Daten, indem Daten­wör­ter­bü­cher bereit­ge­stellt wer­den, die Meta­da­ten wie Spal­ten­be­schrei­bun­gen, Daten­quel­len und Daten­ei­gen­tü­mer erfas­sen. Dies ermög­licht Teams die Zusam­men­ar­beit und das Ver­ständ­nis der in ihren Pipe­lines ver­wen­de­ten Daten.
• Daten­va­li­die­rung: Bie­tet eine Reihe von Vali­die­rungs­tools, wie z. B. Daten­pro­fi­lie­rung, Schema-Vali­die­rung und Batch-Vali­die­rung, die den Benut­zern hel­fen, Pro­bleme und Feh­ler in ihren Pipe­lines zu erken­nen, bevor sie zu nach­ge­la­ger­ten Pro­ble­men führen.
• Erwei­ter­bar­keit: Ein­fa­che Inte­gra­tion mit einer Viel­zahl von Daten­ver­ar­bei­tungs- und Ana­ly­se­tools, wie Apa­che Spark, Pan­das und SQL-Daten­ban­ken. Dadurch kön­nen Benut­zer Great Expec­ta­ti­ons mit ihrem bestehen­den Daten­stack und ihren Arbeits­ab­läu­fen verwenden.
• Auto­ma­ti­sie­rung: Bie­tet eine Reihe von Tools für die Auto­ma­ti­sie­rung von Tests und Vali­die­rung von Daten­pipe­lines, ein­schließ­lich der Inte­gra­tion mit Work­flow-Manage­ment-Tools wie Apa­che Air­flow und Pre­fect. Dadurch kön­nen Benut­zer die Über­wa­chung und Vali­die­rung ihrer Pipe­lines auto­ma­ti­sie­ren, um die Daten­qua­li­tät und ‑zuver­läs­sig­keit im Laufe der Zeit sicherzustellen.

Daten­in­ge­nieure soll­ten Great Expec­ta­ti­ons im Jahr 2023 erler­nen, da es eine umfas­sende Suite von Datenvalidierungs‑, Doku­men­ta­ti­ons- und Auto­ma­ti­sie­rungs­werk­zeu­gen bie­tet. Da die Daten­qua­li­tät immer wich­ti­ger wird, bie­tet Great Expec­ta­ti­ons eine zuver­läs­sige Lösung zur Gewähr­leis­tung der Daten­in­te­gri­tät. Dar­über hin­aus ist Great Expec­ta­ti­ons durch seine Inte­gra­tion in gän­gige Daten­ver­ar­bei­tungs­tools eine wert­volle Ergän­zung für jeden Dateningenieur.

DELTA LAKE

Delta Lake ist eine Open-Source-Spei­cher­schicht, die die Zuver­läs­sig­keit, Ska­lier­bar­keit und Leis­tung von Data Lakes ver­bes­sern soll. Delta Lake wurde erst­mals 2019 von Dat­ab­ricks ver­öf­fent­licht und hat seit­dem an Popu­la­ri­tät unter Daten­teams gewon­nen und ist zu einem wich­ti­gen Tool für die Ver­wal­tung und War­tung von Data Lakes gewor­den. Delta Lake baut auf Apa­che Spark auf und nutzt eine Trans­ak­ti­ons­schicht, um sicher­zu­stel­len, dass alle Daten­ak­tua­li­sie­run­gen ato­mar und kon­sis­tent sind

Delta Lake hat meh­rere Funk­tio­nen zu bie­ten, die es zu einem wert­vol­len Werk­zeug für Daten­teams machen:

• ACID-Trans­ak­tio­nen: Delta Lake ver­wen­det ato­mare, kon­sis­tente, iso­lierte und dau­er­hafte (ACID) Trans­ak­tio­nen, um die Zuver­läs­sig­keit der Daten zu gewähr­leis­ten. Das bedeu­tet, dass Daten­än­de­run­gen ato­mar und kon­sis­tent sind und im Falle eines Feh­lers rück­gän­gig gemacht wer­den können.
• Schema-Erzwin­gung: Unter­stützt Schema Enforce­ment, das sicher­stellt, dass alle im Data Lake gespei­cher­ten Daten mit einem vor­de­fi­nier­ten Schema über­ein­stim­men. Dies trägt zur Ver­bes­se­rung der Daten­qua­li­tät bei und ver­rin­gert das Risiko von Feh­lern und Inkon­sis­ten­zen in den Daten.
• Daten­ver­sio­nie­rung: Unter­stützt die Daten­ver­sio­nie­rung, so dass Benut­zer Ände­run­gen an ihren Daten im Laufe der Zeit ver­fol­gen kön­nen. Dies trägt zur Sicher­stel­lung der Daten­rei­hen­folge bei und ermög­licht es Teams, Ände­run­gen an ihren Daten im Laufe der Zeit zu über­prü­fen und zu verstehen.
• Leis­tung: Delta Lake ist auf Leis­tung aus­ge­legt und kann Data Lakes im Peta­byte-Bereich unter­stüt­zen. Es umfasst auch Opti­mie­run­gen wie Indi­zie­rung und Caching zur Ver­bes­se­rung der Abfrageleistung.
• Offene Quelle: Delta Lake ist ein Open-Source-Pro­jekt, d. h. es kann von der gesam­ten Com­mu­nity genutzt und mit­ge­stal­tet wer­den. Dies trägt zur Inno­va­tion bei und stellt sicher, dass Delta Lake eine fle­xi­ble und sich wei­ter­ent­wi­ckelnde Lösung bleibt.

Seit sei­nem Debüt hat Delta Lake erheb­lich an Popu­la­ri­tät gewon­nen, und bis 2023 wird erwar­tet, dass sich Daten­in­ge­nieure mit die­sem Tool ver­traut machen. Da immer mehr Unter­neh­men ihre Daten­in­fra­struk­tur auf Cloud-basierte Lösun­gen umstel­len, wird Delta Lake auf­grund sei­ner Unter­stüt­zung für Cloud-Spei­cher­dienste und sei­ner Fähig­keit, schwie­rige Daten­ver­wal­tungs­pro­bleme zu bewäl­ti­gen, zu einem immer wich­ti­ge­ren Werk­zeug für Daten­teams. Da immer mehr Unter­neh­men ver­su­chen, die Mög­lich­kei­ten von Big Data und fort­schritt­li­chen Ana­ly­sen zu nut­zen, um fun­dierte Ent­schei­dun­gen zu tref­fen, wird der Bedarf an zuver­läs­si­gen und ska­lier­ba­ren Daten­ma­nage­ment­lö­sun­gen wie Delta Lake wei­ter zunehmen.

ChatGPT

ChatGPT ist ein umfang­rei­ches Sprach­mo­dell, das von Ope­nAI ent­wi­ckelt und im Juni 2020 ver­öf­fent­licht wurde. Es basiert auf der GPT‑3.5‑Architektur und wurde ent­wi­ckelt, um men­schen­ähn­li­che Ant­wor­ten auf natür­lich­sprach­li­che Anfra­gen und Unter­hal­tun­gen zu erzeu­gen. Das Modell ist in der Lage, Ant­wor­ten in meh­re­ren Spra­chen zu ver­ste­hen und zu gene­rie­ren, und es kann auf bestimmte Berei­che oder Auf­ga­ben abge­stimmt wer­den, um seine Leis­tung zu ver­bes­sern. Die Fähig­keit von ChatGPT, meh­rere Auf­ga­ben wie Text­klas­si­fi­zie­rung, Stim­mungs­ana­lyse und Sprach­über­set­zung durch­zu­füh­ren, kann Daten­in­ge­nieu­ren hel­fen, Erkennt­nisse aus unstruk­tu­rier­ten Daten zu gewinnen.

Eine der Haupt­stär­ken von ChatGPT ist die Fähig­keit, offene Ant­wor­ten auf Anfra­gen und Unter­hal­tun­gen zu gene­rie­ren, so dass Benut­zer spon­tane Gesprä­che mit dem Modell füh­ren kön­nen. ChatGPT wurde auf einem rie­si­gen Kor­pus von Text­da­ten trai­niert, so dass es Ant­wor­ten gene­rie­ren kann, die kon­tex­tu­ell rele­vant und gram­ma­ti­ka­lisch kor­rekt sind.

Einige wert­volle Eigen­schaf­ten von ChatGPT, die es zu einem All­roun­der machen, sind:

• Kon­text­be­zo­ge­nes Ver­ständ­nis: ChatGPT kann den Kon­text einer Unter­hal­tung ver­ste­hen und Ant­wor­ten gene­rie­ren, die für das dis­ku­tierte Thema rele­vant sind.
• Maschi­nel­les Ler­nen: Basie­rend auf Deep-Lear­ning-Algo­rith­men, die es ihm ermög­li­chen, auf der Grund­lage der ver­ar­bei­te­ten Daten zu ler­nen und sich im Laufe der Zeit zu verbessern.
• Indi­vi­du­elle Anpas­sung: ChatGPT kann auf bestimmte Berei­che oder Auf­ga­ben abge­stimmt wer­den, um seine Genau­ig­keit und Effek­ti­vi­tät zu verbessern.
• Erstel­lung von Inhal­ten: Wird ver­wen­det, um Inhalte für Web­sites, Blogs und Bei­träge in sozia­len Medien zu erstel­len. Dies spart den Autoren Zeit und Mühe und stellt gleich­zei­tig sicher, dass die erstell­ten Inhalte hoch­wer­tig und anspre­chend sind.
• Sprach­über­set­zung: Die Fähig­keit, Ant­wor­ten in meh­re­ren Spra­chen zu ver­ste­hen und zu gene­rie­ren, macht es zu einem wert­vol­len Werk­zeug für Sprachübersetzungsdienste.

ChatGPT ist ein KI-gestütz­ter Chat­bot, der Daten­in­ge­nieu­ren und ande­ren Fach­leu­ten hel­fen kann, sich wie­der­ho­lende Auf­ga­ben zu auto­ma­ti­sie­ren, Arbeits­ab­läufe zu opti­mie­ren und die Pro­duk­ti­vi­tät zu stei­gern. Da KI und die Ver­ar­bei­tung natür­li­cher Spra­che immer wei­ter vor­an­schrei­ten, wird ChatGPT im Jahr 2023 und dar­über hin­aus zu einem immer wert­vol­le­ren Tool für Daten­tech­ni­ker wer­den. Das Erler­nen der Ver­wen­dung von ChatGPT kann Daten­in­ge­nieu­ren hel­fen, der Zeit vor­aus zu sein und ihre Data-Engi­nee­ring-Fähig­kei­ten zu verbessern.

FAZIT

Zusam­men­fas­send lässt sich sagen, dass Data Engi­nee­ring ein sich stän­dig wei­ter­ent­wi­ckeln­der Bereich ist und dass es ent­schei­dend ist, mit den neu­es­ten Tech­no­lo­gien und Tools auf dem Lau­fen­den zu blei­ben, um sich in der Bran­che einen Wett­be­werbs­vor­teil zu ver­schaf­fen. Von Apa­che Super­set, das leis­tungs­starke Daten­vi­sua­li­sie­rungs­funk­tio­nen bie­tet, bis hin zu Apa­che Ice­berg, das eine ein­fa­che und effi­zi­ente Tabel­len­ent­wick­lung ermög­licht, kön­nen diese Tech­no­lo­gien Daten­in­ge­nieu­ren hel­fen, effi­zi­en­ter und effek­ti­ver zu arbei­ten. Great Expec­ta­ti­ons kann die Daten­qua­li­tät sicher­stel­len und die Daten­in­te­gri­tät auf­recht­erhal­ten, wäh­rend Delta Lake eine zuver­läs­sige und effi­zi­ente Methode zur Ver­wal­tung von Big Data bie­tet. ChatGPT hin­ge­gen bie­tet eine inno­va­tive und inter­ak­tive Methode zur Erstel­lung von KI-Model­len im Dia­log. Durch das Erler­nen die­ser Tech­no­lo­gien kön­nen Daten­in­ge­nieure der Zeit vor­aus sein und sind bes­ser gerüs­tet, um die kom­ple­xen Her­aus­for­de­run­gen der Daten­ver­wal­tung und ‑ana­lyse zu bewäl­ti­gen. War­ten Sie also nicht – begin­nen Sie mit der Erkun­dung die­ser span­nen­den Tools und blei­ben Sie an der Spitze der neu­es­ten Trends im Data Engi­nee­ring im Jahr 2023 und dar­über hinaus

Quelle: medium

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