Einleitung
In der heutigen datengetriebenen Welt ist die Fähigkeit, Daten effektiv zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren, von entscheidender Bedeutung. Data Warehouses, als strukturierte und versionierte Datenspeicher, spielen eine zentrale Rolle in der Datenlandschaft eines Unternehmens. Sie dienen als Grundlage für die weitergehende Verarbeitung und Analyse, um am Ende einen echten Mehrwert aus den gesammelten Daten ziehen zu können.
Im Rahmen dieses Blogbeitrags tauchen wir in das Konzept eines generischen, metadatengesteuerten und modular aufgebauten Data Warehouse Frameworks ein, das speziell für die Cloud-Umgebung entwickelt wurde. Dieses innovative Framework eröffnet die Möglichkeit, Daten-Warehouse-Lösungen in kürzester Zeit in die Cloud zu migrieren oder von Grund auf neu zu gestalten. Wir werden die Stärken und Vorteile dieses Ansatzes beleuchten und ergründen, wie Data Engineers von dieser fortschrittlichen Technologie profitieren können.
Der erste Teil dieser Blog-Serie beschäftigt sich mit dem Konzept und den grundlegenden Bestandteilen.
Anforderungen an das DWH-Framework: Skalierbarkeit, Modularität und Wartbarkeit im Fokus
Bevor wir tiefer in die Details einsteigen, sollen zunächst die Anforderungen beleuchtet werden, die ein modernes Data Warehouse erfüllen muss. Diese lassen sich auf drei Hauptmerkmale herunterbrechen: Skalierbarkeit, Skalierbarkeit und Skalierbarkeit.
- Skalierbarkeit in der Datenmenge
Ein modernes Data Warehouse muss die immer größeren Datenmengen bewältigen können, die heute auf Unternehmensebenen generiert und verarbeitet werden. Neben der reinen Speicherung von Datenmengen im Giga‑, Tera- oder sogar Petabyte-Bereich muss auch deren schnelle Verarbeitung gewährleistet sein. - Skalierbarkeit in der Komplexität
Egal ob einfache Datenhistorisierung oder komplexe Transformation: Das Date Warehouse und die darin integrierten Transformationsprozesse müssen so modular aufgebaut sein, dass eine nahtlose Erweiterung mühelos erfolgen kann. Auch die Verwaltung von tausenden von Tabellen mit unterschiedlichen Beziehungen zueinander und den dazugehörigen Transformationen darf im täglichen Betrieb nicht komplexer sein als bei wenigen Tabellen. - Skalierbarkeit in der Wartbarkeit
Mit wachsender Komplexität leidet meist die Wartbarkeit, was zu größerer Fehleranfälligkeit und längerer Entwicklungszeit führt. Das DWH-Framework sollte sich daher an den bewährten Standards der modernen Softwareentwicklung orientieren. Die Integration von CI/CD-Prozessen (Continuous Integration / Continuous Deployment) und automatisierten Tests gewährleistet nicht nur eine reibungslose Aktualisierung, sondern minimiert auch potenzielle Risiken.
Komponenten des DWH-Katalysators: Bausteine für den Turbo im Data Warehouse
Um sämtlichen Anforderungen gerecht zu werden, setzt unser Data Warehouse Framework die folgenden essenziellen Komponenten.
Git Repository: Die Keimzelle des Data Warehouses
Das Git Repository dient als Ausgangspunkt für das Data Warehouse. Es beherbergt den Code sowie die Konfiguration aller weiteren Komponenten. Die Einbindung moderner DevOps Tools erleichtert die Kollaboration mehrerer Data Engineers in agilen Teams und automatisierte CI/CD-Prozesse gewährleisten höchste Qualität bei der Entwicklung von Lösungen und sorgen für eine hohe Ausfallsicherheit des Data Warehouse.
Cloud Umgebung: Die Skalierbarkeits-Revolution
Wenn es um Skalierbarkeit geht, sind die modernen Cloud Umgebungen wie AWS, Azure oder GCP kaum zu übertreffen. Sie stellen sowohl den Speicherplatz als auch die nötige Rechenpower zur Verfügung, um große Datenmengen zu speichern und schnell verarbeiten zu können. Außerdem bietet die Cloud eine elastische Anpassung der Ressourcen an den aktuellen Bedarf.
ETL-Tool: Der Motor für Transformationen
Das Herzstück eines Data Warehouses liegt in der Datenhaltung (traditionell oft in einer SQL-Datenbank) und einem Tool für Transformationen. In unserem Fall wird dieses Duo durch Databricks ersetzt. Dieses mächtige Werkzeug bietet einen umfassenden Technologiestack, der den vielfältigen Anforderungen an Datenhaltung und Transformation gerecht wird. Mit Databricks können hochkomplexe Transformationen mühelos bewältigt und Daten in unterschiedlichsten Formaten verarbeitet werden. Im weiteren Verlauf des Blogs wird dieser Teil des Data Warehouses noch weiter beleuchtet.
Metadaten: Pfeiler des generischen Designs
Um ein Data Warehouse generisch zu gestalten, bedarf es Konfigurationsmetadaten. Diese steuern die generischen Prozesse und ermöglichen so Modularität und Wiederverwendbarkeit von entwickelten Komponenten. Durch die gezielte Verwendung von Metadaten kann das Framework auf Veränderungen und neue Datenquellen agil reagieren, ohne dass umfangreichere Überarbeitungen erforderlich wären. Neben den statischen Konfigurationsmetadaten erzeugt das Data Warehouse noch dynamische Metadaten wie etwa Einträge in Log-Tabellen zu gelaufenen Extraktions- oder Transformationsprozessen.
Orchestrierung: Nahtlose Abläufe im Data Warehouse
Die effiziente Orchestrierung von Abläufen spielt eine entscheidende Rolle in jedem Data Warehouse Framework. Ein modernes, vielseitiges und anpassungsfähiges Werkzeug für die Koordination und Automatisierung komplexer Workflows ist Apache Airflow. Mit Airflow kann eine breite Palette von Komponenten in der Datenverarbeitungskette gesteuert und überwacht werden, und es eröffnet die Möglichkeit, dynamisch auf Ereignisse zu reagieren.
Transformationskraft im Detail: Der Bau des Robusten Data Warehouses
Nachdem wir einen umfassenden Einblick in die grundlegenden Bestandteile unseres Data Warehouse Frameworks erhalten haben, ist es nun an der Zeit, tief in den Aufbau einzutauchen. In diesem Kapitel werden wir den Weg durch die verschiedenen Schichten des Data Warehouses verfolgen, beginnend bei der Staging-Schicht, über die Transformations-Schicht bis hin zur Ausgangs-Schicht. In der Medallion-Architektur werden diese Schichten Bronze, Silber und Gold genannt, entsprechend der zunehmenden Qualität und dem höheren Wert der Transformierten Daten. Wir werden erkunden, wie jedes Glied in dieser Kette dazu beiträgt, ein dynamisches, leistungsfähiges und adaptierbares Data Warehouse zu formen.
Staging-Schicht: Versionierung und Historisierung der Daten
Die Staging-Schicht markiert den Auftakt des Datentransformationsprozesses im Data Warehouse. Hierbei ist der erste Schritt die Überführung der Daten in die Lagerstätte. Während Apache Spark bereits eine beeindruckende Vielfalt an Datenformaten unterstützt, erweitert Databricks dieses Repertoire noch weiter, um nahtlose Verbindungen zu einer breiten Palette von Datenquellen zu ermöglichen. Ganz gleich, ob es sich um Daten in Form von CSV- oder XML-Dateien handelt, um Streaming-Technologien wie Apache Kafka (etwa in Verbindung mit CDC-Tools ), Amazon Kinesis oder Azure Event Hubs oder um direkten Zugriff auf (No)SQL-Datenbanken – die Flexibilität von Databricks ermöglicht eine mühelose Einbindung aller Datenquellen.
Der Prozess startet damit, dass die Daten vorübergehend in eine temporäre Staging-Tabelle geladen werden, um das Schema zu validieren. Anschließend erfolgt die Konsolidierung und Versionierung der neuen Datenlieferungen mit den bereits vorhandenen Datensätzen in der Globalen Staging Area. Die Art der Historisierung wird dabei von den Metadaten gesteuert und kann leicht um weitere Methoden erweitert werden, um sich den spezifischen Anwendungsfällen optimal anzupassen.
Transformations-Schicht: Anreicherung und Validierung
Die Transformations-Schicht stellt das Herzstück des Data Warehouses dar, wo die Daten für weitere Verarbeitungsschritte vorbereitet werden. Um das Maximum an Erkenntnissen aus den Daten zu gewinnen, ist eine umfassende Validierung und Anreicherung unerlässlich. Diese Prozesse werden mithilfe von Transformationsjobs realisiert, die auf modularen und generischen Funktionen basieren. Dies sichert eine hohe Wiederverwendbarkeit, da sowohl Funktionen in verschiedenen Jobs als auch ganze Jobs selbst für ähnliche Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen eingesetzt werden können.
Ausgangs-Schicht: Datenbereitstellung für Zielanwendungen
Die Ausgangs-Schicht stellt den finalen Schritt dar, in dem die Daten für die verschiedenen Nutzer und Anwendungen im Data Warehouse aufbereitet werden. Das können Systeme sein, die über Dateien, Streaming oder direkte Datenbankanbindung versorgt werden, oder spezielle Tabellen, auf denen BI-Teams und Data Scientists ihre Analysen durchführen. Auch in der Ausgangs-Schicht kommen Transformationsjobs zum Einsatz, um die Daten für den jeweiligen Anwendungsfall weiter zu verfeinern, zu aggregieren oder anderweitig aufzubereiten. Dieser Prozess rundet die Datentransformation ab und schafft eine solide Grundlage für eine effektive Analyse und Verwendung der Daten im gesamten Unternehmen.
Fazit
Mit dem Abschluss dieses ersten Teils haben wir die Grundlage für ein modernes und leistungsstarkes Data Warehouse Framework gelegt. Wir haben die Anforderungen an Skalierbarkeit, Modularität und Wartbarkeit definiert und die essenziellen Komponenten vorgestellt, die dieses Framework zu einem Katalysator für Cloud-Migrationen und Neuerstellungen von Data Warehouses machen.
Im nächsten Artikel werden wir tiefer in die Transformationsschicht eintauchen und den detaillierten Aufbau des Data Warehouses innerhalb von Databricks erkunden. Wir werden uns mit den Möglichkeiten der Datenanreicherung und ‑validierung befassen und zeigen, wie modulare und generische Funktionen eine flexible und wiederverwendbare Datenverarbeitung ermöglichen.
