Die IT-Landschaft und die Anwendungslandschaft Ihres Unternehmens entwickeln sich ständig weiter, wobei eine Vielzahl von Datenbanken und Data Warehouses in Ihrem Unternehmen zum Einsatz kommen. Um Daten zwischen Ihren Systemen zu verschieben, ohne die Leistung Ihrer Quellen zu beeinträchtigen, benötigen Sie daher effektive und sichere Lösungen für die Data Movement. Aufgrund ihrer enormen Leistungsfähigkeit und ihrer unzähligen Vorteile ist die Datenmobilität heute eine unverzichtbare Kernkompetenz für jedes Unternehmen. Data Movement bezieht sich auf die Fähigkeit, Daten durch eine Vielzahl von Methoden von einer Quelle oder einem System in Ihrem Unternehmen in eine andere Destination zu übertragen.

In diesem Leitfaden werden Sie die Notwendigkeit von Data Movement verstehen und die verschiedenen Methoden kennenlernen, die für die Verschiebung Ihrer Daten weit verbreitet sind. Außerdem erhalten Sie Einblicke in eines der besten Data Movement-Tools und erfahren, warum es auf dem Markt so beliebt ist. Bevor wir uns diesem Teil zuwenden, sollten wir uns mit den Grundlagen von Data Movement vertraut machen.

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Was ist Data Movement?

Die Übertragung von Daten von einem Ort zum anderen wird als Data Movement bezeichnet. Für die Zwecke der Datenmigration und des Data Warehousing kann dies durch Techniken wie Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL), Extrahieren, Laden, Transformieren (ELT), Datenreplikation und Änderungsdatenerfassung (CDC) erreicht werden. Im folgenden Abschnitt wird auf diese Techniken näher eingegangen.

Data Movement, in all ihren Formen, ist eine Grundlagentechnologie und keine eigenständige Lösung. Sie wird beispielsweise verwendet, um Data Warehouses zu befüllen, Daten mit Geschäftspartnern und zwischen Anwendungen auszutauschen, Hochverfügbarkeit zu gewährleisten, die Datenaufbereitung zu unterstützen und, im Falle von Streaming-Plattformen, als Grundlage für die Implementierung von maschinellem Lernen und In-Stream-Analysen zu dienen.

Welche Arten von Data Movement gibt es?

Data Movement wird durch eine Reihe verschiedener Strategien ermöglicht, und die von Ihnen gewählte Strategie hängt davon ab, wie Sie die Daten speichern und verwenden wollen. Im Folgenden werden einige dieser Methoden beschrieben:

1) Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL)

Bei dieser Methode werden die Daten aus der Quelle extrahiert, an die Struktur des Ziels angepasst und in das Ziel geladen. Relationale Data Warehouses benötigen Datentransformationen, um ein strenges Schema und eine hohe Datenqualität aufrechtzuerhalten, bevor sie in das Datenziel, z. B. ein Data Warehouse, geladen werden.

Dieser Ansatz wird häufig verwendet, wenn die Datensätze klein sind und die für das Unternehmen wichtigen Kennzahlen klar sind. Bevor die Daten ihren endgültigen Bestimmungsort erreichen, werden sie durch ETL umgewandelt. Mit ETL können Unternehmen die Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie der DSGVO sicherstellen, indem sie sensible Daten entfernen, maskieren oder verschlüsseln, bevor sie in das Data Warehouse geladen werden. Da die Transformation Zeit in Anspruch nimmt, ist ETL für die Verarbeitung großer Datenmengen nicht zu empfehlen. Die Datenspeicherung bietet keinen so schnellen Zugriff auf Informationen wie ELT, da die Daten in einem Staging-Bereich umgewandelt werden müssen, bevor sie geladen werden.

2) Extrahieren, Laden, Transformieren (ELT)

Die unterschiedliche Reihenfolge der Prozesse ist das wichtigste Unterscheidungsmerkmal zwischen ETL und ELT. ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren) exportiert oder kopiert die Daten aus den Quellen, aber statt die Rohdaten zur Transformation in einen Staging-Bereich zu laden, werden die Daten direkt in den Zieldatenspeicher geladen, um dort alle erforderlichen Transformationen durchzuführen. Durch die Speicherung von Rohdaten in der ELT entsteht ein umfangreiches historisches Archiv für die Erstellung von Business Intelligence. Um bei veränderten Zielen und Taktiken neue Transformationen unter Verwendung umfangreicher Datensätze zu erstellen, können BI-Teams Rohdaten erneut abfragen.

ELT ist besonders hilfreich für große, unstrukturierte Datenmengen, da es das direkte Laden von Daten in den Speicher ermöglicht. Dieser Ansatz funktioniert am besten, wenn Sie Daten in einen Data Lake einspeisen, in dem große Datenmengen gesammelt werden, die später sortiert werden sollen. Die Daten können dann je nach Bedarf umgewandelt werden und nicht alle auf einmal. Dadurch wird zwar das Laden beschleunigt, aber der Zugriff nach der Übertragung verlangsamt sich. Da ELT weniger fortschrittliche Planung für die Datenextraktion und -speicherung erfordert, eignet es sich besser für das Big-Data-Management.

Die Datentransformationen in ELT, die arbeits- und ressourcenintensiv sein können, werden vom Zielsystem durchgeführt. Für Systeme, die nicht in der Lage sind, solche Transformationen zu verwalten, kann dies eine Einschränkung darstellen. Da die Daten vor dem Laden nicht bereinigt, verändert oder anonymisiert werden, kann ELT weniger sicher sein als ETL und erfordert strengere Sicherheitsmaßnahmen.

3) Reverse ETL

Wenn Unternehmen ihre Architektur von ETL auf ELT umstellen, wird das Data Warehouse zur Single Source of Truth für alle Daten.  Daher ist eine Plattform, die Lager mit Software vereint, wichtig. Reverse ETL (umgekehrtes ETL) fungiert als Brücke, die Daten aus Ihrem Data Warehouse in Softwareanwendungen wie CRM, Analytik und Marketing überträgt.

Reverse ETL ermöglicht den Echtzeit-Zugriff auf und die Verfügbarkeit von ungenutzten Daten aus Data Warehouses in CRMs und anderen SaaS-Systemen. Dadurch lösen sich Datensilos auf, und Sie müssen nicht mehr ständig ein anderes Team überreden, eine Liste oder einen Bericht für Sie zu erstellen. Die erforderlichen Daten können in die von Ihnen verwendete Anwendung geladen werden. Sie können sie beispielsweise nutzen, um dem Publikum im richtigen Moment eine effektive Lösung anzubieten und so das Gesamterlebnis zu verbessern. Der Einsatz eines Reverse-ETL-Tools ermöglicht es Datenteams, sich auf die Bewältigung komplizierterer Datenprobleme zu konzentrieren, z. B. auf die Aufrechterhaltung einer hohen Datenqualität, die Umsetzung von Sicherheits- und Datenschutzrichtlinien und die Auswahl der für die Ziele und Herausforderungen Ihres Unternehmens relevantesten Kennzahlen und Informationen.

4) Replikation

Datenreplikation ist der Prozess der Speicherung und Aufbewahrung vieler Kopien Ihrer wichtigen Daten auf anderen Systemen. Sie ermöglicht es Unternehmen, jederzeit eine hohe Datenverfügbarkeit und -zugänglichkeit aufrechtzuerhalten, so dass sie selbst im Falle einer ungeplanten Katastrophe oder eines Datenverlusts Daten abrufen und wiederherstellen können.

Die Datenreplikation ermöglicht eine umfassende gemeinsame Nutzung von Daten zwischen Systemen und verteilt die Netzlast auf Systeme mit mehreren Standorten, indem sie Daten auf mehreren Hosts oder Rechenzentren zugänglich macht. Es ermöglicht Analyseteams an entfernten Standorten die Zusammenarbeit an Business Intelligence-Projekten. Die Datenreplikation kann auf verschiedene Weise erfolgen, z. B. als vollständige Replikation, bei der eine Kopie der gesamten Datenbank über mehrere Standorte hinweg aufbewahrt wird, oder als partielle Replikation, bei der nur ein Teil der Datenbank an ein bestimmtes Ziel repliziert wird.

Die Replikation von Daten ist ein technisch anspruchsvoller Vorgang. Sie bietet Vorteile bei der Entscheidungsfindung, aber die Vorteile können auch mit Kosten verbunden sein. Bestimmte Datensätze können durch die Replikation von Daten aus mehreren Quellen zu verschiedenen Zeitpunkten nicht mehr synchronisiert werden.  Etwaige Hindernisse lassen sich vermeiden, indem man eine Replikationsmethode wählt, die den eigenen Anforderungen entspricht.

5) Synchronisierung (CDC)

Die Datensynchronisierung ist ein kontinuierlicher Prozess, bei dem Änderungen zwischen zwei oder mehreren Geräten automatisch aktualisiert werden, um die Konsistenz innerhalb der Systeme zu wahren. Mit dem zunehmenden Zugang zu mobilen Geräten und cloudbasierten Daten steigt auch die Bedeutung der Datensynchronisation. Aktualisierungen können in Echtzeit erfolgen, indem Daten von der Quelle zum Replikat gepusht werden, oder sie können in bestimmten Abständen erfolgen, indem Daten von der Quelle gezogen werden. Replizierte Daten sollten aktualisiert werden, damit Benutzer und Anwendungen auf die neuesten Informationen zugreifen können. Die replizierte Datenbank kann entweder live (Push) oder in Stapeln (Pull) aktualisiert werden.

Mit dem Change Data Capture-Tool können Sie frische Daten für zahlreiche relationale Datenbanken sofort synchronisieren. Mit Hilfe der Änderungsdatenerfassung (Change Data Capture, CDC) werden nur die Quelldaten, die aktualisiert wurden, lokalisiert, erfasst und in das Zielsystem übertragen. CDC kann verwendet werden, um die Anzahl der für den ETL-Schritt „Extrahieren“ benötigten Ressourcen zu verringern. Zweifellos hat der Anwendungsfall einen erheblichen Einfluss auf die Komplexität der Synchronisierung und die gewählte Art der Synchronisierung. Die Datenmenge, Datenänderungen, synchrone oder asynchrone Synchronisierung, die Anzahl der Geräte und die Wahl zwischen Client-Server- und Peer-to-Peer-Architektur sind alles Faktoren, die sich darauf auswirken.

Was ist der Zweck von Data Movement?

Da sich die Anwendungslandschaft und die IT-Architektur Ihres Unternehmens ständig weiterentwickeln, benötigt Ihr Unternehmen sachdienlichere und genauere Daten aus vielen Datenquellen. Mit anderen Worten, um Daten nahtlos und sicher zwischen Ihren bestehenden Systemen zu verschieben, ohne die Geschäftsaktivitäten zu beeinträchtigen, benötigt Ihr datengesteuertes Unternehmen sichere und effektive Data Movement-Lösungen.

Die meisten modernen Unternehmen werden von Big Data angetrieben, die rund um die Uhr verfügbar sind. Unabhängig davon, ob die Daten von Inputs in einen Data Lake, von einem Repository in ein anderes, von einem Data Warehouse in einen Data Mart oder in der oder durch die Cloud verschoben werden, müssen diese Prozesse gut etabliert und reibungslos sein. Ohne einen soliden Plan für die Datenmigration riskieren Unternehmen, ihr Budget zu überschreiten, überfordernde Datenprozesse zu schaffen oder festzustellen, dass ihre Datenoperationen nicht optimal funktionieren. Der Erfolg Ihres Unternehmens hängt also davon ab, dass Sie über umfassende Fähigkeiten der Datentransformation und des Data Movement verfügen. Ihr gesamter IT-Betrieb wird von der Erweiterung und Modernisierung dieser Funktionen profitieren.

Die Verschiebung Ihrer Daten bietet zahlreiche Vorteile, darunter höhere Genauigkeit und Sicherheit. Unternehmen sollten ihre Daten aus diesen und anderen Gründen verschieben, wie im Folgenden aufgeführt:

• Datenarchivierung: Sie brauchen proaktive Lösungen, um sicherzustellen, dass Ihre Fortschritte bei der Erweiterung Ihrer Datenbanken anhalten. Data-Movement-Lösungen bieten Ihnen Zugang zu ausgefeilten Planungstools, so dass Sie die Skalierung der Datenbanken aktiv verwalten und gleichzeitig den reibungslosen Betrieb Ihres Unternehmens gewährleisten können. Sie können auch künftige Audits und die Rückverfolgbarkeit hinsichtlich der Einhaltung gesetzlicher Normen für die Datenerfassung ermöglichen.

• Datenbankreplikation: Data Movement kann helfen, die Ziele schnell und effektiv zu erreichen, wenn Sie verteilte Ressourcen besser nutzen, schnellere Analysen an mehreren Standorten durchführen oder Daten aus einer Datenbank für die Wiederherstellung im Katastrophenfall replizieren müssen.

• Cloud Data Warehousing: Unternehmen in der datengesteuerten Welt müssen sicherstellen, dass ihre Data Warehouses über die aktuellsten und relevantesten Daten aus allen Bereichen ihres Unternehmens verfügen, einschließlich vorhandener Datenbanken und konventioneller Plattformen. Data Movement-Techniken können ein Unternehmen dabei unterstützen, seine traditionellen Datenquellen in eine Cloud-Data-Warehousing-Umgebung zu überführen und Daten in die Cloud zu verschieben.

• Hybrides Data Movement: Durch die Übertragung von Daten vor Ort in die Cloud kann Ihr Unternehmen die Vorteile agiler On-Demand-Dienste nutzen, um mehr nützliche Erkenntnisse zu gewinnen und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Außerdem können sie Daten aus Cloud-Anwendungen einfach auf den Mainframe verlagern und haben so Zugriff auf umfassendere Daten.

Warum brauchen Sie ein Data-Movement-Tool?

Unternehmen sind auf Data-Movement-Tools und -technologien angewiesen, um alle Anforderungen an die Datennutzung für wichtige Geschäftsanwendungen zu erfüllen, da das Datenvolumen immer weiter steigt. Ihre Geschäftsanalysten, Marketingexperten, Vertriebsmitarbeiter und Data Scientists können eine Vielzahl innovativer Methoden und Tools zur Auswertung und Nutzung von Daten einsetzen. Um den größtmöglichen Nutzen aus Ihren Daten zu ziehen, müssen Sie eine Methode finden, die gewährleistet, dass Daten in Echtzeit zwischen Systemen übertragen werden können. Daten können mit Hilfe von Data Movement-Tools über Speichersysteme hinweg übertragen werden. Sie erreichen dies, indem sie Daten sammeln, vorbereiten, extrahieren und verändern, um sicherzustellen, dass ihr Format für den neuen Speicherort geeignet ist.

Unternehmen haben eine breite Palette von Alternativen für Data-Movement-Tools.  Während die Entwicklung und manuelle Programmierung von Data-Movement-Tools teuer und zeitaufwändig ist, verlassen sich viele Unternehmen auf Punktlösungen ihres Cloud-Anbieters, die die Daten schnell verschieben können. Beim Verschieben von Daten haben Unternehmen 4 Hauptoptionen:

• Obwohl die Handcodierung die am wenigsten effiziente und kostengünstige Methode der Datenübertragung ist, wird sie immer noch angewandt. Die Teams sind nicht in der Lage, mit den Echtzeit-Datenanforderungen von heute Schritt zu halten.
• Eine Datenbanklizenz beinhaltet häufig eingebaute Datenbankreplikationstools, die benutzerfreundlich sind. Dennoch verfügen sie häufig nicht über Transformation oder Sichtbarkeit und sind nur zu einer einseitigen Datenreplikation in der Lage.
• Mit Hilfe von Datenreplikationssoftware können Unternehmen Daten von einer Datenbank oder einem anderen Datenspeicher in eine andere Datenbank oder einen anderen Datenspeicher kopieren, und zwar oft genau so, wie sie sind. Dies ist hilfreich für Backup und Failover, stößt aber an seine Grenzen, wenn Daten auf ein neues System mit anderen architektonischen Anforderungen und Nutzungsmustern als das alte System übertragen werden sollen.
• Datenintegrationsplattformen sind für die kontinuierliche Aufnahme und Integration von Daten zur Nutzung in analytischen und betrieblichen Anwendungen zuständig. Sie ermöglichen es, die Daten zu straffen und für den Verbrauch im Zielsystem umzuwandeln.

Lesen Sie diesen Artike weiter, um die besten Alternativen zu manuellen Data-Movement-Tools zu entdecken, die Ihre Daten-Workflows optimieren und die Produktivität Ihres Teams steigern können.

Beste Data-Movement-Tools ( Fivetran )

Die Entwicklung von Data-Movement-Tools von Grund auf und deren manuelle Programmierung sind sehr zeit- und arbeitsaufwändig. Hier helfen automatisierte Data Movement-Tools, die Datenübertragung effizienter und wirtschaftlicher zu gestalten. Ein solches beliebtes Tool ist Fivetran, das Unternehmen bei der Automatisierung der Extraktion und des Ladens von Daten in ihre Data Warehouses in einer Cloud unterstützt. Fivetran reduziert erheblich die Entwicklungs- und Verwaltungsaufgaben, die Data-Engineering-Teams typischerweise durchführen müssen, um ihre Datenquellen in die zahlreichen Zielorte zu integrieren, so dass sie sich auf die vorrangigen Aufgaben des Unternehmens konzentrieren können.

Als ETL-Anbieter bietet Fivetran Transformationsfunktionen unter Verwendung von dbt Core Transformation-Packages sowie grundlegende SQL-Transformationen. Es lädt Daten in eine Vielzahl von Data Warehouses, einschließlich Redshift, BigQuery, Azure, Databricks und Snowflake, und verbindet sich mit mehr als 150 Datenquellen, die sich über ein breites Spektrum von verschiedenen Geschäftsanwendungsfällen erstrecken. Darüber hinaus können Programmierer mit dem „Funktionskonnektor“ spezifische Datenkonnektoren für REST-APIs erstellen, die nicht in der Liste der bereits vorhandenen Konnektoren enthalten sind.

Daten können dank der automatisierten Schemapflege und der Geschwindigkeitsoptimierungstools von Fivetran leicht organisiert und abgerufen werden. So können auch kleinere Aktivitäten Daten verarbeitet werden, sobald sie geladen sind. Für gängige analytische Anforderungen wie im Bankwesen und im Online-Marketing bietet es mehr als 50 vorgefertigte Datenmodelle. Es ist die perfekte Lösung für Unternehmen, die Quell-zu-Ziel-Data Movement effizient einsetzen wollen, so dass sich Ihre Data Engineers auf übergeordnete Aufgaben konzentrieren können, statt den Datenfluss von der Quelle zum Ziel zu verwalten.

Vorteile von Data Movement mit Fivetran

Nun, da Sie die Funktionen von Fivetran kennen, widmen wir uns der Frage, was Fivetran auf dem Markt so beliebt macht.

• Einfache Integration von Datenquellen: Mit Hilfe von Fivetran können Sie direkt von Ihrem Browser aus Daten verarbeiten, die aus vielen Quellen zusammengeführt wurden. Mit leistungsstarken vorgefertigten Konnektoren können Sie Ihre Daten aus einer Vielzahl von SaaS-Quellen nahtlos synchronisieren, replizieren und migrieren.

• Echtzeit-Datenreplikation: Unternehmen müssen in der Lage sein, wirksame Data-Movement-Prozesse aufrechtzuerhalten, einschließlich der Fähigkeit, nur die Datensätze zu aktualisieren, die sich geändert haben. Unternehmen können Fivetran nutzen, um Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu replizieren, zu verarbeiten und zu sammeln und sie an eine Vielzahl von Datenzielen zu übertragen, einschließlich Data Warehouses und Datenbanken.

• Daten effizient synchronisieren: Um Unternehmen vollständige Kontrolle zu ermöglichen, bietet Fivetran eine Reihe von Transformationsmöglichkeiten. Es ermöglicht es Ihrem Unternehmen, geänderte Datenpakete für effektivere inkrementelle Aktualisierungen einfach zu sammeln und Ihre Datensynchronisationsprozesse nach Bedarf zu skalieren.

• Unterstützt Ereignisverfolgung: Um Ereignisse in Ihr Ziel zu laden, arbeitet Fivetran mit einer Reihe von Diensten zusammen, die die von Ihrer Website, Ihrer mobilen App oder Ihrem Server gelieferten Ereignisse sammeln. Die folgenden Ereignisverfolgungsbibliotheken werden von ihr unterstützt: Segment, Webhooks, Apache Kafka, Snowplow Analytics (Open Source), Amazon Kinesis Firehose und Kinesis Firehose.

• Völlig sicher: Fivetran legt großen Wert auf das Vertrauen seiner Kunden. Es ist sich bewusst, wie wichtig die Sicherheit der Kundendaten für die Grundsätze und Geschäftsmodelle seiner Kunden ist. Es behandelt alles sicher und vertraulich. Die hohen Sicherheitsanforderungen erfüllt Fivetran durch den Einsatz von Datenverschlüsselung sowohl bei der Übertragung als auch im Ruhezustand, einschließlich SOC 2-Audit-Standards und eines rund um die Uhr erreichbaren Support-Teams.

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Fazit

In diesem umfassenden Leitfaden haben Sie einen Überblick über Data Movement erhalten und erfahren, warum Sie sie brauchen. Sie haben auch die verschiedenen Arten von Data-Movement-Methoden kennengelernt und Fivetran, eines der beliebtesten Data-Movement-Tools auf dem Markt, entdeckt.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die enorme Leistungsfähigkeit von Data Movement und ihre unzähligen Vorteile sie zu einer unverzichtbaren Kernkompetenz für jedes Unternehmen machen. Um eine leistungsstarke, sichere und zuverlässige Übertragung Ihrer Big Data zu gewährleisten, können Sie Fivetran in Betracht ziehen, eine Lösung aus einer Hand für all Ihre Datenübertragungsanforderungen. Abgesehen von den oben genannten Merkmalen und Vorteilen von Fivetran können Sie weitere hier entdecken.