Unternehmen entwickeln wahrscheinlich ein Datenproblem, sobald sie skalieren. Transaktionen, Datensätze von Kundinnen und Kunden sowie Umsatzereignisse häufen sich schneller an, als jedes Team sie manuell verarbeiten kann. Die automatisierte Datenverarbeitung erfasst, validiert, transformiert und leitet Daten weiter, ohne dass jemand Exporte manuell abrufen, Tabellenkalkulationen neu formatieren oder Pipelines überwachen muss. Es besteht eine erhebliche Nachfrage nach datengesteuerter Entscheidungsfindung und Automatisierung, wobei für diesen Sektor zwischen 2023 und 2027 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von mehr als 30 % erwartet wird.

Im Folgenden erklären wir, was automatisierte Datenverarbeitung ist, welche Hauptverarbeitungsmodelle es gibt und wie Sie erkennen, ob Ihre Pipelines vertrauenswürdig sind.

Das Wichtigste auf einen Blick

• Die automatisierte Datenverarbeitung erfasst, validiert, transformiert und speichert Daten mit minimalem menschlichen Eingreifen und ersetzt manuelle Workflows, die nicht skalieren.

• Batch-, Streaming- und verteilte Verarbeitung erfüllen jeweils unterschiedliche Anforderungen an Latenz und Volumen. Teams verwenden in der Regel mehr als einen Ansatz für ihre Stacks.

• Ein Zahlungsdienstleister, der Daten direkt mit einem Data Warehouse oder Cloud-Speicher synchronisiert, bietet eine Vollständigkeit, Aktualität und Zuverlässigkeit der Daten, die Connectoren von Drittanbietern oft nicht erreichen können.

Was ist automatisierte Datenverarbeitung?

Automatisierte Datenverarbeitung bedeutet die Nutzung von Systemen, um Datenaufgaben wie Erfassung, Validierung, Transformation und Speicherung mit minimalem menschlichen Eingreifen zu erledigen. Die Eingabe kann ein Stream von Zahlungsereignissen, ein Batch kategorisierter Transaktionen oder ein kontinuierlicher Feed von Anwendungs-Logs sein. Die Ausgabe kann in eine bereinigte Tabelle in einem Data Warehouse, in einen automatisch ausgefüllten Bericht oder in angereicherte Datensätze fließen, die für nachgelagerte Analysen bereitstehen.

Welche Probleme löst die automatisierte Datenverarbeitung?

Die automatisierte Datenverarbeitung adressiert spezifische Fehlerquellen bei der Handhabung von Zahlen im großen Maßstab. Hier sind die Hauptprobleme, die durch die automatisierte Datenverarbeitung gelöst werden:

• Manueller Aufwand: Menschen können gut Entscheidungen treffen, aber nicht jeden Morgen denselben Transformationsprozess für 50.000 Zeilen fehlerfrei ausführen.

• Dateninkonsistenz: Wenn dieselben Daten von verschiedenen Personen mit unterschiedlichen Methoden verarbeitet werden, führt dies zu unterschiedlichen Ergebnissen. Die Automatisierung erzwingt einen einzigen, konsistenten Prozess.

• Langsame Berichtszyklen: Wenn es 48 Stunden dauert, bis Daten von der Quelle zum Dashboard verschoben werden, trifft Ihr Team stets Entscheidungen auf der Grundlage veralteter Informationen. Automatisierte Pipelines verkürzen diese Verzögerung auf Stunden oder Minuten.

• Fehleranfällige Pipelines: Manuell erstellte Skripte können fehlschlagen, wenn eine Datenquelle ihr Schema ändert. Eine speziell dafür entwickelte Automatisierung ist zuverlässiger.

• Sicherheitsrisiko: Jeder manuelle Schritt in einem Datenprozess birgt das Risiko, dass sensible Informationen preisgegeben werden. Die Automatisierung verringert das Risiko, das durch zu viele Datenverarbeiter entsteht.

Wie funktioniert die automatisierte Datenverarbeitung?

Automatisierte Daten-Pipelines durchlaufen im Allgemeinen die gleichen Phasen.

Einzug

Hier gelangen Daten in die Pipeline, unabhängig davon, ob dies den planmäßigen Abruf einer Application Programming Interface (API), die Nutzung eines Ereignis-Streams bei dessen Generierung, das Lesen aus einer Datenbank oder das Einlesen von Dateien, die im Cloud-Speicher abgelegt wurden, umfasst. Der Erfassungsmechanismus bestimmt die Latenz.

Validierung und Bereinigung

In dieser Phase prüft die Pipeline, ob die eingehenden Daten den Erwartungen entsprechen, und stellt sicher, dass die erforderlichen Felder vorhanden sind, die Werte das richtige Format aufweisen und Duplikate entfernt werden. Hier werden fehlerhafte Daten abgefangen, bevor sie nachgelagerte Ausgaben beschädigen.

Transformation und Anreicherung

Hier werden Rohdaten in ein Format konvertiert, das für Aufgaben wie die Churn-Analyse und die monatliche Berichterstattung nützlich ist. Das kann bedeuten, dass Datensätze aus mehreren Quellen zusammengeführt, abgeleitete Felder berechnet, Währungen umgerechnet oder Daten so umstrukturiert werden, dass sie einem Warehouse-Schema entsprechen. Hier liegt in der Regel die größte Komplexität der Verarbeitung.

Laden

In dieser Phase werden die verarbeiteten Daten an ihr Ziel verschoben: in einen Cloud-Speicher-Bucket, ein Berichtstool oder ein Data Warehouse wie BigQuery, Snowflake oder Redshift. Je nach Pipeline-Architektur kann dies in großen Batches oder als Stream kleinerer Schreibvorgänge erfolgen.

Was sind die Hauptarten der automatisierten Datenverarbeitung?

Das richtige Verarbeitungsmodell hängt davon ab, wie schnell Sie Daten benötigen und wie viele Daten Sie verschieben. In der Regel nutzen Teams mehr als eines.

Dies sind die wichtigsten Arten der automatisierten Datenverarbeitung.

Batch-Verarbeitung

Bei der Batch-Verarbeitung werden Daten in geplanten Blöcken verarbeitet, unabhängig davon, ob dies stündlich, nächtlich oder wöchentlich geschieht. Dies ist das älteste Modell und nach wie vor das gängigste für Workloads, bei denen keine Echtzeitinformationen erforderlich sind, wie z. B. Finanzberichte zum Monatsende, wöchentliche Kohortenanalysen und nächtliche ETL-Aufträge (Extrahieren, Transformieren und Laden). Die Ausführung ist kostengünstiger und die Analyse ist einfacher als beim Streaming.

Streaming-Verarbeitung

Die Streaming-Verarbeitung verarbeitet Daten in dem Moment, in dem sie generiert werden, sodass die Latenz auf Sekunden oder Millisekunden sinkt. Dies ist für die Betrugserkennung vor Abschluss einer Transaktion oder für Echtzeit-Dashboards erforderlich. Allerdings sind Streaming-Pipelines schwieriger zu erstellen, zu testen und zu betreiben als Batch-Äquivalente.

Verteilte Verarbeitung

Die verteilte Verarbeitung ist eine Architekturentscheidung, die sowohl für Batch- als auch für Streaming-Vorgänge bei der Skalierung gilt. Wenn das Datenvolumen die Kapazität einer einzelnen Maschine überschreitet, verteilen verteilte Frameworks die Arbeit parallel auf viele Knoten. Die meisten Teams benötigen dies erst, wenn sie mit sehr großen Datensätzen arbeiten.

Woran erkennen Sie, ob Ihre automatisierte Datenverarbeitung funktioniert?

Eine Automatisierung, die falsche Ergebnisse liefert, ist schlimmer als ein manueller Prozess. So stellen Sie sicher, dass Ihre automatisierte Datenverarbeitung funktioniert:

• Aktualität: Treffen die Daten planmäßig ein? Eine Pipeline, die um 6:00 Uhr morgens ausgeführt werden sollte, es aber nicht tat, sollte jemanden alarmieren, bevor sich diese Lücke auf eine Geschäftsentscheidung auswirkt.

• Vollständigkeit: Sind alle erwarteten Datensätze eingetroffen? Eine tägliche Transaktionslast, die 500 Zeilen produziert, obwohl sie normalerweise 50.000 generiert, ist ein Signal dafür, dass vorgelagert etwas kaputt gegangen ist.

• Genauigkeit: Entsprechen die Werte in der Ausgabe den Erwartungen? Implementieren Sie statistische Prüfungen, die melden, wenn Durchschnitte oder Summen merklich von historischen Normen abweichen.

• Abstammung: Können Sie nachvollziehen, woher bestimmte Daten stammen und welchen Transformationen sie unterzogen wurden? Wenn eine Zahl in einem Dashboard falsch aussieht, können Sie anhand der Abstammung die Ursache diagnostizieren.

Wie unterstützt Stripe Data Pipeline die automatisierte Datenverarbeitung?

Stripe Data Pipeline ist der native Connector von Stripe, mit dem Stripe-Daten direkt in Ihr Data Warehouse oder Ihren Cloud-Speicher verschoben werden können. Dazu gehören Transaktionen, Auszahlungen, Zahlungsanfechtungen, Kundinnen und Kunden, Rückerstattungen und zusätzliche Datensätze. Es ist kein Code erforderlich: Sie können Ihr Ziel verbinden, konfigurieren, welche Daten synchronisiert werden sollen, und die Pipeline erledigt den Rest.

Hier sind die wichtigsten Gründe, die native Pipeline von Stripe für Stripe-Daten zu nutzen, anstatt sie über einen Vermittler weiterzuleiten:

• Datenvollständigkeit: Stripe Data Pipeline umfasst historische Daten bis zurück zur Kontoerstellung und nicht erst ab dem Zeitpunkt, an dem Sie den Connector aktivieren. Zudem enthält sie vorgefertigte Finanzberichte und kuratierte Datensätze, die Connectoren von Drittanbietern nicht offenlegen.

• Zuverlässigkeit: Da die Pipeline von Stripe entwickelt und gepflegt wird, unterbrechen Schemaänderungen am zugrunde liegenden Datenmodell nicht Ihre Verbindung. Connectoren von Drittanbietern müssen die API von Stripe zurückentwickeln und mit den Änderungen Schritt halten.

• Geringeres Sicherheitsrisiko: Bei einem ETL-Tool von Drittanbietern durchlaufen Ihre Stripe-Daten die Infrastruktur eines zusätzlichen Anbieters. Das bedeutet weitere Anmeldeinformationen, die verwaltet werden müssen, weitere Nutzungsbedingungen, die ausgewertet werden müssen, und eine weitere potenzielle Fehlerquelle.