Die Firma Rittal, einer der weltweit führenden Hersteller von Schaltschränken, betreibt im hessischen Haiger eine der modernsten Schaltschrankfertigungen der Welt und beschreitet aktuell den Weg zur Smart Factory. Dabei sammelt das „ONCITE Digital Production System“ alle Anlagen-, Produkt- und Fertigungsdaten. Anschließend werden sie harmonisiert, analysiert und transparent gemacht. So entsteht ein virtuelles Abbild der Fertigung, um Prozesse maximal zu optimieren. In Haiger entstehen dabei täglich 18 Terabyte Daten. Zu wissen, welche davon wirklich wichtig sind, ist eine herausfordernde Aufgabe.
Daten sind zum einen die Währung des 21. Jahrhunderts geworden, zum anderen steigen mit der wachsenden Menge dieser Daten parallel die Herausforderungen, diese richtig aufzubereiten, zu harmonisieren und zu analysieren. Denn: In der heutigen datengetriebenen Welt ist die effektive Nutzung von Daten der entscheidende Faktor, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Ohne die richtigen Tools und Techniken zur Datenmodellierung und Analyse wird es schwierig, die Daten effizient zu nutzen. Eine beliebte Plattform, die Unternehmen bei der Datenmodellierung und -analyse unterstützt, ist Databricks. In diesem Blogartikel haben wir Ihnen Databricks bereits vorgestellt, heute möchten wir Ihnen einen detaillierten Einblick in die Datenmodellierung in Databricks geben und zeigen, wie Databricks dazu beiträgt, die Effizienz der Datenanalyse zu maximieren.
Was ist Databricks?
Databricks ist eine Cloud-basierte Datenplattform, die auf Apache Spark basiert und entwickelt wurde, um die Verwaltung und Analyse von Big Data zu erleichtern. Databricks bietet eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) sowie Tools für die Zusammenarbeit und Automatisierung von Aufgaben im Datenbereich, darunter Data Engineering, Data Science und Machine Learning. Die Plattform ist zudem mit allen großen Cloud-Anbietern wie AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud Platform nutzbar. Mit Databricks können Nutzer, Datenpipelines erstellen, Modelle trainieren oder auch komplexe Datenanalysen durchführen. Eine der wichtigsten Funktionen von Databricks ist die Datenmodellierung, die die Strukturierung und Organisation von Daten ermöglicht, um ihre Analyse und Auswertung zu erleichtern.
Warum ist Datenmodellierung wichtig?
Die Datenmodellierung spielt eine entscheidende Rolle bei der effizienten Analyse von Daten und ist wichtig, um…
… Daten in einer strukturierten und organisierten Weise abzubilden. Das wiederum erleichtert die effiziente Speicherung, Verwaltung und Suche nach Informationen in einer Datenbank. Ein gut gestaltetes Datenmodell kann dazu beitragen, Redundanzen und Inkonsistenzen in den Daten zu vermeiden.
… Integritätsregeln zu definieren, die sicherstellen, dass die Daten in einer konsistenten und gültigen Form gespeichert werden. Durch die Festlegung von Beziehungen zwischen den Datenobjekten können Datenintegritätsregeln, wie z.B. Fremdschlüsselbeziehungen, implementiert werden, um die Konsistenz der Daten sicherzustellen.
… die Durchführung von Datenanalysen und -abfragen zu erleichtern. Daten können mithilfe von Abfragesprachen wie SQL strukturiert abgerufen und analysiert werden. Ein Datenmodell, das die Beziehungen zwischen den Datenobjekten genau darstellt, ermöglicht komplexe Abfragen und Analysen.
… die Kommunikation zwischen den verschiedenen Stakeholdern eines Projekts, darunter Datenbankentwickler, Datenbankadministratoren und Fachexperten, zu erleichtern. Ein Datenmodell bietet eine gemeinsame Sprache, um über die Struktur und das Verhalten der Daten zu sprechen. Durch die Visualisierung des Datenmodells können alle Beteiligten ein einheitliches Verständnis der Daten und deren Beziehungen entwickeln.
… den Entwurfsprozess einer Datenbank zu unterstützen. Datenmodelle helfen bei der Identifizierung der erforderlichen Datenobjekte, der Definition von Attributen und der Festlegung von Beziehungen zwischen den Datenobjekten. Ein gut gestaltetes Datenmodell legt die Grundlage für eine effiziente Datenbankstruktur und ermöglicht eine effektive Implementierung.
Datenmodellierung in Databricks
In Databricks gibt es verschiedene Ansätze zur Datenmodellierung, je nach Anforderungen des Projekts. Einige davon wollen wir im Folgenden genauer betrachten:
- Datenbanken und Tabellen:
Databricks bietet die Möglichkeit, Datenbanken und Tabellen zu erstellen, um Daten logisch zu organisieren. Datenbanken können als Container für verwandte Tabellen betrachtet werden, während Tabellen strukturierte Daten enthalten. Durch die Verwendung von Datenbanken und Tabellen können Benutzer Daten kategorisieren, was die Datenabfrage und -analyse erleichtert.
- Delta Lake:
Delta Lake ist eine erweiterte Datenverwaltungsschicht auf Basis von Apache Parquet. Es bietet ACID-Transaktionen (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability), Versionierung und Upserts für Big-Data-Workloads. Mit Delta Lakes können Data Engineers robuste Datenpipelines aufsetzen und Datenänderungen effizient verfolgen.
- Schema Evolution:
In Databricks können Schemamutationen leicht verwaltet werden. Das Schema einer Tabelle kann erweitert oder geändert werden, ohne dass bestehende Daten betroffen sind. Das wiederum ermöglicht eine einfache Anpassung an sich ändernde Geschäftsanforderungen und Datenstrukturen.
- Data Skew Handling:
Databricks bietet Mechanismen zur Behandlung von Data Skew, einem Zustand, bei dem bestimmte Datenpartitionen unverhältnismäßig große Größen aufweisen. Durch die Anwendung von Techniken wie Data Shuffling und Data Repartitioning kann Data Skew effizient reduziert werden, um die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit zu verbessern.
- Performance Optimierung:
Databricks bietet verschiedene Funktionen zur Optimierung der Datenverarbeitungsleistung. Zum Beispiel kann die Verwendung von Caching die Latenzzeiten reduzieren, während die Verwendung von Z-Order-Indexierung und Clustering-Techniken die Abfrageleistung erheblich verbessern kann.
Fazit
Die Datenmodellierung ist ein entscheidender Schritt bei der Durchführung effizienter Datenanalysen. Databricks bietet leistungsstarke Tools und Techniken zur Datenmodellierung, die Unternehmen dabei helfen, ihre Datenbestände zu optimieren, die Datenanalyse zu beschleunigen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Durch die sorgfältige Gestaltung der Datenarchitektur und die Anwendung bewährter Methoden können Unternehmen die volle Leistungsfähigkeit von Databricks nutzen und ihre datengetriebenen Initiativen erfolgreich vorantreiben.
