BigQuery erweitern: Wann Dataform der nächste Schritt ist
Management Summary
Erfahre, wie und vor allem wann Dataform BigQuery sinnvoll ergänzt und zu einer erheblichen Produktivitäts- und Effizienzsteigerung der Datenprozesse beiträgt.
Die Symbiose zwischen BigQuery und Dataform
Sowohl BigQuery als auch Dataform finden sich als Services in der Google Cloud Platform. Dabei ist Dataform ein integraler Bestandteil des BigQuery-Services. Integrationsaufwand bleibt somit erspart und es kann direkt mit produktiver Arbeit begonnen werden. Im User Interface findet sich das Dataform-Menü als Unterpunkt des “BigQuery” -Services der GCP.
Die Stärken von BigQuery als Datenplattform
BigQuery ist eine cloud-basierte Data-Warehouse-Lösung von Google. Sie hebt sich durch ihre Skalierbarkeit und Geschwindigkeit hervor. Es ermöglicht Nutzer*innen, massive Datenmengen in Sekundenschnelle zu analysieren, dank der serverlosen Architektur und einer nahezu unbegrenzten Rechenleistung. Ein weiterer Vorteil ist die Unterstützung für GoogleSQL, das einen Dialekt des Standard-SQLs darstellt und eine schnelle Einarbeitung ermöglicht sowie leistungsfähige Funktionen wie partitionierte Tabellen und Unterstützung für Machine Learning-Modelle bietet. Die Kostenstruktur basiert auf tatsächlich genutzten Ressourcen. Das gestaltet BigQuery besonders attraktiv für Unternehmen, die flexibel und effizient arbeiten wollen.
Wie Dataform BigQuery ergänzt
Während BigQuery als Datenplattform auf Geschwindigkeit und Analyseleistung setzt, fungiert Dataform als Orchestrierungs- und Modellierungswerkzeug, das diese Stärken optimal ergänzt. Mit Dataform lassen sich komplexe Datenpipelines definieren und steuern, ohne dass wiederholt manuelle Eingriffe nötig sind. Es bietet eine klare Struktur für die Modellierung von Daten und bringt Ordnung in die oft chaotischen Prozesse der Datenvorbereitung.
Die Symbiose von BigQuery und Dataform liefert Unternehmen einen unschätzbaren Mehrwert. Zum einen profitieren sie von der Geschwindigkeit und Skalierbarkeit von BigQuery, zum anderen von der Struktur und Automatisierung, die Dataform ermöglicht. Diese Kombination führt zu einer Reduktion von Fehlern, besserer Nachvollziehbarkeit und erheblichen Zeiteinsparungen. Zudem ermöglicht es Teams, schneller und präziser auf geschäftskritische Fragen zu reagieren, da saubere und konsistente Datenmodelle die Grundlage für alle Analysen bilden.
Der Mehrwert von Dataform
Versionierung und kollaborative Arbeit an Datenmodellen
Dataform unterstützt die Versionierung von Datenmodellen und ermöglicht es Teams, gleichzeitig und strukturiert an denselben Pipelines zu arbeiten. Änderungen können leicht nachvollzogen und bei Bedarf zurückgesetzt werden. Diese Funktionalität erleichtert nicht nur die Zusammenarbeit, sondern minimiert auch das Risiko von Fehlern, die durch manuelle Änderungen oder Missverständnisse entstehen können.
Automatisierte Tests und Validierung von Daten
Ein wesentlicher Vorteil von Dataform ist die Möglichkeit, automatisierte Tests für Datenmodelle zu implementieren. Dadurch können Fehler und Inkonsistenzen frühzeitig erkannt und behoben werden, bevor sie in Berichte oder Dashboards einfließen. Diese Validierungsmechanismen sorgen für eine höhere Datenqualität und stärken das Vertrauen der Nutzer*innen in die Ergebnisse.
Wiederverwendbarkeit von Code durch SQLx
Mit SQLx bietet Dataform eine Erweiterung, die es Entwicklern ermöglicht, wiederverwendbare und modular aufgebaute Code-Bausteine zu erstellen. Dieser Ansatz reduziert nicht nur die Redundanz, sondern fördert auch Best Practices in der Datenmodellierung. Teams können auf eine Bibliothek geprüfter Module zurückgreifen und so effizientere sowie konsistentere Pipelines erstellen.
Wann ist der richtige Zeitpunkt für Dataform? Vier klare Signale
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01
Wiederkehrende Transformationen mit identischen Logiken
In einer wachsenden Dateninfrastruktur sind bestimmte Transformationen oft wiederkehrend. Zum Beispiel erfordert die Erstellung von aggregierten Umsatzdaten aus Rohdaten für Dashboards tägliche Updates. Mit einfachen SQL-Queries wird dieser Prozess manuell oder durch lose Skript-Sammlungen umgesetzt, was fehleranfällig und schwer wartbar ist.
Problem: Jede kleine Änderung, wie das Hinzufügen neuer Berechnungen, erfordert ein manuelles Update an mehreren Stellen. Es besteht das Risiko, dass die Logik inkonsistent wird, und der Wartungsaufwand steigt exponentiell.
Lösung durch Dataform: Dataform automatisiert diese Transformationen, indem es Abhängigkeiten zwischen Tabellen explizit definiert und Abfragen modularisiert. Änderungen an der zugrundeliegenden Logik werden systematisch übernommen, ohne dass jedes Skript manuell angepasst werden muss. Dies spart Zeit und garantiert konsistente Ergebnisse.
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02
Zusammenarbeit in einem datengetriebenen Team
In einem Unternehmen, in dem mehrere Teams an denselben Datensätzen arbeiten, werden Konflikte unvermeidlich. Analyst*innen und Engineers ändern Tabellenstrukturen oder Abfragen, was häufig zu unerwarteten Inkonsistenzen in den Ergebnissen führt.
Problem: Ohne klar definierte Versionierung und kollaborative Workflows wird es schwierig, Änderungen nachzuverfolgen und zu dokumentieren. Ein fehlendes Kontrollsystem erhöht die Gefahr von Datenverlust und unbemerkten Fehlern.
Lösung durch Dataform: Mit Dataform können Teams Änderungen versionieren, dokumentieren und kontrolliert ausrollen. Jeder Beitrag wird nachvollziehbar, und die Zusammenarbeit wird effizienter. Zudem verhindern automatisierte Tests, dass fehlerhafte Änderungen die Produktionsdaten beeinträchtigen.
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03
Komplexe Datenabhängigkeiten zwischen Tabellen
In einem fortgeschrittenen Datenprojekt sind Tabellen häufig voneinander abhängig. Beispielsweise könnten Marketingdaten, Produktdaten und Kund*innendaten in unterschiedlichen Pipelines verarbeitet werden, die jedoch alle auf einer Basisdatenbank aufbauen.
Problem: Mit einfachen SQL-Queries ist es schwierig sicherzustellen, dass sich Änderungen an einer Tabelle korrekt auf alle abhängigen Tabellen auswirken. Dies kann zu veralteten oder inkonsistenten Daten führen, was die Analyseergebnisse unzuverlässig macht.
Lösung durch Dataform: Dataform ermöglicht es, Datenabhängigkeiten klar zu definieren und Transformationen so zu modellieren, dass jede Tabelle automatisch aktualisiert wird, sobald sich zugrunde liegende Daten ändern. Dadurch bleibt die Datenpipeline stabil und flexibel, selbst bei komplexen Projekten.
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04
Skalierende Datenmenge und Performance-Probleme
Mit wachsender Datenmenge und steigender Komplexität von Abfragen nimmt auch die Rechenzeit zu. Performance-Probleme entstehen häufig durch ineffiziente oder redundante SQL-Queries, die direkt auf großen Datensätzen ausgeführt werden.
Problem: Ohne eine klare Struktur und Optimierung werden Abfragen langsam und teuer. Dies behindert nicht nur die Geschwindigkeit der Analysen, sondern belastet auch das Budget des Unternehmens.
Lösung durch Dataform: Dataform optimiert die Abfrageleistung, indem es Transformationen schrittweise und mit klaren Logiken umsetzt. Tabellen können partitioniert und geclustert werden, um die Ausführungszeiten zu minimieren. Zudem lassen sich ineffiziente Prozesse durch Tests und Monitoring frühzeitig erkennen und korrigieren.
Fazit
Die Kombination von BigQuery und Dataform eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten, ihre Daten effizienter und fehlerfreier zu nutzen. Während BigQuery durch Geschwindigkeit und Skalierbarkeit glänzt, bringt Dataform Struktur und Automatisierung in komplexe Datenpipelines. Diese Symbiose reduziert Wartungsaufwand, fördert die Zusammenarbeit und schafft die Grundlage für fundierte Geschäftsentscheidungen. Besonders in datengetriebenen Teams mit wachsender Infrastruktur ist der Einsatz von Dataform ein klarer Wettbewerbsvorteil.
