Einsteigerleitfaden Batchverarbeitung

Was ist die Batchverarbeitung?

Bei der Batchverarbeitung geht es um die Ausführung umfangreicher, repetitiver Datenjobs. Mit der Batchmethode können User Daten zu einem Zeitpunkt verarbeiten, zu dem genügend Computing-Ressourcen verfügbar sind, wobei sie kaum oder gar nicht eingreifen müssen.

User können mithilfe der Batchverarbeitung Daten erfassen, speichern und anschließend während des sogenannten „Batch-Window“ verarbeiten. Durch die Festlegung von Verarbeitungsprioritäten und dadurch, dass Datenjobs zu einem möglichst günstigen Zeitpunkt ausgeführt werden, verbessert sich zudem die Effizienz.

Die Batchverarbeitung wurde erstmals im 19. Jahrhundert vom US-amerikanischen Unternehmer und Ingenieur Herman Hollerith eingesetzt, der die erste Tabelliermaschine erfand. Dieses Gerät gilt als Vorgänger des modernen Computers und war in der Lage, Daten in Form von Lochkarten zu berechnen und zu sortieren. Die Karten und ihre Informationen konnten anschließend erfasst und zusammen stapelweise verarbeitet werden. Durch diese Innovation war es möglich, große Datenmengen schneller und genauer zu verarbeiten als mit manuellen Eingabemethoden.

Grundlagen der Batchverarbeitung

Mithilfe der Batchverarbeitung können Unternehmen und Organisationen große Mengen an Daten effizient verwalten. Insbesondere eignet sie sich für häufige, redundante Aufgaben wie in der Buchhaltung. Die Grundlagen der Batchverarbeitung sind unabhängig von Branche und Job immer dieselben und umfassen im Wesentlichen folgende Parameter:

1. ausführende Person
2. verwendetes Programm
3. Ort, an dem Input und Output erfolgen
4. Zeitpunkt, an dem der Job ausgeführt werden soll

Mit anderen Worten: Es geht um die Fragen wer, was, wo und warum.

Beispiel – stapelweise Verarbeitung von Finanzdaten

Viele Unternehmen nutzen die Batchverarbeitung, um ihre Abrechnungsprozesse zu automatisieren.

Denken Sie etwa an eine Kreditkartentransaktion, die erst einige Tage nach der eigentlichen Transaktion auf Ihrem Kontoauszug erscheint. Diese Transaktion wurde wahrscheinlich einige Zeit nach Ihrem Einkauf im Batchverfahren verarbeitet.

Angenommen ein Großhändler stellt seinen Kunden einmal im Monat eine Rechnung und bezahlt seine Angestellten alle zwei Wochen. Sowohl die monatliche Rechnungsstellung als auch die zweiwöchentliche Lohnabrechnung sind Beispiele für die Batchverarbeitung.

Vorteile

Immer mehr Unternehmen nutzen die Batchverarbeitung, weil sie mehrere Vorteile für das Datenmanagement bietet:

Effizienz

Mithilfe der Batchverarbeitung können Unternehmen spezielle Zeitfenster für die Jobverarbeitung nutzen, in denen genügend Computing- oder andere Ressourcen zur Verfügung stehen. Dabei können sie zeitkritische Jobs priorisieren und für weniger dringende Jobs Batchprozesse einrichten. Darüber hinaus lassen sich Batchsysteme offline ausführen, um Prozessoren zu entlasten.

Einfachheit

Im Vergleich zur Streamverarbeitung ist die Batchverarbeitung weniger komplex und benötigt keine spezielle Hardware- oder Systemunterstützung für das Einlesen von Daten. Einmal eingerichtet, ist bei Batchverarbeitungssystemen weniger Wartung als bei der Streamverarbeitung erforderlich.

Bessere Datenqualität

Weil die Batchverarbeitung die meisten bzw. alle Komponenten eines Verarbeitungsjobs automatisiert und nur ein minimales Eingreifen durch den Benutzer erfordert, werden mögliche Fehlerquellen reduziert. Durch die höhere Präzision wird die Datenqualität verbessert.

Schnellere Geschäftsinformationen

Durch die Batchverarbeitung können Unternehmen große Datenmengen schnell verarbeiten. Weil sich viele Datensätze gleichzeitig verarbeiten lassen, wird die Verarbeitungszeit verkürzt. Daten stehen in kürzester Zeit bereit, sodass Unternehmen zeitnah handeln können. Dank der gleichzeitigen Ausführung mehrerer Jobs lassen sich wertvolle Geschäftsinformationen schneller denn je gewinnen.

Anwendungsfälle

Affinity Water – Millionen Kunden, Milliarden Liter

Affinity Water, der größte reine Wasserversorger in Großbritannien, nutzt ein automatisiertes System, um die Wasserzähler von 3,6 Millionen Kunden abzulesen, die täglich insgesamt über 900 Millionen Liter Wasser verbrauchen. Aufgrund der komplexen Wasserversorgungsinfrastruktur, der enormen Kundenbasis und des Dienstleistungsumfangs benötigt Affinity extrem wirksame und effiziente Strategien für die riesigen Datenmengen.

Dank der Batchverarbeitung kann Affinity seine Rechenprozesse priorisieren, sodass Aufgaben wie Zählerablesung und Abrechnung schnell und präzise erfolgen können, ohne kritische Ressourcen unnötig von anderen Datenverarbeitungsjobs abzuziehen.

Almerys – Batchverarbeitung im Healthcare-Bereich

Für die riesigen Datenmengen, die im Gesundheitswesen bei der Abrechnung anfallen, setzt Almerys auf die Batchverarbeitung. Das Unternehmen nutzt eine personalisierte Strategie, bei der je nach Job die Batchverarbeitung oder die Streamverarbeitung eingesetzt wird. Auf diese Weise ist Almerys in der Lage, jeden Tag über 1 Million papierlose Healthcare-Transaktionen Dritter zu verarbeiten.

Das Daten-Dilemma: Batch- oder Streamverarbeitung?

Auf die Frage, welche Datenverarbeitungsmethode die beste ist, gibt es keine richtige Antwort. Wichtig ist, dass man eine Lösung findet, die am besten zum Unternehmen, seinen Daten und seiner Situation passt. In einigen Fällen ist die Batchverarbeitung die kosteneffektivere Methode zur Verwaltung von Jobs. Manchmal ist aber auch ein Zugriff auf Streaming-Daten besonders wichtig. Viele Unternehmen nutzen daher beide Methoden.

Die Batchverarbeitung eignet sich für große Mengen diskontinuierlicher Daten. Sie ermöglicht hohe Verarbeitungsgeschwindigkeiten und verbessert die Effizienz der Jobverarbeitung, wobei Benutzer kaum oder gar nicht eingreifen müssen. Weitere Anwendungsfälle sind die Durchführung von Datenbank-Updates, die Transaktionsverarbeitung und die Konvertierung von einem Dateiformat zum anderen.

Die Streamverarbeitung eignet sich für kontinuierliche Daten und ist speziell für Systeme oder Prozesse sinnvoll, bei denen in Echtzeit auf die Daten zugegriffen werden muss. Kommt es vor allem auf die Schnelligkeit an, so ist die Streamverarbeitung wahrscheinlich die beste Option. Zum Beispiel nutzen Unternehmen, die im Bereich Cybersicherheit tätig sind oder mit vernetztem Equipment wie medizinischen Geräten arbeiten, die Streamverarbeitung, um Echtzeitdaten bereitzustellen.

Viele Unternehmen nutzen beide Prozesse, zum Beispiel Streamverarbeitung für zeitkritische Datenaufgaben und Batchverarbeitung für andere Jobs. So kann etwa ein Healthcare-Unternehmen, das tragbare Medizingeräte bereitstellt, die Gerätedaten mithilfe der Streamverarbeitung erfassen und überwachen, für seine Abrechnungsprozesse aber – aufgrund der höheren Kosteneffizienz – die Batchverarbeitung nutzen.

Batchverarbeitung und die Cloud

Die Batchverarbeitung entwickelt sich ständig weiter. Cloud-Technologien haben alle Verarbeitungsarten revolutioniert und dafür gesorgt, dass sich Daten aus vielen verschiedenen Programmen nahtlos zusammenführen und integrieren und remote speichern lassen. Die wichtigste Veränderung im Bereich der Batchverarbeitung ist die Migration von Daten aus lokalen Umgebungen in verteilte Systeme, in denen sich Data-Warehouses und Data Lakes an mehreren Standorten weltweit speichern lassen.

Selbst mit den Veränderungen durch cloudnative Technologien und Speicher ist und bleibt die Batchverarbeitung auch heute noch ein überaus nützliches Verfahren. Tatsächlich stellt der bekannte ETL-Prozess (ETL = Extraktion, Transformation, Laden) für die Bewegung und Transformation von Daten eine Art der Batchverarbeitung dar. Auch wenn inzwischen neue Methoden hinzugekommen sind, wird uns die Batchverarbeitung noch lange Zeit begleiten.

Die Zukunft der Batchverarbeitung

Nie zuvor hatten es Unternehmen mit so unterschiedlichen und komplexen Datensätzen zu tun wie heute. Die Batchverarbeitung alleine reicht heute nicht mehr aus. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, nutzen die meisten Unternehmen daher eine Kombination unterschiedlicher Verarbeitungsmethoden.

Talend Data Management Platform bietet verschiedene Datenverarbeitungstools und -funktionen, um Unternehmen jederzeit das ideale Tool für ihre Datenverarbeitungsjobs zur Verfügung zu stellen. Auf diese Weise hilft Talend Organisationen, die zunehmend komplexen Anforderungen rund um Datenintegration, Big-Data-Verarbeitung und Datenanalysen zu erfüllen.

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