DatenWorkflows
DatenWorkflows sind strukturierte Abfolgen von Aufgaben, die darauf abzielen, Daten von Quellen zu sammeln, zu transformieren, zu speichern und bereitzustellen. Sie automatisieren wiederkehrende Schritte in Datenprozessen und ermöglichen Konsistenz, Nachvollziehbarkeit und Skalierbarkeit über verschiedene Systeme und Umgebungen hinweg.
Zu den typischen Bestandteilen gehören Datenquellen, Datenaufnahme, Transformationslogik oder -regeln, Orchestrierung und Scheduling, Zielspeicher, Monitoring, Logging,
Der Lebenszyklus umfasst oft Design und Implementierung, Datenaufnahme, Transformation, Orchestrierung und Scheduling, Qualitätssicherung, Deployment, Betrieb, Monitoring
Architekturen variieren. Zentralisierte Orchestrierer koordinieren Aufgaben top-down; ereignisbasiert oder datengetriebenen Workflows reagieren auf Änderungen in Quellen.
Typische Technologien umfassen Werkzeuge zur Orchestrierung, Datenintegration und Pipelines, sowie Plattformen für Data Warehousing, Data Lakes,
Herausforderungen umfassen Komplexität, Skalierung, Latenz, Kosten, Sicherheit, Compliance und Governance. Gute Praxisbetrachtungen betonen klare Datenverträge, Metadatenverwaltung,