Datenflüssen

Datenflüsse beschreiben die Bewegung und Transformation von Daten innerhalb von Informationssystemen und Netzwerken. Sie zeigen, wie Datenquellen mit Prozessen, Speichern und Zielen verbunden sind und welche Schritte eine Datenrunde durchläuft.

In der Praxis werden Datenflüsse oft modelliert, zum Beispiel durch Datenflussdiagramme (DFD), die Flussrichtungen, Datenformate und Transformationsschritte darstellen. Solche Modelle unterstützen Systementwurf, Analyse von Abhängigkeiten und Optimierung.

Zu den Bausteinen gehören Quellen (Anwendungen, Sensoren oder externe Systeme), Ziele (Datenbanken, Dateispeicher, Dienste), Datenspeicher (Datenbanken, Data Lakes) und Transformationsprozesse (Berechnungen, Aggregationen). Die Datenflüsse selbst geben Weg und Sequenz an sowie relevante Formate und Validierungen.

Anwendungen liegen in der Systemarchitektur, Datenintegration, ETL/ELT-Prozessen, Streaming-Architekturen, Datenqualität, Governance und Datenschutz. Ein klares Verständnis der Flüsse ermöglicht Leistungsoptimierung, Fehlersuche und sichere Handhabung sensibler Daten.

Wichtige Konzepte sind Datenqualität, Latenz, Durchsatz, Integrität, Zugriffskontrolle, Data Lineage (Datenherkunft) und Metadatenmanagement. Transparente Datenflüsse erleichtern Auditierbarkeit und Compliance.

Datenflüsse können statisch oder dynamisch, synchron oder asynchron, batch- oder streamingbasiert sein. Moderne Systeme nutzen oft ereignisgesteuerte oder continuous-Streaming-Programme, um zeitnahe Datenverarbeitung sicherzustellen.

Beispielhaft bleibt der Bestellprozess eines Online-Anbieters, in dem Kundendaten, Bestellungen, Zahlungsinformationen und Bestandsdaten durch mehrere Systeme fließen. Die Dokumentation der Flüsse dient der Nachverfolgung und Optimierung.