Datenpipeline

Eine Datenpipeline ist ein automatisierter Prozess, der Daten aus Quellsystemen sammelt, transformiert und an Zielsysteme übermittelt. Sie dient der Integration, Aufbereitung und Verfügbarkeit von Daten für Analysen, Berichte und datengetriebene Entscheidungen.

Sie umfasst Quellenanbindung (Datenbanken, Dateien, APIs), Ingestion, Verarbeitung, Speicherung und Bereitstellung. Metadaten, Qualitätsprüfungen und Sicherheitsmaßnahmen werden häufig integriert. Die Steuerung erfolgt durch Orchestrierungstools und das Monitoring der Pipeline.

Typen sind Batch-Pipelines, die Daten in festgelegten Intervallen verarbeiten, und Streaming-Pipelines, die Daten kontinuierlich in Echtzeit liefern. Architekturen unterscheiden ETL (extrahieren, transformieren, laden) und ELT (extrahieren, laden, transformieren), je nach Anforderungen und Zielsystem.

Speicherlandschaften umfassen Data Lakes, Data Warehouses und operative Speicher. Verarbeitung kann Transformation, Aggregation und Joins umfassen. Ereignisbasierte oder zeitgesteuerte Verarbeitung, kombiniert mit Messaging- oder Streaming-Systemen, ermöglicht zeitnahe Datenauslieferung.

Qualität, Governance und Sicherheit sind zentrale Aspekte: Datenqualität, Validierung, Metadaten-Management, Datenherkunft (Lineage) und Zugriffskontrollen. Datenschutz und Auditing helfen bei Compliance und Vertrauen in die Daten.

Herausforderungen sind Latenz, Skalierung, Fehlertoleranz, Kosten und Betrieb. Gute Praxis umfasst versionierte Schemas, Monitoring, automatisierte Tests und klare SLAs sowie robuste Fehlerbehandlung.