DatenverarbeitungsPipelines

DatenverarbeitungsPipelines bezeichnet eine Folge von Schritten, durch die Rohdaten aus Quellen aufgenommen, transformiert und schließlich an Ziele überführt werden. Ziel ist die konsistente, zeitgerechte und nachvollziehbare Bereitstellung von Daten für Analysen, Berichte oder Anwendungen. Pipelines können sowohl im regelmäßigen Batchbetrieb als auch in nahezu Echtzeit betrieben werden.

Typische Bestandteile sind Datenquellen (Datenbanken, Dateien, APIs), Ingestion oder Extract-Schritte, Transformationslogik (Bereinigung, Normalisierung, Anreicherung, Aggregation), Speicherschichten (Data Lake, Data Warehouse, Zieldatenbanken) sowie Ausgabe- oder Serving-Schichten (BI-Tools, Anwendungen). Zur Koordination gehören Orchestratoren oder Scheduling-Engines, Robustheit gegen Fehler, Retry-Logik und Logging. Metadata- und Data-Governance werden oft durch Kataloge, Versionierung und Compliance-Checks unterstützt.

Pipelines lassen sich nach Verarbeitungsart unterscheiden: Batch-Pipelines verarbeiten Daten in festen Intervallen; Streaming- oder Micro-Batch-Pipelines verarbeiten kontinuierlich oder in kleinen Zeitfenstern. Das ETL-Modell (extrahieren – transformieren – laden) wird oft gegenüber dem ELT-Modell (extrahieren – laden – transformieren) bevorzugt, je nach Datenvolumen, Latenzanforderungen und Tooling. Typische Technologien umfassen Integrations- und Orchestrationswerkzeuge wie Airflow, Verarbeitungstechnologien wie Spark, Flink oder Beam, Messaging-Systeme wie Kafka sowie Cloud-Dienste.

Wichtige Herausforderungen sind Datenqualität, Schema-Evolution, Latenz, Skalierbarkeit und Fehlerhandhabung. Eine klare Datenherkunft (Data Lineage), Versionierung, idempotente Operationen und belastbare Monitoring- und Alerting-Mechanismen erhöhen Reproduzierbarkeit und Zuverlässigkeit. Organisationen setzen außerdem Data Governance, Zugriffskontrollen und Data Catalogs ein, um Compliance und Verständnis zu gewährleisten.