IngestProzesse

IngestProzesse bezeichnet den Prozess der Aufnahme von Daten aus externen oder internen Quellen in ein zentrales Zielsystem, wie einen Data Lake, ein Data Warehouse oder eine Analytics-Plattform. Ziel ist es, Rohdaten zuverlässig, zeitnah und zugänglich für weitere Verarbeitung bereitzustellen. IngestProzesse umfassen typischerweise die Identifikation relevanter Quellen, Extraktion, Transport, Validierung sowie die Strukturierung der Daten in geeignete Formate und Modelle.

Es gibt verschiedene Modelle der Ingestion: Batch-Ingestion sammelt Daten in festgelegten Intervallen, während Streaming-Ingestion kontinuierlich oder nahezu in Echtzeit erfolgt. IngestProzesse verwenden Push- oder Pull-Mechanismen, APIs, Dateisynchronisation oder Messaging-Systeme als Transportwege. Typische Datenformate sind JSON, XML, Parquet oder Avro, je nach Anwendungsfall und Speicherziel.

Architektur und Bestandteile: Eine Ingest-Schicht verbindet Quellen mit dem Zielsystem und arbeitet oft mit Validierung, Standardisierung, Metadatenmanagement und Data Lineage. Monitoring, Logging, Sicherheit und Governance sind integrale Anforderungen. Technologien reichen von Integrationsplattformen und Connectors bis zu Streaming- oder Batch-Engines, die Skalierbarkeit, Fehlertoleranz und Idempotenz unterstützen.

Herausforderungen und Best Practices: Zu den Herausforderungen gehören Datenqualität, Schema-Evolution, Duplikate, Latenz und Kosten. Empfohlene Praktiken umfassen klare Quell- und Zieldefinitionen, robuste Fehlerbehandlung, Retries, idempotente Verarbeitung sowie umfassendes Data Lineage und Auditability.

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