Eine Data Pipeline ist eine strukturierte Folge von Prozessen, die Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, transformiert und in ein Zielsystem lädt (ETL). Sie automatisiert den Datenfluss und sorgt für eine zuverlässige, konsistente und effiziente Verarbeitung großer Datenmengen.

Typen/Arten:

• Batch Processing: Verarbeitung von Daten in festen Zeitintervallen.
• Stream Processing: Echtzeitverarbeitung von Datenströmen.
• Hybrid: Kombination aus Batch und Echtzeit.

Beispiele:

• Ein E-Commerce-Unternehmen sammelt Verkaufs- und Kundendaten, transformiert sie und lädt sie in ein Data Warehouse für Analysen.
• Log-Daten von IoT-Geräten werden in Echtzeit verarbeitet und für Monitoring bereitgestellt.

Vorteile:

• Automatisierung reduziert manuelle Fehler.
• Ermöglicht zeitnahe und präzise Datenanalyse.
• Skalierbar für große Datenmengen.

Nachteile:

• Komplexe Implementierung erfordert technisches Know-how.
• Fehler in der Pipeline können Datenqualität beeinträchtigen.
• Wartung und Monitoring sind notwendig.

Fazit:

Data Pipelines sind essenziell für moderne datengetriebene Unternehmen. Sie sichern einen reibungslosen, automatisierten Datenfluss und ermöglichen schnelle, zuverlässige Entscheidungen auf Basis aktueller Daten.