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concept#Daten#Analyse#Architektur#Cloud#Plattform

Big Data Processing

Konzept für skalierbare Verarbeitung großer, heterogener Datensätze zur Gewinnung verwertbarer Erkenntnisse in Batch- und Streaming-Szenarien.

Big-Data-Processing umfasst Techniken und Architekturen zum Erfassen, Speichern, Transformieren und Analysieren sehr großer, heterogener Datensätze, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Etabliert
Hoch

Klassifikation

  • Hoch
  • Technisch
  • Architektur
  • Reif

Technischer Kontext

Nachrichtenbroker (z. B. Kafka, Kinesis)Objektspeicher/Dateisysteme (z. B. S3, HDFS)Orchestratoren und Workflow-Engines (z. B. Airflow)

Prinzipien & Ziele

Daten als Produkt behandeln und klare SLAs definieren.Trennung von Speicherung, Verarbeitung und Serving-Schichten.Automatisierte Tests, Observability und reproduzierbare Pipelines sicherstellen.
Umsetzung
Unternehmen, Domäne, Team

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Datenqualität und Inkonsistenzen führen zu falschen Erkenntnissen.
  • Kostenexplosion durch ungezügelte Skalierung in der Cloud.
  • Unzureichende Governance verursacht Compliance- und Sicherheitsprobleme.
  • Schema-Evolution und Versionierung früh definieren.
  • Idempotente Verarbeitung und klare Fehlerbehandlung implementieren.
  • Observability, SLAs und Kostenmetriken von Anfang an messen.

I/O & Ressourcen

  • Rohdaten aus Produktionssystemen oder externen Quellen
  • Metadaten, Schemas und Qualitätsanforderungen
  • Rechen- und Speicherressourcen (Cluster, Cloud-Konten)
  • Aufbereitete Datensets für Analysen und Modelle
  • Echtzeit-Metriken, Alerts und Dashboards
  • Archivierte Roh- und Transformations-Artefakte mit Lineage

Beschreibung

Big-Data-Processing umfasst Techniken und Architekturen zum Erfassen, Speichern, Transformieren und Analysieren sehr großer, heterogener Datensätze, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Es beinhaltet Batch- und Stream-Verarbeitung, verteilte Speicherung und Rechenmuster sowie häufig Cloud-gestützte Data-Lakes, Orchestrierung und Governance über Technik- und Analyse-Teams hinweg.

✔

  • Skalierbare Verarbeitung großer Datenmengen für tiefere Einblicke.
  • Unterstützung sowohl für Batch- als auch für Echtzeitanalysen.
  • Bessere Entscheidungsgrundlage durch integrierte Datenplattformen.

✖

  • Hoher Aufwand für Betrieb, Kostenoptimierung und Governance.
  • Komplexe Datenintegration und Schema-Management über Quellen hinweg.
  • Latenzgrenzen bei anspruchsvollen Echtzeit-Anforderungen.

  • Durchsatz (Events/s oder GB/s)

    Misst die Menge an verarbeiteten Daten pro Zeiteinheit.

  • End-to-End-Latenz

    Zeit von Ereigniseingang bis zur Verfügbarkeit im Zielsystem.

  • Kosten pro verarbeiteter Einheit

    Monetäre Aufwände in Relation zum verarbeiteten Datenvolumen.

Echtzeit-Analyse bei einem Telekommunikationsanbieter

Ein Provider setzt Streaming-Pipelines zur Erkennung von Netzwerkproblemen und automatischen Alarmierungen ein.

Data Lakehouse für Finanzanalysen

Finanzunternehmen integriert Batch-ETL und OLAP-Queries in einem gemeinsamen Lakehouse für Risikoreports.

Feature-Engineering-Pipelines bei einem E-Commerce

E-Commerce platziert verteilte Aggregationen zur Erstellung konsistenter Feature-Sets für Empfehlungen.

1

Assess: Anforderungen, Datenquellen und SLAs analysieren.

2

Design: Architektur für Storage, Compute und Orchestrierung entwerfen.

3

Build: Pipelines, Tests und Monitoring implementieren.

4

Operate: Kosten, Sicherheit und Governance im Tagesbetrieb steuern.

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Ad-hoc-Schemas ohne Versionierung und dokumentierte Migrationen.
  • Temporäre Workarounds statt skalierbarer Partitionierungsstrategie.
  • Fehlende Automatisierung für Tests und Deployments von Pipelines.
Netzwerkbandbreite für verteilte ShufflesI/O-Leistung bei massiven Parquet-ScansKoordination und Orchestrierung großer Pipelines
  • Einsatz großer Cluster zur Behebung schlecht optimierter SQL-Abfragen.
  • Kurzfristige Speicherung sensitiver Daten in offenen Buckets.
  • Vernachlässigung von Kostenprognosen bei Cloud-Workloads.
  • Unterschätzung der Kosten und des Betriebsaufwands bei Skalierung.
  • Fehlende Tests für Datenqualität in Offline- und Streaming-Pfaden.
  • Nichtberücksichtigung von Datenschutzanforderungen (z. B. PII).
Verständnis verteilter Systeme und Streaming-ModelleKenntnisse in Datenmodellierung und ETL/ELT-PipelinesBetriebswissen zu Skalierung, Kostenoptimierung und Observability
Durchsatz und Latenzanforderungen der GeschäftsprozesseDatenvolumen, Vielfalt und Änderungsrate der QuellenSicherheits-, Datenschutz- und Compliance-Vorgaben
  • • Budgetgrenzen für Cloud-Dienste und Speicher
  • • Regulatorische Anforderungen an Datenspeicherung
  • • Inkompatible Quelldatenformate und fehlende Metadaten