Data Engineering
Disziplin zur Gestaltung, Implementierung und Betreuung von Datenpipelines und -plattformen, die verlässliche Daten für Analyse und Anwendungen liefern.
Klassifikation
- KomplexitätHoch
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Veraltete Data-Pipelines verursachen inkonsistente Ergebnisse
- Unzureichende Datenqualitätskontrolle führt zu Fehlentscheidungen
- Fehlende Observability erschwert Fehlerbehebung
- Daten als Produkt mit Eigentümern bereitstellen
- Automatisierte Tests und CI/CD für Pipelines
- Eindeutige Metadaten- und Schemaverwaltung
I/O & Ressourcen
- Quellsysteme und Rohdaten
- Schemata, Metadaten und SLAs
- Infrastruktur für Verarbeitung und Speicherung
- Gereinigte, versionierte Datenprodukte
- Monitoring- und Qualitätsmetriken
- Dokumentierte Datenlineage und Metadaten
Beschreibung
Data Engineering ist die Disziplin, die Datenpipelines und -plattformen entwirft, implementiert und betreibt, um zuverlässige Daten für Analyse und Anwendungen bereitzustellen. Es umfasst Ingestion, Transformation, Speicherung, Metadaten sowie operative Aspekte wie Observability und Datenqualität. Teams sorgen für Skalierbarkeit, Wartbarkeit und Reproduzierbarkeit.
✔Vorteile
- Verbesserte Datenzuverlässigkeit und Wiederholbarkeit
- Schnellere Bereitstellung von Analyse-Erkenntnissen
- Skalierbare, wiederverwendbare Datenpipelines
✖Limitationen
- Hoher initialer Implementierungsaufwand
- Komplexität in Governance und Datenschutz
- Höherer Bedarf an spezialisierten Fähigkeiten
Trade-offs
Metriken
- Pipeline-Latenz
Zeit zwischen Datenaufnahme und Verfügbarkeit im Zielsystem.
- Fehlerrate pro Lauf
Anteil fehlerhafter Pipeline-Ausführungen gegenüber allen Ausführungen.
- Datenqualitätsregeln bestanden
Prozentsatz der Datensätze, die definierte Qualitätsprüfungen bestehen.
Beispiele & Implementierungen
Unternehmensweites Analytics-Platform-Projekt
Konsolidierung fragmentierter Datensilos in einen zentralen Lakehouse mit ETL- und Streaming-Pipelines.
Echtzeit-Eventverarbeitung für Personalization
Streaming-Ingest mit Kafka und Feature-Serving für personalisierte Empfehlungen.
Feature-Store-Integration für ML-Teams
Versionierte Feature-Exporte und konsistente Reproduktion von Trainingsdaten über Pipelines.
Implementierungsschritte
Ist-Aufnahme der Datenquellen und -bedarfe
Architektur und Governance-Model entwerfen
Proof-of-Concept für Kernpipelines implementieren
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Temporäre Skripte statt wiederverwendbarer Komponenten
- Keine Versionierung von Datenpipelines
- Fehlende automatisierte Datenqualitätsprüfungen
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Direkte Nutzung von Rohdaten in Analysen ohne Bereinigung
- Übermäßige Normalisierung für Analyse-Workloads
- Feature-Engineering ad-hoc im Produktionssystem
Typische Fallen
- Unklare Ownership führt zu verwaisten Pipelines
- Unterschätzung der operativen Kosten
- Fehlende Tests für Schema-Änderungen
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Datenschutz- und Compliance-Anforderungen
- • Legacy-Systeme mit begrenzter Schnittstellenfähigkeit
- • Budget- und Ressourcenbeschränkungen