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concept#Daten#Analyse#Architektur#Integration

Datenverarbeitung

Konzept zur Sammlung, Transformation und Orchestrierung von Rohdaten zu verwertbaren Informationen für Analyse, Integration und operative Systeme.

Data Processing beschreibt Sammlung, Validierung, Transformation und Organisation von Rohdaten zu verwertbaren Informationen.
Etabliert
Mittel

Klassifikation

  • Mittel
  • Technisch
  • Architektur
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

Message-Broker (z. B. Kafka)Data Warehouses und Data LakesFeature-Stores und Analyseplattformen

Prinzipien & Ziele

Single Source of Truth definierenDatenqualität früh prüfenVerarbeitungssemantik explizit festlegen (idempotent, exactly-once)
Umsetzung
Unternehmen, Domäne, Team

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Dateninkonsistenzen durch fehlende Transaktionsgrenzen
  • Verletzung von Datenschutzbestimmungen bei unsauberer Anonymisierung
  • Kostenexplosion durch unkontrollierten Durchsatz oder Speicherung
  • Schemaevolution planen und versionieren
  • End-to-End-Observability (Logs, Metriken, Traces) implementieren
  • Automatisierte Qualitätsprüfungen und Alerts einführen

I/O & Ressourcen

  • Rohdatenströme oder Batch-Dateien
  • Schemata, Mappings und Validierungsregeln
  • Infrastruktur- und Betriebsparameter
  • Bereinigte, normalisierte Datensätze
  • Metriken, Events und Audits
  • Persistente Stores für Analyse und Integration

Beschreibung

Data Processing beschreibt Sammlung, Validierung, Transformation und Organisation von Rohdaten zu verwertbaren Informationen. Es umfasst Batch- und Stream-Verarbeitung, ETL/ELT, Datenanreicherung sowie Qualitäts‑ und Governance‑Prüfungen. Ziel ist die zuverlässige, skalierbare Bereitstellung konsistenter Daten für Analyse, Integration und operative Abläufe. Dabei müssen Datenschutz, Monitoring und Kosten berücksichtigt werden.

✔

  • Konsistente und reproduzierbare Datenlieferungen
  • Bessere Entscheidungsgrundlagen durch hochwertige Daten
  • Skalierbarkeit von Analyse- und Integrationsprozessen

✖

  • Komplexität bei heterogenen Datenschemata
  • Latenz vs. Konsistenz-Abwägungen bei Echtzeitbedarf
  • Erhöhter Betriebsaufwand für Qualität und Governance

  • Durchsatz (Events/Sekunde)

    Misst die Anzahl verarbeiteter Ereignisse pro Zeiteinheit.

  • Latenz (End-to-End)

    Zeit vom Eintreffen eines Dateneintrags bis zur Verfügbarkeit im Zielsystem.

  • Datenqualitäts-Score

    Aggregierter Index aus Completeness, Accuracy und Freshness.

ETL-Pipeline für Reporting

Batch-ETL extrahiert Logdaten, transformiert sie und lädt aggregierte Kennzahlen in ein Data Warehouse.

Echtzeit-Stream-Transformation

Stream-Prozessoren normalisieren Events, berechnen Metriken und speisen Dashboards in Sekundenlatenz.

Feature-Engineering für Modelle

Prozess zur Erzeugung stabiler Features aus Rohdaten inklusive Nachverfolgbarkeit und Reproduzierbarkeit.

1

Anforderungen und SLAs definieren

2

Datenquellen katalogisieren und priorisieren

3

Pipeline-Architektur entwerfen, testen und inkrementell ausrollen

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Ad-hoc Transformationsskripte ohne Tests
  • Keine Metadatenerfassung und Lineage
  • Hardcodierte Endpunkte und Credentials in Pipelines
I/O- und NetzwerkdurchsatzSchema-MigrationenState-Management bei Streaming
  • Einsatz von Batch-Pipelines für harte Echtzeitanforderungen
  • Speicherung personenbezogener Daten ohne Löschkonzept
  • Unkontrollierte Replikation großer Rohdatensätze
  • Versteckte Kosten durch unbegrenzte Retention
  • Fehlende Testdaten für Edge-Cases
  • Unklare SLAs führen zu Betriebsstreitigkeiten
Datenmodellierung und ETL-DesignStreaming- und Batch-VerarbeitungstechnikenDaten-Governance und Datenschutzverständnis
Skalierbarkeit der Verarbeitung (Durchsatz und Latenz)Datenqualität und NachvollziehbarkeitDatenschutz und Compliance-Anforderungen
  • • Vorhandene Datenformate und Legacy-Quellen
  • • Budget und Betriebsressourcen
  • • Rechtliche Anforderungen an Datenspeicherung