Data Engineering Lifecycle
Ein organisatorisch-technisches Modell, das Phasen und Rollen für das Erheben, Verarbeiten, Prüfen und Bereitstellen von Daten entlang der gesamten Pipeline beschreibt.
Klassifikation
- KomplexitätHoch
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Ungenügende Datenqualität führt zu falschen Entscheidungen
- Fehlende Lineage behindert Compliance und Fehleranalyse
- Übermäßige Komplexität erhöht Betriebskosten
- Frühe Schema-Verträge und Versionierung
- Automatisierte Tests und Datenqualitäts-Gates
- Observability und Lineage von Anfang an implementieren
I/O & Ressourcen
- Quellsysteme und Datenfeeds
- Schemas, Verträge und Anforderungsdokumente
- Infrastruktur für Speicherung und Verarbeitung
- Bereinigte und transformierte Datenprodukte
- Monitoring- und Qualitätsreports
- Lineage- und Audit-Metadaten
Beschreibung
Der Data-Engineering-Lifecycle beschreibt Phasen und Praktiken zum Sammeln, Transformieren, Validieren, Speichern und Bereitstellen zuverlässiger Daten für Analysen und Anwendungen. Er definiert Zuständigkeiten entlang Ingestion, Verarbeitung, Datenqualität, Orchestrierung, Lineage, Governance und Betriebliches Monitoring. Das Modell unterstützt Teams beim Ausgleich von Skalierbarkeit, Wartbarkeit und Datenqualität über Pipelines.
✔Vorteile
- Verbesserte Datenqualität und Vertrauen in Reports
- Skalierbare und nachvollziehbare Datenpipelines
- Klarere Verantwortlichkeiten und schnellere Fehlerbehebung
✖Limitationen
- Erfordert initialen Aufwand bei Aufbau und Governance
- Komplexität wächst mit Anzahl der Datenquellen
- Nicht alle Legacy-Daten lassen sich einfach standardisieren
Trade-offs
Metriken
- Pipeline-Latenz
Messung der Zeit zwischen Dateneingang und Verfügbarkeit im Zielsystem.
- Datenqualitäts-Fehlerquote
Anteil der Datensätze, die Validierungsregeln nicht bestehen.
- Durchsatz (Records/s)
Anzahl verarbeiteter Datensätze pro Sekunde in der Pipeline.
Beispiele & Implementierungen
Etablierte Batch-ETL bei einem Retail-Unternehmen
Tägliche Aggregation von Verkaufsdaten, dedizierte Qualitätsprüfungen und BI-Schema für Berichtswesen.
Streaming-Architektur für Telemetriedaten
Niedrig-latente Pipeline mit Event-Streaming, Materialized Views und Monitoring.
Datenqualitäts-Framework in einem Finanzprodukt
Regelbasierte Validierungen, SLA-gesteuerte Alerts und Data Lineage zur Auditierbarkeit.
Implementierungsschritte
Situationsanalyse und Stakeholder-Alignment
Definition von Standards (Schemas, Quality SLAs, Contracts)
Prototypische Pipeline und Validierungs-Workflows bauen
Monitoring, Lineage und Alerts integrieren
Rollout, Schulung und inkrementelle Verbesserung
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Veraltete Ad-hoc-Skripte statt wiederverwendbarer Komponenten
- Keine Versionierung von Transformationen
- Unzureichende Testabdeckung für Randfälle
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Direktes Schreiben unbekannter Rohdaten ins Reporting-Schema
- Überspringen von Validierungsstufen zur Beschleunigung
- Fehlende Dokumentation von Schema-Änderungen
Typische Fallen
- Unterschätzen der Kosten für Storage und I/O
- Zu späte Einführung von Lineage-Mechanismen
- Verzicht auf Monitoring bis Probleme auftreten
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Vorhandene Legacy-Schemata und Abhängigkeiten
- • Budget- und Betriebskosten für Infrastruktur
- • Compliance- und Datenschutzanforderungen