Data Engineering Lifecycle
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.
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Definition · Einordnung · Trade-offs · Beispiele
Worum geht es hier?
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Basisdaten
Kontext im Modell
Strukturelle Einordnung
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Keine Strukturpfade verfügbar.
Beziehungen
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