Daten & Infrastruktur

Data Pipeline

Eine Data Pipeline ist die übergreifende Architektur, die Daten von der Quelle bis zum Zielsystem transportiert und dabei alle nötigen Verarbeitungsschritte orchestriert. Im Unterschied zur ETL-Pipeline umfasst sie auch Echtzeit-Streaming, Event-Verarbeitung und mehrstufige Transformationsketten — sie ist der gesamte Datenfluss von Rohquelle bis zur Nutzung.

Warum ist das relevant?

Moderne Unternehmensprozesse brauchen mehr als nächtliche Batch-Jobs: Bestellungen müssen in Echtzeit verarbeitet, Lagerbestände minutengenau aktualisiert und KI-Modelle mit aktuellen Daten versorgt werden. Data Pipelines sind die Lebensadern Ihrer digitalen Geschäftsprozesse — sie verbinden Datenquellen mit den Systemen, die Entscheidungen treffen.

So setzt IJONIS das ein

Wir designen Data Pipelines als modulare Architektur mit Apache Airflow für Batch-Orchestrierung, Apache Kafka für Streaming und dbt für Transformationen. Jede Pipeline wird mit Health-Checks, Alerting und automatischem Retry bei Fehlern ausgestattet — denn eine Pipeline ist nur so gut wie ihre Zuverlässigkeit.

Häufige Fragen

Was ist der Unterschied zwischen einer Data Pipeline und einer ETL-Pipeline?
Eine ETL-Pipeline ist ein spezieller Typ einer Data Pipeline mit dem festen Muster Extract-Transform-Load. Eine Data Pipeline ist der Oberbegriff und umfasst auch Streaming, Event-Driven Processing und komplexe, mehrstufige Verarbeitungsketten — ETL ist eine Teilmenge davon.
Wie überwache ich meine Data Pipelines?
Wir implementieren dreistufiges Monitoring: (1) technische Metriken (Laufzeit, Fehlerrate, Durchsatz), (2) Datenqualitätsmetriken (Vollständigkeit, Aktualität), (3) Business-Metriken (Daten-SLAs, Auswirkungen auf nachgelagerte Systeme). Alerts gehen per Slack, E-Mail oder PagerDuty an die verantwortlichen Teams.

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