Data Engineering Lifecycle
Der Data Engineering Lifecycle ist ein Prozess, der alle Schritte von der Generierung der Daten bis hin zur Bereitstellung der Daten umfasst. Dabei werden die Daten in verschiedenen Schritten transformiert, um sie für die Analyse und Verarbeitung bereitzustellen. (Reis, J., 2022, S. 60-61)
Die Generierung von Daten kann auf verschiedene Weise erfolgen, zum Beispiel durch Sensoren, Protokolldateien, API-Aufrufe oder Benutzerinteraktionen. Es ist wichtig sicherzustellen, dass die erzeugten Daten qualitativ hochwertig, zuverlässig und konsistent sind. (Reis, J., 2022, S. 62-63)
Die Datenübernahme oder Ingestion ist der nächste Schritt. Hierbei werden die Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und in das Speichersystem übertragen. Dies kann durch Batch-Verarbeitung oder Streaming erfolgen. (Reis, J., 2022, S. 69-71)
Als nächstes müssen die Daten transformiert werden. Die Transformation kann Datenbereinigung, Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen, Aggregation, Anreicherung und Datenformatierung umfassen. (Reis, J., 2022, S. 73-75)
Schließlich werden die Daten im Serving Layer bereitgestellt. Die Daten können entweder für interne Benutzer oder für externe Kunden bereitgestellt werden. Die Kommunikation mit den Downstream Verarbeitern, z.B. den Data Scientist, ist wichtig, damit abgestimmt werden kann, in welcher Form die Daten zur Verfügung gestellt werden sollen. (Reis, J., 2022, S. 75-76)
Ein wichtiger Aspekt beim Data Engineering ist auch die Einhaltung von Datenschutz- und Sicherheitsbestimmungen. (Reis, J., 2022, S. 82)
Insgesamt ist der Data Engineering Lifecycle ein Prozess, der viele Schritte umfasst und auf die Bereitstellung von Daten für die Verarbeitung und Analyse abzielt. Es ist wichtig, dass alle Schritte sorgfältig geplant und ausgeführt werden. (Reis, J., 2022, S. 107-108)
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