ETL/ELT & Datenpipeline

Warum Sie robuste Datenpipelines brauchen¶

Datenpipelines sind das Rueckgrat jeder Datenplattform. Ohne zuverlaessigen Datentransport und Transformation gibt es kein Reporting, keine Analytics, keine KI. Dennoch behandeln die meisten Unternehmen Pipelines als Nebensache — Cron-Skripte, manuelle Exporte, unueberwachte Jobs.

Folgen schlechter Pipelines¶

• Stille Ausfaelle: Pipeline stuerzt nachts ab, morgens zeigt das Dashboard die Daten von gestern, niemand weiss warum
• Inkonsistente Daten: Verschiedene Pipelines transformieren dieselben Daten unterschiedlich, Zahlen stimmen nicht ueberein
• Keine Wiederholbarkeit: Manuelle Skripte, die nur eine Person versteht — die, die letzten Monat gegangen ist
• Null Transparenz: Sie wissen nicht, was laeuft, wie lange, ob es fertig wurde, ob Daten die Quality Checks bestanden haben

Unser Ansatz fuer Datenpipelines¶

Apache Airflow — Orchestrierung¶

Airflow ist der De-facto-Standard fuer die Orchestrierung von Daten-Workflows. DAG-basierter Ansatz ermoeglicht die Definition von Abhaengigkeiten zwischen Aufgaben, Retry-Logik, SLA-Monitoring und parallele Verarbeitung.

Was wir implementieren: - DAG-Design mit klaren Abhaengigkeiten und isolierten Tasks - Taskflow API fuer saubereren Python-Code - Custom Operators fuer spezifische Quellen (SAP, Salesforce, interne APIs) - Connection Management mit Vault/Secret Manager - SLA-Alerting — Pipeline muss innerhalb definierter Zeit abgeschlossen sein - Backfill — Wiederverarbeitung historischer Daten ohne Duplikate

dbt — Transformationen als Code¶

dbt (data build tool) bringt Software-Engineering-Best-Practices in Datentransformationen. SQL-first-Ansatz, Git-Versionierung, automatisiertes Testen, Dokumentation und Lineage.

Warum dbt: - Versionierung: Jede Transformation in Git, Code Review vor Deployment - Testen: Schema-Tests (unique, not_null, accepted_values), benutzerdefinierte Datentests - Dokumentation: Automatisch generierte Dokumentation mit Lineage-Graph - Inkrementelle Verarbeitung: Verarbeitung nur neuer/geaenderter Daten, nicht ganzer Tabellen - Jinja-Templating: DRY-Prinzipien in SQL, parametrisierte Modelle

Streaming-Pipelines¶

Fuer Use Cases mit niedriger Latenzanforderung bauen wir Streaming-Pipelines:

• Kafka + Kafka Streams: Einfache Transformationen, Filtering, Echtzeit-Enrichment
• Apache Flink: Komplexes Stream Processing mit Windowing, Complex Event Processing
• Spark Structured Streaming: Micro-Batch-Processing fuer Near-Real-Time-Szenarien

Error Handling und Resilienz¶

Jede Pipeline hat eine definierte Fehlerstrategie:

1. Retry mit Exponential Backoff — Transiente Fehler (Netzwerk-Timeout, Rate Limit) werden automatisch behoben
2. Dead Letter Queue — Datensaetze, die nicht verarbeitet werden koennen, gehen in DLQ zur manuellen Pruefung
3. Circuit Breaker — Wenn das Quellsystem wiederholt ausfaellt, stoppt die Pipeline voruebergehend die Aufrufe
4. Idempotenz — Wiederholte Pipeline-Ausfuehrung erzeugt keine Duplikate
5. Checkpointing — Bei Ausfall setzt die Pipeline am letzten erfolgreichen Punkt fort

Monitoring und Observability¶

Eine Pipeline ohne Monitoring ist eine tickende Zeitbombe. Wir implementieren:

• Ausfuehrungsmetriken: Laufzeit, Anzahl verarbeiteter Datensaetze, Fehlerrate
• Datenqualitaetsmetriken: Vollstaendigkeit, Aktualitaet, Volumen-Anomalien
• Alerting: PagerDuty/Slack/Teams-Benachrichtigungen bei Ausfall oder SLA-Verletzung
• Grafana-Dashboards: Ueberblick aller Pipelines an einem Ort
• Data Lineage: Woher Daten kamen, wie sie transformiert wurden, wohin sie gehen

Typische Implementierungen¶

Batch-Pipeline fuer Reporting¶

ERP + CRM + E-Shop → Airflow-Orchestrierung → dbt-Transformationen in Snowflake → Power BI-Dashboards. Taeglicher/stuendlicher Refresh. Implementierung: 4-6 Wochen.

CDC-Pipeline fuer Near-Real-Time¶

Debezium CDC von PostgreSQL → Kafka → Stream Processing → Delta Lake. Latenz unter 1 Minute. Implementierung: 3-5 Wochen.

Data Lake Ingestion¶

Hunderte von Quellen (APIs, Dateien, Datenbanken) → Airbyte/Fivetran → S3/ADLS Bronze Layer → dbt Silver/Gold. Skalierbar auf Dutzende TB taeglich. Implementierung: 6-10 Wochen.

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