Datenpipelines bilden in vielen Unternehmen die Verbindung zwischen Quellsystemen und analytischen Anwendungen. Gemeinsam mit Automatisierungen und KI-Produktivitätstools entstehen so tragfähige Prozesse für wiederkehrende Datenarbeit. Der Inhalt verknüpft diese Elemente zu einem zusammenhängenden Bild.
!Kursinhalt
!1. Aufbau robuster Datenpipelines
*Quellen, Stufen und Ziele
*Batch- und Streaming-Ansätze
*Typische Bausteine in Pipelines
!2. Automatisierungen im Datenfluss
*Ereignisgesteuerte Auslöser
*Wiederverwendbare Bausteine
*Fehlerszenarien und Reaktionen
!3. KI-Produktivität im Pipeline-Alltag
*Unterstützung bei Transformationen
*Generierung von Prüflogik
*Dokumentation und Übergaben
!4. Qualitätssicherung und Monitoring
*Protokollierung und Kennzahlen
*Review bestehender Abläufe
*Umgang mit Änderungen
!Berufliche Relevanz
*Weniger manueller Aufwand im Datenbetrieb
*Besser nachvollziehbare Abläufe
*Grundlage für skalierbare Analytics-Umgebungen