Data Engineering bildet das Rueckgrat jeder datengetriebenen Organisation. Ohne zuverlaessige Pipelines sind selbst die besten Machine-Learning-Modelle nutzlos.
Moderne Datenpipelines setzen auf Tools wie Apache Spark, dbt und Airflow. Der Trend geht weg von klassischen ETL-Prozessen hin zu ELT, bei dem Rohdaten zuerst geladen und dann transformiert werden.
Streaming-Architekturen mit Kafka oder Pulsar ergaenzen Batch-Verarbeitung dort, wo Echtzeit-Daten gebraucht werden. Die Wahl des richtigen Ansatzes haengt vom konkreten Anwendungsfall ab.
