Automation · Deep Dive 06
Datenpipelines & ETL
Daten in der richtigen Form zur richtigen Zeit. Pipelines, die bewegen, transformieren und dort landen, wo sie nützen — Warehouse, Dashboard oder die nächste Automation. Zuverlässig, observable, versioniert.
Was das abdeckt
Produktions-Datenpipelines: Ingestion aus Source-Systemen, Transformation (SQL-first oder dbt), Landing in einem Warehouse (Postgres, BigQuery, Snowflake, ClickHouse), mit ordentlichen Tests, Scheduling und Backfills.
Kommt dir das bekannt vor?
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'Montags-Dashboards' brauchen vorher manuelles Refreshen dreier CSVs.
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Reports widersprechen sich, weil sie aus verschiedenen Quellen ziehen.
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Das 'Data Warehouse' ist ein Google Sheet mit 60.000 Zeilen.
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Niemand weiß, wann der Ingest letzte Nacht lief — oder ob.
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Eine neue Quelle zu integrieren braucht eine Woche SQL-Chirurgie, weil es kein Muster gibt.
Der Kundennutzen
Was du davon hast
Sobald es läuft.
Ein Warehouse, dem du vertraust — eine Antwort pro Frage.
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Geplante, observable Pipelines mit Retries und Alerts.
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Transformationen in SQL, die Analyst:innen lesen und erweitern können.
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Backfills + Schema-Migrationen, die Produktion nicht brechen.
Phasen
⏱ 6–12 Wochen typischWie Datenpipelines & ETL tatsächlich abläuft.
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01
Inventar
Jede Quelle + Destination listen, auch die versteckten. Ownership und Freshness-Anforderungen mappen.
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02
Design
Ingestion-Tool wählen (Airbyte, Fivetran, Custom), Warehouse-Form (Postgres / BigQuery / Snowflake), Transformations-Schicht (dbt).
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03
Bauen + testen
Pipelines in Airflow / Dagster / Prefect, Transformationen in dbt mit Tests. Data-Quality-Tests failen Builds.
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04
Migrieren + cutover
Alte Feeds laufen 30 Tage parallel weiter. Cutover erst, wenn Dashboards matchen.
Die Übergabe
Das Paket
Was in du erhältst – jedes Artefakt, nichts bleibt verborgen.
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Warehouse mit dokumentiertem Schema
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Geplante Pipelines mit Alerts + Retries
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dbt-Projekt mit Tests + Lineage
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Runbook für häufige Ausfälle + Backfills
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Migrations-Guide von alten Quellen
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BI-Tool-Anbindungen (Metabase, Looker oder eure Wahl)
Gerade Fragen
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Q·01 Fivetran, Airbyte oder Custom?
Fivetran, wenn die Quellen in deren Connector-Liste sind und der Preis passt. Airbyte für Self-Hosted oder nicht-Standard-Quellen. Custom, wenn beides nicht passt.
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Q·02 Welches Warehouse?
Postgres bis ca. 100GB analytischer Daten — günstig und einfach. BigQuery für Ad-hoc-Skalierung und Google-Cloud- Shops. Snowflake für ernsthafte Analytik. ClickHouse, wenn Real-Time zählt und ihr die Ops vertragt.
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Q·03 Macht ihr Real-Time?
Wenn gerechtfertigt. Batch reicht fast immer; wir pushen zurück, wenn Real-Time für Dashboards gefordert wird, die niemand live betrachtet.
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Q·04 Können Analyst:innen das warten?
dbt gewählt, damit sie können. Transformationen sind SQL, das sie lesen und erweitern. Ingestion + Orchestration bleibt Engineering.
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Q·05 Was mit DSGVO / Data Retention?
Pro Pipeline reviewt. PII-Masking, Retention-Policies und Access-Rollen ab Scope-Tag-eins eingebaut.
Bereit zum Starten
Daten, auf die du handeln kannst.
Zweitägiges Audit von Quellen und Destinationen, ehrliche Warehouse-Form, klarer Bauplan. Starte damit, worüber deine Dashboards lügen.
Pipeline-Engagement startenDie größere Karte
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