Daten & Integration

ETL-Pipeline-Entwicklung

Robuste ETL-Pipelines erstellen, um Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, nach Geschäftsregeln zu transformieren und in Data Warehouses oder Analyseplattformen zu laden. Umfasst Scheduling, Fehlerbehandlung, Datenvalidierung und umfassendes Monitoring.

Komplexität: Komplex 21-34 points 5-8 Wochen
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Epic- & Feature-Übersicht

4
Epics
11
Features
34
Aufwandseinheiten gesamt
1

Datenextraktionsschicht

Daten aus mehreren Quellen extrahieren

8 Pkt. 1-2 Wochen 3 Features

Datenbank-Konnektoren

3 Pkt. Mittel

Mit SQL-, NoSQL- und Data-Warehouse-Quellen verbinden

API-Datenextraktion

3 Pkt. Mittel

Daten aus REST- und GraphQL-APIs extrahieren

Datei-Parser

2 Pkt. Einfach

CSV-, JSON-, XML- und Excel-Dateien parsen

Ergebnisse
  • Daten-Konnektoren
  • Extraktionsskripte
  • Connection Pooling
2

Datentransformationslogik

Extrahierte Daten transformieren und bereinigen

13 Pkt. 2-3 Wochen 3 Features

Datenbereinigung

5 Pkt. Komplex

Duplikate entfernen, Nullwerte behandeln, Formate standardisieren

Geschäftsregel-Anwendung

5 Pkt. Komplex

Domänenspezifische Transformationsregeln anwenden

Datenvalidierung

3 Pkt. Mittel

Datenqualität und -vollständigkeit validieren

Ergebnisse
  • Transformationsskripte
  • Validierungsregeln
  • Datenqualitätsberichte
3

Datenladen & Speicherung

Transformierte Daten in Zielsysteme laden

5 Pkt. 1 week 2 Features

Data-Warehouse-Laden

3 Pkt. Mittel

Daten per Massenladen in Redshift, BigQuery oder Snowflake laden

Inkrementelle Updates

2 Pkt. Einfach

Inkrementelle Ladevorgänge und Upserts behandeln

Ergebnisse
  • Ladeskripte
  • Upsert-Logik
  • Batch-Verarbeitung
4

Pipeline-Orchestrierung

ETL-Jobs planen und orchestrieren

8 Pkt. 1-2 Wochen 3 Features

Job-Scheduling

3 Pkt. Mittel

Cron-basiertes oder ereignisgesteuertes Scheduling konfigurieren

Pipeline-Orchestrierung

3 Pkt. Mittel

DAGs und Abhängigkeiten in Airflow oder Prefect definieren

Fehlerwiederherstellung

2 Pkt. Einfach

Retry-Logik und Fehlerbenachrichtigungen implementieren

Ergebnisse
  • Geplante Jobs
  • DAG-Definitionen
  • Fehlerbehandlung

Technologie-Stack

Apache Airflow Python Pandas AWS Glue Snowflake/BigQuery PostgreSQL Docker

Wichtige Aspekte

Datenqualitätsvalidierung in jeder Phase

Umgang mit Schemaänderungen in Quellsystemen

Performance-Optimierung für große Datenmengen

Idempotenz für zuverlässige Wiederholungen

Monitoring und Alerting für Pipeline-Ausfälle

Erfolgskriterien

Daten aus allen Quellen erfolgreich extrahiert

Transformationen erzeugen korrekte Ergebnisse

Daten planmäßig in das Warehouse geladen

Pipeline behandelt Ausfälle mit Retries

Datenqualitätsmetriken verfolgt und berichtet

Verwandte Anwendungsfälle

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Komplex

Datenbankmodernisierung & Migration

21-34 points 5-8 Wochen
Komplex

Echtzeit-Datensynchronisation

13-21 points 3-5 Wochen
Mittel

Echtzeit-Analytik-Dashboards

13-21 points 3-5 Wochen

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