Die meisten Teams benötigen eine Menge Daten — solche, denen Sie vertrauen, sie abfragen und verwenden können, ohne ein Durcheinander von Exporten, nicht übereinstimmenden Feldern oder halb defekten Dashboards zu entwirren. Eine ETL-Pipeline (Extrahieren, Transformieren und Laden) verschiebt nicht nur Daten, sondern macht sie auch nutzbar — in großem Maßstab und ohne Überraschungen. Im Jahr 2024 wurden weltweit schätzungsweise 149 Zettabyte an Daten erstellt, erfasst, kopiert und konsumiert. Daher ist es wichtig, über eine Pipeline zu verfügen, die die Datenverarbeitung vereinfachen kann.

Im Folgenden finden Sie eine Anleitung, wie ETL-Pipelines funktionieren, warum sie nützlich sind und wie Sie eine entwerfen, die mit Ihrem Unternehmen skaliert.

Worum geht es in diesem Artikel?

• Was ist eine ETL-Pipeline?
  
• Wie funktioniert eine ETL-Pipeline?
  
• Warum verwenden Unternehmen ETL-Pipelines?
  
• Was sind die häufigsten Herausforderungen bei ETL und wie können diese gelöst werden?
  
• Wie können Sie eine ETL-Pipeline entwerfen, die skalierbar ist?
  

Was ist eine ETL-Pipeline?

Eine ETL-Pipeline ist das System, das Rohdaten nutzbar macht und sie von einem Ort zum anderen verschiebt. Dafür steht das Akronym:

• Extrahieren: Abrufen der Daten aus Quellsystemen.
  
• Transformieren: Bereinigen und neu formatieren der Daten.
  
• Laden: Abliefern der Daten an ein zentrales Ziel (z. B. ein Data Warehouse).
  

In der Praxis sammelt eine ETL-Pipeline Daten aus Quellen wie Zahlungsplattformen, Produktdatenbanken und Webanalysetools. Das System verarbeitet diese Daten — bereinigt sie, vereinheitlicht Formate und kombiniert Systeme — und bringt das Endprodukt dann an einen Ort, an dem es verwendet werden kann, z. B. für Berichte, Dashboards oder Modellierungen.

Was ist mit Extrahieren, Laden und Transformieren (ELT)?

Herkömmlicherweise würden ETL-Pipelines Daten vor dem Laden in das Warehouse transformieren. Heute jedoch, dank schnellerer Rechner und kostengünstigerer Speichermedien, verwenden viele Teams ELT indem sie zunächst die Rohdaten laden und sie dann innerhalb des Data Warehouse transformieren.

ELT ist ein anderer Arbeitsablauf, dient aber dem gleichen Zweck wie ETL: Ihre Daten an einen Ort zu verschieben und in einen nutzbaren Zustand zu bringen.

Wie funktioniert eine ETL-Pipeline?

ETL-Pipelines arbeiten in drei Hauptphasen — Extrahieren, Transformieren und Laden —, aber das ist selten ein übersichtlicher, linearer Prozess. Eine gut aufgebaute Pipeline ist ständig in Bewegung, verwaltet verschiedene Datenstapel, koordiniert Abhängigkeiten und liefert Erkenntnisse, noch bevor der letzte Stapel fertig ist.

Folgendes passiert in jeder Phase:

Extrahieren

Die Extraktionsmethoden variieren je nach System. Ratenbegrenzungen und Latenzzeiten bestimmen das Tempo für Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs). Bei Produktionsdatenbanken verwenden Teams häufig inkrementelle Extrakte, bei denen nur die Daten abgerufen werden, die sich seit dem letzten Durchlauf geändert haben, um die Belastung zu minimieren. Die Pipeline beginnt damit, Daten von jedem Ort abzurufen, an dem sie sich befinden.

Zu den Quellen könnten gehören:

• Relationale Datenbanken (z. B. PostgreSQL, MySQL)
  
• Software-as-a-Service (SaaS) -Plattformen über APIs von Tools wie Customer-Relationship-Management-Systemen (CRM), Supportsoftware und Zahlungsanbietern
  
• Flatfiles, Logs, Cloud-Buckets oder FTP (File Transfer Protocol) -Server
  

Transformieren

Dies ist der Kern der Pipeline und in der Regel der aufwändigste Teil. Nach der Extraktion landen die Daten zur Verarbeitung in einer Staging-Umgebung. Die Transformationsphase kann Folgendes beinhalten:

• Bereinigen von Daten: Die Entfernung beschädigter Zeilen, doppelter Datensätze und das Ausfüllen von fehlenden Werten.
  
• Standardisieren von Daten: Harmonisierung von Formaten und Einheiten (z. B. Zeitstempel konvertieren, Währungscodes abgleichen).
  
• Zusammenführen von Daten: Kombination von Informationen aus verschiedenen Quellen (z. B. Abgleich von Benutzerdatensätzen aus einem CRM-System mit dem Transaktionsverlauf aus einem Zahlungssystem).
  
• Ableiten von Feldern: Berechnung neuer Kennzahlen oder Verwendung der Geschäftslogik (z. B. Kennzeichnen von Kunden mit „Abwanderungsrisiko" anhand von Verhaltensmustern).
  

Sie können diese Schritte in Programmiersprachen wie Structured Query Language (SQL) und Python oder über eine Transformationsmaschine wie Apache Spark ausführen — je nachdem, was der Größe und dem Umfang der Daten entspricht. Das Ergebnis sind ordentliche, strukturierte Datensätze, die dem Datenmodell und den Analysezielen des Unternehmens entsprechen.

Laden

Sobald die Daten transformiert sind, können sie an ihren endgültigen Bestimmungsort verschoben werden, wie z. B.

• ein Cloud Daten-Warehouse (z. B. Amazon, BigQuery)
  
• ein Data Lake
  
• eine Berichtsdatenbank
  

Die Art und Weise, wie Daten geladen werden, hängt von Ihren Zielen ab. Einige Teams fügen ständig neue Datensätze hinzu, während andere Zeilen einfügen oder sie aktualisieren, um die Tabellen auf dem neuesten Stand zu halten. Das vollständige Austauschen von Tabellen oder das Überschreiben von Datensätzen ist bei der Datenüberprüfung üblich.

Effiziente Pipelines verarbeiten das Laden in Stapeln oder im Massenmodus, insbesondere in großem Umfang. Dies trägt dazu bei, Schreibkonflikte zu reduzieren, Leistungsengpässe zu vermeiden und nachgelagerten Systemen nutzbare Daten in einem vorhersehbaren Format zur Verfügung zu stellen.

Parallelität

In einer ausgereiften Pipeline laufen diese Phasen nicht im Gleichschritt ab. Stattdessen sind sie gestaffelt und parallelisiert: Während beispielsweise die vom Montag extrahierten Daten transformiert werden, kann die Extraktion vom Dienstag beginnen.

Diese Pipeline sorgt für einen hohen Durchsatz. Aber es bringt auch mögliche Komplikationen mit sich: Wenn etwas teilweise ausfällt, benötigen Sie einen Überblick darüber, welche Phase unterbrochen wurde und wie Sie fortfahren können, ohne Ihren Datenfluss zu beschädigen.

Orchestrierung

Orchestrierungsprogramme wie Apache Airflow, Prefect und Cloud-native Dienste (z. B. AWS Glue) verwalten diese Phasen. Sie koordinieren:

• Aufgabenabhängigkeiten: Diese bestimmen, was zuerst ausgeführt wird und was folgt.
  
• Zeitplanung: Zu diesem Zeitpunkt beginnt jede Phase (z. B. stündlich, täglich, basierend auf ausgelösten Ereignissen).
  
• Fehlerbehandlung: Die Fehlerbehandlung bietet die nächsten Schritte, wenn ein Job ins Stocken gerät oder unterbrochen wird.
  
• Ressourcenverwaltung: Dies bestimmt, welche Rechenjobs wo und wie viele gleichzeitig ausgeführt werden.
  

Ohne Orchestrierung wird ETL fehleranfällig und erfordert manuellen Aufwand. Mit Orchestrierung wird Ihre Dateninfrastruktur vorhersehbarer und zuverlässiger.

Warum verwenden Unternehmen ETL-Pipelines?

Viele Unternehmen geben an, dass sie von Daten angetrieben werden. Die eigentliche Herausforderung besteht jedoch darin, die richtigen Daten an einem Ort und in einem Zustand zu erhalten, den Unternehmen nutzen können. ETL-Pipelines bieten Teams eine zuverlässige Möglichkeit, Daten aus dem gesamten Unternehmen zu sammeln, zu bereinigen und zu kombinieren, sodass sie für Analysen, Berichte, Prognosen, KI, Prüfungen oder Investoren-Updates verwendet werden können.

Deshalb investieren Unternehmen in ETL-Pipelines:

Um eine einheitliche systemübergreifende Ansicht zu erstellen

Daten sind standardmäßig fragmentiert. Verkaufsdaten befinden sich möglicherweise in Ihrem CRM-System. Transaktionen werden über Ihre Zahlungsplattform abgewickelt. Die Produktnutzung ist in einer Protokolldatei enthalten. Jedes dieser Systeme erzählt einen Teil der Geschichte.

ETL-Pipelines extrahieren Rohdaten aus diesen Quellen, gleichen sich überschneidende Felder ab (z. B. Kunden-IDs) und laden eine saubere, vereinheitlichte Version in ein zentrales Warehouse. Beispielsweise könnte ein SaaS-Unternehmen eine ETL-Pipeline verwenden, um Produktnutzung, Support-Tickets und Rechnungsdaten zu kombinieren, sodass es den Kontostatus an einem Ort überwachen kann.

Diese konsolidierte Ansicht ermöglicht eine bessere Entscheidungsfindung und ist oft die einzige Möglichkeit, Fragen aus mehreren Quellen zu beantworten, z. B.: „Welche Marketing-Kampagnen haben unsere wertvollsten Kunden gewonnen?“

Zur Verbesserung der Datenqualität

Rohdaten können unübersichtlich sein. Verschiedene Systeme verwenden unterschiedliche Formate, verwenden inkonsistente Beschriftungen oder enthalten Duplikate und Lücken.

ETL-Pipelines setzen einen Mindeststandard für Qualität. Sie bereinigen fehlerhafte Datensätze, normalisieren Kategorien und Formate und wenden Geschäftsregeln an, bevor sie die Daten an die von Analysten oder Führungskräften verwendete Software weiterleiten. Das kann weniger Ad-hoc-Korrekturen, weniger Fragen zu nicht übereinstimmenden Feldern und mehr Vertrauen in das bedeuten, was die Daten aussagen.

Um manuelle Arbeitsabläufe zu automatisieren

Ohne ETL verlassen sich Teams oft auf Exporte, Tabellen und Skripts, die kaputt gehen können, wenn jemand einen Feldnamen aktualisiert. Dieser Ansatz ist langsam und nicht skalierbar.

ETL-Pipelines automatisieren diese Workflows. Sie richten sich nach Zeitplänen oder Ereignissen, übertragen Daten auf wiederholbare Weise und machen es überflüssig, dass Menschen den gesamten Prozess überwachen müssen.

Zur Unterstützung von Skalierbarkeit und Komplexität

Wenn Ihr Unternehmen wächst, wachsen auch Ihre Datenmengen. Das bedeutet mehr Kunden, Ereignisse und Systeme. Das manuelle Kombinieren dieser Daten wird unhaltbar.

ETL-Pipelines werden skalierbar gebaut. Sie können große Datenmengen verarbeiten, parallel laufen und sich anpassen, wenn neue Quellen und Anwendungsfälle auftauchen.

Für bessere Analysen und Entscheidungen

Dashboards und KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert werden. Wenn Ihre Pipeline kaputt ist, ist es auch Ihre Analyse.

ETL-Pipelines stellen sicher, dass Entscheidungsträger über aktuelle, vertrauenswürdige Daten verfügen. Dies umfasst:

• Den Wöchentlichen Umsatz
  
• Die Kundenabwanderungs- Trends
  
• Die Produktleistung in allen Segmenten
  
• Die Echtzeit-Warnsignale vor Betrug
  

Stripe Daten Pipeline ermöglicht es Unternehmen, Zahlungs- und Finanzdaten automatisch auf Plattformen zu übertragen, ohne die Pipeline selbst aufbauen und verwalten zu müssen.

Um Risiken zu steuern und Konformität zu gewährleisten

Wenn Daten, insbesondere sensible Daten, zwischen Systemen übertragen werden, gibt es Risiken — Sicherheitslücken, regulatorische Verstöße und inkonsistente Zugriffskontrollen.

Mit ETL-Pipelines haben Unternehmen mehr Kontrolle. Sie können:

• Sensible Felder während der Verarbeitung maskieren oder verschlüsseln
  
• Zugriffe und Änderungen für Audits protokollieren
  
• Daten in Umgebungen mit stärkeren Sicherheitskontrollen zentralisieren
  

Dies erleichtert die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und dem Gesetz über die Übertragbarkeit und Rechenschaftspflicht von Krankenversicherungen (HIPAA) und erschweren den Verlust sensibler Daten.

Was sind die häufigsten Herausforderungen bei ETL und wie können diese gelöst werden?

ETL-Pipelines sind wichtig, aber selten einfach. Ihre Komplexität ergibt sich aus den realen Daten, Systemen und der beteiligten Geschäftslogik. Aber Sie können die meisten Probleme mit der richtigen Architektur und den richtigen Gewohnheiten lösen.

Hier sind die häufigsten Probleme mit ETL und wie Sie gelöst werden können:

Probleme mit der Datenqualität

Die Pipeline kann perfekt laufen und trotzdem Ergebnisse von schlechter Qualität liefern, wenn die Quelldaten inkonsistent oder fehlerhaft sind.

Warum passiert das?

• Formate oder Codes kollidieren zwischen Systemen (z. B. „KA“ vs. „Kalifornien“).
  
• Es gibt Duplikate, fehlende Werte oder falsch formatierte Einträge.
  
• Downstream-Felder werden aus Upstream-Fehlern berechnet.
  

Was hilft?

• Integrieren Sie die Datenvalidierung in Ihre Pipeline (nicht als letzten Schritt).
  
• Legen Sie Schwellenwerte und Warnmeldungen für Ausreißer oder unerwartete Nullwerte fest.
  
• Definieren Sie Regeln für das, was als „sauber“ gilt, und dokumentieren Sie diese.
  
• Fehlerhafte Zeilen in Quarantäne stellen, anstatt sie zu verwerfen.
  

Komplexe Transformationen

Manche Transformationen sind einfach. Andere werden schnell kompliziert, besonders wenn sie Quellen zusammenführen oder eine mehrstufige Logik anwenden.

Warum passiert das?

• Geschäftsregeln ändern sich, werden überlagert oder sind nicht gut dokumentiert.
  
• Systemübergreifende Verbindungen erfordern eine Menge Edge-Case-Handling.
  
• Die Leistung sinkt, wenn Transformationen nicht verfeinert werden.
  

Was hilft?

• Teilen Sie Transformationen in modulare Schritte auf, die Sie testen, debuggen und wiederverwenden können.
  
• Verwenden Sie die Versionskontrolle, um Logikänderungen im Laufe der Zeit nachzuverfolgen.
  
• Verlagern Sie rechenintensive Aufgaben nach Möglichkeit auf verteilte Prozessoren oder übertragen Sie diese in Ihr Data Warehouse.
  
• Behandeln Sie Transformationscode wie Produktionscode: Begutachten, testen und überwachen Sie ihn.
  

Leistungs- und Skalierbarkeitsengpässe

Eine Pipeline, die mit 1 Million Datensätzen einwandfrei läuft, kann bei 10 Millionen enden oder es dauert zu lange, bis sie fertig ist.

Warum passiert das?

• Prozesse laufen seriell, obwohl sie parallel ausgeführt werden könnten.
  
• Systeme stoßen bei ihrer Ein-/Ausgabe (I/O), ihrer Zentraleinheit (CPU) oder ihrem Arbeitsspeicher an ihre Grenzen.
  
• Ein Code verarbeitet Daten Zeile für Zeile statt in großen Mengen.
  
• Wiederholte vollständige Extrakte überlasten Quellsysteme.
  

Was hilft?

• Setzen Sie auf Parallelität, die für Sie sinnvoll ist: Einteilung nach Datum, Region und Kunden-ID.
  
• Verwenden Sie nach Möglichkeit inkrementelle Ladevorgänge statt vollständiger Aktualisierungen.
  
• Verlagern Sie schwere Arbeiten auf flexible Systeme (z. B. verteilte Datenverarbeitung, automatische Skalierung von Warehouses).
  
• Überprüfen Sie regelmäßig Ihre Pipeline und optimieren Sie die langsamsten Schritte.
  

Zu viele Quellsysteme und mangelnde Standardisierung

Jede neue Quelle bringt zusätzliche Schwierigkeiten mit sich: APIs unterscheiden sich, Feldnamen kollidieren, und einige Quellen senden Daten einmal pro Minute, andere einmal pro Woche.

Warum passiert das?

• Viele Geschäftssysteme wurden nicht für die Integration konzipiert.
  
• Die Quellformate sind inkonsistent (z. B. CSV-Exporte, APIs, ältere Datenbanken).
  
• Teams rufen Daten auf unterschiedliche Weise ohne Koordination ab.
  

Was hilft?

• Standardisieren Sie die Extraktionsmethoden, wo immer Sie können — verwenden Sie gemeinsam genutzte Konnektoren oder zentralisierte Aufnahmetools.
  
• Isolieren Sie die Logik für jede Quelle (separate Module oder Skripte), um die Wartung zu vereinfachen.
  
• Normalisieren Sie Feldnamen und Metadaten schon früh in der Pipeline.
  
• Verwenden Sie nach Möglichkeit Change Data Capture (CDC), um nur die Updates zu synchronisieren.
  

Sicherheits- und Compliance-Risiken

Das Verschieben sensibler Daten, insbesondere Kunden- oder Finanzinformationen, birgt Risiken. Ihre Pipeline muss Verschlüsselung, Datenschutzregeln und Audit-Trails berücksichtigen.

Warum passiert das?

• Systeme extrahieren unnötigerweise sensible Felder.
  
• Der temporäre Speicher ist nicht gesichert.
  
• Es gibt keine Protokolle darüber, wer wann auf was zugegriffen hat.
  

Was hilft?

• Maskieren oder verschlüsseln Sie sensible Daten während der Transformation.
  
• Beschränken Sie den Zugriff auf Bereitstellungsbereiche und wenden Sie rollenbasierte Kontrollen an.
  
• Verwenden Sie sichere Protokolle für Extraktion und Übertragung.
  
• Pflegen Sie Auditprotokolle und unterstützen Sie auf Anfrage das Löschen oder Redigieren.
  

Wartungsverschuldung und Pipeline-Drift

Pipelines erfordern ständige Aufmerksamkeit, da sich Quellschemata und Geschäftsdefinitionen ändern und Aufträge unbemerkt fehlschlagen können.

Warum passiert das?

• Pipelines sind nicht einsehbar, sodass Probleme unbemerkt bleiben.
  
• Niemandem gehört die Pipeline täglich.
  
• Logik ist fest codiert und undokumentiert.
  

Was hilft?

• Behandeln Sie Pipelines wie lebendige Infrastruktur: versioniert, überwacht und testbar.
  
• Fügen Sie Protokollierung, Metriken und Zustandsprüfungen hinzu.
  
• Verwenden Sie Orchestrierungssoftware, um Abhängigkeiten und Wiederholungsversuche nachzuverfolgen.
  
• Erstellen Sie Runbooks für häufig auftretende Fehler — verlassen Sie sich nicht auf den Arbeitsspeicher.
  

Die richtigen Praktiken können diese Herausforderungen mildern und verhindern, dass sie zu wiederkehrenden Notfällen werden. Und sie helfen Ihnen beim Aufbau von Pipelines, die transparent, wartbar und widerstandsfähig genug sind, um mit Ihrem Unternehmen zu wachsen.

Wie kann man eine ETL-Pipeline erstellen, die skalierbar ist?

Der eigentliche Test einer ETL-Pipeline besteht darin, wie gut sie funktionieren kann, wenn Ihre Daten um den Faktor 10 ansteigen, sich Ihr Geschäftsmodell ändert oder 3 neue Systeme online gehen. Eine flexible Pipeline kann diese Veränderung aufnehmen, ohne dass sie kaputt geht, langsamer wird oder zu komplex wird.

So integrieren Sie Skalierbarkeit in Ihre Pipeline:

Beginnen Sie mit Wachstum im Blick

Bei Skalierbarkeit geht es darum, für mehr bereit zu sein:

• Quellen
  
• Volumen
  
• Teams, die Zugriff benötigen
  
• Regulatorischer Aufwand
  

Überlegen Sie, was zuerst kaputt gehen könnte, wenn diese Pipeline das Zehnfache an Daten unterstützen oder 5 neue Dashboards füllen muss. Bauen Sie mit ausreichend Kapazität, sodass Sie in sechs Monaten keine kostspieligen Umbauten mehr durchführen müssen.

Verwenden Sie eine Architektur, die Skalierung unterstützt

Manche Pipelines sind von Anfang an zum Scheitern verurteilt, weil sie auf Systemen oder Prozessen basieren, die nicht horizontal skalierbar sind. Um das zu vermeiden:

• Wählen Sie Verarbeitungsmodule, die Aufträge parallel auf mehreren Computern ausführen können
  
• Verwenden Sie Datenbanken oder Warehouses, die Speicher und Datenverarbeitung trennen können, und skalieren Sie jedes System unabhängig voneinander
  
• Führen Sie chargenweise Ladevorgänge oder unterteilte Schreibvorgänge durch, anstatt Zeile für Zeile zu arbeiten.
  

Wenn ein Teil Ihrer Pipeline eine Maschine ausschöpft, ist das Ihr Engpass.

Design für Parallelität

Durch Parallelität minimieren Sie die Laufzeit und erhöhen die Kapazität. Serielle Pipelines fühlen sich vielleicht sicher an, aber sie sind langsam. Wenn Sie eine Datei, einen Kunden oder eine Region nach der anderen bearbeiten, ist Ihr Durchsatz gedeckelt — unabhängig davon, wie leistungsfähig Ihre Infrastruktur ist. Stattdessen sollten Sie:

• Daten nach logischen Einheiten aufteilen (z. B. Datum, Region, Kunden-ID)
  
• Führen Sie Extraktions-, Transformations- und Ladeschritte gleichzeitig aus, wenn die Anforderungen dies zulassen
  
• Machen Sie jede Phase zustandslos, sodass mehrere Instanzen parallel ausgeführt werden können
  

Verlassen Sie sich auf die Elastizität Ihrer Cloud

Die Cloud- Infrastruktur erleichtert die Skalierung von ETL ohne eine übermäßige Bereitstellung. Sie können Folgendes tun:

• Automatische Skalierung der Rechenleistung bei Bedarfsspitzen
  
• Nutzen Sie Objektspeicherdienste für das Staging, ohne sich Gedanken über die Kapazität machen zu müssen
  
• Lassen Sie verwaltete ETL-Services die Schwerstarbeit der Ressourcenzuweisung übernehmen
  

Verbessern Sie kleinere Probleme, bevor sie dringend werden

In Bezug auf die Skalierung haben kleine Entscheidungen eine große Wirkung. Einige Maßnahmen, die helfen, umfassen:

• Verwendung von spaltenorientierten Dateiformaten (z. B. Parquet) für das Staging, um Lese- und Schreibvorgänge zu beschleunigen
  
• Komprimierung großer Dateien zur Reduzierung der I/O-Zeit
  
• Effiziente SQL-Abfragen schreiben und unnötige Transformationen vermeiden
  
• Profilerstellung Ihrer Jobs, um Engpässe frühzeitig zu erkennen
  

Halten Sie die Pipeline modular

Modulare Pipelines lassen sich einfacher erweitern, testen und somit sind Fehler leichter zu beheben. Sie skalieren sowohl organisatorisch als auch technisch. Wenn Sie eine neue Datenquelle hinzufügen oder eine Transformationsregel ändern müssen, möchten Sie keinen 2.000-zeiligen Monolithen enträtseln. Stattdessen:

• Teilen Sie Ihre Pipeline in logische Phasen auf (z. B. Aufnahme, Verarbeitung, Laden)
  
• Verkapseln Sie Transformationen, damit sie unabhängig voneinander aktualisiert oder wiederverwendet werden können
  
• Dokumentieren Sie Eingaben, Ausgaben und Abhängigkeiten übersichtlich
  

Für Übersichtlichkeit sorgen

Mit dem Wachstum der Pipeline wächst auch die Notwendigkeit, zu verstehen, was in ihr passiert. Du kannst nichts reparieren oder skalieren, was du nicht siehst. Stellen Sie sicher, dass Sie:

• Joblaufzeiten, Zeilenanzahl, Fehlerraten und Aktualität überwachen
  
• Warnmeldungen für Ausfälle und Schwellenwerte einstellen
  
• Die Datenherkunft verfolgen, damit Teams wissen, woher die Daten stammen und wie sie sich verändert haben
  
• Die Ereignisse bei jedem Schritt mit ausreichend Kontext protokollieren, um Probleme schnell zu beheben
  

Eine gute Übersichtlichkeit ermöglicht Ihnen eine sichere Skalierung.