{"id":176192,"date":"2023-05-13T14:35:57","date_gmt":"2023-05-13T13:35:57","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=176192"},"modified":"2026-02-06T06:48:51","modified_gmt":"2026-02-06T05:48:51","slug":"datenpipeline-funktion-und-bedeutung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/datenpipeline-funktion-und-bedeutung","title":{"rendered":"Datenpipeline: Funktion und Bedeutung"},"content":{"rendered":"<p><strong>Eine Datenpipeline ist eine Reihe von Prozessen und Werkzeugen, die verwendet werden, um Rohdaten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, sie zu analysieren und die Ergebnisse in einem verst\u00e4ndlichen Format darzustellen. Unternehmen nutzen Datenpipelines, um spezifische gesch\u00e4ftliche Fragen zu beantworten und strategische Entscheidungen auf der Grundlage von realen Daten zu treffen. Alle verf\u00fcgbaren Datens\u00e4tze (interne oder externe) werden analysiert, um diese Informationen zu erhalten.<\/strong><\/p>\nDein Verkaufsteam m\u00f6chte sich z. B. realistische Ziele f\u00fcr das n\u00e4chste Quartal setzen. Mithilfe der Pipeline k\u00f6nnen sie Daten aus Kundenumfragen oder -feedback, Auftragsverl\u00e4ufen, Branchentrends usw. sammeln.\n\nRobuste Analysetools werden dann die Daten gr\u00fcndlich untersuchen und wichtige Trends und Muster identifizieren. Die Teams k\u00f6nnen dann auf der Grundlage der Daten spezifische Ziele erstellen, die den Umsatz steigern.\n\nAuch interessant: <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/deep-fake-gefahren-massnahmen-und-rechtslage\">Die Risiken von Deep Fake<\/a>\n<h3>Data Science Pipeline vs. ETL Pipeline<\/h3>\nObwohl sich die Begriffe<strong> &#8222;Data Science Pipelines&#8220;<\/strong> und &#8222;ETL-Pipelines&#8220; beide auf den Prozess der \u00dcbertragung von Daten von einem System in ein anderes beziehen, gibt es wesentliche Unterschiede zwischen den beiden:\n<ul>\n \t<li>Die ETL-Pipeline stoppt, wenn die Daten in ein <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-warehouse\">Data Warehouse (Datenlager)<\/a> oder eine Datenbank geladen werden. Die Data Science Pipeline endet nicht an dieser Stelle, sondern beinhaltet zus\u00e4tzliche Schritte wie Feature Engineering oder Machine Learning.<\/li>\n \t<li>ETL-Pipelines beinhalten immer einen Schritt der Datentransformation (ETL steht f\u00fcr Extract Transform Load), im Gegensatz zu Data Science Pipelines, bei denen der Gro\u00dfteil der Schritte mit den Rohdaten durchgef\u00fchrt wird.<\/li>\n \t<li>Data Science Pipelines laufen in der Regel in Echtzeit ab, w\u00e4hrend <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/dataflow-power-bi-alles-ueber-das-self-service-etl-tool\">ETL-Pipelines<\/a> die Daten in Bl\u00f6cken oder in regelm\u00e4\u00dfigen Zeitabst\u00e4nden \u00fcbertragen.<\/li>\n<\/ul>\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"350\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/05\/etl-pipeline-de-donnees.png\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/05\/etl-pipeline-de-donnees.png 800w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/05\/etl-pipeline-de-donnees-300x131.png 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/8\/2023\/05\/etl-pipeline-de-donnees-768x336.png 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<h3>Warum ist die Datenpipeline wichtig?<\/h3>\nUnternehmen erstellen jeden Tag Milliarden von Daten, und jede dieser Daten enth\u00e4lt verwertbare Informationen.\n\nDie <strong>Datenpipeline<\/strong> holt das Maximum aus den Informationen heraus, indem sie die Daten aller Teams zusammenf\u00fchrt, bereinigt und in einer leicht assimilierbaren Form pr\u00e4sentiert. Dadurch k\u00f6nnen schnelle, datengest\u00fctzte Entscheidungen getroffen werden.\n\nMithilfe von <strong>Datenpipelines<\/strong> kannst du den zeitraubenden und fehleranf\u00e4lligen Prozess der manuellen Datensammlung vermeiden.\n\nDurch den Einsatz intelligenter Tools zur Datenaufnahme (wie <a href=\"https:\/\/www.talend.com\/de\/ps\/free-trial\/?utm_source=google&amp;utm_medium=cpc&amp;utm_campaign=talend_ga_emea_fr_fre_dg_search_brand&amp;utm_term=talend&amp;utm_content=talend_exact1&amp;matchtype=e&amp;device=c&amp;placement=&amp;network=g&amp;creative=475875856504&amp;adgroupid=105456247849&amp;campaignid=9118929296&amp;gad=1&amp;gclid=CjwKCAjw6vyiBhB_EiwAQJRopgSoltINRJ3kJyO3c_xzo_n6EKsDSN2l1fYpJdHDeeFJqJs3QDV0RhoCCYYQAvD_BwE\">Talend<\/a> oder Fivetran) hast du st\u00e4ndigen Zugriff auf saubere, zuverl\u00e4ssige und aktuelle Daten, die entscheidend sind, um der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein.\n<h3>Vorteile von Datenpipelines<\/h3>\n<ol>\n \t<li>Die <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/agile-methoden\">Agilit\u00e4t erh\u00f6hen<\/a>, um auf die sich \u00e4ndernden Gesch\u00e4ftsanforderungen und Kundenpr\u00e4ferenzen zu reagieren.<\/li>\n \t<li>Den Zugang zu Informationen \u00fcber das Unternehmen und die Kunden vereinfachen.<\/li>\n \t<li>Den Prozess der Entscheidungsfindung beschleunigen.<\/li>\n \t<li>Datensilos und Engp\u00e4sse beseitigen, die das Handeln verz\u00f6gern und Ressourcen verschwenden.<\/li>\n \t<li>Den Prozess der Datenanalyse vereinfachen und beschleunigen.<\/li>\n<\/ol>\n<h3>Wie funktioniert eine Datenpipeline?<\/h3>\n<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/leitfaden-zum-data-preprocessing\">Bevor du Rohdaten in die Pipeline verschiebst,<\/a> ist es entscheidend, die spezifischen Fragen zu identifizieren, die die Daten beantworten sollen. Dies hilft den Nutzern, sich auf die interessanten Daten zu konzentrieren, um die richtigen Informationen zu erhalten.\n\nDie<strong> Datenpipeline<\/strong> besteht aus mehreren Schritten, u. a. :\n<h4><strong>Die Beschaffung von Daten<\/strong><\/h4>\nIn dieser Phase werden Daten aus internen, externen und Drittquellen gesammelt und in ein brauchbares Format (XML, JSON, .csv usw.) umgewandelt.\n<h3><strong>Data Cleaning<\/strong><\/h3>\nDies ist der zeitaufw\u00e4ndigste Schritt des Prozesses. Die Daten k\u00f6nnen Anomalien wie doppelte Parameter, fehlende Werte oder irrelevante Informationen enthalten, die bereinigt werden m\u00fcssen, bevor eine Datenvisualisierung erstellt werden kann.\n\nDieser Schritt kann in zwei Kategorien unterteilt werden:\n<ul>\n \t<li>Durchsicht der Daten, um Fehler, fehlende Werte oder besch\u00e4digte Datens\u00e4tze zu identifizieren.<\/li>\n \t<li><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/data-cleaning\">Bereinigung der Daten<\/a>, was bedeutet, L\u00fccken zu schlie\u00dfen, Fehler zu korrigieren, Duplikate zu entfernen und irrelevante Datens\u00e4tze oder Informationen zu l\u00f6schen.<\/li>\n<\/ul>\n<h4><strong>Datenexploration und -modellierung<\/strong>.<\/h4>\nNachdem die Daten sorgf\u00e4ltig bereinigt wurden, k\u00f6nnen sie anschlie\u00dfend zur Identifizierung von Mustern verwendet werden. Hier kommen <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen\">Machine-Learning-Tools<\/a> ins Spiel.\n\nDiese Tools helfen dir dabei, Muster zu finden und Regeln anzuwenden, die spezifisch f\u00fcr Daten oder Datenmuster sind. Diese Regeln k\u00f6nnen dann an Beispieldaten getestet werden, um festzustellen, wie sich das auf Leistung, Umsatz oder Wachstum auswirken w\u00fcrde.\n<h4><strong>Die Interpretation der Daten<\/strong>.<\/h4>\nIn diesem Schritt geht es zun\u00e4chst darum, die Informationen zu identifizieren und sie mit den Ergebnissen deiner Daten zu korrelieren. Anschlie\u00dfend kannst du deine Ergebnisse mithilfe von Diagrammen, Dashboards oder Berichten an die Unternehmensleiter oder deine Kollegen weitergeben.\n<h4><strong>Die Revision der Daten<\/strong>.<\/h4>\nWenn sich die Anforderungen des Unternehmens \u00e4ndern oder mehr Daten verf\u00fcgbar werden, ist es wichtig, dein Modell regelm\u00e4\u00dfig zu \u00fcberpr\u00fcfen und gegebenenfalls zu \u00fcberarbeiten.\n\nAuch interessant: <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/power-bi-allexcept-so-funktionierts\">Power BI Allexcept<\/a>\n<h3>Schlussfolgerung<\/h3>\nIn diesem Artikel haben wir die Verwendung von <strong>Datenpipelines<\/strong> in der Datenbranche beschrieben. Als <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weiterbildung-data-engineer\">Data Engineer oder Analytics Engineer<\/a> musst du Datenpipelines erstellen und pflegen, um deren Qualit\u00e4t und Verf\u00fcgbarkeit f\u00fcr die Erstellung von Machine-Learning-Modellen oder im Rahmen von Business Intelligence zu gew\u00e4hrleisten.\n\nDu willst mehr \u00fcber die Berufe Data Engineer und Analytics Engineer und die von uns angebotenen Weiterbildungen zu erfahren ?\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Entdecke unsere Weiterbildungen<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Eine Datenpipeline ist eine Reihe von Prozessen und Werkzeugen, die verwendet werden, um Rohdaten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, sie zu analysieren und die Ergebnisse in einem verst\u00e4ndlichen Format darzustellen. Unternehmen nutzen Datenpipelines, um spezifische gesch\u00e4ftliche Fragen zu beantworten und strategische Entscheidungen auf der Grundlage von realen Daten zu treffen. 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