Datenpipelines orchestrieren den Weg von der Datenextraktion über die Transformation bis zum Laden von Daten in Speicher- oder Analysesysteme. Herkömmliche manuelle Datenpipelines, die für Aufgaben wie Datenextraktion und -transformation auf menschliches Eingreifen angewiesen sind, erweisen sich als zeitaufwändig, fehleranfällig und mangelhaft an Skalierbarkeit. Sie werden oft auf Ad-hoc-Basis erstellt und es mangelt an standardisierten Prozessen und Governance. Im Gegensatz dazu stellen automatisierte Datenpipelines eine transformative Lösung dar, indem sie Software für sich wiederholende Aufgaben nutzen, die Zeit bis zur Einsichtnahme verkürzen und die Skalierbarkeit, Präzision und Kosteneffizienz verbessern.

In diesem Whitepaper erfahren Sie mehr über:

• Die Unterschiede zwischen manuellen und automatisierten Datenpipelines
• Die zukünftigen Trends in der Datenpipeline-Automatisierung
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