Daten-Pipelines und -Speicher

Eine Daten-Pipeline, die Datensätze still verwirft oder beschädigt, ist schlimmer als gar keine Pipeline, weil die Leute den Zahlen trotzdem vertrauen. Ich baue ETL- und ELT-Pipelines, Batch und Streaming, bei denen Datenqualität als erstrangiges Anliegen behandelt wird — Validierung, Monitoring und Idempotenz, damit die Ausgabe korrekt ist und die Fehler laut statt leise sind. Der zugrunde liegende Speicher wird nach den Zugriffsmustern gewählt, die er bedient, mit disziplinierter Schema- und Migrationsverwaltung, damit die Daten verfügbar und bezahlbar bleiben, während sie wachsen, statt zu einem fragilen, immer teureren Engpass zu werden.