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Verarbeiten

Fragestellung und Ziel

Welche Verarbeitung brauchen Ihre Rohdaten, damit mehrere Auswertungen dieselbe fachliche Bedeutung verwenden? Ziel ist, benötigte Regeln einmal nachvollziehbar umzusetzen und Ergebnisse wiederzuverwenden.

Umsetzung in Bytefabrik

StreamPipes-Pipelines verbinden Datenströme, Prozessoren und Senken. Verfügbare Verarbeitungselemente übernehmen beispielsweise Filterung, Berechnung oder Aggregation. Bytefabriks AI Pipelines ergänzen diesen Ansatz um individuell erzeugte und prüfbare Verarbeitungslogik.

AufgabeGeeigneter Einstieg
Ein einzelnes Rohereignis vor dem Anlegen des Schemas anpassenScript Transformation bei der Anbindung
Vorhandene Verarbeitungselemente zu einem Datenfluss verbindenPipelines
Individuelle Logik aus einer fachlichen Beschreibung entwickelnAI Pipelines
Gespeicherte Daten einmalig oder explorativ untersuchenAI Notebooks

Best Practices und Hinweise

Formulieren Sie Eingabe, erwartete Ausgabe und Regeln vor der Umsetzung. Halten Sie eine kleine Menge bekannter Ereignisse für die Prüfung bereit. Wählen Sie anschließend die einfachste passende Verarbeitung.

Ein bereinigter Strom ist noch kein historischer Datensatz: Das Ergebnis muss gezielt gespeichert werden. Prüfen Sie außerdem, ob eine Regel nur das aktuelle Ereignis benötigt oder vorherige Zustände berücksichtigen muss.

Starten Sie mit Transformationen und prüfen Sie anschließend die Datenqualität.