Zur Orchestrierung unserer Data Platform benutzen wir daher die von Databricks nativ zur Verfügung gestellten Databricks Workflows. Diese bieten mehrere Vorteile für den stabilen Betrieb einer Cloud Data Platform:

• Dependency-driven Pipelines: Databricks Workflows ermöglichen es, komplexe Data Pipelines in eine Kette modularisierter Jobs zu zerlegen. Dabei können einzelne Jobs wie PySpark Ingestion Tasks, dbt-Transformationen oder Datenqualitätsmessungen über explizite Abhängigkeiten miteinander verknüpft werden. Dadurch wird sichergestellt, dass nachgelagerte Jobs erst starten, wenn alle vorgelagerten Schritte erfolgreich ausgeführt wurden. Dies reduziert Inkonsistenzen und verhindert, dass Transformationen auf unvollständigen oder fehlerhaften Daten ausgeführt werden.
  
  
• Monitoring und Transparenz: Sämtliche relevante Metriken zu Job-Ausführungen wie Laufzeiten, Status einzelner Tasks oder Fehlermeldungen werden zentral angezeigt und sind direkt in der Databricks Workflow UI ersichtlich. Das erleichtert sowohl die operative Überwachung als auch die Fehleranalyse erheblich, da Probleme schnell lokalisiert werden können. Zusätzlich lassen sich automatische Benachrichtigungen konfigurieren, um bei fehlgeschlagenen Jobs direkt Alerts auszulösen. Somit werden Reaktionszeiten im Betrieb verkürzt und es wird verhindert, dass Fehler unbemerkt in nachgelagerte Jobs oder Reporting Anwendungen geleitet werden.
  
  

• Vollständige Integration in die Databricks-Platform: Databricks Workflows sind vollständig in das Databricks-Ökosystem integriert und können sämtliche Anwendungen wie PySpark Skripte, Notebooks, SQL Statements oder dbt-Ausführungen orchestrieren. Dadurch entfällt die Verwendung zusätzlicher Orchestrierungstools und die Data Platform bleibt konsistent innerhalb des Databricks-Ökosystems.