# Eingliederung von Daten

Der erste Schritt bei der Erstellung einer Daten-Pipeline in einem Qlik Open Lakehouse-Projekt ist die Eingliederung der Daten. Dieser Prozess umfasst die Übertragung der Daten aus der Datenquelle und das Speichern von Datensätzen in optimierten Iceberg-Tabellen.

Die Eingliederung wird in einem einzigen Vorgang erstellt, aber in zwei Schritten durchgeführt. Der Datenquellentyp, entweder CDC oder Streaming, bestimmt die Aufgaben in Ihrem Projekt:

### CDC-Quellen

* Bereitstellung der Daten

  Dazu gehört die Übertragung der Daten in fortlaufenden Mini-Batches aus der lokalen Datenquelle in einen Bereitstellungsbereich mithilfe einer Bereitstellungsdatenaufgabe.

  [Bereitstellen von Daten aus Datenquellen](https://help.qlik.com/de-DE/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/Landing/Landing-data-data-sources.htm)

  Sie können Daten auch in einem Lakehouse bereitstellen, wo die Daten in einem S3-Dateispeicher bereitgestellt werden.

  [Bereitstellen von Daten an Qlik Open Lakehouse](https://help.qlik.com/de-DE/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/Lakehouse/landing-data.htm)

* Speichern von Datensätzen

  Hierzu werden der anfängliche Ladevorgang von Bereitstellungsdaten oder inkrementelle Ladevorgänge gelesen und dann die Daten in einem leseoptimierten Format anhand einer Speicherdatenaufgabe angewendet.

  [Speichern von Datensätzen](https://help.qlik.com/de-DE/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/Lakehouse/storing-data.htm)

### Streaming-Quellen

* Bereitstellung der Daten

  Dazu gehört das fortlaufende Streamen der Daten aus der Quelle in einen Bereitstellungsbereich mithilfe einer Streaming-Bereitstellungsdatenaufgabe.

  [Bereitstellen von Streaming-Daten an Qlik Open Lakehouse](https://help.qlik.com/de-DE/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/Lakehouse/landing-data-streaming.htm)

* Speichern von Datensätzen

  Hierzu werden der anfängliche Ladevorgang von Bereitstellungsdaten gelesen und dann die Daten in einem leseoptimierten Format anhand einer Speicher-Umwandlungsdatenaufgabe angewendet.

  [Speichern von Streaming-Datensätzen](https://help.qlik.com/de-DE/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/Lakehouse/storing-data-streaming.htm)

## Verwenden von eingegliederten Daten

Wenn Sie die Daten eingegliedert haben, können Sie die gespeicherten Datensätze auf verschiedene Weise nutzen, unter anderem:

* Sie können die Datensätze in einer Analyseanwendung verwenden.

* Sie können Daten in ein oder mehrere Cloud Data Warehouses spiegeln, einschließlich Amazon Redshift und Snowflake, indem Sie eine Spiegeldatenaufgabe direkt zur Speicherdatenaufgabe für CDC-Quellen oder zur Streaming-Umwandlungsaufgabe für Streaming-Quellen hinzufügen.

  Weitere Informationen finden Sie unter [Spiegeln von Daten in einem Cloud Data Warehouse](https://help.qlik.com/de-DE/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/Lakehouse/mirroring-data.htm).

* Sie können Daten in Ihrem Cloud Data Warehouse umwandeln, indem Sie eine projektübergreifende Pipeline erstellen, die Daten aus Ihrem Eingliederungsprojekt nutzt.