- Engpässe in Datenpipelines
- Einfluss von Architektur und Tools
- Messung von Laufzeiten
- Performance-Tuning mit Spark und SQL
- Skalierung von Cloud-Ressourcen
- Optimierung von Transformationslogiken
- Überwachung von Pipeline-Performance
- Kosten- und Laufzeitanalyse
- Dokumentation von Optimierungsmaßnahmen