Datenpipeline

Eine Datenpipeline in der Materialwissenschaft beschreibt die strukturierte Prozesskette vom Rohdatenimport über Bereinigung, Annotation, Feature-Extraktion und Modellierung bis zur Speicherung und Visualisierung. Sie integriert heterogene Quellen wie Mikroskopie, Spektroskopie, Simulation und Prüfdaten. Wichtige Aspekte sind Reproduzierbarkeit, Metadaten-Management (FAIR-Prinzipien), Skalierbarkeit auf Hochdurchsatz-Experimente sowie Kopplung mit Machine-Learning-Workflows und Laborautomatisierung.