«Data Pipeline Priority Heuristic» در دسته داده به پایپ‌لاین داده قاعده تخمینی اولویت اشاره دارد و با جمع‌آوری، پردازش، انتقال، کیفیت، تازگی، مدل‌سازی و تحلیل داده مرتبط است. در این اصطلاح، محور اصلی «پایپ‌لاین داده» است و بخش «قاعده تخمینی اولویت» یعنی روش ساده برای تشخیص فوریت یا اهمیت در شرایط تصمیم‌گیری سریع. این مفهوم زمانی کاربردی می‌شود که تیم بخواهد درباره طراحی، اجرا، نگهداری یا عیب‌یابی یک قابلیت تصمیم دقیق‌تری بگیرد و بداند چه داده‌ها، محدودیت‌ها، مسئولیت‌ها و ریسک‌هایی باید دیده شوند. در عمل می‌تواند در کارهایی مثل ساخت pipeline، اعتبارسنجی داده، تحلیل latency و کنترل کیفیت داده استفاده شود و کمک کند تصمیم‌ها فقط بر اساس حدس یا تجربه پراکنده گرفته نشوند. مزیت مهم آن این است که مرز مالکیت، معیار موفقیت، مسیر بازگشت، اثر تغییر و نیازهای پایش روشن‌تر می‌شود؛ بنابراین پیاده‌سازی قابل نگهداری‌تر، مستندتر و قابل اعتمادتر خواهد بود. برای ورود به دیکشنری، این واژه را می‌توان به عنوان یک اصطلاح تخصصی در داده در نظر گرفت که برای آموزش تیم، طراحی معماری، کنترل کیفیت و گفت‌وگوی دقیق‌تر میان نقش‌های فنی مفید است.