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Informationen über Technologien

Python

Python

Was ist Python?

Python ist eine vielfältig einsetzbare Interpreter- Programmiersprache*. Sie zeichnet sich durch vergleichsweise klare Syntax und hohe Modularität, eine breite Auswahl an Standardmodulen und eine aktive Community aus, durch die vielfache weitere Module bereitstehen. Python ist daher eine sehr flexible Plattform für unterschiedliche Anwendungsfälle und beliebt etwa bei Webentwicklung (z.B. Django, Flask), Automatisierung, wissenschaftlicher Datenverarbeitung (z.B. NumPy, Pandas) oder maschinellem Lernen (z.B. scikit-learn, PyTorch).

Data Build Tool (DBT) Core

Data Build Tool (DBT) Core

Was ist dbt und welchen Nutzen hat es beim Data Engineering?

dbt (Data Build Tool) ist ein Open-Source-Framework, das sich auf die Transformation von Daten in der Analytics-Engineering-Pipeline konzentriert. Im Gegensatz zu klassischen ETL-Tools, die Daten extrahieren, transformieren und laden, übernimmt dbt ausschließlich den Transformationsschritt innerhalb des Data Warehouse oder Data Lake. Der große Vorteil liegt darin, dass dbt SQL-basierte Transformationen in einer strukturierten, versionierbaren und testbaren Form bereitstellt. Dadurch können Teams ihre Datenmodelle wie Software entwickeln – mit Modularität, Wiederverwendbarkeit und automatisierten Tests.

Data Vault

Data Vault

Was ist Data Vault 2.0?

Data Vault 2.0 beschreibt einen Designparadigma zur Bereitstellung von Daten. Ein Wichtiger Vorteil in Data Vault 2.0 liegt darin, sehr flexibel auf Änderungen in Geschäftsprozessen reagieren zu können, ohne unterliegende Strukturen tiefgreifend anzupassen. Um dies zu erreichen ist ein Data Vault 2.0, in Abgrenzung zum klassischen DWH, nicht die definierte, aggregierte Wahrheit aller Daten sondern lediglich die wertfreie Bereitstellung aller vorhandenen Daten. Eine Aggregation der Daten findet aufbauend, beispielsweise in Data Marts, statt.