Google Cloud Data Transformation – Daten in die richtige Form bringen und für Business Use Cases nutzen

Data Transformation ermöglicht die Umwandlung von Rohdaten in eine nutzbare Form für Business Use Cases. Mit Technologien wie SQL, Python, dbt und great_expectations können effiziente Datenpipelines in der Google Cloud Platform (GCP) erstellt und die Datenqualität sichergestellt werden, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Google Cloud Data Transformation - spannende Lösungen der GCP für Ihre Data Transformation Anwendungen.

Die GCP bietet leistungsstarke Technologien für die Data Transformation, einschließlich SQL und Python. Mithilfe von Tools wie dbt (Data Building Tool – Python) und great_expectations können Datenpipelines erstellt, getestet und verwaltet werden, um effiziente Datenmodelle kontinuierlich zu aktualisieren.

 

Data Transformation

dbt

Open-Source-Tool für Datenanalysten zur Verwaltung von SQL-basierten Transformations-Workflows, ermöglicht wiederholbare, skalierbare und dokumentierte Datentransformationen.

Datenmodellierung und Transformation: Definiert Datenmodelle in SQL, ermöglicht modularen Code und komplexe Datenbeziehungen, automatisiert die Ausführung von SQL-Skripten und sorgt für konsistente Transformationen.

Data Transformation

great_expectations

Open-Source Python-Package für zuverlässige und wartbare Datenpipelines, ermöglicht Definition und Validierung von Datenerwartungen über verschiedene Quellen und Systeme hinweg.

Flexible Expectations-Syntax: Ermöglicht komplexe Erwartungen an Daten mit vielfältigen Datentypen, Operatoren und Funktionen, unterstützt Validierung während der Datenverarbeitung.

Strukturierte Erwartungsverwaltung: Verbessert Wartbarkeit und Zuverlässigkeit von Datenpipelines durch versionierte Definition und Verwaltung von Erwartungen, Visualisierung der Validierungsergebnisse im Dashboard.

Ihr Ansprechpartner für Lösungen der Google Cloud Platform.
Christian Blessing
Christian Blessing
Senior Analytics Consultant

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