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.
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.
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.
Unsere Google Partnerschaft
Die s-peers AG ist ein Pionier in der europäischen Google Cloud Platform-Szene und ist von Google als Partner zertifiziert.
Als einer der ersten lokalen Google Cloud-Partner in der Schweiz nutzen wir Google Cloud-Produktlösungen, um die IT-Landschaft unserer Kunden zu optimieren. Unsere massgeschneiderten Lösungen bieten unvergleichliche Effizienz, Sicherheit und Innovation, die Ihre Wettbewerbsfähigkeit in der heutigen dynamischen Unternehmenslandschaft sicherstellen.
"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 GCP erstellt und die Datenqualität sichergestellt werden, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen."
WISSEN
Wissenswertes zum Thema GCP
In diesem Wiki-Artikel werden zwei führende Lösungen für die Datenverwaltung und -analyse in der modernen datengetriebenen Welt vorgestellt: Google BigQuery und SAP BW. Beide Systeme bieten leistungsstarke Funktionen, unterscheiden sich jedoch in ihren Ansätzen und Einsatzbereichen.
Der Analytics Summer Apéro 2026 – Wo Innovation auf Austausch trifft.
Unser Analytics Summer Apéro 2026 bot eine einzigartige Gelegenheit, die neuesten Entwicklungen und Innovationen in den Bereichen KI, SAP Business Suite und Business Data Cloud hautnah zu erleben. Die Teilnehmenden genossen spannende Keynotes von führenden Expert:innen, interaktive Diskussionen und praxisnahe Einblicke, die wertvolle Inspirationen für ihre eigene Arbeit lieferten.
Neben dem fachlichen Tiefgang bot der Apéro die perfekte Plattform für entspanntes Networking, angeregte Gespräche und sogar die Möglichkeit, auf dem UrbanSurf die Analytics Wave zu reiten.
Entdecken Sie jetzt die Höhepunkte des Events in unseren Impressionen und erfahren Sie mehr über die zukunftsweisenden Trends im Bereich Datenanalyse!
SAP aktualisiert die Analytics Cloud und die Data Fabric-Komponenten kontinuierlich in kurzen Release-Zyklen. Die Vielzahl der Neuerungen pro Quartal macht es für Anwender und Entscheidungsträger schwierig, den Überblick zu behalten und die relevanten Funktionen gezielt einzusetzen. Dieses Webinar schafft Orientierung.
Mit BigQuery verkauft Google ein Warehousing Tool, das etablierte Systeme ersetzen können soll. Welche konkreten Vorteile Google BigQuery bietet, wie die Datenverarbeitung damit funktioniert und wie die Kombination…



