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
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