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Andrzej Gabryel

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Data Engineering
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Hören Sie auf, Daten manuell zu profilieren: Wie KI die Datenqualität in Databricks verbessern kann

Erfahren Sie, wie Sie langsames, manuelles Datenprofiling durch KI-unterstützte Regeln und automatisierte Prüfungen ersetzen können, damit Ihre Databricks-Bronze-Tabellen in einem Bruchteil der Zeit vertrauenswürdige, Silver-fähige Datensätze werden.
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Data Engineering
4
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Delta Live Tables (DLT) vs dbt: Wo Transformation endet und Plattform-Engineering beginnt

DLT oder dbt? Erfahren Sie, wie Sie die Kompromisse zwischen verwalteter Ausführung und Anbieter-Portabilität mit einer Reifegrad-Checkliste für moderne Datenteams navigieren können.
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Data Engineering
5
min read

Batch vs Streaming vs Micro-Batch im CPG- und Einzelhandel: Hören Sie auf, für 'Echtzeit' zu viel zu bezahlen, die keinen ROI liefert

Erfahren Sie, warum schneller nicht immer besser ist, und entdecken Sie einen pragmatischen Leitfaden, um die Datenlatenz an die Handlungsfähigkeit Ihrer Organisation anzupassen. Stellen Sie sicher, dass Ihre Architektur ROI liefert und nicht nur Lärm.
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Data Engineering
7
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KI-unterstütztes Data Engineering: Wie man GenAI für die Behebung von Pipeline-Vorfällen einsetzt (ohne Chaos zu verursachen)

Erfahren Sie, wie Sie GenAI als Assistenten für die Behebung von Vorfällen nutzen, um schneller Datenpipelines zu debuggen, intelligentere Runbooks zu erstellen und die MTTR zu reduzieren, ohne neue betriebliche Risiken einzugehen.
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Data Engineering
6
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Jenseits des Hypes: Warum Data Engineering Proof-of-Value (PoV) statt Proof-of-Concept (PoC) braucht

Erfahren Sie, warum der Wechsel von einem technologiezentrierten Proof-of-Concept zu einem geschäftsorientierten Proof-of-Value der entscheidende Schritt ist, um der "Innovationsfalle" zu entkommen und messbaren ROI in Ihren Data-Engineering-AI-Initiativen zu liefern.
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Data Engineering
5
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Smarter, schneller, stärker: Das KI‑gestützte Betriebsmodell für Data Engineering

ntdecken Sie ein leichtgewichtiges, KI-gestütztes Operating Model, das laute Pipeline-Ausfälle in schnelle, auditierbare Wiederherstellungen verwandelt, den Engineering-Aufwand messbar reduziert und Geschäftsentscheidungen schützt.
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