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AI Engineering
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You Don't Write SQL Anymore - Now What?
Read how AI-generated SQL is quietly changing what it really means to “know data,” shifting the hard part of the job from writing queries to modeling, translation, and skepticism.
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Data Engineering
5
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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-gestützte Regeln und automatisierte Prüfungen ersetzen können, sodass Ihre Databricks-Bronze-Tabellen in kürzester Zeit zu vertrauenswürdigen, Silver-bereiten Datensätzen werden.
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Delta Live Tables (DLT) vs dbt: Wo Transformation endet und Plattform-Engineering beginnt
Ein praktischer Leitfaden zur Trennung von Analytics Engineering und Data Platform Engineering sowie zur Minimierung des Vendor-Lock-in-Risikos bei der Wahl zwischen Delta Live Tables und dbt.
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Batch- vs Streaming- vs Micro-Batch-Datenverarbeitung: ROI-Leitfaden für CPG und Einzelhandel
Erfahren Sie, wann Batch-, Streaming- oder Micro-Batch-Datenverarbeitung in CPG und Einzelhandel sinnvoll ist. Ein praktischer Leitfaden, um Datenlatenz an geschäftliche Anforderungen anzupassen und den ROI zu maximieren, ohne für unnötige Echtzeit-Funktionen zu viel zu bezahlen.
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Data Engineering
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KI-gestützte Daten-Engineering: Wie man GenAI für die Incident-Triage in Data Pipelines nutzt (ohne Chaos zu verursachen)
Erfahren Sie, wie Sie GenAI als Ihren Assistenten für die Incident-Triage einsetzen, um Debugging von Pipelines zu beschleunigen, intelligentere Runbooks zu erstellen und die MTTR zu reduzieren – ohne neue betriebliche Risiken einzugehen.
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Data Engineering
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Jenseits des Hypes: Warum Data Engineering Proof-of-Value (PoV) statt Proof-of-Concept (PoC) braucht
Erfahren Sie, warum der Übergang 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- und KI-Initiativen zu erzielen.
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Data Engineering
5
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KI-gestütztes Betriebsmodell für Exzellenz im Data Engineering
Verwandeln Sie Ausfälle in Ihrer data pipeline in schnelle Wiederherstellungen mit einem KI-gestützten Betriebsmodell. Reduzieren Sie den Engineering-Aufwand, verbessern Sie die SLA-Compliance und schützen Sie Geschäftsentscheidungen durch systematisches Incident-Management.
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