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Erfahre, wie du mit automatisierter, versionierter Dokumentation im Data Lake den Überblick behältst und Aufwand reduzierst. Lerne Best Practices und Tools wie dbt Docs, Unity Catalog und Markdown kennen, um deine Datenmodelle effizient und kontextreich direkt im Code zu dokumentieren.

Erfahre, wie du den Gold-Layer in der Medaillenarchitektur optimal für BI-Tools wie Power BI, Tableau und Looker gestaltest. Lerne Best Practices für Modellierung, Performance und Self-Service, damit deine Daten zuverlässig, verständlich und performant für Reporting und Analyse bereitstehen.

Entdecke, wie du mit Databricks Workflows Datenprozesse effizient orchestrierst – von einfachen Notebook-Jobs bis zu komplexen, modularen Pipelines. Lerne Best Practices für Struktur, Fehlerbehandlung und Wiederverwendbarkeit, um robuste und skalierbare Workflows in deinem Data Lakehouse aufzubauen.

Erfahre, wie Delta Lake mit Schema Enforcement und Schema Evolution Datenqualität und Flexibilität im Data Lakehouse sichert. Lerne, wie du beide Features gezielt einsetzt, Risiken vermeidest und Best Practices für produktive Datenpipelines etablierst.

Erfahre, wie du mit der Git-Integration in Databricks Repos deine Notebook- und Python-Projekte versionssicher, nachvollziehbar und kollaborativ entwickelst. Lerne bewährte Branching-Strategien, Review-Flows und Best Practices für produktives Arbeiten im Team und effiziente Deployments im Data Lakehouse.

Erfahre, wie du mit dbx und Azure DevOps eine moderne CI/CD-Pipeline für Databricks-Projekte aufbaust. Von strukturierter Projektorganisation über automatisiertes Deployment bis zu Best Practices für sichere, skalierbare Workflows im Data Lakehouse.

Lerne, wie du mit einer strukturierten Teststrategie die Datenqualität in Databricks-Projekten sicherstellst. Erfahre, welche Testarten und Tools sich bewährt haben, wie du typische Fehlerquellen erkennst und Best Practices für nachhaltige Datenqualität im Team umsetzt.

Erfahre, wie du mit modularer Struktur und wiederverwendbarem Code in Databricks Notebooks und Workflows nachhaltige, flexible Data-Pipelines entwickelst. Entdecke Best Practices für Projektorganisation, Parametrisierung und effiziente Zusammenarbeit im Data Lakehouse.

Erfahre, wie du mit Databricks und Expectation Libraries wie Great Expectations die Datenqualität in deinen Pipelines automatisiert überwachst. Lerne Best Practices für Integration, Fehlerbehandlung und Dokumentation, um zuverlässige und skalierbare Data Lakehouse-Lösungen zu entwickeln.

Entdecke, wie du mit Databricks und Apache Spark leistungsfähige Real-Time Streaming-Architekturen aufbaust. Lerne Best Practices für Skalierbarkeit, Fehlerhandling und Monitoring kennen und erfahre, wie Unternehmen mit Echtzeit-Datenverarbeitung Wettbewerbsvorteile erzielen.

Erfahre, wie du mit Data Masking und Row-Level Security sensible Daten in Databricks schützt. Lerne Best Practices, Techniken und die Umsetzung mit Unity Catalog für sichere, regelbasierte Datenzugriffe und Compliance.

Erfahre, wie du mit Identity & Access Management (IAM) in Databricks eine sichere und regelkonforme Datenplattform aufbaust. Lerne Best Practices für Benutzerverwaltung, Zugriffskontrolle, Verschlüsselung und Automatisierung, um Datenschutz und Compliance in deinem Data Lakehouse zu gewährleisten.

Entdecke die wichtigsten Best Practices für ETL-Prozesse mit Databricks und Apache Spark. Lerne, wie du Daten effizient aufnimmst, transformierst und speicherst, um skalierbare, performante und kosteneffiziente Datenpipelines zu erstellen.

Erfahre, wie Databricks Unternehmen dabei unterstützt, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, zu analysieren und in Echtzeit fundierte Entscheidungen zu treffen – inklusive Best Practices für Datenaufbereitung, Machine Learning und Governance.

Entdecke die häufigsten Herausforderungen beim Einstieg in Databricks und erfahre praxisnahe Lösungen für Kostenkontrolle, Berechtigungen, Datenintegration, Performance-Optimierung und Debugging. Mit Best Practices für einen erfolgreichen und effizienten Start in deine Databricks-Projekte.

Vergleiche die wichtigsten Datenarchitekturen – Data Warehouse, Data Lake und Data Lakehouse – und erfahre, welche Lösung am besten zu den Anforderungen Deines Unternehmens passt. Der Artikel erklärt Unterschiede, Vorteile, Nachteile und gibt praxisnahe Entscheidungshilfen für die optimale Nutzung Deiner Daten.

Erfahre, wie du mit gezielten Strategien und Tools die Kosten in Azure Databricks transparent machst und optimierst. Der Artikel zeigt dir, wie du Kostenarten identifizierst, Ausgaben analysierst und durch Best Practices die Effizienz deiner Data Lakehouse-Workloads steigerst.

Tauche ein in die Welt der Datendimensionen im Data Lakehouse und erfahre, wie verschiedene SCD- und RCD-Strategien die Historisierung und Konsistenz deiner Daten verbessern. Der Artikel erklärt die wichtigsten Typen, ihre Anwendung und gibt praxisnahe Tipps für eine effiziente Datenarchitektur.

Entdecke, wie du APIs effizient in ein Data Lakehouse integrierst. Lerne Best Practices für die Datenreplikation mit PySpark, den Umgang mit Paging, die Erstellung von Schemas und das Preprocessing für optimale Datenqualität in Databricks.

Lerne, wie du Datenbanken effizient und kostengünstig in dein Data Lakehouse replizierst. Der Artikel zeigt dir verschiedene DIY-Strategien zur Datenreplikation, erklärt Vor- und Nachteile gängiger Methoden und gibt praktische Tipps für die Umsetzung ohne teure ELT-Tools.

Erfahre, wie du Daten aus unterschiedlichen Quellen effizient in dein Data Lakehouse integrierst. Der Artikel zeigt Methoden und Tools zur Datenvereinnahmung, erläutert ELT- und ETL-Konzepte und gibt praxisnahe Tipps für flexible, skalierbare Datenpipelines.

Erfahre, wie ein Data Lakehouse Unternehmen dabei unterstützt, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu integrieren, effizient zu analysieren und innovative Usecases wie Betrugsprävention, Lieferkettenoptimierung und IoT-Datenverarbeitung umzusetzen. Entdecke die Vorteile und typischen Einsatzszenarien moderner Lakehouse-Plattformen.