Analytics Engineering mit SQL und dbt

Vorwort

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: [e-mail]

In der sich ständig weiterentwickelnden Geschäftswelt ist ein fesselndes Konzept aufgetaucht, das als Analytics Engineering bekannt ist. Es war schnell in aller Munde, wurde von Managern nachgefragt, von IT-Unternehmen vorgestellt und von den Nutzern bewundert, die sich über die damit verbundenen Möglichkeiten wunderten. Doch inmitten der Aufregung wussten viele nicht, worum es beim Analytics Engineering geht. Sie dachten, es ginge darum, Datenpipelines zu erstellen, beeindruckende Visualisierungen zu entwerfen und fortschrittliche Algorithmen zu verwenden. Oh, wie falsch sie lagen!

Du kannst dir diese außergewöhnliche Welt der Analysetechnik als eine Kreuzung zwischen dem akribischen Ermittler Sherlock Holmes, der die analytische Seite repräsentiert, und dem genialen Ingenieur Tony Stark, besser bekannt als Iron Man, der die technische Seite repräsentiert, vorstellen. Stell dir die bemerkenswerten Problemlösungsfähigkeiten von Sherlock Holmes in Kombination mit den bahnbrechenden Technologien von Iron Man vor. Diese Kombination macht die wahre Kraft und das Potenzial der analytischen Technologie aus.

Aber Vorsicht: Wenn du dachtest, Analytics Engineering beschränke sich auf Datenpipelines und Visualisierungen, hast du das tiefgründige deduktive Denken verpasst, das Sherlock Holmes als Vertreter eines Datenanalysten oder Business Analysten ...