Vorwort
Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: translation-feedback@oreilly.com
Datenpipelines sind die Grundlage für den Erfolg von Datenanalyse und maschinellem Lernen. Das Verschieben von Daten aus zahlreichen, unterschiedlichen Quellen und die Verarbeitung dieser Daten, um sie in einen Kontext zu bringen, ist der Unterschied zwischen Daten und deren Nutzung.
Ich arbeite seit mehr als 10 Jahren als Datenanalyst, Dateningenieur und Führungskraft im Bereich der Datenanalyse. In dieser Zeit habe ich rasante Veränderungen und Wachstum in diesem Bereich erlebt. Das Aufkommen von Cloud-Infrastrukturen und insbesondere von Cloud-Data-Warehouses hat die Möglichkeit geschaffen, die Art und Weise, wie Datenpipelines entworfen und implementiert werden, zu überdenken.
Dieses Buch beschreibt die Grundlagen und bewährten Methoden für den Aufbau von Datenpipelines im modernen Zeitalter. Ich stütze meine Meinungen und Beobachtungen auf meine eigenen Erfahrungen sowie auf die von Branchenführern, die ich kenne und denen ich folge.
Mein Ziel ist es, dass dieses Buch sowohl als Vorlage als auch als Nachschlagewerk dient. Auch wenn deine Bedürfnisse spezifisch für dein Unternehmen und die Probleme sind, die du lösen willst, habe ich mit Variationen dieser Grundlagen schon viele Male Erfolg gehabt. Ich hoffe, dass dieses Buch eine wertvolle Ressource auf deinem Weg zum Aufbau und zur Pflege von Datenpipelines ist, die deine Datenorganisation ...
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