Der Data Analytics Podcast

Eine Modellierubgsmethode, um Daten im Data Warehouse zu strukturieren, ist das Data Vault Konzept. Was sind nun aber die Haupttabellentypen?

Normalisierung wird in Datenbanken angewendet, um Duplikate und Datenredundanz zu vermeiden, die Integrität und Konsistenz der Daten zu gewährleisten und die Performance der Datenbank zu verbessern.

Relationale Datenbanken nutzen eine tabellarische Struktur, während NoSQL-Datenbanken eine flexible nicht-relationale Struktur verwenden.

Redundanzen und Abhängigkeiten vermeiden.

Ein Primärschlüssel ist ein eindeutiger Wert, der verwendet wird, um einen Datensatz in einer Tabelle zu identifizieren. Ein Fremdschlüssel hingegen ist ein Primärschlüssel einer anderen Tabelle, der in einer anderen Tabelle verwendet wird, um eine Beziehung zwischen den Tabellen herzustellen.

Eine Materialized View speichert das Ergebnis einer Abfrage und stellt es als eine separate Tabelle bereit, während eine View lediglich eine virtuelle Tabelle darstellt, die auf das Ergebnis einer Abfrage verweist. Materialized Views bieten eine bessere Performance, da das Ergebnis einer Abfrage bereits gespeichert ist, während Views jedes Mal neu berechnet werden müssen, wenn sie abgefragt werden.

Einige kurze Sätze zum Thema SQL und relationale Datenbanken.

Scrum ist ein agiles Projektmanagement-Framework, das einen iterativen Ansatz und eine enge Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen Teammitgliedern bei der Produktentwicklung fördert. Es verwendet regelmäßige Überprüfungen, Anpassungen und kurze Iterationen (Sprints), um eine hohe Kundenzufriedenheit zu erreichen.

Frage: Wie kann man in SQL die häufigsten Werte in einer Spalte finden?

Schneller Überblick über das Data Vault Konzept. Mit Beispiel für die Hub, Link und Sateliten Tabellen.

Die eine Modellierungsvariante ist eher für Data Warehouses und die andere für OLTP Systeme.

ACID ist ein Konzept für Datenbankmanagement-Systeme, das Atomarität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit garantiert, um die Integrität und Zuverlässigkeit von Transaktionen in einer Datenbank zu gewährleisten.

Datawarehouse-Modellierung kurzer Einblick. https://larsmuellensiefen.substack.com/

Datenbankmodellierung mit ER Diagramm. https://larsmuellensiefen.substack.com/

FinOps ist ein Ansatz zur Finanzverwaltung und -optimierung in Unternehmen, die Cloud-Computing-Dienste nutzen. Es beinhaltet die Verwaltung von Kosten, Compliance, Risiken und Governance in Bezug auf Cloud-Dienste, sowie Überwachung und Optimierung der Nutzung von Ressourcen, um sicherzustellen, dass sie effizient und kosteneffektiv genutzt werden... - https://larsmuellensiefen.substack.com/

Ein Data Fabric ist ein Konzept der Datenarchitektur, das es ermöglicht, Daten auf flexible und skalierbare Weise zu organisieren und zu verwalten, über mehrere Systeme und Standorte hinweg und ermöglicht eine einheitliche und integrierte Datenverwaltung. https://larsmuellensiefen.substack.com/

Ersetzten ChatGPT und ähnliche KI basierte Werkzeuge bereits einen Data Engineer?

Insgesamt ist KI ein leistungsfähiges Werkzeug, das die Effizienz und Genauigkeit von Aufgaben der Datenverarbeitung erheblich verbessern kann und Unternehmen ermöglicht, tiefere Einblicke zu gewinnen und aufgrund ihrer Daten informierte Entscheidungen zu treffen.

Insgesamt kann KI viele Aufgaben der Datenverarbeitung automatisieren und neue Möglichkeiten bieten, aber die menschliche Expertise und das Verständnis des Data Engineer für die spezifische Geschäftsdomäne kann entscheidend sein, um effektive Datensysteme zu entwerfen und umzusetzen.

Star Schema und Snowflake Schema sind beides Techniken, die in Data Warehouses verwendet werden, um Daten zu organisieren und zu strukturieren, damit sie leicht abgefragt und analysiert werden können.

https://larsmuellensiefen.substack.com/ - Data Engineering ist ein wichtiger Bestandteil des Prozesses der Datenverarbeitung, der sich mit der Gewinnung, Vorbereitung, Verarbeitung und Verwaltung von Daten beschäftigt. Es gibt viele Python-Pakete, die für die Unterstützung von Data-Aufgaben entwickelt wurden und die es ermöglichen, Daten effektiv zu verarbeiten und zu analysieren. Einige dieser wichtigen Pakete sind Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PySpark, Airflow, Dask und SQLAlchemy.

https://larsmuellensiefen.substack.com/ - Rust ist eine moderne Programmiersprache. Sie zielt darauf ab, sicher, schnell und stabil zu sein.

Zusammenfassend ist ein Paket eine Sammlung von Modulen, die in einer Verzeichnisstruktur organisiert sind, während ein Modul eine einzelne Datei mit Python-Definitionen und Anweisungen ist.

Der Begriff "Hyperscaler" beschreibt Unternehmen, wie AWS, M. Azure und GCP... die extreme Skalierbarkeit und Flexibilität der Cloud-Computing-Infrastrukturen ermöglichen. Sie haben die Fähigkeit, ihre Ressourcen schnell und in großem Umfang bereitzustellen, um die Anforderungen von Unternehmen und Entwicklern zu erfüllen.

Beide Systeme eignen sich für die Arbeit mit Daten. Pandas ist ein Python Package und SQL ist eine Datenbankanfragesprache. https://larsmuellensiefen.substack.com/

https://larsmuellensiefen.substack.com/ - Es ist eine der meistgenutzten Sprachen in der Branche und bietet eine Vielzahl von leistungsstarken Tools und Bibliotheken, um Daten effizient zu sammeln, zu transformieren und zu analysieren. Mit Pandas und NumPy kann man mühelos große Datenmengen manipulieren und analysieren. Kurz gesagt, Python ist ein unverzichtbares Werkzeug für jeden Data Engineer.

https://larsmuellensiefen.substack.com/ - Ein Container ist eine Art von Software, die es ermöglicht, Anwendungen und ihre Abhängigkeiten zusammenzufassen und in einer einzigen, tragbaren und ausführbaren Einheit bereitzustellen. Im Gegensatz dazu ist eine virtuelle Maschine eine Software-Emulation eines physischen Computers, die es ermöglicht, mehrere Betriebssysteme und Anwendungen auf einem einzigen physischen Computer auszuführen.

https://larsmuellensiefen.substack.com/ - Tables und Views sind beide wichtige Bestandteile einer relationalen Datenbank, aber sie haben einige wichtige Unterschiede. Eine Tabelle ist das grundlegendste Objekt und wird verwendet, um Daten in einer Datenbank zu speichern. Sie werden mithilfe von SQL definiert und haben eine Reihe von Spalten und einen Datentyp für jede Spalte. Tabellen speichern die Daten physisch und können abgefragt, aktualisiert und verändert werden. Views hingegen sind virtuelle Tabellen, die auf dem Ergebnis einer SELECT-Anweisung basieren.

https://larsmuellensiefen.substack.com/ - Self-Service im Data-Bereich ermöglicht es Benutzern, Daten selbstständig zu erfassen, zu analysieren und zu visualisieren, ohne dass sie dazu auf die Unterstützung von Experten oder IT-Abteilungen angewiesen sind. Dies erfordert keine umfangreichen technischen Kenntnisse und erleichtert die Verarbeitung und Auswertung von Daten.

https://larsmuellensiefen.substack.com/ - Die Demokratisierung von Daten im Data-Bereich bezieht sich auf die Verbreitung von Tools und Technologien, die es den Benutzern ermöglichen, Daten einfach zu erfassen, zu analysieren und zu visualisieren, ohne dass sie über umfangreiche technische Kenntnisse verfügen müssen.

https://larsmuellensiefen.substack.com/ - Python ist eine sehr beliebte Wahl für Aufgaben im Bereich des Data Engineering, da es eine große Anzahl von Bibliotheken und Frameworks bietet, die speziell für diesen Zweck entwickelt wurden. https://larsmuellensiefen.substack.com/

https://larsmuellensiefen.substack.com/ - CTEs werden innerhalb einer Abfrage definiert und sind nur für die Dauer dieser Abfrage verfügbar, während temporäre Tabellen über mehrere Abfragen hinweg verwendet werden können und dauerhaft (bis zum Ende der Session) gespeichert sind. https://larsmuellensiefen.substack.com/

https://larsmuellensiefen.substack.com/ Lass uns gemeinsam unser Data-Game auf das nächste Level heben... durch direkten Austausch, das Teilen von diversen Wissensquellen und die neuesten Branchenentwicklungen: https://larsmuellensiefen.substack.com/

Git ist ein Werkzeug, das Entwicklern dabei hilft, ihren Code zu verwalten und zu verfolgen. Es ermöglicht es ihnen, Änderungen an ihrem Code aufzunehmen, zu verfolgen und zu verwalten, was es erleichtert, zusammenzuarbeiten und Fehler zu beheben.

Microservices ist ein Architekturstil für die Entwicklung von Anwendungen, bei dem eine große Anwendung in kleinere, unabhängige Dienste aufgeteilt wird, die jeweils eine spezifische Funktion ausführen.

Beim Data Mesh geht darum, die Verantwortung für die Verwaltung und Nutzung von Daten innerhalb eines Unternehmens auf mehrere Teams aufzuteilen und zu verteilen, anstatt dass ein zentrales Team für die Verwaltung aller Daten verantwortlich ist.

ELT (Extract, Load, Transform) ist ein Prozess, bei dem Daten direkt aus ihrer Quelle extrahiert, in das Ziel-Datenlager geladen werden und dort transformiert werden. Dies im Gegensatz zu dem klassischen ETL-Prozess (Extract, Transform, Load), bei dem die Datenintegration in eine Zwischenablage durchgeführt wird, bevor sie in das Ziel-Datenlager geladen werden. ELT ermöglicht eine schnellere Verarbeitung und höhere Skalierbarkeit, jedoch erfordert es auch leistungsfähige Ziel-Datenlager und eine gründliche Vorbereitung und Überwachung.

Datenanalyse kann in vier verschiedene Kategorien unterteilt werden: Deskriptive, Diagnostische, Prädiktive und Präskriptive. Deskriptive Datenanalyse beschreibt und ordnet die vorhandenen Daten, um ein besseres Verständnis dafür zu erlangen. Diese Art von Analyse kann verwendet werden, um Verteilungen, Häufigkeiten und Muster in den Daten zu identifizieren. Diagnostische Datenanalyse untersucht die Daten, um mögliche Probleme oder Anomalien zu erkennen. Prädiktive Datenanalyse verwendet historische Daten, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Präskriptive Datenanalyse verwendet Daten und Analyseergebnisse, um Empfehlungen und Entscheidungen für die Zukunft zu treffen. Jede dieser Arten von Datenanalyse kann verwendet werden, um unterschiedliche Probleme und Herausforderungen zu lösen, je nachdem, welche Art von Daten und welche Art von Erkenntnissen benötigt werden.

Data Vault ist ein Ansatz zur Modellierung von Daten in einem Unternehmensdatenwarehouse, der sich auf Flexibilität und Skalierbarkeit konzentriert. Es nutzt drei Arten von Tabellen, um Daten zu organisieren: Hubs, Links und Satelliten.

Wie summiere ich Daten in einer Spalte auf? Durch Verwendung von SQL Aggregat-Funktionen.

PostgreSQL ist ein open-source relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS), das für seine Robustheit, Leistung und Flexibilität bekannt ist. Es wird häufig in Unternehmensumgebungen eingesetzt und unterstützt eine Vielzahl von Funktionen, darunter ACID-Transaktionen, vollständige Datenintegrität und Unterstützung für eine Vielzahl von Programmiersprachen.

Die Trennung von Compute und Storage bezieht sich darauf, dass Rechenleistung und Datenspeicher getrennt sind und individuell skaliert werden können. Dies bedeutet, dass Benutzer die Menge an Ressourcen, die für die Berechnung von Abfragen verwendet werden, unabhängig von der Menge an gespeicherten Daten anpassen können. Dies hat den Vorteil, dass Benutzer die Ressourcen, die sie für ihre Anwendungen benötigen, besser optimieren und die Kosten für ihre Anwendungen besser verstehen und kontrollieren können.

In SQL können JOINs verwendet werden, um Daten aus verschiedenen Tabellen zusammenzuführen und zu analysieren. Es gibt verschiedene Arten von JOINs, die je nachdem, wie die Tabellen miteinander verbunden werden sollen, verwendet werden können. Ein INNER JOIN gibt nur die Zeilen zurück, die in beiden Tabellen vorhanden sind. Ein LEFT JOIN gibt alle Zeilen aus der linken Tabelle und die zugehörigen Zeilen aus der rechten Tabelle zurück (falls vorhanden), während ein RIGHT JOIN alle Zeilen aus der rechten Tabelle und die zugehörigen Zeilen aus der linken Tabelle zurückgibt. Es gibt auch FULL OUTER JOINs, die alle Zeilen aus beiden Tabellen zurückgeben, auch wenn sie in keiner der beiden Tabellen einen Treffer haben.

SQL kann verwendet werden, um Daten zu erstellen, zu ändern und zu löschen, sowie um Abfragen zu erstellen, die Informationen aus einer oder mehreren Datenbanktabellen abrufen. Es bietet auch eine Reihe von Funktionen zum Verarbeiten und Analyse von Daten, wie zum Beispiel Aggregatfunktionen und JOINs.

NoSQL-Datenbanken sind eine Klasse von Datenbanken, die nicht das relationale Modell verwenden, das in den meisten traditionellen Datenbanken verwendet wird. Stattdessen verwenden sie alternative Datenmodelle, wie zum Beispiel Key-Value-Speicher, Dokumenten-Datenbanken oder Graph-Datenbanken.

In objektorientierten Datenbanken (OODBs) werden Daten als Objekte gespeichert und verwaltet, die Eigenschaften und Verhaltensweisen besitzen. In relationalen Datenbanken (RDBs) werden Daten in Tabellen gespeichert und miteinander verknüpft.

DBT (Data Build Tool) ist ein Open-Source-Framework, das Entwicklern hilft, Daten in einem Unternehmen zu transformieren und zu verwalten. Mit DBT können Entwickler SQL-Abfragen schreiben, um Daten zu transformieren und in Zieldatenbanken zu schreiben. DBT bietet auch Funktionen zum Testen von Modellen, zum Verwalten von Abhängigkeiten zwischen Modellen und zum Dokumentieren von Prozessen.

Open-Source-Software dbt: Mit dbt können Daten durch eine Reihe von Test- und Transformationsschritte geleitet werden, um sie für Analysezwecke vorzubereiten. Das Werkzeug bietet eine Reihe von Funktionen, die es Datenanalytikern ermöglichen, ihre Arbeitsabläufe zu optimieren und zu automatisieren, wodurch sie Zeit und Mühe sparen können.

CTEs als allgemeiner Tabellenausdruck ist eine benannte Unterabfrage - Beispiel: WITH cte AS ( SELECT * FROM mytable WHERE col1 = 'value_x' ) SELECT * FROM cte WHERE col2 = 'value_y';

Es gibt viele Programmiersprachen, jede mit ihren eigenen Merkmalen und Zwecken. Einige beliebte Programmiersprachen sind: C, C++, Java, Python... Rust.

SQL Fensterfunktionen sind Funktionen, die über eine Gruppe von Zeilen laufen und für jede Zeile eines Ergebnissatzes einen Wert zurückgeben. Sie werden häufig verwendet, um aggregierte Werte wie SUM oder AVG zu berechnen, während man trotzdem die Einzelzeilen behält, die zu dieser Aggregation beigetragen haben. Die Fensterfunktionen verfügen über eine OVER-Klausel, die es ermöglicht, das Fenster der Zeilen festzulegen, über die die Funktion laufen soll.