In diesem Abschnitt behandeln wir die Datenerfassung mit DLT, die Übernahme von Änderungen und die Konfiguration von Pipelines im Hinblick auf Skalierbarkeit.

In diesem Abschnitt befassen wir uns mit der Umsetzung von Anforderungen an die Datenqualität in DLT-Pipelines, der Überprüfung der Datenintegrität anhand temporärer Datensätze sowie der Isolierung von Daten minderer Qualität zur Korrektur.

In diesem Abschnitt behandeln wir die Skalierung von DLT-Pipelines durch Clusteroptimierung, automatische Skalierung und Delta-Lake-Techniken.

In diesem Abschnitt befassen wir uns mit der Umsetzung von Data Governance in einem Lakehouse mithilfe von Unity Catalog, wobei der Schwerpunkt auf Zugriffskontrollen, Datenermittlung und der Nachverfolgung von Datenherkünften im Hinblick auf Compliance und Sicherheit liegt.

In diesem Abschnitt behandeln wir die Verwaltung von Datenspeicherorten in Unity Catalog unter Berücksichtigung sicherer Governance und Zugriffskontrolle.

In diesem Abschnitt befassen wir uns mit der Datenherkunft in Unity Catalog: Wir verfolgen die Herkunft der Daten, visualisieren deren Transformationen und identifizieren Abhängigkeiten, um die Datenintegrität zu gewährleisten und Probleme proaktiv zu erkennen.

In diesem Abschnitt behandeln wir die Bereitstellung und Verwaltung von DLT-Pipelines mit Terraform in Databricks.

In diesem Abschnitt befassen wir uns mit Databricks Asset Bundles (DABs) zur Optimierung der Bereitstellung von Datenpipelines, wobei wir den Schwerpunkt auf die GitHub-Integration, die Versionskontrolle und die teamübergreifende Zusammenarbeit legen.

In diesem Abschnitt befassen wir uns mit der Überwachung von Datenpipelines mithilfe von Databricks, wobei der Schwerpunkt auf dem Zustand, der Leistung und der Datenqualität liegt. Zu den verwendeten Techniken gehören DBSQL-Warnmeldungen und Webhook-Trigger zur Echtzeit-Behebung von Problemen.