Liquid Clustering verändert, wie große Datenmengen in Lakehouse-Architekturen gespeichert und abgefragt werden. Statt starre Partitionen zu planen, rückt ein flexibles, abfrageorientiertes Layout in den Mittelpunkt. Für Data Engineers und Architekt:innen im DACH-Raum wird Liquid Clustering relevant, sobald Delta- oder ähnliche Tabellen in Cloud-Umgebungen stark wachsen.

Datengetriebene Organisationen in Deutschland, Österreich und der Schweiz stehen vor der Herausforderung, skalierbare Data-Mesh-Architekturen mit klarer Governance umzusetzen. Witboost adressiert genau dieses Problem: Die Plattform fokussiert sich auf das Management von Data Products über ihren gesamten Lebenszyklus – von Design über Deployment bis zur Nutzung. Damit wird der Aufbau einer domänenorientierten, selbstbedienbaren Datenplattform für Enterprise- und Behördenkunden deutlich greifbarer.

Apache Spark hat sich in vielen Unternehmen im deutschsprachigen Raum zum Standard-Framework für Big Data, Streaming-Analytics und Machine Learning entwickelt. Wer Data-Plattformen modernisieren oder datengetriebene Produkte aufbauen möchte, kommt an Spark kaum vorbei. Der Bedarf an qualifizierten Data Engineers, Entwicklern und Architekt:innen mit fundiertem Apache-Spark-Know-how steigt entsprechend kontinuierlich.

In immer mehr Unternehmen in Deutschland ersetzen oder ergänzen NoSQL-Datenbanken klassische relationale Systeme. MongoDB gehört hier zu den am weitesten verbreiteten Plattformen und spielt eine zentrale Rolle in Cloud-, Microservice- und Big Data-Architekturen. Dieser Beitrag erläutert, was MongoDB ist, wie es technisch funktioniert, wofür es sich in der Praxis eignet und wie sich Fach- und Führungskräfte durch passende MongoDB-Schulungen gezielt qualifizieren können.

Data Engineering ist zum Rückgrat datengetriebener Unternehmen geworden. Ohne robuste Datenpipelines, skalierbare Plattformen und saubere Daten nützen selbst die besten Analytics- und KI-Modelle wenig. Für IT-Professionals, Architekt:innen und Entscheider:innen in der DACH-Region bedeutet das: Data Engineering ist kein Nischenthema mehr, sondern Kernkompetenz moderner IT-Landschaften. Dieser Fachartikel beleuchtet Definition, Technik, Anwendungsfälle und Weiterbildungsmöglichkeiten im Bereich Data Engineering.

Spark Streaming ist ein zentraler Baustein moderner Big-Data-Plattformen, wenn es um Near-Real-Time-Analytics, Event-Driven Architekturen und IoT-Szenarien geht. In vielen Unternehmen der DACH-Region werden Logs, Sensor- und Transaktionsdaten heute in Sekundenbruchteilen ausgewertet. Dieser Artikel erklärt, was Spark Streaming ist, wie es technisch funktioniert, welche Rolle Structured Streaming spielt, wo typische Einsatzszenarien und Alternativen liegen und macht Schulungsempfehlung zu Apache Spark.

Python ist die dominierende Sprache im Data Science, stößt jedoch bei der Verarbeitung großer Datenmengen oft an Grenzen – insbesondere durch den Global Interpreter Lock (GIL) und den verfügbaren Arbeitsspeicher. Dask durchbricht diese Limitierungen, indem es vertraute Bibliotheken wie pandas und NumPy parallelisiert und skaliert. Dieser Artikel erklärt die Architektur, Einsatzmöglichkeiten und wie Dask den Spagat zwischen Laptop und Cluster meistert.

Parquet hat sich in modernen Data-Lake- und Analytics-Architekturen als quasi-Standard etabliert. Das spaltenorientierte Dateiformat ist aus Big-Data-Stacks mit Hadoop, Spark, Cloud-DWHs und Data-Lakehouses kaum noch wegzudenken. Dieser Artikel erklärt, was Parquet ist, wie es technisch funktioniert, wofür es sich eignet – und welche Weiterbildungen den Einstieg in die Praxis erleichtern.

Mit Citrix Workspace stellen Sie Anwender:innen einen zentralen, sicheren digitalen Arbeitsplatz bereit. Erfahren Sie, welche technischen Kenntnisse Sie aufbauen sollten – von Virtualisierung über Netzwerke bis zur Sicherheit – und wie passende Schulungen Sie dabei unterstützen.

Das Common Closure Principle (CCP) hilft Ihnen, Änderungen im Code zu bündeln und so Wartungsaufwand sowie Risiko bei Releases zu reduzieren. In diesem Artikel erfahren Sie kompakt, wie Sie Pakete nach Änderungsgründen strukturieren und welche Rolle CCP in Architektur, SOLID-Design und Schulungsprogrammen spielt.