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Datenbank Spektrum 21(3) - November 2021

https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/38041
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Auflistung Datenbank Spektrum 21(3) - November 2021 nach Schlagwort "Data Engineering"

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  • Zeitschriftenartikel
    Collecting and visualizing data lineage of Spark jobs
    (Datenbank-Spektrum: Vol. 21, No. 3, 2021) Schoenenwald, Alexander; Kern, Simon; Viehhauser, Josef; Schildgen, Johannes
    Metadata management constitutes a key prerequisite for enterprises as they engage in data analytics and governance. Today, however, the context of data is often only manually documented by subject matter experts, and lacks completeness and reliability due to the complex nature of data pipelines. Thus, collecting data lineage—describing the origin, structure, and dependencies of data—in an automated fashion increases quality of provided metadata and reduces manual effort, making it critical for the development and operation of data pipelines. In our practice report, we propose an end-to-end solution that digests lineage via (Py‑)Spark execution plans. We build upon the open-source component Spline , allowing us to reliably consume lineage metadata and identify interdependencies. We map the digested data into an expandable data model, enabling us to extract graph structures for both coarse- and fine-grained data lineage. Lastly, our solution visualizes the extracted data lineage via a modern web app, and integrates with BMW Group’s soon-to-be open-sourced Cloud Data Hub.
  • Zeitschriftenartikel
    „Data Engineering“ in der Hochschullehre
    (Datenbank-Spektrum: Vol. 21, No. 3, 2021) Schenkel, Ralf; Scherzinger, Stefanie; Tropmann-Frick, Marina
    Das Themenheft zu „Data Engineering for Data Science“ gibt uns Anlass, die Rolle dieses Themas in der akademischen Datenbanklehre im Rahmen einer kleinen Umfrage zu erfassen. In diesem Artikel geben wir die Ergebnisse gesammelt wieder. Uns haben 17 Rückmeldungen aus der GI-Fachgruppe Datenbanksysteme erreicht. Im Vergleich zu einer früheren Umfrage zur Lehre im Bereich „Cloud“, 2014 im Datenbankspektrum vorgestellt, zeichnet sich ab, dass Data-Engineering-Inhalte zunehmend auch in grundständigen Lehrveranstaltungen gelehrt werden, sowie außerhalb der Kerninformatik. Data Engineering scheint sich als ein Querschnittsthema zu etablieren, das nicht nur den Masterstudiengängen vorbehalten ist.