Unser Blog "CI Insights" bietet spannende Einblicke in Themen, die uns beschäftigen: Ganz gleich ob Fachwissen aus der IT-Branche, Tipps für den Berufsalltag oder einfach Fragen, die wir uns stellen. Zum Lesen, darüber Nachdenken und Teilen!
Maurice gibt einen Rück- und Ausblick zum Thema MCP-Server.
Die Migration von Legacy Systemen ist für viele Unternehmen eine Herausforderung. Benedikt zeigt einen strukturierten Ansatz zur Modernisierung von ETL-Prozessen.
David gibt einen Überblick über die Funktionen und den Workflow von Databricks Asset Bundles und der dazugehörigen VS Code-Erweiterung.
In diesem Blogbeitrag stellt Maurice MCP-Server im Detail vor und skizziert, wie sie im Unternehmenskontext eingesetzt werden können.
"Code, Analyze, Innovate" lautete das Motto der diesjährigen PyCon. Wie es war? Erfahrt ihr von unseren Teilnehmern!
Data Engineer Julian zeigt, wie wir unsere Datenanalyse mit Polars und DuckDB erweitert haben.
Architecture Decision Records helfen Entscheidungsprozesse transparent und nachvollziehbar zu machen. Benedikt teilt Infos, Tipps und weitere Quellen.
Möchten Unternehmen gesammelte Daten zur Analyse verwenden, stoßen bisher genutzte Ansätze oft an ihre Grenzen. Das Data Build Tool kann dabei helfen.
Mit dem Zielbild einer Data Driven Company rückt auch Data Governance immer stärker in den Fokus. Dabei spielt die Verwaltung eine zentrale Rolle. Das Fundament: der Data Catalog.
Je umfassender die relevante Datenbasis, desto besser die KI. In einigen Bereichen ist diese jedoch klein und ein Austausch mit Anderen datenschutztechnisch nicht möglich. Hier kann föderiertes Lernen helfen.
Beim 10. Innovation Impuls teilte Peter Jackson seine Erklärung, warum alleine mit Technologie die Transformation zur Data Driven Company nicht zu leisten ist.
Mit Spaß zum ersten Modell: Unser neues Workshop-Format bietet Kunden und Partnern interaktiv Einblicke in Machine Learning und dessen Potentiale. Ein Bericht zum Auftaktworkshop.
Blueprint für einen Data Lake mit verschiedenen Azure-Diensten: Azure Data Lake Storage Gen2, Azure Data Factory V2, Databricks und SQL Azure Database.
