

{"id":60049,"date":"2024-12-10T00:30:51","date_gmt":"2024-12-09T23:30:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.scalefree.com\/blog\/flow-bi-generierung-des-raw-data-vaults-mittels-ki-und-dbt\/"},"modified":"2026-08-13T12:50:42","modified_gmt":"2026-08-13T10:50:42","slug":"flow-bi-generierung-des-raw-data-vaults-mittels-ki-und-dbt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/blog\/modeling\/flow-bi-generierung-des-raw-data-vaults-mittels-ki-und-dbt\/","title":{"rendered":"Flow.BI: Generierung des Raw Data Vaults mittels KI und dbt"},"content":{"rendered":"[vc_row type=&#8220;in_container&#8220; full_screen_row_position=&#8220;middle&#8220; column_margin=&#8220;default&#8220; column_direction=&#8220;default&#8220; column_direction_tablet=&#8220;default&#8220; column_direction_phone=&#8220;default&#8220; scene_position=&#8220;center&#8220; text_color=&#8220;dark&#8220; text_align=&#8220;left&#8220; row_border_radius=&#8220;none&#8220; row_border_radius_applies=&#8220;bg&#8220; overflow=&#8220;visible&#8220; id=&#8220;join the webinar&#8220; overlay_strength=&#8220;0.3&#8243; gradient_direction=&#8220;left_to_right&#8220; shape_divider_position=&#8220;bottom&#8220; bg_image_animation=&#8220;none&#8220; gradient_type=&#8220;default&#8220; shape_type=&#8220;&#8220;][vc_column column_padding=&#8220;no-extra-padding&#8220; column_padding_tablet=&#8220;inherit&#8220; column_padding_phone=&#8220;inherit&#8220; column_padding_position=&#8220;all&#8220; column_element_direction_desktop=&#8220;default&#8220; column_element_spacing=&#8220;default&#8220; desktop_text_alignment=&#8220;default&#8220; tablet_text_alignment=&#8220;default&#8220; phone_text_alignment=&#8220;default&#8220; background_color_opacity=&#8220;1&#8243; background_hover_color_opacity=&#8220;1&#8243; column_backdrop_filter=&#8220;none&#8220; column_shadow=&#8220;none&#8220; column_border_radius=&#8220;none&#8220; column_link_target=&#8220;_self&#8220; column_position=&#8220;default&#8220; gradient_direction=&#8220;left_to_right&#8220; overlay_strength=&#8220;0.3&#8243; width=&#8220;1\/1&#8243; tablet_width_inherit=&#8220;default&#8220; animation_type=&#8220;default&#8220; bg_image_animation=&#8220;none&#8220; border_type=&#8220;simple&#8220; column_border_width=&#8220;none&#8220; column_border_style=&#8220;solid&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2>Raw Data Vault<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Diese Frage ist vielleicht so alt wie <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/expertise\/data-vault-2-0\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Data Vault <\/a>selbst: Kann eine k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) den Raw Data Vault generieren? Bis vor Kurzem war die vorherrschende Erwartung in der Branche, dass eine KI \u2013 sofern sie \u00fcberhaupt existiert \u2013 bestenfalls Datenmodellierer unterst\u00fctzen k\u00f6nnte, beispielsweise durch das Identifizieren und Vorschlagen von Business Keys oder das Gestalten einzelner Modellbereiche.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Frage entsteht aus einer Notwendigkeit: In der Vergangenheit sind Datenvolumen und Datenvielfalt exponentiell gewachsen. Es gibt keine Anzeichen daf\u00fcr, dass sich dieses Wachstum in Zukunft verlangsamen wird. Aber wer soll all die Daten analysieren, die f\u00fcr heutige Datenplattformen ben\u00f6tigt werden? Es herrscht bereits ein Mangel an qualifizierten Data Engineers. Diese Situation wird sich in Zukunft weiter versch\u00e4rfen, da die Zahl der Studierenden an den Universit\u00e4ten nicht im gleichen Ma\u00dfe steigt.<\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220; el_class=&#8220;webinar-box&#8220;]\n<h2>Generierung des Raw Data Vaults mit Flow.BI und dbt<\/h2>\n<p>Wir stellen die Integration zwischen datavault4dbt und Flow.BI vor, die zur Generierung des Raw Data Vaults eingesetzt wird. Flow.BI ist eine k\u00fcnstliche Intelligenz, die in der Lage ist, alle Hubs, Links und Satellites f\u00fcr Unternehmensdaten zu definieren. Dies umfasst die Bestimmung der Business Keys und spezieller Entit\u00e4tstypen wie Effectivity Satellites, Hierarchical Links, Multi-Active Satellites, Non-Historized Links und Reference Tables. Die Arbeitsteilung ist einfach: Die fortschrittliche KI von Flow.BI definiert den Raw Data Vault mit allen erforderlichen Entit\u00e4ten, und datavault4dbt generiert den Code \u2013 einschlie\u00dflich der CREATE-TABLE- und INSERT-INTO-Statements sowohl f\u00fcr das Modell als auch f\u00fcr die Ladeprozesse des Raw Data Vaults.[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][nectar_btn size=&#8220;jumbo&#8220; open_new_tab=&#8220;true&#8220; button_style=&#8220;regular&#8220; button_color_2=&#8220;Extra-Color-1&#8243; icon_family=&#8220;none&#8220; el_class=&#8220;ctaBtn&#8220; text=&#8220;Watch Webinar Recording&#8220; url=&#8220;https:\/\/us02web.zoom.us\/webinar\/register\/WN_ritOyn3qQ9qcg0kgOwbgHQ&#8220;][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<div class=\"content-list-wrapper\"><p class=\"content-heading\">In this article:<\/p><ul class=\"content-list\"><li><a href=\"#erwartungen-uebertroffen-mit-generativer-ki\">Erwartungen \u00fcbertroffen mit generativer KI<\/a><li><a href=\"#meistern-sie-dbt-fuer-skalierbare-datenplattformen\">Meistern Sie dbt f\u00fcr skalierbare Datenplattformen<\/a><li><a href=\"#vereinfachte-modellierung-mit-flow-bi\">Vereinfachte Modellierung mit Flow.BI<\/a><li><a href=\"#ein-datengetriebener-ansatz\">Ein datengetriebener Ansatz<\/a><li><a href=\"#raw-data-vault-vs-business-logik\">Raw Data Vault vs. Business-Logik<\/a><li><a href=\"#metadaten-fuer-fortgeschrittenes-data-warehousing\">Metadaten f\u00fcr fortgeschrittenes Data Warehousing<\/a><li><a href=\"#volle-kontrolle-der-anwender-ueber-die-ki-modellierung\">Volle Kontrolle der Anwender \u00fcber die KI-Modellierung<\/a><li><a href=\"#integration-mit-data-warehouse-automation\">Integration mit Data Warehouse Automation<\/a><li><a href=\"#mehrwert-von-flow-bi\">Mehrwert von Flow.BI<\/a><\/ul><\/div>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2>Erwartungen \u00fcbertroffen mit generativer KI<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]Mit dem Release von<a href=\"https:\/\/flow.bi\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> Flow.BI<\/a> wurde die Erwartung \u00fcbertroffen, dass nur eine unterst\u00fctzende KI m\u00f6glich sei. Flow.BI ist eine generative KI, die den Raw Data Vault vollst\u00e4ndig definiert, einschlie\u00dflich: <\/p>\n<ul>\n<li>Hubs und ihrer Business Keys<\/li>\n<li>Links, einschlie\u00dflich Hierarchical Links<\/li>\n<li>Satellites, einschlie\u00dflich der Satellite-Splits f\u00fcr Datenschutz, Sicherheit und Rate-of-Change<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/blog\/datenmodellierung\/der-wert-von-non-historized-links\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Non-Historized Links<\/a> und ihrer Satellites<\/li>\n<li>Effectivity Satellites und Multi-Active Satellites<\/li>\n<li>Reference Hubs und ihrer Satellites<\/li>\n<\/ul>\n[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2>Meistern Sie dbt f\u00fcr skalierbare Datenplattformen<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]Neben der Modellstruktur legt die fortschrittliche KI von Flow.BI auch die Ladedefinitionen fest, das hei\u00dft die Vorgabe, woher der Business Key eines Hubs oder das Attribut eines Satelliten geladen wird. Dies wird sp\u00e4ter genutzt, um die INSERT-INTO-Statements zu generieren. <\/p>\n<p>Da all dies automatisiert durch die KI erledigt wird, funktioniert der Prozess auch in gro\u00dfem Ma\u00dfstab und kann schnell Raw-Data-Vault-Modelle mit Tausenden von Entit\u00e4ten generieren.[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][image_with_animation image_url=&#8220;43247&#8243; image_size=&#8220;full&#8220; animation_type=&#8220;entrance&#8220; animation=&#8220;Fade In&#8220; animation_easing=&#8220;default&#8220; animation_movement_type=&#8220;transform_y&#8220; hover_animation=&#8220;none&#8220; alignment=&#8220;center&#8220; img_link_target=&#8220;_blank&#8220; border_radius=&#8220;none&#8220; box_shadow=&#8220;none&#8220; image_loading=&#8220;default&#8220; max_width=&#8220;custom&#8220; max_width_custom=&#8220;100%&#8220; img_link=&#8220;https:\/\/flow.bi\/&#8220;][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2>Vereinfachte Modellierung mit Flow.BI<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Flow.BI vereinfacht den Modellierungsansatz drastisch: Alles, was Sie als Anwender tun m\u00fcssen, ist, Datenquellen f\u00fcr die Analyse und das Profiling an Flow.BI anzubinden und den Prozess zu starten. Flow.BI definiert daraufhin mindestens ein g\u00fcltiges Modell. Um dies zu erreichen, identifiziert die L\u00f6sung zuerst die Konzepte in den Entit\u00e4ten der Datenquellen und anschlie\u00dfend die Business Keys f\u00fcr diese Konzepte. Als N\u00e4chstes identifiziert sie die Beziehungen und verarbeitet die beschreibenden Datenattribute in Satellites. F\u00fcr den letzten Feinschliff f\u00fcgt der integrierte Natural Language Generator die Dokumentation, Attribute und Ladedefinitionen der Entit\u00e4ten hinzu.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Anwender k\u00f6nnen das Zielmodell weiter verfeinern, indem sie die identifizierten Konzepte sowie die Regeln f\u00fcr Datenschutz, Sicherheit und Satellite-Splits anpassen.<\/span><\/p>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2>Ein datengetriebener Ansatz<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Das von Flow.BI definierte Modell folgt einem datengetriebenen Ansatz und entspricht damit der Lehre der <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/data-vault-2-0-trainings\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Data-Vault-Schulungen von Scalefree.<\/a><\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bei einem datengetriebenen Ansatz bildet das Data-Vault-Modell die Rohdaten so ab, wie der Fachbereich sie nutzt. Das bedeutet: Der Fokus liegt klar auf den Rohdaten, w\u00e4hrend Business Keys die Daten \u00fcber mehrere Datenquellen hinweg integrieren.<\/span><br \/>\n<span style=\"font-weight: 400;\"><br \/>\nDie Idee dahinter ist, dass Business Keys h\u00e4ufig gemeinsam genutzte Schl\u00fcssel sind, die in mehreren Quellsystemen existieren und sich daher ideal f\u00fcr Integrationszwecke eignen.<\/span><br \/>[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2>Raw Data Vault vs. Business-Logik<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Business-Logik wie WHERE-Bedingungen oder bedingte Logik hat in einem datengetriebenen Raw Data Vault keinen Platz. Ziel des Business Vaults ist es, den Raw Data Vault um genau diese Business-Logik zu erweitern.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Daher enth\u00e4lt das definierte Modell keinerlei Business-Logik, da diese erst sp\u00e4ter im Business Vault erg\u00e4nzt wird. Dennoch ist das Raw-Data-Vault-Modell ein integriertes Unternehmensdatenmodell, das sich \u00fcber alle angebundenen Datenquellen erstreckt.<\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][image_with_animation image_url=&#8220;43248&#8243; image_size=&#8220;full&#8220; animation_type=&#8220;entrance&#8220; animation=&#8220;Fade In&#8220; animation_easing=&#8220;default&#8220; animation_movement_type=&#8220;transform_y&#8220; hover_animation=&#8220;none&#8220; alignment=&#8220;center&#8220; img_link_target=&#8220;_blank&#8220; border_radius=&#8220;none&#8220; box_shadow=&#8220;none&#8220; image_loading=&#8220;default&#8220; max_width=&#8220;custom&#8220; max_width_custom=&#8220;100%&#8220; img_link=&#8220;https:\/\/flow.bi\/&#8220;][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2>Metadaten f\u00fcr fortgeschrittenes Data Warehousing<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Die von Flow.BI erzeugten Metadaten k\u00f6nnen nicht nur f\u00fcr die Generierung des Raw Data Vaults verwendet werden, sondern auch f\u00fcr die Staging Area \u2013 sei es auf einer relationalen Datenbank oder in einem Data Lake.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Flow.BI generiert den Raw Data Vault nicht eigenst\u00e4ndig physisch, sondern definiert ihn logisch. Das bedeutet, es gibt an, welche Hubs, Links und Satellites existieren sollten, um die Daten aus den Quellsystemen zu erfassen. Es erzeugt jedoch nicht direkt die CREATE-TABLE- und INSERT-INTO-Statements f\u00fcr das physische Modell. Stattdessen greift es auf Tools wie dbt \u00fcber das <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/consulting\/datavault4dbt\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Paket datavault4dbt<\/a> zur\u00fcck, um den Code zu generieren. Flow.BI \u00fcbergibt die Metadaten des definierten Modells, und datavault4dbt erzeugt den eigentlichen Code.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In diesem Sinne agiert Flow.BI wie ein virtuelles Teammitglied, das die Datenquellen analysiert, profiliert, den Raw Data Vault modelliert und die Metadaten direkt in die SQL-Modelle von dbt einspeist.<\/span>[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2>Volle Kontrolle der Anwender \u00fcber die KI-Modellierung<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Flow.BI ahmt die Arbeitsweise menschlicher Datenmodellierer nach. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bedeutet dies jedoch, dass Anwender die Kontrolle an die KI abgeben? Nein. Es gibt viele M\u00f6glichkeiten, die KI von Flow.BI zu steuern, um ein optimales Zielmodell zu erstellen. Doch zun\u00e4chst sollte definiert werden, was ein besseres Modell ausmacht: Weniger Entit\u00e4ten im Zielmodell? Schnellere Abfragen? Schnelleres Laden? Je nach Zielsetzung kann Flow.BI beispielsweise \u00fcber die Klassifizierung von Konzepten und die Art der Datenbereitstellung gezielt beeinflusst werden.      <\/span>[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2>Integration mit Data Warehouse Automation<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Sobald die Metadaten f\u00fcr den Raw Data Vault definiert sind, werden sie an die Data-Warehouse-Automation-L\u00f6sung (DWA) \u00fcbergeben. Eine der beliebtesten Optionen hierf\u00fcr ist <a href=\"https:\/\/www.getdbt.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">dbt<\/a>. Scalefree hat das Open-Source-dbt-Paket datavault4dbt entwickelt, das sich in der Branche wachsender Beliebtheit erfreut.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Um SQL-Modelle f\u00fcr das dbt-Paket zu generieren, nutzt die Integration zwischen Flow.BI und datavault4dbt TurboVault, ein weiteres Open-Source-Paket von Scalefree. <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/consulting\/turbovault4dbt\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">TurboVault<\/a> bietet eine grafische Benutzeroberfl\u00e4che, die die Metadaten f\u00fcr einen mit datavault4dbt zu generierenden Raw Data Vault aufbereitet.<\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][image_with_animation image_url=&#8220;43249&#8243; image_size=&#8220;full&#8220; animation_type=&#8220;entrance&#8220; animation=&#8220;Fade In&#8220; animation_easing=&#8220;default&#8220; animation_movement_type=&#8220;transform_y&#8220; hover_animation=&#8220;none&#8220; alignment=&#8220;center&#8220; img_link_target=&#8220;_blank&#8220; border_radius=&#8220;none&#8220; box_shadow=&#8220;none&#8220; image_loading=&#8220;default&#8220; max_width=&#8220;custom&#8220; max_width_custom=&#8220;100%&#8220; img_link=&#8220;https:\/\/flow.bi\/&#8220;][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Sobald die Metadaten f\u00fcr den Raw Data Vault definiert sind, werden sie an die Data-Warehouse-Automation-L\u00f6sung (DWA) \u00fcbergeben. Eine der beliebtesten Optionen hierf\u00fcr ist <a href=\"https:\/\/www.getdbt.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">dbt<\/a>. Scalefree hat das Open-Source-dbt-Paket datavault4dbt entwickelt, das sich in der Branche wachsender Beliebtheit erfreut.   <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Um SQL-Modelle f\u00fcr das dbt-Paket zu generieren, nutzt die Integration zwischen Flow.BI und datavault4dbt <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/consulting\/turbovault4dbt\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">TurboVault<\/a>, ein weiteres Open-Source-Paket von Scalefree. TurboVault bietet eine grafische Benutzeroberfl\u00e4che, die die Metadaten f\u00fcr einen mit datavault4dbt zu generierenden Raw Data Vault aufbereitet. <\/span><\/p>\n<p>Die optimale L\u00f6sung besteht darin, die Metadaten von Flow.BI in TurboVault einzuspeisen, um dessen Funktionen voll auszusch\u00f6pfen. Sobald die Metadaten geladen sind, generiert TurboVault die SQL-Modelle f\u00fcr datavault4dbt, welches wiederum die Data-Vault-Entit\u00e4ten und die Ladeprozesse erzeugt. <\/p>\n<p>Um die Integration zwischen Flow.BI und TurboVault zu erleichtern, hat Scalefree einen dedizierten <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/consulting\/turbovault\/flowbi-connector\/\">Flow.BI-Konnektor<\/a> ver\u00f6ffentlicht, der die logischen Datenmodelle aus Flow.BI abruft, transformiert und die automatisierte Generierung Ihres Data Vaults erm\u00f6glicht.[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2>Mehrwert von Flow.BI<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]Flow.BI bietet vielschichtige Vorteile: Zun\u00e4chst den Kostenvorteil. Die Definition des Modells mithilfe von KI ist weitaus kosteneffizienter als das manuelle Erstellen der Metadaten f\u00fcr datavault4dbt. Zudem sind erfahrene Data-Vault-Experten eine seltene und schwer verf\u00fcgbare Ressource insbesondere wenn hohe Qualit\u00e4t gefordert ist, was bei Unternehmensdaten stets der Fall sein sollte.  <\/p>\n<p>Ein weiterer Vorteil von Flow.BI ist die Agilit\u00e4t: Statt den Raw Data Vault \u00fcber Monate oder Jahre hinweg manuell zu definieren, berechnet die fortschrittliche KI von Flow.BI das Raw-Data-Vault-Modell innerhalb von Minuten oder wenigen Stunden.<\/p>\n<p>Dies reduziert auch das Projektrisiko erheblich: Bei manuellen Ans\u00e4tzen besteht das Risiko, nach jahrelanger Arbeit und hohen Investitionen ein unzureichendes Modell zu erhalten. Ein kompletter Neuanfang ist dann meist unrealistisch. <\/p>\n<p>Mit Flow.BI liegen die Ergebnisse hingegen nahezu unverz\u00fcglich vor. Sollten Anpassungen n\u00f6tig sein, k\u00f6nnen diese direkt vorgenommen werden, oder es steht weiterhin die manuelle Feinjustierung zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n<p>Der beste Schritt f\u00fcr den Einstieg ist daher ein gemeinsamer Proof of Concept oder ein Workshop zu <a href=\"https:\/\/flow.bi\/contact\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Flow.BI<\/a>. Contactieren Sie uns gerne f\u00fcr n\u00e4here Informationen.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>[vc_row type=&#8220;in_container&#8220; full_screen_row_position=&#8220;middle&#8220; column_margin=&#8220;default&#8220; column_direction=&#8220;default&#8220; column_direction_tablet=&#8220;default&#8220; column_direction_phone=&#8220;default&#8220; scene_position=&#8220;center&#8220; text_color=&#8220;dark&#8220; text_align=&#8220;left&#8220; row_border_radius=&#8220;none&#8220; row_border_radius_applies=&#8220;bg&#8220; overflow=&#8220;visible&#8220; id=&#8220;join the webinar&#8220; overlay_strength=&#8220;0.3&#8243; gradient_direction=&#8220;left_to_right&#8220; shape_divider_position=&#8220;bottom&#8220; bg_image_animation=&#8220;none&#8220; gradient_type=&#8220;default&#8220; shape_type=&#8220;&#8220;][vc_column column_padding=&#8220;no-extra-padding&#8220; column_padding_tablet=&#8220;inherit&#8220; column_padding_phone=&#8220;inherit&#8220; column_padding_position=&#8220;all&#8220; column_element_direction_desktop=&#8220;default&#8220; column_element_spacing=&#8220;default&#8220; desktop_text_alignment=&#8220;default&#8220; tablet_text_alignment=&#8220;default&#8220;&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":60052,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3933,3994,3946],"tags":[],"class_list":["post-60049","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-datenmodellierung","category-fortgeschrittene","category-kunstliche-intelligenz"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO Pro 5.0.0.1 - aioseo.com -->\n\t<meta name=\"description\" content=\"Kann der Raw Data Vault mithilfe von k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) generiert werden? 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