

{"id":60196,"date":"2024-09-26T00:30:27","date_gmt":"2024-09-25T22:30:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.scalefree.com\/blog\/datenmigration-gewaehrleistung-von-datengenauigkeit-und-compliance\/"},"modified":"2026-08-19T15:28:17","modified_gmt":"2026-08-19T13:28:17","slug":"datenmigration-gewaehrleistung-von-datengenauigkeit-und-compliance","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/blog\/tools\/datenmigration-gewaehrleistung-von-datengenauigkeit-und-compliance\/","title":{"rendered":"Datenmigration \u2013 Gew\u00e4hrleistung von Datengenauigkeit und Compliance"},"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>Datenmigration<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Die Datenmigration ist ein komplexer Prozess, der eine sorgf\u00e4ltige Planung und Durchf\u00fchrung erfordert. Das Verst\u00e4ndnis der Datenlandschaft, die Gew\u00e4hrleistung minimaler Ausfallzeiten, das Erwartungsmanagement der Stakeholder und vor allem die Aufrechterhaltung der Integrit\u00e4t und Sicherheit Ihrer Daten w\u00e4hrend des gesamten \u00dcbergangs sind von entscheidender Bedeutung. Werden diese Faktoren nicht ber\u00fccksichtigt, kann dies zu Datenverlust, Datenbesch\u00e4digung oder der Nichteinhaltung regulatorischer Standards f\u00fchren, was erhebliche gesch\u00e4ftliche Konsequenzen nach sich ziehen kann. Im schlimmsten Fall bemerken Stakeholder Datenprobleme vor dem Datenteam, was das Vertrauen in die Daten und das Team nachhaltig schw\u00e4cht. Ein weiteres potenzielles Problem sind ungeplante \u00dcberstunden aufgrund von Datenfehlern, die im Vorfeld nicht erkannt wurden.    <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Integrierte Funktionen in dbt (Data Build Tool) sowie Tools wie Great Expectations bieten leistungsstarke L\u00f6sungen, um Unternehmen beim Management dieser Risiken zu unterst\u00fctzen und sicherzustellen, dass Daten w\u00e4hrend des gesamten Migrationsprozesses verl\u00e4sslich und compliant bleiben.<\/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>Gew\u00e4hrleistung von Datengenauigkeit und Compliance bei einer Migration: Nutzung von dbt und Great Expectations<\/h2>\n<p>Dieses Webinar behandelt die wesentlichen Aspekte zur Aufrechterhaltung der Datengenauigkeit und Compliance w\u00e4hrend des gesamten Datenmigrationsprozesses. Wir zeigen Ihnen, wie dbt (Data Build Tool) eine robuste Datentransformation mit integrierten sowie benutzerdefinierten Tests erm\u00f6glicht und so die Datenintegrit\u00e4t auf jeder Stufe sicherstellt. Zudem demonstrieren wir, wie Great Expectations die Datenvalidierung erweitert, indem es Ihnen erlaubt, spezifische Regeln und Erwartungen durchzusetzen, um eine reibungslose und sichere Migration mit minimalem Risiko von Fehlern oder Inkonsistenzen zu gew\u00e4hrleisten.[\/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__oQ9pxnxS3WfJx35-eiBcA#\/registration&#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=\"#nutzung-von-dbt-fuer-datengenauigkeit\">Nutzung von dbt f\u00fcr Datengenauigkeit<\/a><li><a href=\"#dbt-contract-enforcement\">dbt Contract Enforcement<\/a><li><a href=\"#dbt-expectations-vs-great-expectations\">dbt-expectations vs. Great Expectations<\/a><ul><li><a href=\"#dbt-expectations\">dbt-expectations<\/a><\/li><\/ul><li><a href=\"#warum-sie-die-integration-von-great-expectations-in-betracht-ziehen-sollten\">Warum Sie die Integration von Great Expectations in Betracht ziehen sollten?<\/a><li><a href=\"#hauptfunktionen-von-great-expectations\">Hauptfunktionen von Great Expectations:<\/a><li><a href=\"#integration-von-great-expectations-mit-dbt\">Integration von Great Expectations mit dbt<\/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>Nutzung von dbt f\u00fcr Datengenauigkeit<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Als leistungsstarkes Werkzeug f\u00fcr die Datentransformation erm\u00f6glicht<\/span> <b>dbt<\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">Teams, Datenpipelines strukturiert zu erstellen, zu testen und zu dokumentieren. Durch die Nutzung von Funktionen wie Tests und Contracts gew\u00e4hrleistet dbt Datenkonsistenz und -genauigkeit. Im Folgenden gehen wir detailliert auf diese Funktionen ein.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">dbt bietet zwei M\u00f6glichkeiten zur Definition von<\/span> <b>Tests<\/b>: <span style=\"font-weight: 400;\">Singular Data Tests und Generic Data Tests.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Singular Data Tests:<\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">Benutzerdefinierte SQL-Abfragen, die geschrieben werden, um eine bestimmte Bedingung oder Logik in den Daten zu pr\u00fcfen. Sie sind pr\u00e4zise auf einen konkreten Anwendungsfall oder eine spezifische Gesch\u00e4ftslogik zugeschnitten. Im Wesentlichen handelt es sich um eigenst\u00e4ndige Tests, bei denen Entwickler individuellen SQL-Code schreiben, um gezielt nach Datenanomalien oder Inkonsistenzen zu suchen.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Generic Data Tests:<\/b> Vordefinierte und wiederverwendbare Tests, die auf mehrere Modelle oder Spalten \u00fcber verschiedene Datens\u00e4tze hinweg angewendet werden k\u00f6nnen.<\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Beispiele f\u00fcr Generic Tests:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><b>Unique Tests:<\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">Stellen sicher, dass ein Feld im Datensatz ausschlie\u00dflich eindeutige Werte enth\u00e4lt \u2013 ein kritischer Faktor f\u00fcr Prim\u00e4rschl\u00fcsselfelder (Primary Keys).<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><b>Not Null Tests:<\/b> Validieren, dass ein Feld keine Nullwerte enth\u00e4lt.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><b>Referential Integrity Tests:<\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">\u00dcberpr\u00fcfen, ob Fremdschl\u00fcsselbeziehungen (Foreign Keys) eingehalten werden, und gew\u00e4hrleisten so die Konsistenz \u00fcber verkn\u00fcpfte Tabellen hinweg.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"2\"><b>Accepted Values:<\/b> N\u00fctzliche Tests f\u00fcr Spalten, die nur eine definierte Menge an Werten enthalten d\u00fcrfen.<\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Tests k\u00f6nnen so konfiguriert werden, dass sie entweder<\/span> <b>fehlschlagen<\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">(severity: error) oder eine <\/span><b>Warnung <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">ausgeben (severity: warning). Bedingte Ausdr\u00fccke wie error_if und warn_if k\u00f6nnen dieses Verhalten verfeinern, beispielsweise indem eine Warnung erst ab einer festgelegten Fehlerschwelle ausgel\u00f6st wird.<\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">dbt Contract Enforcement<\/span><\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Erzwingt, dass die Schemata von dbt-Modellen den vordefinierten Datenstrukturen entsprechen<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Definiert spezifische Spalten, Datentypen und Constraints (z. B. not null, unique)<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Gibt vor der Materialisierung des Modells als Tabelle Fehlermeldungen aus und erm\u00f6glicht so die fr\u00fchzeitige Identifizierung von Schemaproblemen<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Profi-Tipp f\u00fcr Datenmigrationen:<\/span><\/i> <span style=\"font-weight: 400;\">Nutzen Sie<\/span> <b>inkrementelle Modelle<\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">(incremental models), um nur neue oder ge\u00e4nderte Datens\u00e4tze zu aktualisieren. Dies steigert die Effizienz und vermeidet vollst\u00e4ndige Tabellen-Rebuilds. Bei der Durchsetzung eines Contracts ist die Option \u201eappend_new_columns\u201c n\u00fctzlich, da sie bestehende Spalten beibeh\u00e4lt und Integrationsprobleme minimiert. Die Einstellung \u201esync_all_columns\u201c ist besonders praktisch, um das Schema automatisch abzugleichen, indem neue Spalten hinzugef\u00fcgt und nicht mehr vorhandene Spalten entfernt werden, ideal f\u00fcr Migrationen mit h\u00e4ufigen Umbenennungen.<\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">dbt-expectations vs. Great Expectations<\/span><\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<b>dbt-expectations<\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">integriert Datenqualit\u00e4tstests direkt in dbt, w\u00e4hrend <\/span><b>Great Expectations<\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">ein umfassenderes Framework f\u00fcr das Management der Datenvalidierung \u00fcber heterogene Quellen hinweg bereitstellt. In Kombination maximieren beide Tools die Datengenauigkeit und Zuverl\u00e4ssigkeit Ihrer Datenlandschaft.<\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">dbt-expectations<\/span><\/h3>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Das Paket dbt-expectations erweitert die Testfunktionen von dbt durch eine Sammlung vorgefertigter, anpassbarer Datenqualit\u00e4tstests, die von Great Expectations inspiriert wurden. Dieses Paket hilft dabei, Datenqualit\u00e4tspr\u00fcfungen \u00fcber mehrere Modelle hinweg zu automatisieren und zu standardisieren, um sicherzustellen, dass Datens\u00e4tze bestimmte Kriterien erf\u00fcllen, bevor sie in Downstream-Prozessen weiterverarbeitet werden. <\/span><\/p>\n<p>Hier sind einige Beispiele f\u00fcr Datenqualit\u00e4tstests, die Sie mit dem dbt-expectations-Repository ausf\u00fchren k\u00f6nnen (weitere Details behandeln wir im Webinar):<\/p>\n<ul>\n<li><b>Expect_column_values_to_match_regex:<\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">\u00dcberpr\u00fcft, ob alle Werte in einer Spalte einem vorgegebenen Muster f\u00fcr regul\u00e4re Ausdr\u00fccke entsprechen.<\/span><\/li>\n<li><b>Expect_column_median_to_be_between,<\/b> <b>expect_column_min_to_be_between, expect_column_max_to_be_between:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Stellen sicher, dass numerische Spaltenwerte innerhalb definierter Wertebereiche liegen.<\/span><\/li>\n<li><b><strong>E<\/strong>xpect_column_pair_values_a_to_be_greater_than_b:<\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">Pr\u00fcft, ob die Werte in einer Spalte gr\u00f6\u00dfer sind als die Werte in einer Vergleichsspalte.<\/span><\/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><span style=\"font-weight: 400;\">Warum Sie die Integration von Great Expectations in Betracht ziehen sollten?<\/span><\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Da<\/span> <b>dbt-expectations<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> bereits robuste Tests innerhalb eines einzelnen dbt-Projekts erm\u00f6glicht, stellt sich die Frage, welchen zus\u00e4tzlichen Mehrwert<\/span> <b>Great Expectations<\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">bietet. Hier sind die wesentlichen Vorteile:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Cross-Database Comparisons:<\/b> dbt-expectations funktioniert hervorragend innerhalb eines einzelnen SQL-basierten Data Warehouse. Wenn Sie jedoch Daten \u00fcber unterschiedliche Datenbanken hinweg vergleichen m\u00fcssen (wie beispielsweise Snowflake und SQL Server), bietet Great Expectations die daf\u00fcr notwendige, datenbank\u00fcbergreifende L\u00f6sung.<\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Broader Data Validation:<\/b> Great Expectations unterst\u00fctzt zahlreiche Datenquellen, darunter CSV, Parquet, JSON, APIs sowie verschiedene SQL-Datenbanken. Es bietet eine flexible und benutzerfreundliche Plattform, um Datenqualit\u00e4tstests \u00fcber heterogene Quellen hinweg zu definieren, zu verwalten und auszuf\u00fchren. <\/li>\n<\/ul>\n[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][image_with_animation image_url=&#8220;41578&#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;90%&#8220;][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Hauptfunktionen von Great Expectations:<\/span><\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><b>Data Profiling:<\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">Nutzen Sie Great Expectations vor Beginn Ihrer Migration, um ein detailliertes Profiling Ihrer Daten durchzuf\u00fchren und Erwartungswerte basierend auf dem aktuellen Datenzustand festzulegen.<\/span><\/li>\n<li aria-level=\"1\"><b>Detaillierte Validierungsberichte &#038; Dashboards:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Great Expectations liefert umfassende Berichte und Visualisierungen in Formaten wie HTML, Slack, JSON und Data Docs. Dies erh\u00f6ht die Transparenz und liefert sowohl technischen als auch nicht-technischen Stakeholdern fundierte Einblicke.<\/span><\/li>\n<li aria-level=\"1\"><b>Anpassbarkeit und Erweiterbarkeit:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Erstellen Sie ma\u00dfgeschneiderte Validierungsregeln (Custom Expectations) f\u00fcr Ihre Datenpipelines und integrieren Sie diese nahtlos in bestehende Testbibliotheken.<\/span><\/li>\n<li aria-level=\"1\"><b>Versionskontrolle &#038; Historische Validierung: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Verfolgen Sie \u00c4nderungen der Datenqualit\u00e4t im Zeitverlauf mittels Versionskontrolle, um Trends und wiederkehrende Datenfehler fr\u00fchzeitig zu identifizieren.<\/span><\/li>\n<li aria-level=\"1\"><b>Produktions-Monitoring &#038; Integration<\/b>: Integrieren Sie Great Expectations in Datenorchestrierungs-Tools wie Airflow, Prefect oder Dagster, um Datenqualit\u00e4tspr\u00fcfungen in Ihre \u00fcbergeordneten Workflows einzubinden \u2013 einschlie\u00dflich jener Prozesse, die nicht direkt \u00fcber dbt gesteuert werden.<\/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><span style=\"font-weight: 400;\">Integration von Great Expectations mit dbt<\/span><\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<b>Great Expectations<\/b> <span style=\"font-weight: 400;\">erg\u00e4nzt<\/span> <b>dbt<\/b>, <span style=\"font-weight: 400;\">indem es eine flexible Plattform f\u00fcr die Datenvalidierung \u00fcber isolierte Einzelprojekte hinaus bereitstellt. Durch die Integration von Great Expectations in dbt etablieren Sie einen ganzheitlichen Ansatz f\u00fcr Ihre Datenqualit\u00e4t und stellen sicher, dass Ihr Migrationsprozess pr\u00e4zise, compliant und zuverl\u00e4ssig abl\u00e4uft.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Im kommenden Webinar betrachten wir praxisnahe Implementierungsbeispiele f\u00fcr dbt-Tests, dbt-expectations und Great-Expectations-Validierungen. Wir freuen uns auf Ihre Teilnahme!<\/span><\/p>\n[\/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":100,"featured_media":60199,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3944,3951,3994],"tags":[],"class_list":["post-60196","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-datenwerkzeuge","category-dbt-blogartikel","category-fortgeschrittene"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO Pro 5.0.1 - aioseo.com -->\n\t<meta name=\"description\" content=\"Erfahren Sie im Webinar, wie Sie mit dbt und Great Expectations Datengenauigkeit, Schema-Integrit\u00e4t und Compliance w\u00e4hrend komplexer Datenmigrationen sicherstellen.\" \/>\n\t<meta name=\"robots\" content=\"max-image-preview:large\" \/>\n\t<meta name=\"author\" content=\"Isabel Mateus\"\/>\n\t<meta name=\"keywords\" content=\"datenwerkzeuge,dbt-blogartikel,fortgeschrittene\" \/>\n\t<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/blog\/tools\/datenmigration-gewaehrleistung-von-datengenauigkeit-und-compliance\/\" \/>\n\t<meta name=\"generator\" content=\"All in One SEO Pro (AIOSEO) 5.0.1\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:site_name\" content=\"Scalefree \u2013 Scalefree provides expert Data Vault solutions and certified training. 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