{"id":60661,"date":"2023-04-21T10:10:40","date_gmt":"2023-04-21T08:10:40","guid":{"rendered":"https:\/\/www.scalefree.com\/blog\/data-vault-auf-databricks\/"},"modified":"2026-09-07T10:05:43","modified_gmt":"2026-09-07T08:05:43","slug":"data-vault-auf-databricks","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/wissen\/webinare\/data-vault-friday\/data-vault-auf-databricks\/","title":{"rendered":"Data Vault auf Databricks"},"content":{"rendered":"[vc_row type=“in_container“ full_screen_row_position=“middle“ column_margin=“default“ column_direction=“default“ column_direction_tablet=“default“ column_direction_phone=“default“ scene_position=“center“ text_color=“dark“ text_align=“left“ row_border_radius=“none“ row_border_radius_applies=“bg“ overflow=“visible“ overlay_strength=“0.3″ gradient_direction=“left_to_right“ shape_divider_position=“bottom“ bg_image_animation=“none“][vc_column column_padding=“no-extra-padding“ column_padding_tablet=“inherit“ column_padding_phone=“inherit“ column_padding_position=“all“ column_element_direction_desktop=“default“ column_element_spacing=“default“ desktop_text_alignment=“default“ tablet_text_alignment=“default“ phone_text_alignment=“default“ background_color_opacity=“1″ background_hover_color_opacity=“1″ column_backdrop_filter=“none“ column_shadow=“none“ column_border_radius=“none“ column_link_target=“_self“ column_position=“default“ gradient_direction=“left_to_right“ overlay_strength=“0.3″ width=“1\/1″ tablet_width_inherit=“default“ animation_type=“default“ bg_image_animation=“none“ border_type=“simple“ column_border_width=“none“ column_border_style=“solid“][vc_column_text]\n

Watch the Video<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_video link=“https:\/\/youtu.be\/IcAKr-UvYck“ align=“center“][divider line_type=“No Line“ custom_height=“30″][vc_column_text]In unserer fortlaufenden Reihe \u201eData Vault Friday\u201c geht unser CEO Michael Olschimke auf eine relevante Frage aus der Community ein und beleuchtet die Diskussion rund um die Kompatibilit\u00e4t von Data Vault 2.0 (DV2.0) mit Databricks.<\/p>\n

\u201eAuf LinkedIn gab es eine hitzige Debatte dar\u00fcber, ob sich DV2.0 f\u00fcr den Einsatz auf Databricks eignet oder nicht. Viele bezweifeln das. Die pr\u00e4gnantesten Einw\u00e4nde lauten: \u201azu viele Joins\u2018, \u201aPerformance-Probleme bei der Datenabfrage\u2018 und \u201aungeeignet f\u00fcr moderne Automatisierung\u2018. Letzteres bezieht sich auf Werkzeuge, die pro Objekt separaten Code generieren, im Gegensatz zu parametrisierten Pipelines.\u201c<\/p>\n

In diesem aufschlussreichen Video vertieft Michael die Diskussion rund um die Eignung von Data Vault 2.0 in der Databricks-Umgebung. Er analysiert die ge\u00e4u\u00dferten Bedenken \u2013 insbesondere die vermeintlichen H\u00fcrden bei Join-Operationen, der Abfrage-Performance sowie der Vereinbarkeit mit modernen Automatisierungsans\u00e4tzen. <\/p>\n

Dabei liefert Michael eine fundierte und ausgewogene Einsch\u00e4tzung, beleuchtet die feinen Nuancen beim Einsatz von DV2.0 auf Databricks und geht detailliert auf die Kernfragen ein, die in den LinkedIn-Diskussionen aufgeworfen wurden.[\/vc_column_text][divider line_type=“No Line“ custom_height=“60″][vc_column_text]\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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