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Ich werde BigQuery-Datenpipelines für Analysen und Berichte erstellen
Dateningenieur: dbt, BigQuery, PySpark, Python, SQL, GCP, AWS
Von der Einrichtung von ETL/ELT-Pipelines und Echtzeit-Streaming bis hin zur Erstellung von Dashboards und der Optimierung von Datenbanken für schnellere Einblicke – ich kann dir bei allem rund um Dat...
Level 1
Hat bestimmte Leistungskriterien erfüllt und zeigt großes Potenzial auf dem Marktplatz.
Über diesen Service
Wenn deine Daten in BigQuery unordentlich, langsam oder unzuverlässig sind, sind Dashboards und Berichte nutzlos.
Ich kann dir helfen BigQuery-Datenpipelines zu entwerfen, zu bauen und zu automatisieren, die Rohdaten in saubere, analysebereite Tabellen umwandeln, die für Berichte, BI-Tools und Entscheidungen optimiert sind.
Ich konzentriere mich auf Korrektheit, Leistung und Skalierbarkeit, nicht auf schnelle Hacks.
Wobei ich dir helfen kann
Design von BigQuery-Pipelines
End-to-End-ELT/ETL-Pipelines nach Best Practices für BigQuery entwerfen, optimiert für Kosten und Leistung.
Datenaufnahme & Transformation
Daten aus Datenbanken, APIs, CSVs oder Cloud-Speicher laden und mit SQL-basiertem Modeling transformieren.
Geplante & automatisierte Pipelines
Geplante Jobs und inkrementelle Loads einrichten, damit deine Daten stets aktuell sind, ohne manuellen Aufwand.
Datenmodellierung für Analysen
Saubere Fakten- und Dimensionstabellen erstellen, die nahtlos mit BI-Tools wie Metabase, Looker oder Tableau funktionieren.
Query-Optimierung & Kostenkontrolle
Abfragen und Tabellenstrukturen optimieren, um BigQuery-Kosten zu senken und die Leistung zu verbessern.
Dokumentation & Übergabe
Klare Dokumentation bereitstellen, damit dein Team den Pipeline versteht und warten kann.
