Über den Service
ÜbersetztIch baue Datenpipelines auf Apache Airflow, die ihre Arbeit jeden Tag leise und ohne manuelle Aufsicht erledigen. Ich übernehme den gesamten ETL/ELT-Zyklus: Daten von APIs, Dateien, Warteschlangen und operativen Datenbanken abrufen, sie in saubere typisierte Tabellen bringen und sie gemäß einem vertrauenswürdigen Zeitplan in Ihr Data Warehouse laden. Jeder Prozess wird als DAG mit expliziten Abhängigkeiten beschrieben, sodass Aufgaben in der richtigen Reihenfolge ausgeführt werden und niemals beginnen, bevor ihre Eingabedaten bereit sind.
Der Großteil der Arbeit fließt in die Zuverlässigkeit. Ich richte sinnvolle Wiederholungen mit exponentiellem Backoff ein, idempotente Aufgaben, die ohne Duplizierung von Zeilen neu gestartet werden können, und Benachrichtigungen, die Sie in Slack oder per E-Mail erreichen, sobald etwas fehlschlägt oder ein Lauf zu lange dauert. Zwischen den Phasen füge ich Datenqualitätsprüfungen hinzu, um schlechte Quellen zu erkennen, bevor sie Ihre Berichte beeinträchtigen, und ich verbinde die Überwachung: Ausführungszeit, Rückstand und Erfolgsquote. Das Neuladen der Historie wird zu einem einzigen Befehl, nicht zu einem Wochenende mit manuellen Skripten.
Ich integriere, was Sie bereits haben — PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, Snowflake, BigQuery, S3-kompatible Speicher, dbt-Modelle und REST-Dienste — und ich dokumentiere jeden DAG, damit Ihr Team ihn weiterentwickeln kann. Sie erhalten ein versionskontrolliertes Repository, klare Bereitstellung und Orchestrierung, die transparent und nicht mysteriös ist.
— DAG-Design, Planung, Abhängigkeiten, Sensoren und Backfills
— Wiederholungen, Idempotenz, SLA, Benachrichtigungen und Datenqualitätskontrolle
— Integrationen: Data Warehouses, Datenbanken, Objektspeicher, APIs und dbt
Der Großteil der Arbeit fließt in die Zuverlässigkeit. Ich richte sinnvolle Wiederholungen mit exponentiellem Backoff ein, idempotente Aufgaben, die ohne Duplizierung von Zeilen neu gestartet werden können, und Benachrichtigungen, die Sie in Slack oder per E-Mail erreichen, sobald etwas fehlschlägt oder ein Lauf zu lange dauert. Zwischen den Phasen füge ich Datenqualitätsprüfungen hinzu, um schlechte Quellen zu erkennen, bevor sie Ihre Berichte beeinträchtigen, und ich verbinde die Überwachung: Ausführungszeit, Rückstand und Erfolgsquote. Das Neuladen der Historie wird zu einem einzigen Befehl, nicht zu einem Wochenende mit manuellen Skripten.
Ich integriere, was Sie bereits haben — PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, Snowflake, BigQuery, S3-kompatible Speicher, dbt-Modelle und REST-Dienste — und ich dokumentiere jeden DAG, damit Ihr Team ihn weiterentwickeln kann. Sie erhalten ein versionskontrolliertes Repository, klare Bereitstellung und Orchestrierung, die transparent und nicht mysteriös ist.
— DAG-Design, Planung, Abhängigkeiten, Sensoren und Backfills
— Wiederholungen, Idempotenz, SLA, Benachrichtigungen und Datenqualitätskontrolle
— Integrationen: Data Warehouses, Datenbanken, Objektspeicher, APIs und dbt
