Modern Data Warehouse on Google Cloud
Effiziente Datenverwaltung und -analyse mit Google Cloud.
Kursbeschreibung
Dieser dreitägige Kurs bietet eine umfassende Einführung in moderne Data Warehouse-Architekturen in der Google Cloud. Der Kurs richtet sich an Teilnehmer mit grundlegenden Kenntnissen in Google Cloud Platform und Data Warehousing, die ihre Fähigkeiten in der Cloud-basierten Datenverwaltung und -analyse erweitern möchten.
Im Laufe der Schulung lernen Sie moderne Data Warehouse-Architekturen zu entwerfen, BigQuery optimal zu nutzen und Cloud-native Datenpipelines zu implementieren. Sie beherrschen die Techniken für skalierbare und kosteneffiziente Data Warehouses in der Google Cloud.
Sie erfahren, wie Sie Data Lake und Data Warehouse integrieren, Performance-optimierte Datenmodelle entwickeln und Cost-optimierte Cloud-Architekturen planen können.
Dieser Kurs ist ideal für Data Engineers, Data Architects und Analytics-Experten, die ihre Google Cloud Data Warehouse-Kenntnisse vertiefen möchten.
Individueller Workshop
Für Unternehmen mit bestehender Google Cloud Data Warehouse-Implementierung
Identifikation von Optimierungspotenzialen
Praxisnahe Beratung für Ihre Herausforderungen
Angepasst an Ihre Infrastruktur und Prozesse
Individuelle Terminvereinbarung möglich
BigQuery Kostenoptimierung: Der umfassende Guide
Google BigQuery bietet enorme Skalierbarkeit, aber ohne die richtige Strategie können die Kosten schnell außer Kontrolle geraten. In diesem Training lernen Sie bewährte Methoden zur Kostenoptimierung.
Query-Kosten optimieren
- Partitionierung nutzen: Partitionierte Tabellen reduzieren gescannte Daten um 50-90%
- Clustering einsetzen: Clustering-Keys verbessern Query-Performance und reduzieren Kosten
- SELECT * vermeiden: Nur benötigte Spalten abfragen spart erheblich Kosten
- Materialized Views: Vorkalkulierte Aggregationen reduzieren Query-Kosten
- Query-Caching: Nutzen Sie BigQuery's automatisches Caching für wiederholte Queries
Storage-Kosten minimieren
- Tabellen-Lebensdauer: Automatisches Löschen alter Partitionen mit Table Expiration
- Parquet-Format: Externe Tabellen in Parquet-Format reduzieren Storage-Kosten
- Long-term Storage: Automatische Rabatte für Daten älter als 90 Tage
- Deduplizierung: Vermeiden Sie doppelte Daten durch sorgfältiges Schema-Design
- Streaming Inserts optimieren: Batch-Inserts statt einzelner Streaming-Inserts
Kostenoptimierungs-Checkliste
Schema-Design
- Partitionierung nach Datum oder Integer-Spalte
- Clustering nach häufig gefilterten Spalten
- Nested und Repeated Fields für strukturierte Daten
- Appropriate Data Types (INT64 vs. STRING)
Query-Optimierung
- EXPLAIN PLAN für Query-Analyse nutzen
- JOIN-Order optimieren (größte Tabelle zuletzt)
- Subqueries statt CTEs wenn möglich
- Query-Slots und Reservations für konsistente Performance
BigQuery vs. Snowflake vs. Redshift: Der umfassende Vergleich
Welches Cloud Data Warehouse ist das richtige für Ihr Unternehmen? Wir vergleichen die drei führenden Lösungen und helfen Ihnen bei der Entscheidung.
| Kriterium | Google BigQuery | Snowflake | Amazon Redshift |
|---|---|---|---|
| Architektur | Serverless | Serverless (Compute & Storage getrennt) | Managed Clusters |
| Preismodell | Pay-per-Query (On-Demand) oder Flat-Rate | Pay-per-Use (Compute & Storage) | Cluster-Stunden + Storage |
| Skalierung | Automatisch, unbegrenzt | Automatisch, Multi-Cloud | Manuell, Cluster-basiert |
| Performance | Sehr schnell für große Datenmengen | Ausgezeichnet, optimiert für Analytics | Gut, abhängig von Cluster-Größe |
| Cloud-Provider | Google Cloud Platform | Multi-Cloud (AWS, Azure, GCP) | Amazon Web Services |
| SQL-Kompatibilität | Standard SQL (ANSI 2011) | Standard SQL (ANSI) | PostgreSQL-basiert |
| Machine Learning | BigQuery ML integriert | Snowpark für ML | Redshift ML (AWS SageMaker) |
BigQuery empfohlen für
- Unternehmen mit GCP-Infrastruktur
- Variable Workloads mit sporadischen Queries
- Machine Learning Integration benötigt
- Pay-per-Query Preismodell bevorzugt
- Sehr große Datenmengen (>100 TB)
Snowflake empfohlen für
- Multi-Cloud Strategien
- Enterprise mit komplexen Compliance-Anforderungen
- Konsistente Performance-Anforderungen
- Data Sharing zwischen Organisationen
- Skalierbare Analytics-Workloads
Redshift empfohlen für
- Unternehmen mit AWS-Ökosystem
- Vorhersagbare, konsistente Workloads
- Kostenoptimierung durch Reserved Instances
- Integration mit anderen AWS-Services
- Mittlere bis große Datenmengen
Weiterführende Ressourcen
Für detaillierte Informationen zu GCP Data Warehouses empfehlen wir:
Kursinhalt
Google Cloud Services im Fokus
Unser Training konzentriert sich auf die wichtigsten Google Cloud Services für moderne Data Warehouses. Wir behandeln folgende Services im Detail:
BigQuery
Serverless Data Warehouse für Analytics
Cloud Storage
Data Lake und Object Storage
Dataflow
Serverless ETL/ELT-Pipelines
Data Studio
Visualisierung und Reporting
Vertex AI
Machine Learning Platform
Cloud Composer
Workflow-Orchestrierung
Wir stimmen vor dem Training ab, welche Google Cloud Services für Ihre spezifischen Anwendungsfälle besonders relevant sind.
Das Wichtigste auf einen Blick
Das nehmen Sie mit
Fähigkeit, moderne Data Warehouse-Architekturen in Google Cloud zu entwerfen
BigQuery optimal für Analytics und Reporting nutzen
Cloud-native Datenpipelines implementieren
Data Lake und Data Warehouse integrieren
Cost-optimierte Cloud-Architekturen planen
Voraussetzungen
Grundlegende Kenntnisse in Google Cloud Platform
Erfahrung mit SQL und Datenbanken
Basiswissen zu Data Warehousing-Konzepten
Verständnis von Cloud-Computing-Grundlagen
Trainingsumgebung
Praktische Übungen mit echten Google Cloud-Projekten
Umfangreiche Trainingsunterlagen und GCP-Architektur-Beispiele
Organisatorisches
Täglich von 9:00 bis 17:00 Uhr, inklusive Pausen
Schulungssprache, Materialien in Deutsch und Englisch
Ihr Trainer
Uli Zellbeck
Uli ist erfahrener Trainer und verfügt über 25 Jahre Erfahrung in der IT-Branche. Als Senior Data Architect bringt er ein tiefgreifendes Know-how im Aufbau von Datenarchitekturen mit. Seine Expertise erstreckt sich über verschiedene Bereiche der Informationstechnologie, und er hat sich insbesondere auf die Entwicklung fortschrittlicher Datenlösungen in der Cloud spezialisiert.
Die Teilnehmer profitieren von seiner umfangreichen praktischen Erfahrung mit Google Cloud Platform und modernen Data Warehouse-Architekturen in verschiedenen Unternehmenskontexten. In den letzten Jahren hat er mehrere große GCP Data Warehouse-Projekte implementiert und betreut, darunter:
- Entwicklung von Enterprise Data Warehouses mit Google Cloud
- Implementation von BigQuery-basierten Analytics-Lösungen
- Design von Cloud-native Datenpipelines mit Dataflow
- Aufbau von Data Lake und Data Warehouse-Integrationen
- Entwicklung von Cost-optimierten GCP-Architekturen
Seine praktische Expertise umfasst das gesamte Spektrum der Google Cloud Data Warehouse-Entwicklung - von der Architektur-Planung über die Implementation bis hin zur Optimierung und dem Monitoring.
Verfügbare Termine
In-House Training
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Wir bieten dieses Training als In-House Schulung an, angepasst an Ihre Bedürfnisse. Termine und Konditionen sprechen wir gerne individuell mit Ihnen ab.
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