Schulungsübersicht

Einführung in Make für Data Integration

  • Überblick über Make und seine Möglichkeiten
  • Verständnis von Automatisierung und Daten-Workflows
  • Erforschung von Anwendungsfällen für die Datenintegration

Automatisierte Daten-Pipelines erstellen

  • Entwerfen von Daten-Workflows mit Make
  • Verbinden von Datenbanken, CRMs und Geschäftsanwendungen
  • Konfigurieren von Auslösern, Aktionen und Bedingungen

Echtzeit-Datensynchronisierung

  • Synchronisierung von Daten zwischen mehreren Plattformen
  • Sicherstellen von Datenkonsistenz und -genauigkeit
  • Behandlung von Datenkonflikten und Fehlern

Datenumwandlung und -verarbeitung

  • Anwendung von Filtern, Formatierern und Aggregatoren
  • Strukturierung und Bereinigung eingehender Daten
  • Verbessern der Datenqualität durch Automatisierung

Fortgeschrittene Automatisierungstechniken

  • Verwendung von APIs und Webhooks für dynamische Integrationen
  • Erstellen von mehrstufigen Automatisierungsworkflows
  • Implementierung von bedingter Logik in der Datenautomatisierung

Überwachung und Optimierung von Arbeitsabläufen

  • Verfolgung der Automatisierungsleistung
  • Behebung von Fehlern und Debugging von Problemen
  • Bewährte Praktiken für eine effiziente Datenintegration

Praktische Umsetzung und Use Cases

  • Praktisches Projekt: Erstellen eines realen Datenautomatisierungs-Workflows
  • Fallstudien zur erfolgreichen Datenintegration mit Make
  • Diskussion über die Skalierung von Automatisierungsstrategien

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von Datenintegrationskonzepten
  • Erfahrung mit Datenmanagement- oder Business Intelligence-Tools
  • Vertrautheit mit APIs und Automatisierungswerkzeugen ist von Vorteil, aber nicht erforderlich

Zielgruppe

  • Datenanalysten
  • Dateningenieure
  • IT-Teams
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

Erfahrungsberichte (1)

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