Ohne saubere Daten ist jedes KI-Modell nur so gut wie der Muell, den man hineinsteckt. Data Engineering sorgt dafuer, dass Daten zuverlaessig gesammelt, transformiert und bereitgestellt werden.
Moderne Data Stacks mit Tools wie dbt, Apache Airflow und Snowflake haben die Einstiegshuerde deutlich gesenkt. Trotzdem bleibt die Disziplin anspruchsvoll und erfordert ein solides Verstaendnis von Datenmodellierung.
Wer in KI investiert, ohne Data Engineering ernst zu nehmen, baut auf Sand. Die Datenqualitaet entscheidet ueber Erfolg oder Misserfolg eines jeden ML-Projekts.
