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dlt hub

Einfaches Datenladen mit Python

dlt (data load tool) ist ein Open-Source-Python-Framework, das das Laden von Daten aus beliebigen Quellen radikal vereinfacht. Es nimmt den Aufwand für Schema-Management, Normalisierung und inkrementelles Laden ab — und lässt Datenpipelines mit wenigen Zeilen Python-Code entstehen.

dlt verbindet sich mit hunderten von Quellen — APIs, Datenbanken, Dateien, Event-Streams — und lädt die Daten direkt in Cloud-Data-Warehouses wie Snowflake, BigQuery oder DuckDB. Kein komplexes Setup, keine proprietäre Konfigurationssprache — nur Python.

Als Teil des modernen Data Stacks ergänzt dlt dbt ideal: dlt übernimmt die Extraktion und das Laden, dbt die Transformation.

dlt hub Logo

Kernfunktionen

  • →Automatisches Schema-Management — Schema wird aus den Daten inferiert und bei Änderungen automatisch angepasst
  • →Inkrementelles Laden — Nur neue oder geänderte Daten werden geladen
  • →Normalisierung — Verschachtelte JSON-Strukturen werden automatisch in relationale Tabellen aufgelöst
  • →Hunderte Konnektoren — Vorgefertigte Quellen über dlt hub verfügbar
  • →Pure Python — Kein proprietäres Format, volle Kontrolle im Code

Warum wir auf dlt setzen

  • Weniger Boilerplate, mehr Ergebnis
    dlt nimmt die repetitiven Aufgaben beim Datenladen ab: Schema-Erkennung, Typisierung, Normalisierung und State-Management sind eingebaut. Pipelines entstehen in Minuten statt Tagen.
  • Flexibel und erweiterbar
    Eigene Quellen lassen sich einfach als Python-Funktionen implementieren. dlt ist nicht auf einen Cloud-Anbieter beschränkt und lässt sich in jede Python-Umgebung integrieren — lokaler Rechner, Airflow, Dagster, GitHub Actions.
  • Open Source mit aktivem Ökosystem
    dlt hub bietet eine wachsende Bibliothek vorgefertigter, geprüfter Konnektoren. Quellen wie Salesforce, HubSpot, REST-APIs oder Datenbanken sind damit in wenigen Zeilen angebunden.
Was können wir für dich tun?

Unsere Dienstleistungen dlt

Datenpipelines mit dlt entwickeln

Wir entwickeln massgeschneiderte dlt-Pipelines für deine Datenquellen — von REST-APIs über Datenbanken bis hin zu Dateisystemen. Das Ergebnis sind robuste, wartbare Ingestion-Pipelines in deinem Data Warehouse.

Dominik Imark

Dominik Imark

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