Ankündigung

🛠️ Der Data Product Builder ist da

Schreib als Data Contract auf, was du willst, und lass deinen Coding Agent es bauen. Der Data Product Builder bringt Contract-Driven Development zu Datenprodukten: Claude Code, OpenAI Codex oder die GitHub Copilot CLI implementieren das Datenprodukt in Minuten, vollständig konform mit deinen Konventionen, vollständig in Entropy Data integriert.

So funktioniert es

Data Engineers bauen Datenprodukte heute mit Coding Agents. Der Agent schreibt die dbt-Modelle, die Tests, den CI-Workflow. Was er braucht, sind drei Inputs, und alle drei lassen sich über Entropy Data verwalten:

• Der Data Contract definiert das Was: den Datensatz, den das Datenprodukt liefern muss, spezifiziert als ODCS-Contract aus Sicht des Data Consumers.
• Das Skill-Repository definiert das Wie: die Konventionen, Templates und Richtlinien deiner Organisation für Datenprodukte auf deinem Stack.
• Der Datenmarktplatz liefert die Daten als Grundlage: die Upstream-Datenprodukte, Quellsysteme und externen Daten, die das neue Datenprodukt konsumiert. Der Agent findet sie über das Entropy Data CLI und stellt sogar Zugriffsanfragen im Namen des neuen Datenprodukts.

Der Coding Agent kombiniert alle drei und implementiert das Datenprodukt in Minuten: ein Datensatz, ein dbt-Projekt, ein Databricks Asset Bundle, was auch immer dein Stack erfordert, komplett mit Tests, Deployment-Workflow, Lineage und Metadaten. Das Ergebnis erscheint vollständig verdrahtet in Entropy Data: Marketplace-Eintrag, Lineage, Contract-Testergebnisse, Drift-Erkennung und Zugriffsverwaltung.

Open-Source-Skill-Repositories

Ein Skill-Repository ist ein Git-Repository mit Skills (Markdown-Anleitungen, die der Agent für eine bestimmte Aufgabe lädt), Datei-Templates und Validierungs-Hooks. Fork eines und hinterlege deine eigenen Konventionen. Entropy Data stellt Open-Source-Skill-Repositories pro Stack bereit:

• dataproduct-builder-dbt. dbt auf jedem Adapter: Snowflake, BigQuery, Databricks, Redshift, Postgres, DuckDB. GitHub Actions für CI.
• dataproduct-builder-databricks. Databricks Asset Bundles mit Lakeflow Spark Declarative Pipelines. Sharing über Unity Catalog.
• Snowflake Native Apps Framework und AWS Glue. Kommen bald.

Community- und eigene Repositories sind willkommen. Stell einen Pull Request an die dataproduct-builders-Registry, um deins zu listen.

Probier es aus

Lies den Data Product Builder Guide für den kompletten Durchlauf mit dem Shelf-Warmers-Beispiel: Contract bearbeiten, Discovery im Datenmarktplatz, Zugriffsanfragen und das fertige Datenprodukt in Entropy Data. Oder geh direkt in die Dokumentation.