Der Beitrag auf Towards Data Science schildert, wie ein Daten-Team seinen bisherigen Engineering-zentrischen Ansatz mit PySpark-Pipelines zugunsten eines deklarativen Setups aufgegeben hat. Kernstück ist eine Kombination aus vier YAML-Konfigurationsdateien, die mithilfe der Tools dlt (Data Load Tool), dbt (Data Build Tool) und dem SQL-Query-Engine Trino betrieben werden. Statt wochenlanger Abstimmungsschleifen zwischen Analysten und Data Engineers können Analysten Datenpipelines nun selbständig innerhalb eines Tages aufsetzen und deployen. Der Ansatz verlagert die Komplexität von imperativen Python-Skripten hin zu deklarativen Konfigurationen, was die Einstiegshürde senkt und Fehlerquellen reduziert. Der Artikel positioniert sich als Erfahrungsbericht aus der Praxis und liefert konkrete Architekturentscheidungen sowie eine Begründung, warum das Team den Wechsel als dauerhaft erfolgreich bewertet.