{
 "id": "tool:dataflow",
 "name": "Dataflow",
 "typ": "tool",
 "slug": "dataflow",
 "stand": "2026-09-07",
 "build": "20260907-1949",
 "zitieren_als": "Daten-WG, <Dokumenttitel>, <mm:ss>, <url>",
 "url": "https://datenwgknowledgekitchen.com/wissensgraph/thema/dataflow.html",
 "canonical": "https://datenwgknowledgekitchen.com/wissensgraph/thema/dataflow.html",
 "markdown": "https://datenwgknowledgekitchen.com/wissensgraph/library/dataflow.md",
 "json": "https://datenwgknowledgekitchen.com/wissensgraph/library/dataflow.json",
 "dokumente_gesamt": 30,
 "kernaussagen_gesamt": 31,
 "mit_kernaussagen": 14,
 "aliase": [
  "Dataflows",
  "Dataflow Gen2",
  "Gen2",
  "Datenfluss"
 ],
 "einordnung": "Aus einem Fabric-Notebook lässt sich per API ein Dataflow ansteuern und darüber Power-Query-Code (M-Code) ausführen. (Stand 2026-03) Für Business Central existiert kein direkter Connector für Fabric-Pipelines, weshalb der Zugriff stattdessen über einen OData-basierten Dataflow mit Service Principal erfolgen muss. (Stand 2025-09) Copilot kann Fachanwendern helfen, bestehende Power-Query-Dataflows automatisiert in schnelleren Code zu übersetzen.",
 "nachbarn": [
  {
   "id": "tool:data-pipeline",
   "name": "Data Pipeline",
   "kantentyp": "setzt-voraus",
   "belastbarkeit": "automatisch extrahiert, Quellenstelle vorhanden",
   "gemeinsame_segmente": 28,
   "beleg": "so eine Datenpipeline zu nehmen und die zwei Dataflows hintereinander zu hängen",
   "datei": "data-pipeline.md"
  },
  {
   "id": "tool:data-pipeline",
   "name": "Data Pipeline",
   "kantentyp": "gegensatz",
   "belastbarkeit": "automatisch extrahiert, Quellenstelle vorhanden",
   "gemeinsame_segmente": 28,
   "beleg": "Bei Dataflus geht's garantiert.",
   "datei": "data-pipeline.md"
  },
  {
   "id": "tool:data-pipeline",
   "name": "Data Pipeline",
   "kantentyp": "teil-von",
   "belastbarkeit": "automatisch extrahiert, Quellenstelle vorhanden",
   "gemeinsame_segmente": 28,
   "beleg": "ich kann Dataflow nehmen und in der Pipeline einbauen",
   "datei": "data-pipeline.md"
  },
  {
   "id": "tool:notebook",
   "name": "Notebook",
   "kantentyp": "empfiehlt",
   "belastbarkeit": "automatisch extrahiert, Quellenstelle vorhanden",
   "gemeinsame_segmente": 54,
   "beleg": "benutze ich Dataflows, um die Daten in meinem meinem Bronze zu stagen und von da aus dann die Weiterverarbeitung mit dem Notebook zu machen",
   "datei": "notebook.md"
  },
  {
   "id": "tool:notebook",
   "name": "Notebook",
   "kantentyp": "gegensatz",
   "belastbarkeit": "automatisch extrahiert, Quellenstelle vorhanden",
   "gemeinsame_segmente": 54,
   "beleg": "einfach auch wartbar im Gegensatz zu Notebooks",
   "datei": "notebook.md"
  },
  {
   "id": "tool:microsoft-fabric",
   "name": "Microsoft Fabric",
   "kantentyp": "ko-vorkommen",
   "belastbarkeit": "Heuristik, gezählt",
   "gemeinsame_segmente": 54,
   "beleg": "",
   "datei": "microsoft-fabric.md"
  },
  {
   "id": "tool:lakehouse",
   "name": "Lakehouse",
   "kantentyp": "ko-vorkommen",
   "belastbarkeit": "Heuristik, gezählt",
   "gemeinsame_segmente": 48,
   "beleg": "",
   "datei": "lakehouse.md"
  },
  {
   "id": "tool:power-bi",
   "name": "Power BI",
   "kantentyp": "ko-vorkommen",
   "belastbarkeit": "Heuristik, gezählt",
   "gemeinsame_segmente": 44,
   "beleg": "",
   "datei": "power-bi.md"
  },
  {
   "id": "tool:warehouse",
   "name": "Warehouse",
   "kantentyp": "ko-vorkommen",
   "belastbarkeit": "Heuristik, gezählt",
   "gemeinsame_segmente": 30,
   "beleg": "",
   "datei": "warehouse.md"
  },
  {
   "id": "tool:power-query",
   "name": "Power Query",
   "kantentyp": "ko-vorkommen",
   "belastbarkeit": "Heuristik, gezählt",
   "gemeinsame_segmente": 28,
   "beleg": "",
   "datei": "power-query.md"
  },
  {
   "id": "topic:performance",
   "name": "Performance",
   "kantentyp": "ko-vorkommen",
   "belastbarkeit": "Heuristik, gezählt",
   "gemeinsame_segmente": 26,
   "beleg": "",
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  },
  {
   "id": "tool:workspace",
   "name": "Workspace",
   "kantentyp": "ko-vorkommen",
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   "gemeinsame_segmente": 26,
   "beleg": "",
   "datei": "workspace.md"
  },
  {
   "id": "tool:sql",
   "name": "SQL",
   "kantentyp": "ko-vorkommen",
   "belastbarkeit": "Heuristik, gezählt",
   "gemeinsame_segmente": 25,
   "beleg": "",
   "datei": "sql.md"
  },
  {
   "id": "topic:reporting",
   "name": "Reporting",
   "kantentyp": "ko-vorkommen",
   "belastbarkeit": "Heuristik, gezählt",
   "gemeinsame_segmente": 18,
   "beleg": "",
   "datei": "reporting.md"
  },
  {
   "id": "topic:ki",
   "name": "KI",
   "kantentyp": "ko-vorkommen",
   "belastbarkeit": "Heuristik, gezählt",
   "gemeinsame_segmente": 17,
   "beleg": "",
   "datei": "ki.md"
  }
 ],
 "kernaussagen": [
  {
   "typ": "Meinung",
   "dokument": "Daten-WG Life-Update | Fabric Architekturen",
   "dokument_id": "yt:J-lN5JN-F5I",
   "sekunde": 838,
   "zeit": "13:58",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=J-lN5JN-F5I&t=838s",
   "aussage": "Dataflows eignen sich weiterhin gut fuer Citizen Developer, weil Fachbereiche dadurch ueber Tabellen, Quellen und Transformationen mit dem Datenteam kommunizieren lernen."
  },
  {
   "typ": "Empfehlung",
   "dokument": "BI Thinkers Talk n.74",
   "dokument_id": "yt:rWE0gMx7v7I",
   "sekunde": 2365,
   "zeit": "39:25",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=rWE0gMx7v7I&t=2365s",
   "aussage": "Ein Dataflow lässt sich als Wrapper nutzen, um über dessen Connections APIs wie die Power BI Scanner API anzusprechen, ohne im Notebook einen Service Principal hinterlegen zu müssen."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "BI Thinkers Talk n.74",
   "dokument_id": "yt:rWE0gMx7v7I",
   "sekunde": 2366,
   "zeit": "39:26",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=rWE0gMx7v7I&t=2366s",
   "aussage": "Aus einem Fabric-Notebook lässt sich per API ein Dataflow ansteuern und darüber Power-Query-Code (M-Code) ausführen."
  },
  {
   "typ": "Empfehlung",
   "dokument": "BI Thinkers Talk n.74",
   "dokument_id": "yt:rWE0gMx7v7I",
   "sekunde": 2511,
   "zeit": "41:51",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=rWE0gMx7v7I&t=2511s",
   "aussage": "Für kleinere Datenmengen und einfache Transformationen wie Entpivotieren eignet sich ein Dataflow, während stark verschachteltes JSON, etwa aus der Scanner API, eher in einem Notebook verarbeitet werden sollte."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "BI Thinkers Talk n.72",
   "dokument_id": "yt:luk4S4ukKmg",
   "sekunde": 1937,
   "zeit": "32:17",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=luk4S4ukKmg&t=1937s",
   "aussage": "Über die Fabric-Service-Status-Seite lässt sich nachvollziehen, wenn Dienste wie SQL-Endpunkte oder Dataflows gestört sind, auch wenn der Status dort nicht immer eindeutig kommuniziert wird."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "BI Thinkers Talk n.72",
   "dokument_id": "yt:luk4S4ukKmg",
   "sekunde": 3265,
   "zeit": "54:25",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=luk4S4ukKmg&t=3265s",
   "aussage": "Deployment Pipelines unterstützen Dataflows, Lakehouses und Direct Lake nicht zuverlässig, sodass danach oft manuell mit VS Code nachgearbeitet werden muss."
  },
  {
   "typ": "Empfehlung",
   "dokument": "BI Thinkers Talk nr.67",
   "dokument_id": "yt:G8s96sHUHac",
   "sekunde": 2483,
   "zeit": "41:23",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=G8s96sHUHac&t=2483s",
   "aussage": "Bei neueren Dataflow-Generationen sind Datenverbindungen an die erstellende Person gebunden, weshalb empfohlen wird, Connections konsequent freizugeben und nach Möglichkeit einen Service Principal für die Verbindung zu nutzen."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "BI Thinkers Talk nr.67",
   "dokument_id": "yt:G8s96sHUHac",
   "sekunde": 2602,
   "zeit": "43:22",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=G8s96sHUHac&t=2602s",
   "aussage": "Für Business Central existiert kein direkter Connector für Fabric-Pipelines, weshalb der Zugriff stattdessen über einen OData-basierten Dataflow mit Service Principal erfolgen muss."
  },
  {
   "typ": "Warnung",
   "dokument": "Daten-WG Deep Dive Financial Reporting - part 6",
   "dokument_id": "yt:bt81POE-9Ig",
   "sekunde": 2136,
   "zeit": "35:36",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=bt81POE-9Ig&t=2136s",
   "aussage": "Im Warehouse ist beim Dataflow-Ziel nur der Modus Append wählbar und nicht mehr umkehrbar, während im Lakehouse nur Replace zur Verfügung steht."
  },
  {
   "typ": "Warnung",
   "dokument": "Daten-WG Thinkers Talk nr.65",
   "dokument_id": "yt:Fqt4gP1xB5w",
   "sekunde": 2960,
   "zeit": "49:20",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=Fqt4gP1xB5w&t=2960s",
   "aussage": "Ein Power-BI-Desktop-Update im Sommer soll dazu geführt haben, dass Dataflow-Konnektoren für Fabric und die Power Platform nicht mehr funktionierten; als Workaround wurde die Umstellung auf Legacy Data Flows genannt."
  },
  {
   "typ": "Meinung",
   "dokument": "10 Jahre Power BI",
   "dokument_id": "yt:ZaDd1uxeLbI",
   "sekunde": 3058,
   "zeit": "50:58",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=ZaDd1uxeLbI&t=3058s",
   "aussage": "Dataflows werden als der Beginn davon beschrieben, dass Power BI von einem reinen Datei- bzw. Modellformat zu einer echten Datenplattform wurde."
  },
  {
   "typ": "Empfehlung",
   "dokument": "Daten-WG Thinkers Talk nr.65",
   "dokument_id": "yt:Fqt4gP1xB5w",
   "sekunde": 3092,
   "zeit": "51:32",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=Fqt4gP1xB5w&t=3092s",
   "aussage": "Dataflow Gen2 mit Git-Integration wird gegenüber Gen1 grundsätzlich empfohlen, weil er inzwischen aus Pipelines nutzbar ist und neue Features bekommt."
  },
  {
   "typ": "Warnung",
   "dokument": "Daten-WG Thinkers Talk nr.65",
   "dokument_id": "yt:Fqt4gP1xB5w",
   "sekunde": 3571,
   "zeit": "59:31",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=Fqt4gP1xB5w&t=3571s",
   "aussage": "Bei Dataflow Gen2 ist die Change-Detection-Einstellung für Incremental Refresh anders als bei Gen1 nicht optional, sondern muss zwingend angegeben werden."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Daten-WG Thinkers Talk nr.65",
   "dokument_id": "yt:Fqt4gP1xB5w",
   "sekunde": 3883,
   "zeit": "1:04:43",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=Fqt4gP1xB5w&t=3883s",
   "aussage": "Bei Dataflow Gen1 lag die komplette Speicherschicht in der Hand des Dataflows selbst, während man bei Gen2 sein eigenes Ziel wie Warehouse oder Lakehouse selbst verwalten muss."
  },
  {
   "typ": "Empfehlung",
   "dokument": "Daten-WG Deep Dive Financial Reporting",
   "dokument_id": "yt:TYmKrreMO3I",
   "sekunde": 3446,
   "zeit": "57:26",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=TYmKrreMO3I&t=3446s",
   "aussage": "Für das inkrementelle Laden der Buchungsdaten wird ein Dataflow gegenüber der Pipeline bevorzugt, weil inkrementelles Laden dort garantiert funktioniert."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Fabric & Power BI Quarterly | 2025 Q2",
   "dokument_id": "yt:lAh9ajR2Nrw",
   "sekunde": 188,
   "zeit": "03:08",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=lAh9ajR2Nrw&t=188s",
   "aussage": "Dataflow Gen2 lässt sich inzwischen einfach speichern, ohne dass dabei automatisch ein Lauf gestartet wird."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Fabric & Power BI Quarterly | 2025 Q2",
   "dokument_id": "yt:lAh9ajR2Nrw",
   "sekunde": 1809,
   "zeit": "30:09",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=lAh9ajR2Nrw&t=1809s",
   "aussage": "Die neue Variable Library kann sowohl in Dataflows bzw. Data Pipelines als auch im CI/CD-Kontext genutzt werden, um workspace-spezifische Zielwerte für Variablen abzulegen."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Fabric & Power BI Quarterly · 2025 Q3",
   "dokument_id": "yt:lZvpCBMKASM",
   "sekunde": 213,
   "zeit": "03:33",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=lZvpCBMKASM&t=213s",
   "aussage": "Microsoft hat sich entschieden, DataMarts abzuloesen, weil deren Mehrwert gegenueber Fabric mit Warehouse und Dataflows Gen 2 in der Community zunehmend infrage gestellt wurde."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Fabric & Power BI Quarterly · 2026-2",
   "dokument_id": "yt:pTTYySb0Cyg",
   "sekunde": 728,
   "zeit": "12:08",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=pTTYySb0Cyg&t=728s",
   "aussage": "Dataflow Gen 1 wechselt in einen Legacy- beziehungsweise Wartungsstatus ohne neue Features."
  },
  {
   "typ": "Meinung",
   "dokument": "Fabric & Power BI Quarterly · 2026-2",
   "dokument_id": "yt:pTTYySb0Cyg",
   "sekunde": 817,
   "zeit": "13:37",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=pTTYySb0Cyg&t=817s",
   "aussage": "In Dataflow Gen 2 sind deutlich mehr Investitionen und Integrationsmöglichkeiten geflossen, als für Dataflow Gen 1 je möglich waren."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Fabric & Power BI Quarterly · 2026-2",
   "dokument_id": "yt:pTTYySb0Cyg",
   "sekunde": 937,
   "zeit": "15:37",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=pTTYySb0Cyg&t=937s",
   "aussage": "Der Migration Accelerator in der Fabric Toolbox macht Abhängigkeiten von Dataflow Gen 1 sichtbar, migriert sie aber nicht automatisch."
  },
  {
   "typ": "Meinung",
   "dokument": "600 SQL-Tabellen in Fabric",
   "dokument_id": "yt:RtUiF1J5XEg",
   "sekunde": 1033,
   "zeit": "17:13",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=RtUiF1J5XEg&t=1033s",
   "aussage": "Bei der Verarbeitung von hunderten Tabellen muss man in Dataflows jede Tabelle einzeln managen, was als schmerzhaft beschrieben wird."
  },
  {
   "typ": "Meinung",
   "dokument": "600 SQL-Tabellen in Fabric",
   "dokument_id": "yt:RtUiF1J5XEg",
   "sekunde": 1126,
   "zeit": "18:46",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=RtUiF1J5XEg&t=1126s",
   "aussage": "Dataflows werden weiterhin als gutes Werkzeug für komplexe (\"tricky\") Transformationen wie Pivot/Unpivot beschrieben."
  },
  {
   "typ": "Meinung",
   "dokument": "Microsoft Fabric — braucht das wirklich jemand?",
   "dokument_id": "yt:mTVeZzshLzE",
   "sekunde": 1184,
   "zeit": "19:44",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=mTVeZzshLzE&t=1184s",
   "aussage": "Dataflows lassen sich laut Martin nicht gut orchestrieren."
  },
  {
   "typ": "Warnung",
   "dokument": "Microsoft Fabric — braucht das wirklich jemand?",
   "dokument_id": "yt:mTVeZzshLzE",
   "sekunde": 1191,
   "zeit": "19:51",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=mTVeZzshLzE&t=1191s",
   "aussage": "Werden zwei Dataflows über ein Lakehouse verkettet, stehen am Folgetag keine neuen Daten bereit, weil der SQL-Endpoint des Lakehouse nicht sofort aktualisiert wird."
  },
  {
   "typ": "Empfehlung",
   "dokument": "Fabric & Power BI Quarterly · 2026-2",
   "dokument_id": "yt:pTTYySb0Cyg",
   "sekunde": 1212,
   "zeit": "20:12",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=pTTYySb0Cyg&t=1212s",
   "aussage": "Es wird empfohlen, keine neuen Dataflows Gen 1 mehr anzulegen."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Fabric & Power BI Quarterly · 2025 Q4",
   "dokument_id": "yt:9TsHkV8sIRo",
   "sekunde": 1713,
   "zeit": "28:33",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=9TsHkV8sIRo&t=1713s",
   "aussage": "Dataflows Gen2 wurden überarbeitet und bringen vor allem bei Dataflows, die länger als 10 Minuten laufen, eine deutliche Verbesserung bei Performance und CU-Verbrauch."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Fabric & Power BI Quarterly · 2025 Q4",
   "dokument_id": "yt:9TsHkV8sIRo",
   "sekunde": 1790,
   "zeit": "29:50",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=9TsHkV8sIRo&t=1790s",
   "aussage": "Ein neuer, nur für Entwickler sichtbarer Filter erlaubt es, Dataflows während der Entwicklung auf einen kleinen Zeitraum zu beschränken, während der produktive Lauf trotzdem den vollen Zeitraum verarbeitet."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Fabric & Power BI Quarterly · 2025 Q3",
   "dokument_id": "yt:lZvpCBMKASM",
   "sekunde": 1922,
   "zeit": "32:02",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=lZvpCBMKASM&t=1922s",
   "aussage": "Dataflows sind mittlerweile vollwertig in Pipelines nutzbar und ihre Ziele lassen sich parametrisieren, sodass Parameter und Variablen aus Pipelines an Dataflows uebergeben werden koennen."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Fabric & Power BI Quarterly · 2025 Q4",
   "dokument_id": "yt:9TsHkV8sIRo",
   "sekunde": 1938,
   "zeit": "32:18",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=9TsHkV8sIRo&t=1938s",
   "aussage": "Variable Libraries sind jetzt GA und ermöglichen parametrisierte, dynamische Designansätze über verschiedene Fabric-Objekte hinweg, unter anderem in Dataflows."
  },
  {
   "typ": "Fakt",
   "dokument": "Microsoft Fabric — braucht das wirklich jemand?",
   "dokument_id": "yt:mTVeZzshLzE",
   "sekunde": 2406,
   "zeit": "40:06",
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=mTVeZzshLzE&t=2406s",
   "aussage": "Copilot kann Fachanwendern helfen, bestehende Power-Query-Dataflows automatisiert in schnelleren Code zu übersetzen."
  }
 ],
 "dokumente": [
  {
   "id": "yt:z51gWRc0zVc",
   "titel": "Microsoft Fabric Dataflow Gen2 Kosten verstehen - CU-Verbrauch einfach erklärt",
   "datum": "2026-07-01",
   "abdeckung": "nur-zeitstempel",
   "anteil": 0.778,
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=z51gWRc0zVc",
   "sprungmarken": [
    {
     "label": "01:34",
     "url": "https://www.youtube.com/watch?v=z51gWRc0zVc&t=94s",
     "sekunde": 94
    },
    {
     "label": "03:05",
     "url": "https://www.youtube.com/watch?v=z51gWRc0zVc&t=185s",
     "sekunde": 185
    },
    {
     "label": "04:37",
     "url": "https://www.youtube.com/watch?v=z51gWRc0zVc&t=277s",
     "sekunde": 277
    }
   ]
  },
  {
   "id": "yt:YzfcMurbWNc",
   "titel": "Power BI-Teams werden Fabric-Datendienstleister",
   "datum": "",
   "abdeckung": "nur-zeitstempel",
   "anteil": 0.318,
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=YzfcMurbWNc",
   "sprungmarken": [
    {
     "label": "02:40",
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    },
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     "label": "06:35",
     "url": "https://www.youtube.com/watch?v=YzfcMurbWNc&t=395s",
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    },
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     "label": "25:00",
     "url": "https://www.youtube.com/watch?v=YzfcMurbWNc&t=1500s",
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    }
   ]
  },
  {
   "id": "yt:iymmxuXHh44",
   "titel": "Daten-WG Deep Dive Financial Reporting - part 5",
   "datum": "2025-07-01",
   "abdeckung": "nur-zeitstempel",
   "anteil": 0.293,
   "url": "https://www.youtube.com/watch?v=iymmxuXHh44",
   "sprungmarken": [
    {
     "label": "32:28",
     "url": "https://www.youtube.com/watch?v=iymmxuXHh44&t=1948s",
     "sekunde": 1948
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    {
     "label": "35:47",
     "url": "https://www.youtube.com/watch?v=iymmxuXHh44&t=2147s",
     "sekunde": 2147
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  "Kernaussagen und Beziehungen sind maschinell erzeugt und nicht redigiert. Heuristische Kanten zählen Erwähnungen, keine Bedeutung. Bei Widersprüchen gilt das Video."
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