Traffic, Backlinks, Autorität und mehr für greatexpectations.io

greatexpectations.io ist die Website von Great Expectations, einem Open-Source-Framework für Datenqualität und Datenvalidierung, das vor allem von Data Engineers, Analysten und Teams für maschinelles Lernen genutzt wird. Die Website genießt insbesondere in der Daten- und Analytics-Community Bekanntheit und wird von den entsprechenden Fachzielgruppen regelmäßig besucht, mit geschätzten täglichen Besuchen im Bereich the hundreds.

Domain-Autorität
Autoritätsbewertung: 39 von 100
39/100

Bewertung anhand der Stärke der Domain im Internet

Monatlicher Traffic+46,6 %
5451

Geschätzter monatlicher organischer Traffic aus Suchmaschinen

Backlinks
16.038

Gesamtzahl der Links von anderen Websites, die auf diese Domain verweisen

Traffic-Analyse

+46,6 % gegenüber dem Vormonat

Der Traffic der Website ist „grown by 41% year-over-year“ und verzeichnet über 5,451 monatliche Besuche, die hauptsächlich durch Suchinteresse an Dokumentation und Produktverständnis, Datenprofiling, Datenqualität und Data Governance sowie verwandten Vergleichs- und Lösungsbereichen angetrieben werden. Geografisch entfallen 21.0% des Traffics auf Nordamerika (US), während Europa mit dem UK (20.3%) und Deutschland (11.1%) stark vertreten ist, was die internationale Reichweite und die besondere Präsenz in englisch- und deutschsprachigen Märkten der Datenqualitätsbranche unterstreicht.

Domain-Vorschau und WHOIS-Daten

Domainvorschau
GX Core: Open Source Data Quality Platform | Great Expectations
Website-Vorschau von greatexpectations.io

GX Core: Open Source Data Quality Platform | Great Expectations

GX Core is an open source framework for testing, validating, and documenting data quality across modern data pipelines, workflows, and teams.

WHOIS
Namegreatexpectations.io
RegistrarGandi SAS
Registriert am26. Dez. 2017
Läuft ab am26. Dez. 2026
Aktualisiert am12. Aug. 2026
Nameserverns-904.awsdns-49.net
DNSSECNicht signiert

The domain greatexpectations.io was registered on December 26, 2017, through Gandi SAS and uses AWS for DNS and security. At 8 Jahre alt steht die Domain für etablierte Glaubwürdigkeit, eine ausgereifte Online-Präsenz, bewährte Vertrauenssignale und angesammelte Autorität, die ihre SEO-Stabilität unterstützen.

Domain Authority und SEO-Kennzahlen

Autoritätskennzahlen
39
Domain-Autorität
52
Seitenautorität
39
Vertrauenswert

Great Expectations verfügt mit einem moderaten Domain-Autoritätswert von 39, einer guten Seitenautorität von 52 und einem moderaten Vertrauenswert von 39 über eine solide, jedoch noch ausbaufähige SEO-Basis, die auf eine gute Performance einzelner Seiten, aber nur moderate Wettbewerbsfähigkeit und weiteres Potenzial für hochwertige Backlinks und stärkere Rankings hindeutet.

Keyword-Rankings

Schlüsselwörter mit den besten Rankings

expectations expectations
12.100/MonatSuchvolumen
#1Position
great expectations expectations
1600/MonatSuchvolumen
#1Position
great expectations python
320/MonatSuchvolumen
#1Position
great expectations data
110/MonatSuchvolumen
#1Position
great expectations documentation
320/MonatSuchvolumen
#1Position

Die Domain greatexpectations.io verfügt über ein klar fokussiertes Keyword-Portfolio rund um Great Expectations, Python, Daten und Dokumentation und erzielt dabei eine sehr starke organische Sichtbarkeit mit Top-Positionen. Das Top-Keyword „expectations expectations“ verzeichnet tägliche Suchanfragen im Bereich the hundreds mit einem $0 CPC, was auf solide Markenbekanntheit bei begrenztem Monetarisierungspotenzial hindeutet. Die weiteren 4 Keywords richten sich an ein technikaffines Publikum im Bereich Datenqualität und Python und weisen durchweg eine niedrige Konkurrenz von 4 % bis 26 % auf, was eine gut zugängliche Nischenpositionierung erkennen lässt. Insgesamt zeigt die Domain eine gesunde Keyword-Abdeckung, starke SEO-Leistung und eine wettbewerbsfähige Marktposition im technischen Daten- und Dokumentationsumfeld.

Technologie-Stack

Frontend
React
jQuery
Webpack
core-js
Infrastruktur
Amazon
Amazon CloudFront
Amazon S3
Netlify
Analysen und Tools
Google Analytics 4
Google Tag Manager
Hotjar
Hubspot
Sicherheit
HSTS
LetsEncrypt
WebAuthn
DMARC

Die Domain greatexpectations.io basiert auf einem modernen Technologiestack mit React, jQuery, Webpack und core-js, die eine komponentenbasierte Benutzeroberfläche, effiziente Modulverwaltung, browserübergreifende Kompatibilität und eine verbesserte Performance sowie Entwicklererfahrung ermöglichen. Die Infrastruktur mit Amazon, Amazon CloudFront, Amazon S3 und Netlify unterstützt zuverlässiges Hosting, automatisierte Bereitstellungen, skalierbare Speicherung und eine globale Verteilung statischer sowie gestreamter Inhalte über Edge-Standorte.

Auf der Sicherheits- und DNS-Ebene sorgen HSTS, LetsEncrypt, WebAuthn und DMARC für erzwungene HTTPS-Kommunikation, vertrauenswürdige Zertifikate, starke Authentifizierung und einen besseren Schutz vor E-Mail-Missbrauch, während CloudFront zusätzlich zu schnellen Ladezeiten in verschiedenen Regionen beiträgt. Google Analytics 4, Google Tag Manager, Hotjar und Hubspot erweitern den Stack um Analysen, Tag-Verwaltung, Heatmaps, Nutzerfeedback, Funnel-Auswertungen sowie Marketing- und Lead-Funktionen und unterstützen damit Monitoring, Optimierung und eine bessere Nutzererfahrung.

Wettbewerbsumfeld

DomainnameDA-WertGeschätzter TrafficBacklinks
greatexpectations.io
39
5451
16.038
textql.com
39
1611
15.645
khuyentran1401.github.io
39
28
15.645
aetperf.github.io
39
15.645
datakitchen.io
39
407
15.645

greatexpectations.io konkurriert im Bereich der Datenqualitätssicherung und Data-Validation mit dem etablierten Wettbewerber textql.com sowie mit datakitchen.io und den eher spezialisierten beziehungsweise projektorientierten Angeboten khuyentran1401.github.io und aetperf.github.io. Mit 5.451 organischen Besuchern erzielt greatexpectations.io deutlich mehr Traffic als textql.com (1.611) und datakitchen.io (407), während die GitHub-Domains kaum oder keinen organischen Traffic generieren; das Wachstum wird durch die Open-Source-Ausrichtung, automatisierte Datenprüfungen und die klare Fokussierung auf zuverlässige Datenpipelines begünstigt.

Der Domain Authority Score von 39 liegt im Bereich Datenqualitätssicherung und Data-Validation gleichauf mit allen aufgeführten Wettbewerbern, wobei greatexpectations.io mit 16.038 Backlinks den höchsten verzeichneten Wert erreicht und dadurch trotz vergleichbarer Autorität die stärkste organische Sichtbarkeit aufweist. Die gezielte Ansprache von Data Engineers, Analytics- und ML-Teams sowie Funktionen wie reproduzierbare Validierung, dokumentierte Erwartungen und die Integration in Datenpipelines schaffen technische Glaubwürdigkeit, fördern organische Sichtbarkeit und unterstützen eine breite Marktdurchdringung.

FAQ zu greatexpectations.io

Alles, was Sie über greatexpectations.io wissen müssen.

Was ist das primäre Geschäftsmodell von greatexpectations.io ?

Great Expectations bietet Open-Source-Software zur Validierung, Dokumentation und Überwachung der Datenqualität. Das Unternehmen ergänzt das frei verfügbare Framework durch kommerzielle Cloud- und Enterprise-Angebote von GX Labs.

Gilt greatexpectations.io als Marktführer, Herausforderer oder Nischenanbieter?

Marktführer im Bereich Open-Source-Datenqualität und Data Observability, insbesondere durch die breite Verbreitung des Great-Expectations-Frameworks.

Was macht greatexpectations.io im Vergleich zu seinen Wettbewerbern einzigartig?

Die Plattform ermöglicht deklarative Datenprüfungen („Expectations“), automatische Erstellung von Datenqualitätsdokumentation und die Integration in gängige Datenpipelines, Warehouses und Orchestrierungswerkzeuge. Der Open-Source-Kern bietet zudem eine niedrigere Einstiegshürde als rein kommerzielle Lösungen.

Welche wichtigen aktuellen Entwicklungen oder strategischen Veränderungen sind bei greatexpectations.io zu beobachten?

Die strategische Ausrichtung geht über das ursprüngliche Open-Source-Framework hinaus: GX Labs entwickelt eine verwaltete Cloud- und Enterprise-Plattform für kontinuierliche Datenqualitätskontrollen, zentrale Verwaltung und Observability in modernen Datenstacks.