dbt - Moderne Datentransformation
SQL-basierter Transformations-Workflow
dbt ist ein SQL-basierter Transformations-Workflow, der Teams ermöglicht, schnell und kollaborativ Analyse-Codes bereitzustellen und den Best-Practices der Softwareentwicklung wie Modularität, Portabilität, CI/CD und Dokumentation folgt.
Wie funktioniert dbt?
Version Control and CI/CD: Deploye deine Modelle sicher auf der DEV-Umgebung. Git-basierte Versionskontrolle vereinfacht die Kooperation und einen Rollback zu jedem vergangen Zustand.
Test and Document: Teste alle Modelle vor der Produktivnahme und teile die dynamisch generierten Dokumentationen mit den Stakeholdern
Develop: Schreibe modulare Datentransformationen in sql- oder python- Dateien. Die Abhängigkeiten werden automatisiert von dbt gemanagt.
Die Schlüsselfähigkeiten im Detail
- SQL-first: dbt priorisiert SQL als primäre Sprache für Daten-Transformationen. Dies ermöglicht es Daten-Ingenieuren und Analysten, mit der vertrauten SQL-Syntax zu arbeiten.
- Kooperation und Deployment: Teams können nahtlos mit dbt zusammenarbeiten. dbt ermöglicht eine kollaborative Entwicklung, Versionskontrolle und Methoden für CI/CD. Jeder im Daten-Team kann dazu beitragen, produktionsreife Datenpipelines zu erstellen.
- Modularität und Portabilität: dbt fördert modulare Daten-Transformationen. Entwickler können wiederverwendbaren SQL- oder Python-Code in separaten Modulen bereitstellen und in den Modellen darauf zugreifen, was die Verwaltung von Abhängigkeiten erleichtert und eine saubere Codebasis aufrechterhält.
- Testing und Dokumentation: Vor einem Deployment ermöglicht dbt eine integrierte gründliche Prüfung jedes Datenmodells. Zusätzlich generiert es dynamische Dokumentationen, die nicht nur mit allen Daten-Stakeholdern geteilt werden können, sondern bereits für die Entwicklung verwendet werden können.
- Kontrolle and Steuerung: dbt bietet In-App-Scheduling, In-App-Logging und Benachrichtungen im Fehlerfall für die die einzelnen Transformation-Workflows. dbt fördert die Transparenz über den Zustand der Daten durch Erstellung automatisch generierter Graphen für die Data-Lineage.
dbt transformiert Daten dort, wo sie sich befinden – ob in einem klassischen Data Warehouse, Cloud Warehouse oder einem Data Lake. Durch die Einführung von dbt lassen sich produktive Daten-Teams aufbauen, die bewährten Methoden folgen und zuverlässige Datenpipelines liefern.
Wir haben Ihr Interesse geweckt?
Dann kontaktieren Sie uns und vereinbaren ein persönliches Gespräch. Wir sind an den Standorten Hamburg, Berlin, Frankfurt, Düsseldorf, Köln und Vught (Niederlande) vertreten. Sprechen Sie uns gerne an! Mit der Partnerschaft zu dbt wollen wir Ihre Datentransformationen schnell und vertrauensvoll zu Nutzern bringen!
Partnerschaftlich
cimt hat mehr als 20 Jahre Erfahrung mit Data Engineering, verschiedenen Datenbankprodukten und -konzepten, Cloud-basiertem Datenmanagement und -speicherung sowie mit der Integration von SAP.
Außerdem verfügt cimt über sehr hohe Expertise mit Data Vault basierter BI/DWH, inklusive Modellierung und effizientem Datenmanagement.