dbt (Data Build Tool): Was ist dbt und was kann es ?

dbt (Data Build Tool) ist ein Werkzeug, das es ermöglicht den Prozess der Datentransformation einfacher und schneller zu gestalten. In diesem Blog werden wir erläutern, was dbt ist, wie es die Art und Weise verändern kann, in der Ihr Unternehmen Daten für die Entscheidungsfindung aufbereitet, und wie Sie mit der Verwendung von dbt (data build tool) beginnen können.

Daten spielen eine entscheidende Rolle bei der Entscheidungsfindung in Unternehmen. Mit der zunehmenden Datenmenge steigt auch die Notwendigkeit, diese Daten für alle Mitarbeiter des Unternehmens zugänglich zu machen und zu nutzen. Doch durch den Mangel an Data Engineers gibt, haben die meisten Unternehmen nicht genug Zeit oder Ressourcen, um Daten zu kuratieren und für die Datenanalyse vorzubereiten.

Sie kennen das Problem: Unzusammenhängende Quellen, Probleme mit der Datenqualität und inkonsistente Definitionen für Kennzahlen und Geschäftsattribute führen zu zu Schwierigkeiten bei der Nutzung Ihrer Daten. Mit dbt können Sie Ihre Daten integrieren, bereinigen, von Duplikaten befreien, umstrukturieren, filtern, aggregieren und zusammenführen. Und so kann Ihr Unternehmen durch Data Analytics wertvolle und zuverlässige Erkenntnisse gewinnen. Denn dbt (data build tool) vereinfacht und beschleunigt den Prozess der Datentransformation und den Aufbau von Datenpipelines.

Was ist dbt (data build tool)?

Laut dbtlabs handelt es sich bei dem Tool um ein Entwicklungsframework, das modulares SQL mit bewährten Software-Engineering-Verfahren kombiniert, um die Datentransformation zuverlässig, schnell und unterhaltsam zu gestalten.

dbt (data build tool) macht Data-Engineering-Aktivitäten für Personen mit Datenanalysten-Kenntnissen zugänglich, um die Daten im Warehouse mit einfachen Select-Anweisungen umzuwandeln und den gesamten Umwandlungsprozess effektiv mit Code zu erstellen. Sie können benutzerdefinierte Geschäftslogik mit SQL schreiben, Datenqualitätstests automatisieren, den Code bereitstellen und zuverlässige Daten mit einer Datendokumentation Seite an Seite mit dem Code liefern. Dies ist heute wichtiger denn je, da es auf dem Markt an Fachleuten für Datentechnik mangelt. Jeder, der sich mit SQL auskennt, kann jetzt produktionsreife Datenpipelines erstellen und damit die Einstiegshürde senken, die früher die personellen Möglichkeiten für Legacy-Technologien begrenzt hat.

Kurz gesagt, das dbt (Data Build Tool) macht Ihre Data Analysts zu Data Engineers und ermöglicht es ihnen, den gesamten Analyse-Engineering-Workflow selbst zu gestalten.

Wie unterscheidet sich das dbt (Data Build Tool) von anderen Tools?

Mit dbt kann jeder, der weiß, wie man SQL SELECT-Anweisungen schreibt, Modelle erstellen, Tests schreiben und Aufträge planen, um zuverlässige, verwertbare Datensätze für Analysen zu erzeugen. Das Tool fungiert als Orchestrierungsschicht auf Ihrem Data Warehouse, um Ihren Datenumwandlungs- und -integrationsprozess zu verbessern und zu beschleunigen. dbt arbeitet, indem es Ihren Code nach unten verlagert und alle Berechnungen auf Datenbankebene durchführt, wodurch der gesamte Umwandlungsprozess schneller, sicherer und einfacher zu pflegen ist.

Was macht dbt (Data Build Tool) für Unternehmen?

dbt (Data Build Tool) hat zwei Kern-Workflows: Erstellen von Datenmodellen und Testen von Datenmodellen. Es fügt sich nahtlos in den Modern Data Stack ein und ist Cloud-agnostisch, d. h. es funktioniert in jedem der großen Cloud-Ökosysteme: Azure, GCP und AWS.

Mit dbt übernehmen Data Analysts die Verantwortung für den gesamten Analyse-Engineering-Workflow, vom Schreiben des Datentransformationscodes bis hin zur Bereitstellung und Dokumentation, und sind besser in der Lage, eine datengetriebene Kultur innerhalb des Unternehmens zu fördern.

Die Vorteile von dbt

1. Schnell und einfach saubere, transformierte Daten für die Analyse bereitstellen:

dbt ermöglicht es Datenanalysten, benutzerdefinierte Transformationen über SQL SELECT-Anweisungen zu schreiben. Es ist nicht notwendig, Standardcode zu schreiben. Dadurch wird die Datentransformation auch für Analysten zugänglich, die keine umfassende Erfahrung mit anderen Programmiersprachen haben.

2. Wenden Sie Software-Engineering-Praktiken – wie modularen Code, Versionskontrolle, Testen und kontinuierliche Integration/kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD) – auf Analytics-Code an:

Kontinuierliche Integration bedeutet weniger Zeit für Tests und schnellere Entwicklung, insbesondere mit dbt Cloud. Sie müssen nicht ein ganzes Repository pushen, wenn Änderungen erforderlich sind, sondern nur die Komponenten, die sich ändern. Sie können alle vorgenommenen Änderungen testen, bevor Sie Ihren Code in Produktion geben. dbt Cloud verfügt auch über eine Integration mit GitHub für die Automatisierung Ihrer kontinuierlichen Integrationspipelines, so dass Sie Ihre eigene Orchestrierung nicht verwalten müssen, was den Prozess vereinfacht. Bei der Konfiguration eines Continuous-Integration-Jobs in der dbt Cloud UI können Sie die Vorteile der schlanken UI von dbt nutzen und sogar Webhooks verwenden, um Jobs automatisch auszuführen, wenn eine Pull-Anfrage geöffnet ist.

3. Mit dbt automatisierte Tests durchführen:

dbt ist bereits mit Tests auf Eindeutigkeit, Nicht-Null, referentielle Integrität und akzeptierte Werte ausgestattet. Darüber hinaus können Sie Ihre eigenen benutzerdefinierten Tests mit einer Kombination aus Jinja und SQL schreiben. Um einen Test auf eine bestimmte Spalte anzuwenden, referenzieren Sie ihn einfach in derselben YAML-Datei, die auch für die Dokumentation einer bestimmten Tabelle oder eines Schemas verwendet wird. Dies macht das Testen der Datenintegrität zu einem fast mühelosen Prozess.

4. Wiederverwendbare Datenmodelle

Mit dbt (data build tool) können Sie Makros erstellen und andere Funktionen außerhalb der Möglichkeiten von SQL für erweiterte Anwendungsfälle integrieren. Makros in Jinja sind Codestücke, die mehrfach verwendet werden können. Anstatt bei jeder Analyse mit den Rohdaten zu beginnen, bauen Analysten stattdessen wiederverwendbare Datenmodelle auf, auf die bei nachfolgenden Arbeiten Bezug genommen werden kann. Anstatt Code zu wiederholen, um einen Hash-Surrogat-Schlüssel zu erstellen, erstellen Sie ein dynamisches Makro mit Jinja und SQL, um die Logik an einer Stelle mit dbt zu konsolidieren.

5. Datendefinitionen und Dokumentation innerhalb von dbt

Die Datendokumentation ist zugänglich, leicht zu aktualisieren und ermöglicht es Ihnen, vertrauenswürdige Daten im gesamten Unternehmen bereitzustellen. dbt generiert automatisch die Dokumentation von Beschreibungen, Modellabhängigkeiten, Modell-SQL, Quellen und Tests. dbt erstellt Lineage-Diagramme der Datenpipeline und sorgt so für Transparenz und Sichtbarkeit dessen, was die Daten beschreiben, wie sie erzeugt wurden und wie sie der Geschäftslogik zugeordnet sind.

6. Einfache Datenaktualisierung in dbt Cloud:

Bei der Verwendung von dbt Cloud ist es nicht erforderlich, ein Orchestrierungs-Tool zu hosten. Es enthält eine Funktion, die volle Autonomie bei der Planung von Produktionsaktualisierungen in der vom Unternehmen gewünschten Kadenz bietet.

Wie starten Sie mit dbt (Data Build Tool)?

• Der kostenlose dbt Labs-Kurs “Grundlagen des dbt”: Dieser Kurs ist ein hervorragender Ausgangspunkt für jeden, der die Grundlagen der Verwendung von dbt (data build cloud) erlernen möchte. Er deckt viele wichtige Konzepte ab, wie das Einrichten von dbt, das Erstellen von Modellen und Tests, das Erstellen von Dokumentation, das Bereitstellen Ihres Projekts und vieles mehr.
• Das “Getting Started Tutorial” von dbt Labs: Obwohl es einige Überschneidungen mit den Konzepten des obigen Grundlagenkurses gibt, ist das “Getting Started Tutorial” ein umfassender praktischer Weg, um zu lernen, während Sie arbeiten. Es werden Videoreihen sowohl für die Verwendung von dbt Core als auch von dbt Cloud angeboten. Wenn Sie wirklich eintauchen möchten, können Sie online einen Beispieldatensatz finden, den Sie während der Videos modellieren können. Dies ist eine großartige Möglichkeit, die Verwendung von dbt auf eine Weise zu erlernen, die direkt widerspiegelt, wie Sie ein Projekt für Ihre Organisation erstellen würden.
• Treten Sie der dbt-Slack-Community bei: Dies ist eine aktive Gemeinschaft mit Tausenden von Mitgliedern, die von Anfängern bis zu Fortgeschrittenen reichen. Es gibt Kanäle wie #learn-on-demand und #advice-dbt-for-beginners, die für Anfänger sehr hilfreich sind, um Fragen zu stellen, während sie die oben genannten Ressourcen durchgehen.

FAZIT: dbt (data build tool) vereinfacht und beschleunigt den Prozess der Datentransformation und den Aufbau von Datenpipelines. Mehr Infos: