ANALYTICS ENGINEERING MIT DBT - BENUTZERHANDBUCH

Was wäre, wenn Sie zuverlässige, produktionsreife Datenmodelle erstellen könnten, ohne sich in komplexen Data-Engineering-Workflows zu verlieren?

Was wäre, wenn Sie endlich verstehen könnten, wie dbt in den modernen Data Stack passt - und es nutzen könnten, um Rohdaten in vertrauenswürdige, dokumentierte, getestete und für Analysen geeignete Datensätze zu transformieren?

Was wäre, wenn Sie den Schritt von isolierten SQL-Abfragen hin zur Entwicklung von Analytics-Systemen machen könnten - mit der Struktur, den Tests, der Versionskontrolle und den Kollaborationspraktiken moderner Datenteams?

ANALYTICS ENGINEERING MIT DBT - BENUTZERHANDBUCH ist ein praxisorientierter, moderner Leitfaden, der Ihnen dabei hilft, Analytics Engineering zu verstehen und dbt zu nutzen, um zuverlässige Workflows für die Datentransformation von Grund auf aufzubauen. Ganz gleich, ob Sie als Anfänger Analytics Engineering entdecken, als Datenanalyst Ihre technischen Kenntnisse erweitern oder eine Laufbahn als Analytics Engineer oder Data Engineer anstreben - dieses Buch bietet Ihnen einen klaren Weg von den grundlegenden Konzepten bis hin zu praxisnahen Entwicklungspraktiken.

Anstatt Sie mit abstrakter Theorie zu überfordern, konzentriert sich dieser Leitfaden darauf, wie die Dinge funktionieren und wie Sie sie anwenden können. Sie erfahren, wie dbt in einen modernen Data Stack integriert wird, wie Sie Transformationsprojekte strukturieren, wie Sie Rohdatensätze in nützliche analytische Modelle umwandeln und wie Sie Workflows erstellen, die sich leichter testen, warten, dokumentieren und gemeinsam bearbeiten lassen.

Im Buch behandeln Sie unter anderem folgende praktische Themen:

• Analytics Engineering verstehen und die Rolle von dbt kennenlernen

• Ein dbt-Projekt einrichten und darin navigieren

• dbt mit Ihrem Data Warehouse verbinden

• SQL-basierte Transformationsmodelle schreiben und organisieren

• Wiederverwendbare und wartbare Datenmodelle erstellen

• Sources, Staging-Modelle, Intermediate-Modelle und Marts verstehen

• Datentests hinzufügen, um Zuverlässigkeit und Vertrauen zu verbessern

• Dokumentation erstellen und Datenherkunft (Data Lineage) verstehen

• Jinja und dbt-Makros verwenden, um Transformationen flexibler zu gestalten

• Mit inkrementellen Modellen arbeiten und die Performance verbessern

• Abhängigkeiten und wiederverwendbare dbt-Pakete verwalten

• Git und kollaborative Entwicklungs-Workflows einsetzen

• CI/CD-Workflows für Analytics in Produktionsumgebungen erstellen

• Umgebungen und Deployment-Workflows verwalten

• Governance- und Qualitätspraktiken anwenden

• Verstehen, wie dbt in den modernen, KI-fähigen Data Stack integriert wird

Ganz gleich, ob Sie gerade Ihr erstes dbt-Projekt starten oder Ihren bestehenden Analytics-Workflows mehr Struktur und Zuverlässigkeit verleihen möchten - dieses Buch soll Ihnen das praktische Wissen vermitteln, das Sie benötigen, um sicher mit modernen Datentransformationen zu arbeiten.

Am Ende des Buches verfügen Sie über ein klareres Verständnis von Analytics Engineering, dbt-Workflows, Datenmodellierung, Tests, Dokumentation, Zusammenarbeit und Produktionspraktiken - und davon, wie all diese Komponenten zusammenspielen, um vertrauenswürdige Datenprodukte zu schaffen.

Erstellen Sie bessere Modelle. Testen Sie Ihre Daten. Dokumentieren Sie Ihre Arbeit. Arbeiten Sie sicher im Team. Verwandeln Sie Rohdaten mit dbt in vertrauenswürdige Analysen.