Was ist dbt und welchen Nutzen hat es beim Data Engineering?
dbt (Data Build Tool) ist ein Open-Source-Framework, das sich auf die Transformation von Daten in der Analytics-Engineering-Pipeline konzentriert. Im Gegensatz zu klassischen ETL-Tools, die Daten extrahieren, transformieren und laden, übernimmt dbt ausschließlich den Transformationsschritt innerhalb des Data Warehouse oder Data Lake. Der große Vorteil liegt darin, dass dbt SQL-basierte Transformationen in einer strukturierten, versionierbaren und testbaren Form bereitstellt. Dadurch können Teams ihre Datenmodelle wie Software entwickeln – mit Modularität, Wiederverwendbarkeit und automatisierten Tests.
Der Nutzen von dbt im Data Engineering ist vielfältig:
- Standardisierung
dbt bringt Best Practices wie „Software Engineering für Daten“ in den BI-Bereich. - Transparenz
Alle Transformationen sind als Code dokumentiert und versioniert. - Automatisierung
dbt integriert sich in CI/CD-Pipelines und ermöglicht automatisierte Deployments. - Qualitätssicherung
Durch eingebaute Tests und Dokumentation wird die Datenqualität verbessert.
dbt hat sich in den letzten Jahren stark weiterentwickelt und bietet verschiedene Varianten und Plattformen:
- dbt Core
Die Open-Source-Version, die lokal oder in eigenen Umgebungen ausgeführt wird. Sie ist ideal für Entwickler, die volle Kontrolle über ihre Infrastruktur behalten möchten. - dbt Cloud
Eine gehostete Plattform, die dbt Core ergänzt und zusätzliche Features wie eine Web-UI, Job Scheduling, API-Zugriff und Benutzerverwaltung bietet. - dbt Cloud Enterprise
Für große Organisationen mit erweiterten Sicherheits- und Governance-Anforderungen. - dbt Cloud + dbt Fusion
dbt Fusion ist ein Konzept, das die Integration von dbt mit anderen Tools und Plattformen erleichtert, um eine nahtlose Analytics-Engineering-Umgebung zu schaffen.
dbt ist kein klassisches ETL-Tool, sondern arbeitet direkt auf dem Data Warehouse. Es unterstützt eine Vielzahl von modernen Cloud-Datenplattformen und Datenbanken, darunter:
- Snowflake
- BigQuery
- Amazon Redshift
- Databricks
- PostgreSQL
- Azure Synapse Analytics
- Zukünftig auch Microsoft Fabric
Die Integration erfolgt über Adapter, die dbt mit der jeweiligen Plattform verbinden. Dadurch ist dbt flexibel und kann in nahezu jeder modernen Data-Stack-Architektur eingesetzt werden.
dbt Core ist die Basis des gesamten dbt-Ökosystems. Es wird über die Kommandozeile gesteuert und ermöglicht die Ausführung von Transformationen in Form von SQL-Statements, die in sogenannten Models organisiert sind. Diese Modelle können miteinander verknüpft werden, wodurch ein Directed Acyclic Graph (DAG) entsteht, der die Abhängigkeiten zwischen den Transformationen darstellt.
dbt Core wird über Python installiert und enthält Ordner für Modelle, Tests, Makros und Dokumentation. Transformationen werden in SQL definiert und können Jinja-Templates für dynamische Logik nutzen. dbt bietet eingebaute Tests (z.B. für Not-Null oder Unique Constraints) und generiert automatisch Dokumentation.
Der große Vorteil von dbt Core liegt in seiner Flexibilität und Offenheit: Es ist kostenlos, erweiterbar und lässt sich in nahezu jede moderne Datenarchitektur integrieren.