dbt Cloud Einführung in moderne Datenmodellierung und Transformationen

Seminarziel

Das Seminar zielt darauf ab, Ihnen ein umfassendes Verständnis von dbt Cloud und seinen Anwendungsmöglichkeiten zu vermitteln. Sie erlernen die Kunst der Datenmodellierung, den Aufbau automatisierter ETL-Pipelines und den strategischen Einsatz von Testing und Dokumentation. Ziel ist es, Sie in die Lage zu versetzen, datengetriebene Prozesse eigenständig zu entwickeln und zu optimieren - und dabei die spezifischen Vorteile von dbt Cloud zu nutzen.

Inhalt

• dbt Cloud Einführung in moderne Datenmodellierung und Transformationen
  • Überblick: dbt Cloud revolutioniert den Datenmodellierungsprozess, indem es SQL-zentrierte Transformationen in einem kollaborativen Umfeld ermöglicht. Wir beleuchten die zentralen Funktionen und den Mehrwert für analytische Workflows.
  • Erste Schritte: Eine detaillierte Anleitung führt durch die Einrichtung, Konfiguration und erste Nutzung der cloudbasierten Oberfläche, sodass Sie rasch produktiv werden.
  • Grundlegende Konzepte: Vermittlung der Prinzipien hinter dbt - von der Versionierung und Modularisierung bis hin zur Automatisierung von Transformationen - um den Einstieg in datengetriebene Projekte zu erleichtern.
• Vergleich mit ähnlichen Produkten
  • Marktüberblick: Wir setzen dbt Cloud in Relation zu alternativen Lösungen wie Apache Airflow, Dataform und traditionellen ETL-Tools, um seine spezifische Position im Datenstack herauszuarbeiten.
  • Funktionsvergleich: Eine präzise Gegenüberstellung der Features, Benutzerfreundlichkeit und Integrationsmöglichkeiten ermöglicht eine differenzierte Bewertung.
  • Leistungsbewertung: Wir analysieren Skalierbarkeit, Performance und die Eignung für agile Datenprozesse.
  • Praxisbeispiele: Anhand von Fallstudien wird veranschaulicht, wie dbt Cloud in realen Projekten zur Steigerung der Datenqualität und -konsistenz beiträgt.
• Datenintegration und Transformation
  • Quell- und Zielsysteme: Erfahren Sie, wie Sie diverse Datenquellen effizient anbinden und in analytische Data Warehouses integrieren.
  • Modellierungstechniken: Lernen Sie, wie Sie Datenmodelle mittels SQL transformieren, vereinheitlichen und für aussagekräftige Analysen vorbereiten.
  • Testautomatisierung: Implementieren Sie kontinuierliche Tests, um die Integrität Ihrer Transformationen sicherzustellen.
  • Dokumentation: Erstellen Sie umfassende und nachvollziehbare Dokumentationen, um den gesamten Transformationsprozess transparent zu gestalten.
• Job-Design und Orchestrierung
  • Projektstrukturierung: Wir erläutern, wie Sie dbt-Projekte logisch strukturieren und bestmögliche Praktiken zur Modularisierung anwenden.
  • Workflow-Management: Optimieren Sie Ihre ETL-Pipelines durch den Einsatz von dbt Cloud zur Automatisierung und Orchestrierung von Datenjobs.
  • Scheduling: Erfahren Sie, wie regelmäßige und bedingte Jobausführungen konfiguriert und gesteuert werden.
  • Versionskontrolle: Lernen Sie, wie Sie mithilfe von Git-Integrationen die Historie und Qualität Ihrer Datenmodelle verwalten.
• Erweiterte Funktionen und Skripting
  • Custom Macros: Nutzen Sie die Flexibilität von Jinja-Templates, um wiederkehrende Transformationen effizient zu gestalten.
  • Erweiterbarkeit: Erfahren Sie, wie Sie eigene Funktionen und Logiken in Ihre Modelle integrieren, um spezifische Anforderungen zu erfüllen.
  • API-Nutzung: Automatisieren Sie Prozesse und integrieren Sie dbt Cloud in größere Datenökosysteme durch leistungsstarke API-Schnittstellen.
  • Integration in CI/CD-Pipelines: Erhöhen Sie die Zuverlässigkeit und Automatisierung durch die Implementierung in kontinuierliche Integrations- und Deployment-Workflows.
• Monitoring und Optimierung
  • Performance-Monitoring: Setzen Sie auf Monitoring-Tools, um die Ausführungszeiten und Effizienz Ihrer Datenjobs kontinuierlich zu überwachen.
  • Fehlerbehandlung: Etablieren Sie robuste Strategien zur schnellen Identifikation und Behebung von Fehlern im Transformationsprozess.
  • Optimierungsstrategien: Profitieren Sie von Best Practices zur Steigerung der Abfrageleistung und zur Optimierung der Datenmodelle.
  • Reporting: Erstellen Sie aussagekräftige Berichte, um die Performance und die Ergebnisse Ihrer Datenprozesse transparent darzustellen.
• Reporting und Kommunikation
  • Erstellung von Dashboards: Entwickeln Sie interaktive Dashboards zur Visualisierung von Transformationsprozessen und Analyseergebnissen.
  • Ergebnispräsentation: Lernen Sie, wie Sie Ihre Datenmodelle und deren Resultate verständlich und zielgruppengerecht präsentieren.
  • Dokumentationsstandards: Implementieren Sie Standards für die lückenlose und nachvollziehbare Dokumentation Ihrer Projekte.
  • Interaktive Storytelling-Elemente: Verbinden Sie Daten, Visualisierungen und narrative Elemente, um überzeugende Einblicke zu generieren.
• Abschließende praktische Gruppenübung
  • In kleinen Teams setzen Sie das Erlernte um, indem Sie eine komplette Datenpipeline mit dbt Cloud konzipieren, implementieren und optimieren. Im Rahmen einer abschließenden Präsentation diskutieren Sie die Ergebnisse und reflektieren die angewandten Methoden.