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In der Welt der Datenanalyse und -verarbeitung spielen Tools und Frameworks eine entscheidende Rolle. Eines dieser Tools, das in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen hat, ist dbt, das Data Build Tool. In diesem Artikel werden wir dbt genauer unter die Lupe nehmen und verstehen, wieso es in der Data Analytics-Welt inzwischen eine so entscheidende Rolle spielt.
Einführung: ETL vs. ELT
Bevor wir uns mit dbt befassen, ist es wichtig, den Unterschied zwischen ETL und ELT zu verstehen. Diese Begriffe stehen für "Extract, Transform, Load" (ETL) und "Extract, Load, Transform" (ELT). Beide Prozesse sind wichtige Schritte in der Datenverarbeitung:
ETL (Extract, Transform, Load)
Beim ETL-Prozess werden Daten zuerst aus verschiedenen Quellen extrahiert, dann transformiert und schließlich in ein Data Warehouse geladen. Die Transformation erfolgt in der Regel, nachdem die Daten aus den Quellen extrahiert wurden. Dieser Ansatz war in der Vergangenheit weit verbreitet.
ELT (Extract, Load, Transform)
Im Gegensatz dazu folgt der ELT-Prozess einem anderen Ansatz. Hier werden Daten zuerst aus den Quellen extrahiert und in ein Data Warehouse geladen, bevor die Transformation stattfindet. Dieser Ansatz hat in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen, da moderne Data Warehouses leistungsstark genug sind, um die Transformation direkt im Warehouse durchzuführen.
Wie dbt funktioniert
dbt, ist ein Open-Source-Framework, das speziell für den ELT-Prozess entwickelt wurde. Es ermöglicht Data Analysts und Data Engineers, Daten mithilfe von SQL-Abfragen zu transformieren und zu modellieren. Hier sind einige Schlüsselfunktionen, die dbt auszeichnen:
- SQL-basiert: dbt verwendet vorrangig SQL, was es für Data-Analysten und Data-Engineers einfach macht, damit zu arbeiten.
- Versionierung: Im Gegensatz zum klassischen SQL Server bietet dbt eine Versionierung, die es ermöglicht, Änderungen an Modellen und Transformationen nachzuverfolgen.
- Automatisierung: dbt automatisiert den Daten-Transformationsprozess, was die Effizienz steigert und menschliche Fehler reduziert.
- Dokumentation: dbt bringt eine eingebaute Dokumentation von Datenmodellen, Abfragen und Transformationen mit, um die Zusammenarbeit und das Verständnis zu verbessern.
- Testing: Mit dbt können Datenanalysten unglaublich einfach Tests erstellen, um sicherzustellen, dass die Transformationen korrekt sind.
Die größte Stärke und das absolute Herzstück von dbt ist die sog. Ref-Funktion. Dabei wird mit einem einfachen
SELECT * FROM {{ref('model_a')}}das zugrunde liegende Schema einer Quelle in das aktuelle Modell importiert. Dadurch entsteht automatisch eine Lineage View über das gesamte Projekt mit sämtlichen Abhängigkeiten die anschließend bei der Ausführung des Modells berücksichtigt werden.
Verfügbare Versionen von dbt
dbt ist in zwei Hauptversionen verfügbar: dbt Core (die Open-Source-Version) und dbt Cloud (eine cloudbasierte Plattform, die erweiterte Funktionen bietet). Hier ist ein Vergleich der Features in beiden Versionen:
dbt Core:
- Open Source: dbt Core ist kostenlos und Open Source, was es für kleine Unternehmen und Datenanalysten zugänglich macht.
- Versionierung und Dokumentation: In der Core-Version sind Funktionen wie Versionierung und Dokumentation verfügbar, um die Datenpipeline-Entwicklung zu unterstützen.
- Community-Unterstützung: Die dbt-Community bietet Unterstützung, Tutorials und Erweiterungen für dbt Core.
dbt Cloud:
- Cloudbasiert: dbt Cloud bietet die Möglichkeit, in der Cloud zu arbeiten, was die Skalierbarkeit und Zusammenarbeit verbessert.
- Automatisierung und Orchestrierung: dbt Cloud bietet erweiterte Automatisierung und Orchestrierungsfunktionen, um den gesamten Datenverarbeitungsprozess zu vereinfachen.
- Zusätzliche Sicherheit und Monitoring: dbt Cloud bietet erweiterte Sicherheitsfunktionen und Monitoring-Tools.
Die Wahl zwischen dbt Core und dbt Cloud hängt von den spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens und Ihrer Datenpipeline ab.
Fazit
dbt (Data Build Tool) gleicht mit all seinen On-Board Features die größten Schwächen der meisten Data Warehouses / Platforms aus. Mit seinen SQL-basierten Transformationen, Automatisierungsfunktionen und der Möglichkeit der Zusammenarbeit der Data Teams ist es dabei unglaublich flexibel in der Handhabung. Data Mesh Architekturen lassen sich genau so leicht realisieren wie klassische Medaillien DWHs.
