dbt core oder doch
dbt cloud?
Alles was du wissen musst um mit dbt zu starten.
Was ist dbt?
dbt (data build tool) ist ein Open-Source-Tool, das die Datentransformation vereinfacht, indem es Datenanalysten und -teams ermöglicht, Daten mithilfe von SQL zu modellieren, zu testen und zu dokumentieren. So entstehen Tables und Views, die eine zentrale, verlässliche Grundlage für Analysen – die sogenannte „Single Source of Truth“ – bilden.
Das Besondere: dbt setzt auf einen SQL-first-Workflow, der es ermöglicht, direkt mit vertrauten SQL-Anweisungen zu arbeiten, um Daten effizient und präzise zu transformieren.
Warum ist dbt so besonders? Mit seinem SQL-first-Ansatz können Teams ohne komplizierte Skripte oder zusätzliche Programmiersprachen Geschäftslogik umsetzen. dbt integriert Best Practices aus der Softwareentwicklung wie Modularität, Portabilität, CI/CD und ausführliche Dokumentation. Dies sorgt für klare Strukturen, Wiederverwendbarkeit und eine höhere Entwicklungsqualität. Durch den modularen Code können komplexe Projekte schneller umgesetzt werden, während Änderungen und Updates einfach integriert werden.
Ein weiteres Highlight: Mit dbt build wird die Orchestrierung von Datenpipelines deutlich vereinfacht. Statt sich um die Reihenfolge und Abhängigkeiten von Prozessen zu kümmern, automatisiert dbt den Ablauf und sorgt dafür, dass alles reibungslos läuft. So sparen Teams Zeit, reduzieren Fehler und können sich auf das konzentrieren, was wirklich zählt – fundierte Analysen und Entscheidungen.
Kurz gesagt: dbt vereinfacht die Datentransformation, beschleunigt Prozesse und setzt neue Maßstäbe für Qualität und Effizienz.
Welche Vorteile bringt dbtTM
dbt bietet eine Vielzahl an Vorteilen, die es zu einem unverzichtbaren Tool für datengetriebene Teams machen. Ob für kleinere
Unternehmen oder große Teams – dbt liefert die nötigen Werkzeuge, um Datentransformationen effizient, fehlerfrei und skalierbar umzusetzen.
Effizienz und Schnelligkeit durch Modularität
Dank des modularen Ansatzes in dbt können Teams Datentransformationen schneller und flexibler umsetzen. Mit wieder verwendbaren SQL-Modulen lässt sich der Code optimieren und die Entwicklungszeit verkürzen.
Durch diese Modularität wird die Wartung und Erweiterung von Pipelines einfacher und weniger fehleranfällig.
Fehlerreduktion durch integrierte Tests
Ein herausragendes Merkmal von dbt ist die Möglichkeit, Datenqualitätstests direkt in den Code zu integrieren. Diese Tests stellen sicher, dass die Daten konsistent und fehlerfrei sind, bevor sie in Berichte oder Dashboards übernommen werden.
Das minimiert Fehler bei Logikänderungen und erhöht die Zuverlässigkeit der gesamten Datenpipeline.
Best Practices der Softwareentwicklung
dbt folgt bewährten Best Practices aus der Softwareentwicklung wie CI/CD, Modularität und Portabilität. Diese Prinzipien sorgen für eine strukturierte, wieder verwendbare und zukunftssichere Codebasis. Teams können so schneller auf Veränderungen reagieren und ihre Datenpipelines kontinuierlich optimieren.
Dokumentation und Transparenz
Ein weiterer großer Vorteil von dbt ist die umfassende Dokumentation der Datenpipelines. dbt erstellt automatisch eine vollständige Dokumentation der Datenmodelle und -transformationen, die für alle Teammitglieder zugänglich ist.
Das sorgt für mehr Transparenz und erleichtert es neuen Teammitgliedern, sich schnell einzuarbeiten.
Vereinfachte Orchestrierung mit dbt build
Die Orchestrierung von komplexen Datenpipelines kann oft eine Herausforderung sein. Mit dbt build wird dieser Prozess deutlich vereinfacht, da dbt automatisch die Reihenfolge und Abhängigkeiten der Transformationen erkennt und ausführt. Das spart Zeit und stellt sicher, dass alle Schritte in der richtigen Reihenfolge durchgeführt werden.
Zusammenarbeit im Team
dbt fördert die Zusammenarbeit zwischen Datenanalysten, Data Engineers und anderen Teammitgliedern. Durch die klare Strukturierung des Codes und die Möglichkeit, Tests und Dokumentation zu integrieren, können alle Beteiligten effektiv zusammenarbeiten und Probleme schneller lösen.
dbt bietet eine leistungsstarke, effiziente und skalierbare Lösung für die Datenmodellierung und -transformation. Mit seinen Vorteilen wie Modularität, Fehlerreduktion, Best Practices der Softwareentwicklung und umfassender Dokumentation ist dbt der Schlüssel zu fehlerfreien, transparenten und schnell umsetzbaren Datenpipelines.
Egal ob dbt Cloud oder dbt Core – dbt wird deine Datenstrategie nachhaltig positiv beeinflussen.
Starte noch heute mit dbt und optimiere deine Datenprozesse – für präzisere Analysen und fundierte Entscheidungen! Unsere dbt Experten helfen dir dabei.
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Vergleiche dbt Core vs. dbt Cloud
dbt Core
dbt Core ist die Open-Source-Version von dbt und bietet grundlegende Funktionen für die Datenmodellierung und -transformation. Es wird lokal oder auf eigener Infrastruktur ausgeführt und erfordert daher mehr technisches Know-how für die Einrichtung und Wartung.
Hauptmerkmale von dbt Core:
- SQL- und Python-basierte Transformationen
Ermöglicht die Durchführung von Datenumwandlungen mithilfe von SQL oder Python. - Wiederverwendbarer Code
Nutzung von Makros zur Steigerung der Effizienz und Konsistenz. - Eingebaute Tests
Verbessert das Vertrauen in die Datenqualität durch ein integriertes Testframework. - Dokumentation
Ermöglicht die Erstellung von Dokumentationen während der Entwicklung. - Command Line Interface (CLI)
Entwicklung über das Terminal oder die bevorzugte IDE.
dbt Cloud
dbt Cloud ist die gehostete Version von dbt und bietet zusätzliche Funktionen, die über die Basisfunktionen von dbt Core hinausgehen. Es ist darauf ausgelegt, die Implementierung und Verwaltung von dbt zu vereinfachen und bietet eine Reihe von erweiterten Features.
Hauptmerkmale von dbt Cloud:
- Alle Merkmale von dbt Core
dbt core ist voll in dbt Cloud integriert. - Cloud-native
Keine Notwendigkeit zur Verwaltung eigener Infrastruktur. - Browser-basierte IDE
Bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche zur Entwicklung und Verwaltung von dbt-Projekten. - Low-Code-Visual-Editor
Ermöglicht weniger technischen Benutzern das Erstellen oder Bearbeiten von dbt-Modellen über eine visuelle Drag-and-Drop-Oberfläche (Beta). - dbt Assist (KI)
Nutzt künstliche Intelligenz zur schnellen Generierung von Dokumentationen und Tests (Beta). - dbt Semantic Layer
Konsistent definierte Metriken für immer und überall gleiche Antworten. - dbt Explorer
Biete einen erweiterten Überblick über deine Daten Assets, Metriken und Dashboards - dbt Mesh
Verwalte und orchestriere nahtlos mehrere dbt Projekte über verschiedene Datenplattformen. - Automatische Versionskontrolle
Integrierte Git-Unterstützung für verbesserte Zusammenarbeit. - Verwaltete dbt-Version (Versionless)
Automatische Aktualisierung auf die neueste dbt-Version. - Single Sign-On (SSO)
Integration mit bevorzugten Authentifizierungsdiensten zur einfachen Benutzerverwaltung. - Native Job-Orchestrierung
Ermöglicht das Planen und Ausführen von dbt-Modellen innerhalb von dbt Cloud.
Transparenz, da wo andere versagen
| dbt Core | dbt Cloud | |
|---|---|---|
dbt lineage graph Transparenz durch alle Datenpipelines an einem Ort | ✅ | ✅ |
dbt Explorer Erweiterter DAG mit Column-level lineage | ✅ | |
dbt Mesh Multiprojektunterstützung für den betrieb mehrerer dbt Projekte ohne Limitierungen in der Governance | ✅ | |
dbt Semantic Layer Der zentrale Ort für deine Kennzahlen, Konsistenz von Geschäftslogiken über alle Tools hinweg | ✅ |
Standards auf die alle Data Analytics Developer immer gewartet haben
| dbt Core | dbt Cloud | |
|---|---|---|
SQL- oder Python-basierte Transformation SQL auf Steroiden, mit Jinja-SQL wird dein SQL Code noch dynamischer. Und die Kombination mit Python ist jederzeit möglich. Vereine das beste aus beiden Welten | ✅ | ✅ |
Wiederverwendbarer Code Don't repeat yourself (DRY) - für mehr Geschwindigkeit bei der Entwicklung | ✅ | ✅ |
Integrierte Tests Datenqualität endlich in deine Transformationen integriert. Sind wir mal ehrlich, wie viele Tests nutzt du aktuell? | ✅ | ✅ |
Dokumentation Geschrieben, während du entwickelst und Änderungen vornimmst | ✅ | ✅ |
Endlich Zeit fürs Coden und Ausrollen
| dbt Core | dbt Cloud | |
|---|---|---|
Befehlszeilenschnittstelle (CLI) Entwickle mit dem Terminal oder IDE deiner Wahl | ✅ | ✅ |
Browserbasierte IDE Schnelles Setup, für alle die die Befehlszeile noch etwas scheuen | ✅ | |
Low-Code-Editor Echt jetzt? Low Code bei dbt, dem Code Framework? Das dachten wir auch, aber alles wird in SQL Snippets übersetzt. Keiner zwingt dich, aber deine Organisation wird es lieben. | ✅ | |
dbt Assist (KI) Nutze KI, um deine Dokumentation und Tests noch besser zu machen (*Beta) | ✅ | |
Native Job-Orchestrierung Steuere die Ausfühurng deiner dbt-Modelle ohne dbt cloud verlassen zu müssen | ✅ | |
Automatisierte Versionskontrolle GIT ist sofort ready, steigere die Effizienz in der Zusammenarbeit | ✅ | |
Integriertes Deployment Kein langwieriges Setup von deployment Pipelines | ✅ |
Administration leicht gemacht
| dbt Core | dbt Cloud | |
|---|---|---|
Cloud-native Überlass die Verwaltung der Infrastruktur dbt Labs | ✅ | |
Skalierung Dev, Test, Prod - dbt skaliert mit deinen Workloads | ✅ | |
dbt Versionen Alle Teammitglieder arbeiten automatisch auf der gleichen Version mit dbt Versionless | ✅ |
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