Versionskontrolle und CI / CD
Durch die Versionsverwaltung in GIT und die modulare Bauweise können mehrere Entwickler gleichzeitig an deinen Lösungen arbeiten. Übrigens 100% SQL und Python basiert.
Data Warehouse, Data Lakehouse, Data Lake, nenn es wie du willst. Entscheidend ist, dass du geprüfte und zuverlässige Daten über dein Geschäft an einem Ort hast. So ermöglichst du KI-Anwendungen und schnelles, werttreiberbasiertes Reporting.
Kunden, die uns bereits vertrauen
Warum brauchst du ein Data Warehouse?
Daten sind das Herzstück moderner Unternehmen. Aber was nützt dir eine Vielzahl an Daten, wenn sie in Silos verteilt sind, uneinheitlich aufbereitet oder schwer zugänglich sind? Ein zentrales Data Warehouse löst genau diese Probleme, indem es all deine Datenquellen an einem einzigen, verlässlichen Ort zusammenführt.
Das es keinen Sinn macht jetzt alle Informationen einfach an einem Ort zu speichern und das Beste zu hoffen ist klar. Die Art und Weise wie deine Daten in das Data Warehouse kommen und dort aufbereitet werden ist entscheidend darüber, wie deine Anwender mit den Daten agieren können. Fachanwender müssen sich schnell und ohne lange Diskussionen in Ihren Daten wiederfinden. Das steigert die Akzeptanz enorm und vermindert die Entstehung neuer Datensilos.
Und nur so wirst du deine Zahlen schnell, belastbar und automatisiert auf den Tisch bekommen, damit du dich um die wichtigen Dinge kümmern kannst.
Aber das hört sich ja jetzt an als ob ein Data Warehouse (DWH) ein riesiges System ist, das Projekt dauert ewig und kostet Unsummen an Budget!
Das stimmt so aber nicht ganz, genau deswegen bauen wir unsere DWHs Fachbereich für Fachbereich. Wichtig ist das du sofort den Impact in deinem Tagegeschäft spürst und deine Investition beginnt sich frühzeitig auszuzahlen.
In vier Schritten zur eigenen Single Source of Truth
Mit unserem standardisierten Prozess begleiten wir dich auf dem Weg zu mehr Transparenz und datengetriebenen Entscheidungen.
01
Kickoff Workshop
Wir schaffen ein gemeinsames Verständnis für deine Anwendungen und Systemlandschaft. Gemeinsam erstellen wir eine High-Level Übersicht über die Geschäftsprozesse, die sich im Data Warehouse wiederfinden sollen.
Du erhältst ein Bild über die technische Realisierung deiner Datenplattform und wir definieren die nächsten Schritte für die Umsetzung.
02
MVP – Minimum Viable Product
Wir setzen alles für dich auf, stellen die Konnektivität zu deinen Daten her und bauen den ersten Use Case.
So wirst du schnell erleben, wie deine Single Source of Truth wächst und dein Reporting und dein Team davon profitieren wird.
Feedback ist in diesem Schritt permanent erwünscht und auch notwendig. Nur wenn du in die Entwicklung mit einbezogen wirst, kann dein DWH nachhaltig erfolgreich sein.
03
Zeit für Wachstum
Der MVP ist in Betrieb, du hast erste Erfahrungen gesammelt und willst weiter machen.
Gemeinsam erweitern wir dein DWH um in der Zwischenzeit entstandene Informationsanforderungen oder neue Geschäftsbereiche. Immer im Blick, die Bedürfnisse des Reporting und der ROI.
Am Ende erhältst du ein Produkt, das die Anforderungen erfüllt und darüber hinaus geht.
04
Training
Du hast gesehen, wie es funktioniert, du hast gesehen welche Vorteile es dir bringt.
Deine Teammitglieder können dann an unseren kostenlosen Trainings teilnehmen, um mehr zu lernen, oder ein Individualtraining mit euren Daten erhalten.
Damit du auch nachhaltig das beste aus deiner Lösung herausholen kannst.
Dein Reporting verlieren wir in der Zwischenzeit natürlich nicht aus den Augen. Hier kannst du mehr dazu erfahren.
Schick uns einfach eine kurze Anfrage, oder ruf uns an. Wir besprechen unverbindlich, was du brauchst.
Warum dbtTM
dbt ist ein leistungsstarkes Framework zur effizienten Datenverarbeitung, die dir bei den typischen Herausforderungen eines Data Warehouse hilft.
Mit dbt kannst du komplexe Datenpipelines erstellen, Daten transformieren, bereinigen, testen und schnelle Analysen durchführen. Dabei unterstützt es dich mit OnBoard Mechanismen, die anders teuer Individual entwickelt werden müssen.
Integriertes Testing deiner Daten
Datenqualität steht bei dbt im Zentrum. Du integrierst auf einfachste Weise integrierte Tests, erhältst Warnungen und kannst dir sicher sein das deine Daten den definierten Qualitätsanforderungen gerecht werden.
Automatische Lineage und Dokumentation
dbt docs und Jinja SQL sind eine unschlagbare Kombination. Die Art und Weise Modelle zu bauen, revolutioniert deinen SQL-Code, erstellt automatisch eine Lineage über das gesamte DWH und stellt dir und deinen Anwendern die beste Dokumentation seiner Klasse zur Verfügung.
Nie mehr Probleme bei der Orchestrierung
Abhängigkeiten, Trigger, Referenzen zwischen Modellen können sehr aufwändig zu warten sein. Und wenn einmal etwas schief läuft bist du den halben Tag damit beschäftigt den Schadensumfang zu bewerten und zu beheben. Nicht so mit dbt, Abhängigkeiten werden auf Basis deines Codes automatisch generiert und entsprechend korrekt ausgeführt.
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Hier findest du einige Beispiele unsere Kundendashboards
Wir holen dich da ab wo du aktuell stehst. Unsere Power BI Experten unterstützen dich auf deiner Reise, egal ob du ganz am Anfang stehst, ein Prototyp benötigst oder du komplexe Anforderungen wie Echtzeitreporting hast.
Warum gemeinsam mit IDEX.Q?
Der Data Analytics Markt ist riesig und wahnsinnig unübersichtlich. Vergessen wird dabei aber immer wieder das gerade die nachhaltige Nutzung einer Plattform und die einfache Integration bei trotzdem größtmöglicher Flexibilität im Vordergrund stehen sollte.
Wir können dir, wie alle anderen auch, mehr Transparenz, höhere Geschwindigkeit bei der Weiterentwicklung etc. aufzählen. Das bekommst du auch alles von uns, aber was wir dir vor allem Versprechen können, dass keine andere Lösung für deine Mitarbeiter so einfach zu erlernen ist.
Du willst zukünftig selbst tätig werden und nicht für jede Änderung bei einem Berater anrufen?
Du willst das dein Team neue Mitarbeiter einfach onboarden kann, ohne dass diese sich erst ein Jahr lang einarbeiten müssen?
Du willst für künstliche Intelligenz (KI) nicht noch X andere Lösungen zukaufen, sondern diese auf Grundlage deiner Daten und deiner Business Logiken im Unternehmen nutzen?
Dann sollten wir uns unterhalten.
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Mehr erfahrenLade dir jetzt unseren dbt Guide herunter
Unser Guide führt dich durch die ersten Schritte mit dbt damit auch du von deiner eigenen Single Source of Truth profitieren kannst.
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WIE FUNKTIONIERT ORCHESTRIERUNG MIT DBT?
dbt bietet mehrere Möglichkeiten der Ausführung. Eines der wichtigsten Commands ist dabei 'dbt build'. Dieses lässt dein gesamtes Projekt erstellen, also alle Transformationsschritte innerhalb deines Data Warehouse. Dabei löst dbt alle Abhängigkeiten auf und führt alle Schritte in korrekter Reihenfolge aus.
Du kannst auch einzelne Modelle down oder upstream erstellen lassen, hierbei werden dann nur die für Case X notwendigen Abhängigkeiten ausgeführt. Selbstverständlich ist es aber auch Möglich einzelne Statements isoliert ausführen zu lassen.
WIE ERSTELLT DBT AUTOMATISCH DIE LINEAGE ZU MEINEM DATENPROJEKT?
Jinja SQL ermöglicht es uns den SQL-Code mit Zusatzinformationen in YAML-Dateien anzureichern. Dadurch werden Elemente z.B. als Quellen bzw. Sources definiert. Diese Definition ist ebenso global gültig wie der Dateiname unserer Transformationsmodelle.
Unsere SQL-Statements enthalten dann statt einem FROM Table X einen Link auf das jeweilige Model / die jeweilige Quelle mit FROM {{ source ('Schema', 'Modelname') }}. Diese Referenz wird genutzt um die Auflösung in unser Lineage Chart zu übernehmen.
WAS KOSTET DBT?
Wir empfehlen die Arbeit mit dbt Core für den Einstieg in die dbt Welt, das bietet bereits den vollen Funktionsumfang den jedes Mittelständische Unternehmen braucht und ist dabei Open Source, also kostenlos.
Die Bezahlvariante dbt cloud, passt insbesondere zu Unternehmen die Ihr Plattform selbständig und unkompliziert Eigenständig weiterentwickeln möchten ohne Kompromisse bei der Code- und Datenqualität eingehen zu müssen. Mehr zu den beiden Lösungen findest du hier dbt core + cloud.
WELCHE PLATTFORMEN UNTERSTÜTZT DBT?
Für dbt gibt es aktuell 40 Konnektoren zu verschiedenen Datenbanken und Plattformen. Darunter die großen Player Databricks, Microsoft Fabric, Snowflake, Google Big Query aber auch OnPrem SQL Server ist möglich.
WARUM KANN ICH MIT DBT SCHNELLER UND BESSER ENTWICKELN ALS MIT ANDEREN TOOLS?
Ersetze vorgefertigte DDL/DML-Anweisungen durch einfache SQL-SELECT-Anweisungen, die Abhängigkeiten ableiten, Tabellen und Ansichten erstellen und Modelle der Reihe nach ausführen. Entwickle Code, der sich selbst mit Makros, Ref-Anweisungen und Autovervollständigungsbefehlen in der schreibt.
WAS IST DBT?
dbt™ ist ein SQL-First-Transformationsworkflow, mit dem Teams schnell und gemeinsam Analysecode bereitstellen können, wobei bewährte Softwareentwicklungsmethoden wie Modularität, Portabilität, CI/CD und Dokumentation eingehalten werden.
Unsere Technologien
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