Data Engineering
Was ist dbt und wie verändert es Analytics Engineering?
Vor dbt lebten viele Datentransformationen als lose Sammlung von SQL-Skripten ohne Versionierung, Tests oder klare Abhängigkeitsstruktur — dbt macht diese Transformationen zu versioniertem, testbarem Code.
Nextise Wissen · · 6 Minuten Lesezeit
Direkte Antwort
dbt bringt klassische Software-Engineering-Praktiken — Versionskontrolle, modulare Wiederverwendbarkeit und automatisierte Tests — in SQL-basierte Datentransformationen im Data Warehouse, die zuvor oft als unstrukturierte, schwer wartbare Sammlung von SQL-Skripten existierten. Das hat die neue Rolle des Analytics Engineers etabliert, der zwischen klassischem Data Engineering und Business-Analyse steht.
dbt hat SQL-Transformationen von "ein Skript, das irgendwer mal geschrieben hat" zu versioniertem, getestetem und dokumentiertem Code gemacht.
Modulare, wiederverwendbare SQL-Transformationen
dbt organisiert Transformationen als Modelle — benannte SQL-Dateien mit expliziten Abhängigkeiten zueinander (`ref()`-Funktion), aus denen dbt automatisch einen Abhängigkeitsgraphen ableitet und in der richtigen Reihenfolge ausführt.
Diese Modularität erlaubt es, gemeinsame Transformationslogik (etwa eine Standarddefinition von "aktiver Kunde") einmal zu definieren und in mehreren nachgelagerten Modellen wiederzuverwenden, statt sie in jeder Analyse erneut zu schreiben.
Automatisierte Tests für Datenqualität
dbt erlaubt es, direkt neben den Transformationsmodellen Tests zu definieren — etwa dass eine Spalte keine NULL-Werte enthalten darf oder ein Fremdschlüssel tatsächlich in der Zieltabelle existiert — und diese Tests bei jedem Pipeline-Lauf automatisch zu prüfen.
Diese eingebaute Testfähigkeit macht Datenqualitätsprobleme direkt an ihrer Quelle sichtbar, statt dass sie erst bei einer fehlerhaften Kennzahl im Business-Dashboard auffallen, oft Wochen nach der eigentlichen Ursache.
Die neue Rolle des Analytics Engineers
dbt hat eine Zwischenrolle etabliert, die SQL-Kompetenz mit Software-Engineering-Praktiken (Versionskontrolle, Code-Review, Tests) verbindet, ohne die vollständige Infrastrukturexpertise eines klassischen Data Engineers zu benötigen.
Diese Rollentrennung erlaubt es Data-Engineering-Teams, sich auf Dateninfrastruktur und Pipeline-Orchestrierung zu konzentrieren, während Analytics Engineers die fachliche Transformationslogik in einer für Business-Analysten nachvollziehbaren Sprache (SQL) pflegen.
Wann passt es — wann nicht?
Passt gut, wenn …
- Es gibt wiederkehrende, komplexe SQL-Transformationen, die von mehreren Personen gepflegt werden
Ein anderer Ansatz ist nötig, wenn …
- Es gibt nur wenige, einfache und selten geänderte Abfragen
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Selina Schmid
Leiterin Kodschul