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by Ultra Tendency

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Wenn Sie jemals mit SQL-Transformationen im großen Maßstab gearbeitet haben, haben Sie es wahrscheinlich gespürt. Dieses schleichende Gefühl von Chaos. Zunächst scheint alles überschaubar – ein paar SQL-Skripte hier, ein paar geplante Abfragen dort. Aber dann stapeln sich die Anfragen. Berichte fangen an, sich zu widersprechen. Jemand ändert eine Berechnung, und plötzlich stimmen die Zahlen auf den Dashboards nicht mehr überein. Es dauert nicht lange, und Ihr Analyseteam spielt Detektiv, anstatt Erkenntnisse zu liefern. Und das Schlimmste daran? Es geschieht so allmählich, dass es niemand in Frage stellt. Das Durcheinander fühlt sich normal an. Es ist einfach der Preis für das Geschäft. Deshalb ist dbt Core so wichtig: nicht weil es neue SQL-Funktionen oder eine auffällige Benutzeroberfläche einführt, sondern weil es Ordnung in den Wahnsinn bringt. Es behandelt SQL wie Software und setzt Versionskontrolle, Testen, Modularität und Automatisierung durch – Dinge, die die Softwarewelt schon vor Jahrzehnten erkannt hat. Das Ergebnis? Analyseteams verbringen weniger Zeit mit dem Entwirren von Spaghetti-Logik und mehr Zeit mit der eigentlichen Datenanalyse. Aber lassen Sie uns einen Schritt zurückgehen. Bevor wir uns damit beschäftigen , wie dbt die Dinge verbessert, sollten wir darüber sprechen, was kaputt ist.

Das Chaos, in dem Analyseteams leben

Jahrelang haben Analyseteams Datenumwandlungen auf die denkbar schlechteste Art und Weise erstellt. Die Abfragen sind in BI-Tools, Datenbankansichten, gespeicherten Prozeduren und geplanten Skripten enthalten – jede davon ist eine etwas andere Version der Wahrheit. Wenn ein neuer Bericht benötigt wird, schreibt jemand eine weitere SQL-Abfrage von Grund auf und dupliziert dabei oft die vorhandene Logik. Es dauert nicht lange, bis Probleme auftauchen:

  • Doppelte Logik – Dieselben Berechnungen gibt es an mehreren Stellen, jedes Mal leicht abgewandelt. Eine kleine Änderung an einer Stelle führt nicht automatisch zur Aktualisierung der anderen.
  • Keine Versionskontrolle – Änderungen geschehen im Verborgenen. Wenn eine Abfrage nicht funktioniert, gibt es keine einfache Möglichkeit, die Änderungen nachzuvollziehen oder zu einer früheren Version zurückzukehren.
  • Langsame Fehlersuche – Wenn ein Dashboard falsche Zahlen anzeigt, fühlt sich die Suche nach dem Problem an wie die Lösung eines Kriminalfalls. Jeder gibt jemand anderem die Schuld.
  • Dateninkonsistenz – Verschiedene Teams verwenden unterschiedliche Transformationen, was zu Berichten führt, die sich gegenseitig widersprechen. Die Mitarbeiter verschwenden Zeit damit, darüber zu streiten, welche Zahl „richtig“ ist.
  • Fragile Arbeitsabläufe – Eine kleine Änderung kann einen wichtigen Bericht zerstören. Niemand möchte etwas anfassen, was bedeutet, dass Verbesserungen nur im Schneckentempo erfolgen.

Wenn Ihnen etwas davon bekannt vorkommt, sind Sie nicht allein. Das ist die Realität der meisten Unternehmen, die sich auf SQL-Transformationen verlassen, aber deren Verwaltung nicht formalisiert haben. Hier kommt dbt Core ins Spiel.

Wie dbt Core dies behebt

Das Chaos in SQL-Workflows ist nicht nur lästig, sondern verlangsamt alles. Dateningenieure verschwenden Zeit mit der Korrektur fehlerhafter Abfragen. DevOps-Teams kämpfen mit nicht verfolgten Änderungen und unzuverlässigen Implementierungen. Führungskräfte erhalten widersprüchliche Berichte und haben kein Vertrauen mehr in die Daten. dbt Core schafft hier Abhilfe, indem es SQL wie Software behandelt. Anstelle von verstreuten, einmaligen Abfragen erzwingt es Modularität, Versionskontrolle, Tests und Automatisierung – dieselben Prinzipien, die die Softwareentwicklung skalierbar und wartbar machen. Aber um zu verstehen, wie dbt dies erreicht, müssen Sie wissen, wo es in den
modernen Datenstapel passt.

Die Rolle von dbt Core im Data Stack

dbt Core ist ein Datenumwandlungstool – aber im Gegensatz zu herkömmlichen ETL-Systemen extrahiert oder lädt es keine Daten. Stattdessen konzentriert es sich ganz auf das T in ELT (Extract, Load, Transform). Hier sehen Sie, wie es funktioniert:

  • Extrahieren und Laden (E und L): Die Daten werden mithilfe von Tools wie Fivetran, Stitch oder benutzerdefinierten Pipelines in ein Cloud Data Warehouse wie Snowflake, BigQuery oder Redshift eingelesen. In dieser Phase werden die Rohdaten „so wie sie sind“ geladen, oft ungeordnet und unstrukturiert.
  • Transformieren (T): Dies ist der Punkt, an dem dbt Core glänzt. Anstatt Daten außerhalb des Warehouses zu verarbeiten (wie bei herkömmlicher ETL), transformiert dbt die Rohdaten innerhalb des Warehouses mit SQL. Es verlagert alle Berechnungen in das Warehouse und nutzt dessen Leistung und Skalierbarkeit.

dbt Architektur von Sagar Bhandge – DBT (Data Buil Tool) Übersichtdbt Architektur von Sagar Bhandge – DBT (Data Buil Tool) Übersicht

Da die Transformationen innerhalb des Warehouses bleiben, vereinfacht dbt die Architektur und eliminiert unnötige Datenbewegungen. Es wurde für Cloud-native Workflows entwickelt und nutzt die Leistung und Geschwindigkeit moderner Warehouses optimal aus. Lassen Sie uns nun untersuchen, wie dbt die Arbeitsabläufe für verschiedene Interessengruppen verbessert.

Für Dateningenieure: SQL in eine pflegbare Codebasis verwandeln

Wenn Sie jemals an einer SQL-Pipeline gearbeitet haben, die seit Jahren läuft, haben Sie das wahrscheinlich schon gesehen – riesige, unlesbare Abfragen, die niemand anfassen will. Jeder Bericht hat seine eigene, leicht abweichende Version der gleichen Transformation. Die Behebung eines Problems macht einen anderen Bericht kaputt. Und wenn ein wichtiger Analyst geht, verschwindet die Hälfte der Geschäftslogik mit ihm. dbt behebt dies, indem es Modularität und Wiederverwendbarkeit erzwingt. Anstatt dieselbe Logik in zehn verschiedenen Abfragen neu zu schreiben, können Sie mit dbt ein einziges, wiederverwendbares SQL-Modell definieren, das als Quelle der Wahrheit dient.

Die dbt-Projektstruktur

dbt organisiert SQL-Transformationen in einem strukturierten Projekt und sorgt so für Klarheit und Wartbarkeit. Ein dbt-Projekt besteht in der Regel aus:

  • Modelle – SQL-Skripte, die Transformationen definieren, strukturiert in Schichten (Staging, Intermediate, Marts), um saubere Abhängigkeiten zu erhalten.
  • Makros – Wiederverwendbare, in Jinja geschriebene SQL-Funktionen, die es Teams ermöglichen, sich wiederholende Logik zu parametrisieren und zu automatisieren (z.B. dynamische Datumsfilter, inkrementelles Laden).
  • Seeds – Statische CSV-Dateien, die in dbt verwaltet werden. Sie werden häufig für kleine Referenzdatensätze verwendet (z.B. Wechselkurse oder Mapping-Tabellen).
  • Snapshots – versionierte Aufzeichnungen historischer Daten, die eine einfache Verfolgung von Änderungen im Laufe der Zeit ermöglichen.
  • Dokumentation & Abstammung – dbt generiert automatisch eine Dokumentation und erstellt einen interaktiven gerichteten azyklischen Graph (DAG), der Datentransformationen visuell darstellt.

Diese Struktur macht dbt-Projekte nicht nur übersichtlich, sondern auch selbsterklärend. Hier ein kleiner Einblick, wie das in Aktion aussieht:

Beispiel einer Ordnerstruktur –(jaffle shop)

DAG Beispiel –(jaffle shop)

Mit einem Setup wie diesem werden selbst die komplexesten Pipelines einfacher zu navigieren und zu pflegen. Die Projektstruktur von dbt sorgt nicht nur dafür, dass die Dinge organisiert aussehen, sondern schafft eine Grundlage für skalierbare, zuverlässige Workflows, die jeder in Ihrem Team übernehmen und ausführen kann. Es geht nicht nur um die Struktur, sondern darum, Ihren SQL-Workflow zu etwas zu machen, das Sie mit Stolz vorzeigen können.

Bessere Fehlersuche und Tests

Das Debuggen von SQL-Transformationen kann sich anfühlen wie das Lösen eines Tatorts. Wenn Sie merken, dass etwas nicht stimmt, ist es bereits zu spät. Fehler tauchen in Dashboards auf, Zahlen stimmen nicht überein und niemand weiß, wo etwas schief gelaufen ist. Um den Schuldigen ausfindig zu machen, müssen Sie sich durch Schichten von verschachtelten Abfragen, gespeicherten
Prozeduren oder Skripten wühlen und hoffen, das Problem zu finden. dbt macht diesen Prozess viel einfacher. Anstatt sich durch ein Wirrwarr von SQL zu wühlen, debuggen Sie Transformationen auf Modellebene und folgen dabei einer klaren Kette von Abhängigkeiten. Da dbt die Arbeitsabläufe in modulare, testbare Schritte strukturiert, können Sie genau feststellen, wo die Daten zu driften beginnen – noch bevor sie in die Produktion gelangen. Und dann ist da noch das Testen. Die meisten SQL-Workflows verfügen nicht über integrierte Tests. Wenn etwas nicht funktioniert, wird es in der Regel erst bemerkt, wenn ein Geschäftsanwender ein Problem in einem Bericht bemerkt. dbt kehrt dies um, indem es automatisierte Tests direkt in Transformationen einbettet. Sie können sie erzwingen:

  • Einzigartigkeitsbeschränkungen (z.B. keine doppelten Kunden-IDs).
  • Referenzielle Integrität (z.B. muss jede Bestellung einen gültigen Kunden haben).
  • Benutzerdefinierte Geschäftsregeln (z.B. darf der Umsatz niemals negativ sein).

Hier sehen Sie, wie einfach es ist, generische Tests in dbt mit YAML zu definieren:

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Diese Tests stellen sicher, dass häufige Datenprobleme – wie fehlende IDs oder ungültige Status – automatisch erkannt werden, lange bevor sie sich auf Dashboards auswirken. Aber Testen allein ist nicht genug. Das eigentliche Problem sind nicht nur schlechte Daten, sondern die Tatsache, dass sich die Daten im Laufe der Zeit ändern. Schemata entwickeln sich weiter, Spaltennamen werden aktualisiert, Datentypen ändern sich. Eine einzige unbemerkte Änderung kann still und leise Dutzende von Berichten zerstören. An dieser Stelle kommen Datenverträge ins Spiel. Ein Datenvertrag stellt sicher, dass die Struktur und die Qualität Ihrer Daten konsistent bleiben und verhindert, dass erwartete oder unerwartete Änderungen nachgelagerte Fehler verursachen oder SLAs mit Ihren Datenkonsumenten brechen. dbt setzt Datenverträge durch:

  • Automatisches Validieren von Schemaänderungen vor der Bereitstellung.
  • Definition von Erwartungen auf Spaltenebene, damit Namen, Typen und Formate vorhersehbar bleiben.
  • Erkennen von wichtigen Änderungen, bevor sie sich auf Berichte und Modelle auswirken.

Anstatt krampfhaft nach fehlerhaften Berichten zu suchen, hilft dbt den Teams, Probleme an der Quelle zu erkennen und zu vermeiden, damit die Transformationen stabil und die Dashboards vertrauenswürdig bleiben.

Bessere Dokumentation & Zusammenarbeit

Ein weiterer großer Schmerzpunkt bei SQL-Transformationen ist die Dokumentation. Die Geschäftslogik befindet sich oft in den Köpfen der Menschen oder in verstreuten Tabellen, so dass es schwierig ist, zu erkennen, warum eine Transformation existiert. dbt behebt dies:

  • Automatische Generierung von Dokumentation aus Modellen – Jedes Modell, jede Spalte und jeder Test kann Markdown-Beschreibungen enthalten, wodurch die SQL-Logik in eine durchsuchbare Wissensdatenbank verwandelt wird.
  • Interaktiver Datenverlauf – dbt bietet visuelle Diagramme, die genau zeigen, wie Daten durch Transformationen fließen. So können Ingenieure und Analysten Abhängigkeiten auf einen Blick erkennen.
  • Alles an einem Ort – Anstelle von BI-Tools, Notebooks und internen Wikis zentralisiert dbt die Dokumentation neben den SQL-Transformationen selbst.

Hier sehen Sie ein Beispiel dafür, wie die automatisch generierte Dokumentation von dbt aussieht:

Beispiel für automatisch generierte Dokumentation —(jaffle shop)

Diese Dokumentation sorgt nicht nur dafür, dass die Dinge geordnet aussehen – sie macht Ihre Transformationen zu einem selbsterklärenden System. Sie müssen sich nicht mehr durch alte Slack-Nachrichten wühlen oder das SQL eines anderen entschlüsseln. Die Antworten sind direkt in dbt zu finden, wenn Sie sie brauchen.

Für DevOps: CI/CD und Versionskontrolle in SQL einführen

Fragen Sie einen DevOps-Ingenieur, wie SQL-Code verwaltet wird, und er wird wahrscheinlich den Kopf schütteln. In den meisten Unternehmen existieren SQL-Transformationen als unverfolgte, manuell bearbeitete Skripte. Es gibt keine Versionskontrolle, keinen Überprüfungsprozess und keinen Rollback-Mechanismus, wenn etwas schief geht. dbt behebt dies, indem es SQL wie eine echte Codebasis behandelt:

  • Alles in Git – Jede Änderung an einer Transformation wird nachverfolgt, überprüft und dokumentiert. Keine „geheimnisvollen Änderungen“ mehr, die Berichte über Nacht zerstören.
  • CI/CD für Analysen – dbt ist mit GitHub Actions, Jenkins und dbt Cloud integriert und testet automatisch Transformationen, bevor sie bereitgestellt werden.
  • Rollback-Sicherheit – Wenn eine Transformation fehlerhafte Daten enthält, können Sie sofort zu einer früheren Version zurückkehren.

Und dann ist da noch die Automatisierung der Bereitstellung. Traditionell bedeutet die Aktualisierung von SQL-Transformationen die manuelle Ausführung von Skripten oder die Änderung von Datenbankansichten – beides ist riskant. dbt ermöglicht eine vollständig automatisierte Bereitstellung und stellt sicher, dass:

  • Alle Änderungen werden getestet, bevor sie live gehen.
  • Die Bereitstellung erfolgt ohne Unterbrechung bestehender Berichte.
  • Neue Modelle werden schrittweise entwickelt, um die Leistung zu optimieren.

Kurz gesagt, dbt bringt die SQL-Entwicklung auf den neuesten Stand der Technik – keine Cowboy-Kodierung mehr, keine nicht nachvollziehbaren Änderungen, keine nächtlichen Debugging-Sitzungen mehr.

Für Management und Unternehmen: Schnellere, zuverlässigere Daten

Für Unternehmensleiter besteht das größte Problem mit traditionellen Analyse-Workflows nicht nur darin, dass sie langsam sind, sondern auch darin, dass sie nicht vertrauenswürdig sind. Wenn zwei Teams unterschiedliche Zahlen für dieselbe Kennzahl melden, gerät die Entscheidungsfindung ins Stocken. dbt löst dieses Problem, indem es sicherstellt, dass jeder im Unternehmen mit demselben, vertrauenswürdigen Satz von Transformationen arbeitet.

  • Keine widersprüchlichen Berichte mehr – Da die Geschäftslogik in zentralisierten SQL-Modellen definiert ist, sieht jedes Team die gleichen Zahlen.
  • Mehr Transparenz – dbt erstellt automatisch eine Dokumentation, aus der genau hervorgeht, wie jede Kennzahl berechnet wird.
  • Schnellere Iterationen – Da die Analysten keine Ingenieure benötigen, um Abfragen in Python oder Spark neu zu schreiben, können neue Berichte schneller erstellt werden.

Und dabei geht es nicht nur um Genauigkeit, sondern auch um Geschwindigkeit. Herkömmliche Analyse-Workflows kommen nur langsam voran, denn jede neue Anfrage bedeutet, dass eine weitere SQL-Abfrage von Grund auf geschrieben werden muss. Mit dbt:

  • Neue Berichte werden auf bestehenden Modellen aufgebaut, anstatt bei Null anzufangen.
  • Änderungen machen bestehende Dashboards nicht kaputt, denn alles ist modular und versionskontrolliert.
  • Weniger technischer Aufwand, da die Analysten die Transformationen selbst verwalten können.

Das Ergebnis ist ein schnelleres, agileres Analyseteam, das dem Unternehmen tatsächlich hilft, Entscheidungen zu treffen, anstatt nur defekte Dashboards zu reparieren.

Wenn dbt Core Sinn macht

Nicht jedes Tool ist wie geschaffen für den Himmel, aber dbt Core kann sich so anfühlen, als wäre es speziell für Ihr Team entwickelt worden, besonders wenn Sie:

  • Verwenden Sie ein Cloud Data Warehouse wie Snowflake, BigQuery, Redshift oder Databricks SQL. dbt wurde für den Einsatz in modernen Cloud-Warehouses entwickelt und nutzt deren native Verarbeitungsleistung für Transformationen.
  • Arbeiten Sie vor allem mit SQL. Im Gegensatz zu herkömmlichen ETL-Tools, die Python oder Spark erfordern, können Analysten und Ingenieure mit dbt Transformationen standardisieren, ohne SQL zu verlassen.
  • Kämpfen Sie mit fragmentierter SQL-Logik. Wenn Ihre Transformationen an mehreren Stellen vorhanden sind, werden sie von dbt zentralisiert, wodurch Inkonsistenzen und Doppelarbeit vermieden werden.
  • Ich möchte von ETL zu ELT wechseln. dbt gedeiht in ELT-Architekturen, in denen Daten zuerst geladen und innerhalb des Warehouses umgewandelt werden.

Wenn dbt vielleicht nicht das Richtige ist

So großartig dbt Core auch sein mag, es ist nicht für jeden geeignet. Wie jedes Werkzeug hat es seine Grenzen, und manchmal ist es die beste Wahl, zu wissen, wann man sagen muss: „Diesmal nicht“:

  • Sie brauchen eine groß angelegte verteilte Verarbeitung. Wenn Ihre Arbeitslasten Datenverarbeitung im Petabyte-Bereich oder Echtzeit-Ereignisströme umfassen, sind Tools wie Spark oder Flink besser geeignet.
  • Ihre Pipeline besteht hauptsächlich aus ETL, nicht aus ELT. dbt extrahiert oder lädt keine Daten – es transformiert lediglich Daten innerhalb des Warehouse. Wenn Ihre Architektur eine umfangreiche Vorverarbeitung erfordert, ist ein ETL-Tool dennoch notwendig.
  • Ihre Daten befinden sich nicht in einem Lagerhaus. Wenn Ihre Arbeitsabläufe eine komplexe Vorverarbeitung vor der Speicherung beinhalten (z. B. bei der Verarbeitung von Streaming-Daten oder unstrukturierten Quellen), kann dbt diese Schritte nicht effizient verwalten.

Fallstudie: Ein Datenteam der Finanzindustrie

Stellen Sie sich ein kleines Finanzdienstleistungsunternehmen mit einem schlanken Data Engineering Team vor. Ihre SQL-Transformationen sind über Stored Procedures, geplante Skripte und BI-Tools verstreut. Python-Skripte handhaben komplexe Geschäftsregeln, aber sie sind zu einem Wirrwarr geworden – schwer zu aktualisieren, noch schwerer zu debuggen. Mit dbt könnten sie diese benutzerdefinierten Skripte durch modulare, versionsgesteuerte SQL-Transformationen ersetzen. Analysten müssten nicht darauf warten, dass Ingenieure Abfragen in Python umschreiben – sie könnten die Geschäftslogik direkt in SQL definieren. Durch die Verlagerung von Transformationen in das Warehouse würde dbt:

  • Eliminieren Sie überflüssige SQL- und Python-Logik
  • Verbesserte Sichtbarkeit und Fehlersuche durch klare Modellabhängigkeiten
  • Ermöglichen Sie automatisierte Tests, um Datenqualitätsprobleme zu erkennen, bevor sie auf dem Dashboard erscheinen.

Es ist die Art von Veränderung, die aus einem Feuergefecht einen Fortschritt macht. Weniger Wartung, weniger Fehler und ein
reibungsloserer Weg von Rohdaten zu echten Erkenntnissen.

Letzte Überlegungen

dbt Core ist keine Magie. Es wird Ihr Data Warehouse, Ihr BI-Tool oder Ihre Ingestion Pipeline nicht ersetzen. Aber es löst eines der frustrierendsten Probleme in der Analytik: den Mangel an Struktur in SQL-Workflows. Es verwandelt SQL-Transformationen in versionskontrollierte, modulare, testbare Komponenten. Das macht das Debugging einfacher, die Zusammenarbeit reibungsloser und die Daten zuverlässiger. Wenn Ihr Team zu viel Zeit damit verbringt, fehlerhafte Berichte zu reparieren, könnte dbt das Werkzeug sein, von dem Sie gar nicht wussten, dass Sie es brauchen. Und wenn Sie das noch nicht überzeugt, denken Sie einfach daran, dass Ihre SQL-Logik ohne dbt wahrscheinlich so unübersichtlich ist wie ein GROUP BY ohne ORDER BY.

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