In der schnelllebigen Welt der datengesteuerten Entscheidungsfindung geben sich Unternehmen nicht mehr mit den Lösungen von gestern zufrieden. Während ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) lange Zeit das Rückgrat der Datenintegration war, vollzieht sich derzeit ein seismischer Wandel, da moderne Unternehmen die Agilität, Transparenz und den entwicklerfreundlichen Ansatz von dbt für sich nutzen. Was macht dbt also so überzeugend und warum lassen die Unternehmen die traditionelle ETL hinter sich?

ETL vs. ETL mit dbt

Das Problem mit traditioneller ETL

Jahrelang waren traditionelle ETL-Tools das Rückgrat der Datentechnik. Sie extrahierten Rohdaten aus verschiedenen Quellen, wandelten sie mithilfe externer Server oder ETL-Plattformen um und luden sie dann in ein Data Warehouse. Dies funktionierte zwar, hatte aber auch einige Nachteile:

• Langsam und kostspielig: Die Transformationen fanden außerhalb des Warehouses statt und erforderten spezielle ETL-Server und benutzerdefinierte Skripte.
• Starr und unflexibel: Änderungen der Geschäftsanforderungen bedeuteten oft, dass große Teile der ETL-Pipeline neu aufgebaut werden mussten.
• Begrenzte Zusammenarbeit: Analysten, die in erster Linie mit SQL arbeiten, konnten nicht ohne weiteres zur Transformationslogik beitragen, da herkömmliche ETL-Tools oft separate Skriptsprachen oder grafische Oberflächen erforderten, was den Prozess stark von den technischen Teams abhängig machte.
• Mangelnde Modularität: Eine einzige Änderung in einem Teil der ETL-Pipeline könnte einen Welleneffekt auslösen, der umfangreiche Aktualisierungen und Nacharbeiten in mehreren Systemen erfordert.

Wie dbt das Spiel verändert

dbt verfolgt einen grundlegend anderen Ansatz, indem es sich auf die Transformationsschicht von ETL konzentriert und den Prozess auf ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren). Dieser moderne Ansatz bietet mehrere Vorteile:

• Optimierte Leistung für Wachstum: dbt nutzt die Vorteile von Cloud-Data-Warehouses voll aus und überträgt Transformationen auf hoch optimierte, verteilte Verarbeitungs-Engines. Im Gegensatz zu herkömmlichem ETL, das von externen Verarbeitungsservern abhängt, führt dbt SQL direkt im Warehouse aus und nutzt parallele Verarbeitung, automatische Skalierung und Caching, um Transformationen zu beschleunigen. So können Unternehmen wachsende Datenmengen mit minimalen Leistungsengpässen bewältigen.
• SQL-gesteuerte Zugänglichkeit: dbt macht proprietäre ETL-Skriptsprachen überflüssig und ermöglicht es Analysten, Ingenieuren und Business Intelligence-Teams, Transformationen in SQL zu schreiben. Dadurch wird die Datentransformation demokratisiert und eine bessere Zusammenarbeit zwischen den Teams ermöglicht, ohne dass eine umfangreiche technische Beteiligung erforderlich ist.
• Eingebaute Versionskontrolle und Tests: Mit der integrierten Unterstützung für Git ermöglicht dbt Teams, Änderungen zu verfolgen, effektiv zusammenzuarbeiten und bei Bedarf ein Rollback durchzuführen. Automatisierte Tests stellen sicher, dass die Datenintegrität gewahrt bleibt und Probleme erkannt werden, bevor sie sich auf nachgelagerte Analysen auswirken. Dieses Maß an Kontrolle hilft Unternehmen, zuverlässige und konsistente Daten zu erhalten.
• Kostengünstig: Da dbt die Transformationen innerhalb des Data Warehouse durchführt, können Unternehmen auf eine teure ETL-Infrastruktur verzichten und den operativen Overhead reduzieren. Cloud-basierte ELT-Ansätze sind in der Regel kosteneffizienter, da sie die systemeigene Verarbeitungsleistung des Data Warehouse nutzen und somit den Bedarf an separaten, ressourcenintensiven ETL-Servern verringern.

Warum Unternehmen den Wechsel vollziehen

Viele Unternehmen wechseln von traditionellen ETL-Tools zu dbt, weil es flexibel und effizient ist. Einige der wichtigsten Vorteile sind:

• Verbesserte Datendemokratisierung: Mit dbt können Geschäftsanalysten direkt zu Datentransformationen mit SQL beitragen, was die Abhängigkeit von der IT-Abteilung verringert und schnellere Entscheidungen ermöglicht. Dies fördert eine kollaborative und autonome Datenkultur in Unternehmen.
• Schneller zu Erkenntnissen: Da die modularen Transformationen und automatisierten Tests von dbt die Datenintegrität in jeder Phase sicherstellen, können Unternehmen Datenmodelle schnell iterieren und mit minimalen Verzögerungen Erkenntnisse gewinnen.
• Größere Flexibilität: Der versionskontrollierte, SQL-basierte Ansatz von dbt macht die Anpassung an sich ändernde Geschäftsanforderungen unkomplizierter. Datenteams können Änderungen nachverfolgen, mit Transformationen experimentieren und diese bei Bedarf wieder rückgängig machen – und das alles unter Wahrung der Konsistenz.
• Kosteneffizienz: Herkömmliche ETL-Tools erfordern oft eine kostspielige Infrastruktur und Lizenzgebühren. Durch die Nutzung der Rechenleistung von Cloud Data Warehouses macht dbt dedizierte ETL-Server und proprietäre Software überflüssig, was zu erheblichen Kosteneinsparungen führt.

Auswirkungen auf die reale Welt

Ein großartiges Beispiel für die Wirkung von dbt kommt von Siemens, wo die Teams feststellten, dass dbt Cloud ihre Zusammenarbeit revolutioniert hat. Dadurch, dass mehrere Benutzer nahtlos an demselben Snowflake-Projekt arbeiten konnten, verlagerte sich der Schwerpunkt von der Einrichtung der Dateninfrastruktur auf tatsächliche Geschäftseinblicke. Funktionen wie integrierte Tests, eine einfache Auftragsplanung und eine optimierte Bereitstellung machten den Übergang reibungsloser und steigerten die Effizienz und Produktivität.

Verschiedene Fallstudien haben signifikante Verbesserungen bei den Leistungskennzahlen von Unternehmen gezeigt. Im Folgenden finden Sie eine Liste von Unternehmen, die ihre Leistung nach der Einführung von dbt verbessert haben:

Schlussfolgerung: Die Zukunft der Datentransformation

Da Unternehmen nach Agilität und Skalierbarkeit streben, entwickelt sich dbt als moderne Alternative zur traditionellen ETL. Durch die Konzentration auf ELT, Modularität, Automatisierung und Zusammenarbeit ermöglicht dbt Datenteams den Aufbau effizienter Pipelines mit geringeren Kosten und schnelleren Entwicklungszyklen.

Für Unternehmen, die ihren Datenbestand modernisieren möchten, kann die Einführung von dbt ein strategischer Schritt sein, der die Agilität, Effizienz und Business Intelligence verbessert. Sind Sie bereit für die Umstellung?