Analytics Engineering mit SQL und dbt

Mit der Verlagerung von Data Warehouses zu Data Lakes landen Daten heute in Repositories, bevor sie umgewandelt werden, und ermöglichen es Ingenieuren, Rohdaten in saubere, klar definierte Datensätze zu modellieren. dbt (data build tool) hilft dir, Daten weiter zu entwickeln. Dieses praktische Buch zeigt Datenanalysten, Dateningenieuren, BI-Entwicklern und Datenwissenschaftlern, wie sie durch den Einsatz von dynamischem SQL eine echte Self-Service-Transformationsplattform schaffen können.

Die Autoren Rui Machado von Monstarlab und Hélder Russa von Jumia zeigen dir, wie du schnell neue Datenprodukte liefern kannst, indem du dich mehr auf die Wertschöpfung und weniger auf architektonische und technische Aspekte konzentrierst. Wenn du dein Geschäft gut kennst und über die technischen Fähigkeiten verfügst, Rohdaten in saubere, klar definierte Datensätze zu modellieren, lernst du, wie du Datenmodelle ohne technischen Einfluss entwerfen und bereitstellen kannst.

In diesem Buch lernst du:

• Was dbt ist und wie ein dbt-Projekt aufgebaut ist
• Wie dbt in die Welt des Data Engineering und der Analytik passt
• Wie man bei der Erstellung von Datenmodellen zusammenarbeitet
• Die wichtigsten Tools und Architekturen für die Erstellung nützlicher, funktionaler Datenmodelle
• Wie man dbt in die Data Warehousing- und Laking-Architektur einpasst
• Wie man Tests für Datentransformationen erstellt