Analytics Engineering mit SQL und dbt

Kapitel 4. Datenumwandlung mit dbt

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Der Hauptzweck von dbt ist es, dich dabei zu unterstützen, die Daten deiner Datenplattformen auf einfache und integrierte Weise zu transformieren, indem du einfach SQL-Anweisungen schreibst. Wenn wir dbt in einen ELT-Workflow einbinden, passt es zu den Aktivitäten während der Transformationsphase und bietet dir zusätzliche Komponenten wie Versionskontrolle, Dokumentation, Tests oder automatisierte Bereitstellung, die die Arbeit eines Datenspezialisten insgesamt vereinfachen. Erinnert dich das an die tatsächlichen Aktivitäten eines Analytikers? Das liegt daran, dass das dbt eines der modernen Tools ist, das die Arbeit von Analytikern definiert und ihnen die in die Plattform integrierten Instrumente an die Hand gibt, wodurch die Notwendigkeit, zusätzliche Dienste zur Beantwortung spezifischer Probleme einzurichten, reduziert und die Gesamtkomplexität des Systems verringert wird.

dbt unterstützt die beschriebenen Aufgaben eines Analytics Engineers und befähigt ihn, den Code in seiner Datenplattform kollaborativ auszuführen, um eine einzige Quelle der Wahrheit für Metriken und Geschäftsdefinitionen zu erhalten. Es fördert zentralen und modularen Analytics-Code, indem es DRY-Code mit der Templating-Sprache Jinja, Makros oder Paketen nutzt. Gleichzeitig bietet dbt die Sicherheit, die wir von den bewährten Methoden der ...