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Analytics Engineering mit SQL und dbt

by Rui Pedro Machado, Helder Russa

September 2024

Intermediate to advanced

324 pages

9h 24m

German

O'Reilly Media, Inc.

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Warum wir dieses Buch geschrieben habenFür wen dieses Buch istWie dieses Buch aufgebaut istIn diesem Buch verwendete KonventionenCode-Beispiele verwendenO'Reilly Online LearningWie du uns kontaktierstDanksagungen
Datenbanken und ihr Einfluss auf Analytics EngineeringCloud Computing und seine Auswirkungen auf die AnalysetechnikDer Lebenszyklus der DatenanalyseDie neue Rolle des Analytics EngineerVerantwortlichkeiten eines Analytik-IngenieursErmöglichung von Analysen in einem DatengeflechtDaten Produktedbt als Data Mesh EnablerDas Herz der AnalysetechnikDie Legacy-ProzesseSQL und Stored Procedures für ETL/ELT verwendenETL-Tools verwendenDie dbt-RevolutionZusammenfassung
Ein kurzer Überblick über DatenmodellierungDie konzeptionelle Phase der ModellierungDie logische Phase der ModellierungDie physische Phase der ModellierungDer Prozess der DatennormalisierungDimensionale DatenmodellierungModellierung mit dem Star SchemaModellierung mit dem Snowflake SchemaModellierung mit Data VaultMonolithische DatenmodellierungModulare Datenmodelle aufbauenModulare Datenmodelle mit dbt ermöglichenTesten deiner DatenmodelleErzeugen von DatendokumentationDebuggen und Optimieren von DatenmodellenMedaillon-Architektur-MusterZusammenfassung
Die Widerstandsfähigkeit von SQLDatenbank-GrundlagenArten von DatenbankenDatenbank-Management-System"Sprechen" mit einer DatenbankErstellen und Verwalten deiner Datenstrukturen mit DDLManipulation von Daten mit DMLEinfügen von Daten mit INSERTAuswählen von Daten mit SELECTDaten mit UPDATE aktualisierenLöschen von Daten mit DELETESpeichern von Abfragen als AnsichtenGemeinsame TabellenausdrückeFensterfunktionenSQL für verteilte DatenverarbeitungDatenmanipulation mit DuckDBDatenmanipulation mit PolarenDatenmanipulation mit FugueSQLBonus: Training von Machine Learning Modellen mit SQLZusammenfassung
dbt Design Philosophiedbt Datenflussdbt WolkeEinrichten der dbt Cloud mit BigQuery und GitHubVerwendung der dbt Cloud UIVerwendung der dbt Cloud IDEStruktur eines dbt-ProjektsJaffle Shop DatenbankYAML-DateienModelleQuellenTestsAuswertungenSaatgutDokumentationdbt-Befehle und AuswahlsyntaxAufträge und EinsätzeZusammenfassung
Modell MaterialisierungenTabellen, Ansichten und flüchtige ModelleInkrementelle ModelleMaterialisierte AnsichtenSchnappschüsseDynamisches SQL mit JinjaSQL-Makros verwendendbt PaketePakete installierenDas dbt_utils Paket erkundenPakete innerhalb von Makros und Modellen verwendendbt Semantische SchichtZusammenfassung
Problemstellung: Ein Fall von Omnichannel-AnalytikOperative DatenmodellierungKonzeptuelles ModellLogisches ModellPhysikalisches ModellHigh-Level-DatenarchitekturAnalytische DatenmodellierungIdentifiziere die GeschäftsprozesseIdentifiziere Fakten und Dimensionen im dimensionalen DatenmodellIdentifiziere die Attribute für DimensionenDefiniere die Granularität für Business FactsUnser Data Warehouse mit dbt erstellenTests, Dokumentation und Einsatz mit dbtDatenanalyse mit SQLFazit

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Über die Autoren

Rui Machado ist Vice President of Technology bei Fraudio und hat einen Hintergrund in Informationstechnologien und Data Science. Er verfügt über mehr als ein Jahrzehnt Erfahrung in der Architektur und Implementierung von Data Warehouses, Data Lakes und Entscheidungsunterstützungssystemen in Branchen wie Einzelhandel, E-Commerce, Lieferkette, Gesundheitswesen und soziale Netzwerke. Er hat Technik- und Analyseteams bei Unternehmen wie Jumia, Nike, Facebook, Talkdesk und Feedzai geleitet und andere zu Technologie, Datenplattformen und Strategien beraten. Außerdem ist er Mitbegründer und CEO von ShopAI. Zuvor hat er zusammen mit Synfusion drei technische Bücher über Powershell, SSIS und BizTalk Server veröffentlicht.

LinkedIn-Profil: https://www.linkedin.com/in/rpmachado

Hélder Russa ist ein leitender Datenentwickler mit einem Hintergrund in Informationstechnologien und Datenwissenschaft. Er verfügt über mehr als 10 Jahre Berufserfahrung in der Informatik, wobei sein Schwerpunkt auf der Entwicklung und Pflege von Datenlösungen für die Entscheidungsfindung liegt. Heute arbeitet er als Head of Data Engineering bei Jumia und trägt zur Strategiedefinition, zum Design und zur Implementierung mehrerer Jumia-Datenplattformen bei. Seit 2018 ist er Mitbegründer, geschäftsführender Gesellschafter und Datenarchitekt von ShopAI, einem Unternehmen, das sich auf Deep Learning spezialisiert hat und Bilder zur Optimierung von Webshop-Suchen nutzt.

LinkedIn-Profil: https://www.linkedin.com/in/hrussa ...