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dbt: Verwalten Sie die Transformation Ihrer Daten mit SQL-basierten Datenmodellen in Python.

Daten werden oftmals von einer oder mehreren Schnittstellen in Rohformat geliefert. Diese Daten können nur bedingt für spezifischen Analysen und Auswertungen verwendet werden. Mit dbt können diese komplexen Transformationsabläufe innerhalb von Python entwickelt, versioniert und gewartet werden. Dadurch müssen Datenanalysten nicht mehr komplizierte Verkettungen von SQL-Abfragen implementieren, deren Abhängigkeiten manuell gepflegt werden müssen und oft zu unvorhergesehenem Fehlverhalten führen.

Was ist dbt?

Python dbt (Data Build Tool) ist ein Open-Source Command-Line-Tool, welches von Datenanalysten zur Verwaltung ihrer SQL-basierten Transformations-Workflows verwendet wird. Es soll eine Möglichkeit bieten, Datentransformationen auf wiederholbare und skalierbare Weise zu definieren, auszuführen und zu dokumentieren.

Im Kern ist Python dbt ein Datenmodellierungstool, mit welchem Unternehmen Datenmodelle durch den Einsatz von SQL definieren können. Diese Modelle können in separaten Dateien definiert werden und können auf andere Modelle verweisen, was einen modularen und wartbaren Code ermöglicht. Durch die Verwendung von SQL können sie die Vorteile der leistungsstarken Abfragefunktionen von SQL-Datenbanken nutzen und gleichzeitig komplexe Beziehungen zwischen Datenmodellen definieren.

Dabei bietet die Bibliothek auch die Möglichkeit, Daten mithilfe von SQL-Skripten zu transformieren. Diese Skripte können als Teil eines Arbeitsablaufs ausgeführt werden, wodurch es möglich ist, Datenumwandlungsaufgaben zu automatisieren. Entwickler können Transformationen definieren, welche Abhängigkeiten untereinander aufweisen – dbt übernimmt die komplette Orchestrierung – d.h. dbt sorgt automatisch dafür, dass die SQL-Datenmodelle in der richtigen Reihenfolge ausgeführt werden. Dadurch entfällt die Notwendigkeit manueller Eingriffe und es wird sichergestellt, dass die Transformationen jedes Mal konsistent ausgeführt werden.

Was sind die Vorteile dieser Lösung?

Modularität

Dies erleichtert die Verwaltung komplexer Datenumwandlungsabläufe und verringert das Risiko von Fehlern oder Inkonsistenzen im Code.

Automatisierung

dbt ermöglicht die Automatisierung von Datentransformationsaufgaben, wodurch manuelle Eingriffe überflüssig werden und sichergestellt wird, dass die Transformationen jedes Mal konsistent ausgeführt werden.

Versionskontrolle

Das Tool lässt sich mit Git, einem beliebten Versionskontrollsystem, integrieren. Dadurch können Benutzer ihre Datenumwandlungs-Workflows mit Git verwalten, Versionskontrolle bereitstellen und die Zusammenarbeit zwischen Teammitgliedern ermöglichen.

Skalierbarkeit

Nutzer können grosse und komplexe Datentransformations-Workflows mühelos verwalten. Mit seinem modularen Design, seinen Automatisierungs- und Integrationsfunktionen eignet sich Python dbt hervorragend für die Verwaltung von Datenumwandlungs-Workflows in grossen Unternehmen.

Kosteneffizienz

Der Fakt, dass dbt eine Open-Source Python Bibliothek ist und eine grosse Community hat, machen es zu einem kosteneffizienten Tool für Benutzer, um die Implementierung ihrer zukünftigen Datentransformationen durchzuführen.

Ihr Ansprechpartner für Lösungen der Google Cloud Platform.
Christian Blessing
Christian Blessing
Head of Google Cloud Consulting

Features von dbt

Testing

Testen ist ein wesentlicher Bestandteil von jedem Transformations-Workflow, dbt enthält hierbei bereits selbst ein Test-Framework, mit dem Entwickler Tests schreiben können, um die Genauigkeit von Datentransformationen zu überprüfen. Das Test-Framework ermöglicht es ihnen Tests in SQL-Code zu definieren, so dass Datenanalysten, die regelmässig mit SQL arbeiten, schnell mit dem Schreiben von Tests vertraut sind. Die Tests können automatisch als Teil eines Prozesses ausgeführt werden, wodurch die Genauigkeit und Konsistenz der Daten sichergestellt werden kann.

Es enthält mehrere integrierte Testtypen wie Schematests, Datentests und Constraint-Tests. Schematests stellen sicher, dass die Datenmodelle korrekt definiert sind, während Datentests die Genauigkeit der transformierten Daten überprüfen. Constraint-Tests prüfen auf eindeutige Schlüssel, Fremdschlüssel und andere Dateneinschränkungen. Sie können auch benutzerdefinierte Tests definieren, um bestimmte Geschäftslogiken oder Datenregeln zu überprüfen.

Des Weiteren bietet dbt einen Bericht über die Testabdeckung, mit dem Nutzer sehen können, welche Tests erfolgreich waren und welche nicht. Dieser Bericht ermöglicht eine schnelle und einfache Möglichkeit, Probleme im Prozess zu identifizieren und trägt dazu bei, die Datenqualität zu gewährleisten.

Dokumentation

Dokumentieren ist ein weiterer wichtiger Aspekt einer jeden Datentransformation. Python dbt enthält ein Tool zur Dokumentationserstellung, welches die Dokumentation für Datenmodelle und -transformationen generiert. Die Dokumentation wird automatisch aus dem SQL-Code generiert und bietet einen klaren und präzisen Überblick darüber, wie die Daten innerhalb einer Organisation transformiert und verwendet werden.

Die dbt-Dokumentation enthält Informationen über die Datenmodelle, ihre Spalten, Beziehungen und Abhängigkeiten. Des Weiteren enthält sie auch Informationen über die Transformationen, einschliesslich ihrer Eingaben, Ausgaben und SQL-Skripte. Durch gut dokumentierte Transformationen können Teams Zeit sparen und Fehler vermeiden, die beim Versuch, komplexen Code zu verstehen, auftreten können.

Integration

Die Bibliothek kann in andere Data-Engineering-Tools wie Apache Airflow, Apache Spark und Cloud-basierte Data Warehouses wie Snowflake, BigQuery und Redshift integriert werden. Das macht es einfach, das Tool in bestehende Workflows und Datenpipelines einzubinden.

dbt bietet Integration Hooks, mit denen andere Tools oder Workflows als Teil eines Transformations-Workflows ausgelöst werden können. Beispielsweise können Entwickler dbt verwenden, um einen Apache Airflow DAG auszulösen, der dann einen Spark-Job zur Datentransformation auslösen kann.

Die Integration mit Cloud-basierten Data Warehouses ist besonders nützlich, da dbt die Vorteile der Elastizität und Skalierbarkeit dieser Dienste nutzen kann. BigQuery beispielsweise bietet automatische Skalierung, schnelle Abfragen und enorme Rechenkapazitäten, was bedeutet, dass dbt automatisch skaliert werden kann, um grosse und komplexe Transformationen zu verarbeiten.

Anwendungsfälle der Lösung

Mit dbt können Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen in ein zentrales Data Warehouse integrieren, sie umwandeln und für Berichte und Analysen standardisieren. So können sie beispielsweise Verkaufsdaten von einer E-Commerce-Website, Benutzerdaten von einer mobilen App und Finanzdaten aus einem Buchhaltungssystem in ein zentrales Data Warehouse integrieren.

Das Tool ermöglicht es zudem Datenprodukte wie Empfehlungsmaschinen, Betrugserkennungssysteme und Vorhersagemodelle zu erstellen, indem Rohdaten in Merkmale umwandelt werden, die von maschinellen Lernmodellen verwendet werden können. dbt könnte zum Beispiel genutzt werden, um eine Empfehlungsmaschine für eine E-Commerce-Website zu erstellen, um personalisierte Produktempfehlungen zu generieren.

Benutzer können die Bibliothek auch für das Überwachen der Datenqualität und das Erhalten von Warnungen einsetzen, wenn Probleme auftreten. Beispielsweise können sie dbt so integrieren, dass Tests zur Überprüfung der Datenqualität durchgeführt werden und Warnmeldungen senden, wenn fehlerhaftes Verhalten erkannt wird. So wird sichergestellt, dass die Daten korrekt und aktuell bleiben.

Datenmigrationen zwischen verschiedenen Versionen eines Datenbankschemas verwalten ist ebenfalls ein Anwendungsfall von dbt, indem Nutzer neue Tabellen und Spalten erstellen, Daten zwischen Tabellen verschieben und die Daten nach der Migration validieren.

Des Weiteren kann mit dbt die Datenabfolge verfolgt werden, um zu verstehen, wie Daten durch ein System fliessen. So kann ein Unternehmen beispielsweise mit dbt einen Datenverlaufsbericht erstellen, welcher zeigt, wie die Daten von den Quellsystemen zu den Datenmodellen und -transformationen fliessen, um ein besseres Verständnis der Daten zu erhalten und ihre Qualität zu gewährleisten.

Welche Möglichkeiten verpassen Sie ohne dbt?

Haben Sie Schwierigkeiten, Ihre komplexen Transformations-Workflows zu verwalten? Sie möchten Möglichkeiten zur Erstellung von Datenprodukten, zur Überwachung der Datenqualität und zur Verfolgung der Datenabfolge? Wenn ja, dann verpassen Sie das volle Potenzial Ihrer Daten. Genau hier kommt dbt ins Spiel.

Mit dbt können Unternehmen Transformationen einfach verwalten, Daten aus verschiedenen Quellen in ein zentrales Data Warehouse integrieren, Datenprodukte wie Empfehlungsmaschinen und Vorhersagemodelle erstellen, die Datenqualität überwachen, um ihre Genauigkeit und Aktualität sicherzustellen, Datenmigrationen zwischen verschiedenen Versionen eines Datenbankschemas verwalten und die Datenabfolge verfolgen, um ihre Daten besser zu verstehen.

Ohne dbt verbringen Entwickler-Teams möglicherweise unzählige Stunden damit, diese Workflows manuell zu verwalten, was Raum für Fehler und verpasste Chancen lässt. Mit dbt können Teams Prozesse jedoch automatisieren und sich auf andere wichtige Geschäftsaufgaben konzentrieren, um Ihre Konkurrenzfähigkeit weiter auszubauen.

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