Data Vault 2.0 mit dbt
Data Vault 2.0 mit dbt. Dieser Artikel konzentriert sich auf die Vorteile der Nutzung von Data Vault 2.0 mit dbt und die Bedeutung der Auswahl der richtigen Implementierungswerkzeuge. Daten sind ein wichtiges Gut im Entscheidungsprozess. Wie wir bereits in einem anderen Beitrag besprochen haben, ist Data Vault 2.0 die richtige Wahl, wenn das Ziel eines Enterprise Data Warehouse darin besteht, vollständig historisierte und integrierte Daten zu haben. Darüber hinaus eignet es sich auch besser für Fälle, in denen Daten aus vielen Quellsystemen kombiniert werden müssen. Den vorherigen Blogbeitrag finden Sie hier.
Während sich Data Vault 2.0 auf das „Was“ konzentriert, gibt es viele Optionen für das „Wie“ der technischen Übersetzung eines Data Vault-Modells in physische Tabellen und Views im Enterprise Data Warehouse sowie für die Orchestrierung und das Laden/Verarbeiten der Prozeduren. Und genau hier bietet Data Vault 2.0 mit dbt eine effektive Lösung.
Über dbt
Dieses data build tool transformiert Ihre Daten direkt in Ihrem Data Warehouse. Zur Information: dbt ist das „T“ in ELT. Daher setzt dbt voraus, dass die Daten bereits in eine Datenbank geladen sind, die von der aktuellen Datenbank abgefragt werden kann. dbt ist besonders kompatibel und nützlich in Cloud-DWH-Lösungen wie Snowflake, Azure Synapse Analytics, BigQuery und Redshift und führt Transformationen und Modellierungen direkt auf der Datenbank durch, um die Leistung dieser hochskalierbaren Plattformen zu nutzen.
Wie dbt funktioniert
Modelle und SQL-Anweisungen können in dbt selbst einfach erstellt, getestet und verwaltet werden. Eine leistungsstarke Kombination aus der Skriptsprache Jinja2 und dem Klassiker SQL ermöglicht es Benutzern, Modelle zu erstellen. Die einfache Benutzeroberfläche ermöglicht es Datenanalysten ohne technisches Engineering-Know-how, entsprechende Transformationen zu initiieren. Die Arbeitsabläufe des Datenteams werden dadurch effizienter und kostengünstiger. Hinter diesem Tool steht eine Open-Source-Community, die das Werkzeug ständig und leidenschaftlich weiterentwickelt. Als solches ist dbt sowohl als kostenlose, reduzierte Core-Version als auch als umfassende und flexible Cloud-Version verfügbar.
Wie funktioniert Data Vault 2.0 mit dbt?
Teil der Data Vault 2.0-Methodik ist das Modell, das sich darauf konzentriert, wie das Kern-Data-Warehouse mit einer skalierbaren Lösung entworfen wird. Die Data Vault-Kernstrukturen sind Hubs, Links und Satelliten. Dennoch bietet die Verwendung von Data Vault 2.0 mit dbt die Möglichkeit, Data Vault-Modelle zu generieren, und erlaubt Ihnen zudem, Ihre Datentransformationen mithilfe von SQL und wiederverwendbaren Makros auf Basis von Jinja2 zu schreiben, um Ihre Datenpipelines sauber und effizient auszuführen.
Fazit
dbt erfindet das Rad nicht neu, aber wenn es um den Aufbau eines neuen EDW geht – insbesondere in der Cloud –, bietet es ein sehr hilfreiches Basis-Framework, in dem viele wichtige Funktionen für Continuous Integration und Deployment bereits definiert sind. dbt bringt die Standards der Softwareentwicklung in die Welt der Datentransformation. Dies ermöglicht es Entwicklern, sich auf die Kernaufgaben der Datenmodellierung und der Geschäftslogik zu konzentrieren. Insbesondere, und das nicht nur für kleinere Projekte, bietet dieses Tool eine leichtgewichtige und äußerst kostengünstige Alternative zu anderen Data-Warehouse-Automatisierungslösungen.
