TurboVault4dbt
Scalefree hat TurboVault4dbt veröffentlicht – ein Open-Source-Paket zur automatisierten Modellgenerierung auf Basis der Metadaten Ihrer Quellen unter Verwendung von DataVault4dbt-kompatiblen Templates.
TurboVault4dbt unterstützt derzeit die Metadateneingabe aus Excel, Google Sheets, BigQuery sowie Snowflake und hilft Ihrem Unternehmen bei:
- der Beschleunigung des Entwicklungsprozesses, der Reduzierung von Entwicklungskosten und der Erzielung schnellerer Ergebnisse
- der Motivation von Nutzern, ihre Quelldaten zu analysieren und zu verstehen
Beschleunigen Sie Ihre Data Vault 2.0-Implementierung – mit TurboVault4dbt
Dieses Webinar befasst sich eingehend mit TurboVault4dbt, einem Open-Source-Tool von Scalefree, das die Implementierung von Data Vault 2.0 beschleunigt. Es automatisiert die Erstellung von dbt-Modellen mithilfe Ihrer Quellmetadaten, was Zeit und Kosten spart und gleichzeitig eine bessere Datenanalyse fördert.
TurboVault4dbt arbeitet mit Metadateneingaben aus Excel, Google Sheets, BigQuery und Snowflake und generiert automatisch Modelle für Hubs, Links und Satellites. Richten Sie einfach Ihre Metadatentabellen ein, verbinden Sie das Tool und sehen Sie selbst, wie es die schwere Arbeit für Sie erledigt!
„Ist nicht jedes Modell irgendwie gleich?“
DataVault4dbt ist das Ergebnis jahrelanger Erfahrung in der Entwicklung und dem Laden von Data Vault 2.0-Lösungen, geschmiedet zu einer vollständig auditierbaren Lösung für Ihr dbt-basiertes Data Vault 2.0 Data Warehouse.
Aber jeder Entwickler, der bereits mit dem Paket gearbeitet oder dbt-Modelle für den Raw Vault erstellt hat, kennt folgendes Ärgernis:
Das Erstellen eines neuen dbt-Modells für eine Tabelle bedeutet, das vorhandene Template zu kopieren und mit den spezifischen Metadaten dieser Tabelle zu befüllen. Diese ständige Wiederholung ist eine mühsame Aufgabe. Aus diesem Grund haben wir TurboVault4dbt entwickelt, um diesen Prozess zu automatisieren und zu beschleunigen.
Von STRG+C und STRG+V zu einem einfachen Mausklick
Wie oft haben Sie schon STRG+C und dann STRG+V gedrückt und einige Zeilen Code angepasst, um neue dbt-Modelle für den Raw Vault zu erstellen?
Anstatt mühsam herauszufinden, wie die Namen Ihrer Tabellen und Business Keys lauten oder in welcher Reihenfolge Ihr Hash-Key generiert werden soll, erledigt TurboVault4dbt all das für Sie. Alles, was TurboVault4dbt benötigt, sind die Metadaten, in denen Sie die Struktur Ihres Data Warehouse erfassen.
TurboVault4dbt erfordert derzeit eine Struktur aus fünf Metadatentabellen:
- Hub Entities: Diese Tabelle speichert Metadaten zu Ihren Hubs, z. B. Hub-Name, Business Keys, Spaltensortierung für das Hashing usw.
- Link Entities: Diese Tabelle speichert Metadaten zu Ihren Links, z. B. Link-Name, referenzierte Hubs, Pre-Join-Spalten usw.
- Hub Satellites: Diese Tabelle speichert Metadaten zu Ihren Hub Satellites, z. B. Satellite-Name, referenzierter Hub, Spaltendefinition usw.
- Link Satellites: Diese Tabelle speichert Metadaten zu Ihren Link Satellites, z. B. Satellite-Name, referenzierter Link, Spaltendefinition usw
- Source Data: Diese Tabelle speichert Metadaten zu Ihren Quellen, z. B. Quellsystem, Quellobjekt, Quellschema usw.
Durch die Erfassung der Metadaten in diesen fünf Tabellen kann TurboVault4dbt die benötigten Informationen extrahieren und jedes auf einer ausgewählten Quelle basierende Modell automatisch generieren. Gleichzeitig werden Sie als Nutzer dazu angeregt, Ihre Daten besser zu analysieren und zu verstehen.
Fazit: Lehnen Sie sich zurück, entspannen Sie sich und lassen Sie TurboVault4dbt die Arbeit erledigen!
Erstellen und befüllen Sie Ihre Metadatentabellen, verbinden Sie sie mit TurboVault4dbt und nutzen Sie die gewonnene Zeit für eine entspannte Tasse Kaffee. Probieren Sie es aus und geben Sie uns Feedback, indem Sie TurboVault4dbt auf GitHub besuchen!
Bleiben Sie über unsere Kanäle auf dem Laufenden, denn es stehen bereits großartige neue Features für TurboVault4dbt in den Startlöchern!
