{"id":58519,"date":"2022-07-26T00:30:49","date_gmt":"2022-07-25T22:30:49","guid":{"rendered":"https:\/\/www.scalefree.com\/blog\/data-vault-2-0-mit-dbt-teil-2\/"},"modified":"2026-05-27T11:08:46","modified_gmt":"2026-05-27T09:08:46","slug":"data-vault-2-0-mit-dbt-teil-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/blog\/datenwerkzeuge\/data-vault-2-0-mit-dbt-teil-2\/","title":{"rendered":"Data Vault 2.0 mit dbt \u2013 Teil 2"},"content":{"rendered":"[vc_row type=&#8220;in_container&#8220; full_screen_row_position=&#8220;middle&#8220; column_margin=&#8220;default&#8220; column_direction=&#8220;default&#8220; column_direction_tablet=&#8220;default&#8220; column_direction_phone=&#8220;default&#8220; scene_position=&#8220;center&#8220; text_color=&#8220;dark&#8220; text_align=&#8220;left&#8220; row_border_radius=&#8220;none&#8220; row_border_radius_applies=&#8220;bg&#8220; overflow=&#8220;visible&#8220; overlay_strength=&#8220;0.3&#8243; gradient_direction=&#8220;left_to_right&#8220; shape_divider_position=&#8220;bottom&#8220; bg_image_animation=&#8220;none&#8220;][vc_column column_padding=&#8220;no-extra-padding&#8220; column_padding_tablet=&#8220;inherit&#8220; column_padding_phone=&#8220;inherit&#8220; column_padding_position=&#8220;all&#8220; column_element_direction_desktop=&#8220;default&#8220; column_element_spacing=&#8220;default&#8220; desktop_text_alignment=&#8220;default&#8220; tablet_text_alignment=&#8220;default&#8220; phone_text_alignment=&#8220;default&#8220; background_color_opacity=&#8220;1&#8243; background_hover_color_opacity=&#8220;1&#8243; column_backdrop_filter=&#8220;none&#8220; column_shadow=&#8220;none&#8220; column_border_radius=&#8220;none&#8220; column_link_target=&#8220;_self&#8220; column_position=&#8220;default&#8220; gradient_direction=&#8220;left_to_right&#8220; overlay_strength=&#8220;0.3&#8243; width=&#8220;1\/1&#8243; tablet_width_inherit=&#8220;default&#8220; animation_type=&#8220;default&#8220; bg_image_animation=&#8220;none&#8220; border_type=&#8220;simple&#8220; column_border_width=&#8220;none&#8220; column_border_style=&#8220;solid&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Data Vault 2.0 mit dbt <\/span><\/h2>\n<p>Im ersten Teil dieser Blogserie haben wir Ihnen dbt vorgestellt. Nun schauen wir uns an, wie Sie <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/consulting\/datavault4dbt\/\">Data Vault 2.0<\/a> mit dbt implementieren k\u00f6nnen und welche Vorteile dies bietet. Falls Sie den ersten Teil noch nicht kennen, k\u00f6nnen Sie ihn <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/blog\/tools\/data-vault-2-0-with-dbt-part-1\/\">hier lesen<\/a>.<\/p>\n<div class=\"content-list-wrapper\"><p class=\"content-heading\">In this article:<\/p><ul class=\"content-list\"><li><a href=\"#dbt-modelle\">dbt-Modelle<\/a><li><a href=\"#data-vault-2-0-und-makros\">Data Vault 2.0 und Makros<\/a><li><a href=\"#fazit\">Fazit<\/a><\/ul><\/div>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>dbt-Modelle<\/h2>\n<p>dbt bietet die M\u00f6glichkeit, Modelle zu erstellen und aus diesen Modellen dynamisch SQL zu generieren und auszuf\u00fchren. So k\u00f6nnen Sie Ihre Datentransformationen in Modellen mit SQL und wiederverwendbaren Makros auf Basis von Jinja2 schreiben, um Ihre Datenpipelines sauber und effizient auszuf\u00fchren. F\u00fcr den Data Vault-Anwendungsfall ist jedoch der wichtigste Teil die F\u00e4higkeit, diese Makros zu definieren und zu verwenden.<\/p>\n<p><b>Zun\u00e4chst sollten wir jedoch kl\u00e4ren, wie Modelle in dbt grunds\u00e4tzlich funktionieren.<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dbt \u00fcbernimmt die Kompilierung und Ausf\u00fchrung von Modellen, die mit SQL und der Makrosprache Jinja geschrieben sind. Jedes Modell besteht aus genau einer SQL SELECT-Anweisung. Der Jinja-Code wird w\u00e4hrend der Kompilierung in SQL \u00fcbersetzt.  <\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][image_with_animation image_url=&#8220;31030&#8243; image_size=&#8220;full&#8220; animation_type=&#8220;entrance&#8220; animation=&#8220;None&#8220; animation_movement_type=&#8220;transform_y&#8220; hover_animation=&#8220;none&#8220; alignment=&#8220;center&#8220; border_radius=&#8220;none&#8220; box_shadow=&#8220;none&#8220; image_loading=&#8220;lazy-load&#8220; max_width=&#8220;100%&#8220; max_width_mobile=&#8220;default&#8220;][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]Die folgende Abbildung zeigt ein einfaches dbt-Modell. Ein gro\u00dfer Vorteil von Jinja ist die M\u00f6glichkeit, SQL programmatisch zu erzeugen \u2013 zum Beispiel mit Schleifen oder Bedingungen. \u00dcber die Funktion ref() erkennt dbt au\u00dferdem die Abh\u00e4ngigkeiten zwischen den Modellen und erstellt daraus einen Abh\u00e4ngigkeitsgraphen. So wird sichergestellt, dass Modelle in der korrekten Reihenfolge ausgef\u00fchrt werden und die <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/scalefree-newsletter\/visual-data-vault-by-example-modeling-in-the-banking-industry\/\">Datenherkunft<\/a> (Data Lineage) dokumentiert wird. Ein solcher Lineage-Graph k\u00f6nnte etwa so aussehen:[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][image_with_animation image_url=&#8220;31031&#8243; image_size=&#8220;full&#8220; animation_type=&#8220;entrance&#8220; animation=&#8220;None&#8220; animation_movement_type=&#8220;transform_y&#8220; hover_animation=&#8220;none&#8220; alignment=&#8220;center&#8220; border_radius=&#8220;none&#8220; box_shadow=&#8220;none&#8220; image_loading=&#8220;lazy-load&#8220; max_width=&#8220;100%&#8220; max_width_mobile=&#8220;default&#8220;][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text]<span style=\"font-weight: 400;\">Die Materialisierung von Modellen l\u00e4sst sich auf unterschiedlichen Konfigurationsebenen steuern. So ist schnelles Prototyping mit Views m\u00f6glich, bei Bedarf l\u00e4sst sich sp\u00e4ter aber auch auf materialisierte Tabellen umstellen \u2013 etwa aus Performancegr\u00fcnden. <\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220; custom_height=&#8220;50&#8243;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Data Vault 2.0 und Makros<\/span><\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Aber wie k\u00f6nnen wir <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/consulting\/data-vault-2-0\/\">Data Vault 2.0<\/a> mit dbt implementieren? Der wichtigste Teil f\u00fcr die Nutzung von Data Vault 2.0 ist die F\u00e4higkeit, Makros zu definieren und zu verwenden. Makros k\u00f6nnen in Modellen aufgerufen werden und generieren dann zus\u00e4tzlichen SQL-Code oder sogar den gesamten SQL-Code in dieses Makro hinein.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Beispielsweise k\u00f6nnten Sie ein Makro schreiben, das ein Hub generiert. Dieses Makro erh\u00e4lt das Quell- bzw. Staging-Modell als Eingabeparameter sowie die Angabe der Spalten f\u00fcr den Business Key, das Ladedatum und die Datensatzquelle. Der entsprechende SQL-Code f\u00fcr das Hub wird dann daraus dynamisch erzeugt. Der gro\u00dfe Vorteil: Eine \u00c4nderung am Makro wirkt sich sofort auf alle betroffenen Hubs aus, was die Wartbarkeit erheblich verbessert.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Zus\u00e4tzlich profitiert man von der aktiven Open-Source-Community rund um dbt. Es gibt zahlreiche Open-Source-Pakete, mit denen dbt erweitert werden kann. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Einige davon eignen sich auch hervorragend f\u00fcr den Einsatz von Data Vault 2.0 mit dbt. <\/span><\/p>\n<p>Unser eigenes Open-Source-Paket <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/consulting\/datavault4dbt\/\">DataVault4dbt<\/a>, das hier bei <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/\">Scalefree<\/a> entwickelt und aktiv gepflegt wird, bietet beispielsweise ein umfassendes Set an dbt-Makros, um ein Data-Vault-Modell \u201eauf dem Papier\u201c in tats\u00e4chliche Tabellen und Views zu \u00fcbersetzen \u2013 wie Hubs, Links, Satelliten und mehr. Das Paket wird aktiv in realen Projekten eingesetzt und hilft dabei, Best Practices f\u00fcr eine moderne, pr\u00fcfungssichere Data Vault 2.0-Implementierung durchzusetzen. <\/p>\n<p>Um alle Funktionen und Makro-Parameter im Detail kennenzulernen, werfen Sie einen Blick in die <a href=\"https:\/\/www.datavault4dbt.com\/documentation\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Dokumentation<\/a>.<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das Einzige, was Sie in Ihrem Modell ben\u00f6tigen, beispielsweise f\u00fcr einen Hub, ist ein einziger Makroaufruf:<\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text]\n<pre><span style=\"font-weight: 400;\">{%-<\/span>\r\n\r\n<span style=\"font-weight: 400;\">hub(src_pk, src_nk, src_ldts, src_source, source_model)<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> <\/span>\r\n\r\n<span style=\"font-weight: 400;\">-%}<\/span><\/pre>\n[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text]Mit den Parametern des Makroaufrufs definieren Sie die Quelltabelle, in der sich die ben\u00f6tigten Spalten befinden (source_model), sowie die Spaltennamen f\u00fcr den Hash-Key(src_pk), den\/die Business-Key(s) (src_nk), das Ladedatum (src_ldts) und die Datensatzquelle (src_source). Wird das Modell mitsamt dem enthaltenen Makro ausgef\u00fchrt, wird der SQL-Code kompiliert und auf dem Datenbanksystem ausgef\u00fchrt.<\/p>\n<p>Die daf\u00fcr n\u00f6tigen Metadaten k\u00f6nnen beispielsweise direkt im Modell mithilfe von Jinja-Variablen definiert werden:[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][image_with_animation image_url=&#8220;31032&#8243; image_size=&#8220;full&#8220; animation_type=&#8220;entrance&#8220; animation=&#8220;None&#8220; animation_movement_type=&#8220;transform_y&#8220; hover_animation=&#8220;none&#8220; alignment=&#8220;center&#8220; border_radius=&#8220;none&#8220; box_shadow=&#8220;none&#8220; image_loading=&#8220;lazy-load&#8220; max_width=&#8220;100%&#8220; max_width_mobile=&#8220;default&#8220;][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Dabei zeigt sich auch, dass dbt unterschiedliche Optionen zur Materialisierung bietet. So kann etwa mit der inkrementellen Materialisierung eine Entit\u00e4t schrittweise als Tabelle geladen werden. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Beim Ausf\u00fchren des Modells erzeugt dbt den vollst\u00e4ndigen SQL-Code aus dem Makro und entscheidet automatisch, wie die Daten geladen werden: Existiert die Hub-Tabelle noch nicht, wird sie erstellt und vollst\u00e4ndig geladen. Ist sie bereits vorhanden, erfolgt ein inkrementelles Laden.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wer bereits versucht hat, ein Data Vault-Modell mit reinem SQL (\u201evanilla SQL\u201c) umzusetzen, wird schnell erkennen, wie viel einfacher dieser Ansatz im Vergleich dazu ist. Das Team kann sich vollst\u00e4ndig auf das Modellieren konzentrieren und sobald die Metadaten definiert sind, \u00fcbernimmt dbt zusammen mit den Makros die gesamte technische Logik.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Frei verf\u00fcgbare Pakete erm\u00f6glichen es, grundlegende Prinzipien von Data Vault 2.0 in dbt zu integrieren, und erleichtern so den Einstieg in die Implementierung. Aufgrund der offenen Architektur von dbt lassen sich alle Makros individuell an projektspezifische Anforderungen oder interne Standards anpassen.  <\/span><\/p>\n<p>Wichtig zu beachten: Viele der derzeit verf\u00fcgbaren dbt-Pakete zur Umsetzung von Data Vault 2.0 weichen in einzelnen Details von den offiziellen Standards ab. Unser eigenes Open-Source-Paket <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/consulting\/datavault4dbt\/\">DataVault4dbt<\/a>, das hier bei Scalefree entwickelt und aktiv gepflegt wird, schlie\u00dft diese L\u00fccke, indem es alle Kern-Entit\u00e4ten von Data Vault 2.0 und die neuesten Best Practices unterst\u00fctzt. Das Paket wird bereits in realen Projekten eingesetzt, um eine moderne und pr\u00fcfungssichere Implementierung zu gew\u00e4hrleisten.[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2>Fazit<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]Durch die Integration von Data Vault 2.0 mit dbt wird der Data-Warehousing-Prozess rationalisiert, indem die Funktionen von dbt zur Definition von Modellen und Makros genutzt werden, was eine effiziente und dynamische SQL-Generierung erm\u00f6glicht. Dieser Ansatz erm\u00f6glicht es den Teams, sich auf das Data Vault-Design zu konzentrieren, w\u00e4hrend dbt die zugrunde liegende Logik \u00fcbernimmt. <\/p>\n<p>Unser Open-Source-Paket DataVault4dbt bringt diese Vorteile direkt in reale Projekte und bietet eine zuverl\u00e4ssige, standardkonforme Grundlage f\u00fcr den Aufbau von Hubs, Links, Satelliten und mehr.<\/p>\n[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>[vc_row type=&#8220;in_container&#8220; full_screen_row_position=&#8220;middle&#8220; column_margin=&#8220;default&#8220; column_direction=&#8220;default&#8220; column_direction_tablet=&#8220;default&#8220; column_direction_phone=&#8220;default&#8220; scene_position=&#8220;center&#8220; text_color=&#8220;dark&#8220; text_align=&#8220;left&#8220; row_border_radius=&#8220;none&#8220; row_border_radius_applies=&#8220;bg&#8220; overflow=&#8220;visible&#8220; overlay_strength=&#8220;0.3&#8243; gradient_direction=&#8220;left_to_right&#8220; shape_divider_position=&#8220;bottom&#8220; bg_image_animation=&#8220;none&#8220;][vc_column column_padding=&#8220;no-extra-padding&#8220; column_padding_tablet=&#8220;inherit&#8220; column_padding_phone=&#8220;inherit&#8220; column_padding_position=&#8220;all&#8220; column_element_direction_desktop=&#8220;default&#8220; column_element_spacing=&#8220;default&#8220; desktop_text_alignment=&#8220;default&#8220; tablet_text_alignment=&#8220;default&#8220; phone_text_alignment=&#8220;default&#8220; background_color_opacity=&#8220;1&#8243; background_hover_color_opacity=&#8220;1&#8243; column_backdrop_filter=&#8220;none&#8220; column_shadow=&#8220;none&#8220;&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":92,"featured_media":58521,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3944],"tags":[],"class_list":["post-58519","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-datenwerkzeuge"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO Pro 4.9.8 - aioseo.com -->\n\t<meta name=\"description\" content=\"Erfahren Sie im zweiten Teil unserer Blogserie, wie Sie Data Vault 2.0 mit dbt \u00fcber Modelle und Makros implementieren und welche Vorteile unser Open-Source-Paket DataVault4dbt bietet.\" \/>\n\t<meta name=\"robots\" content=\"max-image-preview:large\" \/>\n\t<meta name=\"author\" content=\"Ole Bause\"\/>\n\t<meta name=\"keywords\" content=\"datenwerkzeuge\" \/>\n\t<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/blog\/datenwerkzeuge\/data-vault-2-0-mit-dbt-teil-2\/\" \/>\n\t<meta name=\"generator\" content=\"All in One SEO Pro (AIOSEO) 4.9.8\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n\t\t<meta property=\"og:site_name\" content=\"Scalefree \u2013 Scalefree provides expert Data Vault solutions and certified training. 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