

{"id":59581,"date":"2024-08-26T00:30:46","date_gmt":"2024-08-25T22:30:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.scalefree.com\/blog\/ci-cd-einblicke-in-die-automatisierung-von-data-vault-2-0-mit-dbt\/"},"modified":"2026-07-10T12:16:53","modified_gmt":"2026-07-10T10:16:53","slug":"ci-cd-einblicke-in-die-automatisierung-von-data-vault-2-0-mit-dbt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/blog\/data-vault\/ci-cd-einblicke-in-die-automatisierung-von-data-vault-2-0-mit-dbt\/","title":{"rendered":"CI\/CD: Einblicke in die Automatisierung von Data Vault 2.0 mit dbt"},"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; id=&#8220;join the webinar&#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; gradient_type=&#8220;default&#8220; shape_type=&#8220;&#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>CI\/CD<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">CI\/CD-Pipelines werden immer wichtiger, um sicherzustellen, dass Software-Updates kosteneffizient und bei gleichbleibend hoher Qualit\u00e4t ver\u00f6ffentlicht werden k\u00f6nnen. Aber wie genau funktionieren CI\/CD-Pipelines und wie kann ein Projekt von ihrem Einsatz profitieren?<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dieser Newsletter beantwortet diese Fragen anhand des praktischen Beispiels einer CI\/CD-Pipeline. Das Beispiel konzentriert sich auf eine CI\/CD-Pipeline f\u00fcr ein GitHub-Repository, das ein Paket zur Implementierung von <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/consult__trashed\/data-vault-2-0\/\">Data Vault 2.0<\/a> in dbt f\u00fcr verschiedene Datenbanken enth\u00e4lt. Daher befasst sich dieser Newsletter auch mit den Grundlagen von dbt und GitHub Actions.<\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220; el_class=&#8220;webinar-box&#8220;]\n<h2>Von Continuous Integration zu Data Vaults: Ein umfassender Workflow<\/h2>\n<p>In diesem Webinar wird erkl\u00e4rt, was CI\/CD-Pipelines sind und welche Vorteile sie bieten. Wir werden Teile der CI\/CD-Pipeline f\u00fcr das \u00f6ffentliche datavault4dbt-Paket vorstellen, um zu demonstrieren, wie eine CI\/CD-Pipeline genutzt werden kann. Das Webinar stellt die wichtigsten Funktionen von GitHub Actions vor und erl\u00e4utert diese anhand von Beispielen. Dies zeigt, wie jede Funktion in der Praxis eingesetzt werden kann, und hebt die vielf\u00e4ltigen M\u00f6glichkeiten hervor, die GitHub Actions bietet. Ziel des Webinars ist es, die Vorteile von CI\/CD-Pipelines zu erl\u00e4utern und anhand eines praktischen Beispiels zu veranschaulichen, wie eine solche Pipeline aussehen kann.[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][nectar_btn size=&#8220;jumbo&#8220; open_new_tab=&#8220;true&#8220; button_style=&#8220;regular&#8220; button_color_2=&#8220;Extra-Color-1&#8243; icon_family=&#8220;none&#8220; el_class=&#8220;ctaBtn&#8220; text=&#8220;Watch Webinar Recording&#8220; url=&#8220;https:\/\/us02web.zoom.us\/webinar\/register\/WN_-tiDyKXlQfqd8byuXwdiww#\/registration&#8220;][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<div class=\"content-list-wrapper\"><p class=\"content-heading\">In this article:<\/p><ul class=\"content-list\"><li><a href=\"#was-ist-ci-cd\">Was ist CI\/CD?<\/a><li><a href=\"#einfuehrung-in-dbt\">Einf\u00fchrung in dbt<\/a><li><a href=\"#die-funktionen-von-github-actions\">Die Funktionen von GitHub Actions<\/a><li><a href=\"#praktisches-beispiel-ci-cd-pipeline-fuer-datavault4dbt\">Praktisches Beispiel: CI\/CD-Pipeline f\u00fcr datavault4dbt<\/a><li><a href=\"#fazit\">Fazit <\/a><\/ul><\/div>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2>Was ist CI\/CD?<\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">CI steht f\u00fcr Continuous Integration und CD steht f\u00fcr Continuous Delivery oder Continuous Deployment. Aber was genau bedeuten diese Begriffe? <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Continuous Integration bezieht sich auf das regelm\u00e4\u00dfige Zusammenf\u00fchren von Code\u00e4nderungen, bei dem automatisierte Tests durchgef\u00fchrt werden, um potenzielle Fehler fr\u00fchzeitig zu erkennen und sicherzustellen, dass die Software in einem funktionsf\u00e4higen Zustand bleibt.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Continuous Delivery beinhaltet die Bereitstellung des validierten Codes in einem Repository. Zu diesem Zweck sollten bereits CI-Tests in der Pipeline durchgef\u00fchrt werden. Es umfasst auch weitere Automatisierungen, die f\u00fcr eine schnelle Bereitstellung erforderlich sind, wie beispielsweise die Erstellung eines produktionsreifen Builds. Der Unterschied zwischen Continuous Delivery und Continuous Deployment besteht darin, dass bei Continuous Deployment die erfolgreich getestete Software direkt in die Produktion \u00fcberf\u00fchrt wird, w\u00e4hrend Continuous Delivery alles f\u00fcr die Freigabe vorbereitet, ohne sie automatisch bereitzustellen.   <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Continuous Deployment erm\u00f6glicht es, \u00c4nderungen durch viele kleine Releases statt durch ein einziges gro\u00dfes Release schnell zu implementieren. Die Tests m\u00fcssen jedoch gut konfiguriert sein, da es keine manuelle Freigabe f\u00fcr den \u00dcbergang in die Produktion gibt. <\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][image_with_animation image_url=&#8220;41155&#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; img_link_target=&#8220;_blank&#8220; border_radius=&#8220;none&#8220; box_shadow=&#8220;none&#8220; image_loading=&#8220;lazy-load&#8220; max_width=&#8220;custom&#8220; max_width_custom=&#8220;70%&#8220; max_width_custom_tablet=&#8220;90%&#8220; max_width_custom_phone=&#8220;100%&#8220;][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">CI\/CD-Pipelines bieten durch Automatisierung eine immense Zeitersparnis. Auch die Kosten f\u00fcr Ressourcen, die f\u00fcr manuelle Tests ben\u00f6tigt werden, sind bei CI\/CD-Pipelines geringer, da sie so konfiguriert werden k\u00f6nnen, dass Ressourcen nur f\u00fcr die Tests hochgefahren und danach wieder heruntergefahren werden. Da keine permanenten Ressourcen erforderlich sind, zahlen Sie nur f\u00fcr die Ressourcen, die w\u00e4hrend der Testlaufzeit ben\u00f6tigt werden.  <\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Einf\u00fchrung in dbt<\/span><\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Die Abk\u00fcrzung dbt steht f\u00fcr \u201edata build tool\u201c. Dbt ist ein Werkzeug, das die Datentransformation direkt in einem Data Warehouse erm\u00f6glicht. Es nutzt SQL-basierte Transformationen, die direkt in der dbt-Umgebung definiert, getestet und dokumentiert werden k\u00f6nnen. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dies macht dbt zu einer hervorragenden Wahl f\u00fcr die Implementierung von <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/expertise\/data-vault-2-0\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Data Vault 2.0<\/a>, da dbt verwendet werden kann, um die von Data Vault ben\u00f6tigten Hubs, Links und Satellites zu erstellen und zu verwalten.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Um diesen Prozess zu erleichtern, haben wir bei Scalefree das <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/consulting\/datavault4dbt\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Paket datavault4dbt<\/a> entwickelt. Datavault4dbt bietet viele n\u00fctzliche Funktionen, wie vordefinierte Makros f\u00fcr Hubs, Links, Satellites, die Staging Area und vieles mehr. <\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][image_with_animation image_url=&#8220;41156&#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; img_link_target=&#8220;_blank&#8220; border_radius=&#8220;none&#8220; box_shadow=&#8220;none&#8220; image_loading=&#8220;lazy-load&#8220; max_width=&#8220;custom&#8220; max_width_custom=&#8220;70%&#8220; img_link=&#8220;https:\/\/www.scalefree.com\/consulting\/datavault4dbt\/&#8220; max_width_custom_tablet=&#8220;90%&#8220; max_width_custom_phone=&#8220;100%&#8220;][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">F\u00fcr ein tieferes Verst\u00e4ndnis von<\/span> <span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/blog\/datenwerkzeuge\/data-vault-2-0-mit-dbt-teil-1\/\">dbt<\/a><\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> oder <\/span><a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/blog\/tools\/exploring-datavault4dbt-a-practical-series-on-the-dbt-package-for-data-vault-2-0-vol-1-the-staging-layer\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">datavault4dbt<\/span><\/a> <span style=\"font-weight: 400;\">finden Sie tiefergehende Informationen in unseren Artikeln zu diesem Thema.<\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Die Funktionen von GitHub Actions<\/span><\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">GitHub Actions ist eine Funktion von <a href=\"https:\/\/github.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">GitHub<\/a>, mit der Sie Workflows direkt in GitHub-Repositories erstellen und ausf\u00fchren k\u00f6nnen. Sie k\u00f6nnen verschiedene Trigger f\u00fcr Workflows definieren, wie z. B. Pull Requests, Commits, Zeitpl\u00e4ne, manuelle Trigger und mehr. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dies macht GitHub Actions ideal f\u00fcr den Aufbau von CI\/CD-Pipelines sowohl f\u00fcr private als auch f\u00fcr \u00f6ffentliche Repositories. Die Workflows sind in mehrere Jobs unterteilt, die jeweils aus mehreren Schritten bestehen. Jeder Job l\u00e4uft auf einer anderen virtuellen Maschin  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Innerhalb dieser Schritte k\u00f6nnen Sie benutzerdefinierte Aufgaben definieren oder externe sowie interne Workflows nutzen. Dies bietet den gro\u00dfen Vorteil, dass Sie in einem Workflow nicht jeden Schritt von Grund auf neu entwickeln m\u00fcssen, sondern auf \u00f6ffentliche Workflows zur\u00fcckgreifen k\u00f6nnen, die von anderen erstellt wurden. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die nahtlose Integration von Docker bietet zudem zahlreiche M\u00f6glichkeiten, wie beispielsweise das schnelle Einrichten verschiedener Testumgebungen, was die Erstellung einer CI\/CD-Pipeline erheblich vereinfacht.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">GitHub Actions ist das zentrale Werkzeug im folgenden Beispiel einer CI\/CD-Pipeline.<\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Praktisches Beispiel: CI\/CD-Pipeline f\u00fcr datavault4dbt<\/span><\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">F\u00fcr das \u00f6ffentliche Repository des datavault4dbt-Pakets haben wir eine CI\/CD-Pipeline aufgebaut, um sicherzustellen, dass alle Funktionen bei jedem Pull Request (PR) auf allen unterst\u00fctzten Datenbanken weiterhin funktionieren. Wenn ein PR von einem externen Benutzer eingereicht wird, muss jemand aus unserem Entwicklerteam den Start der Pipeline genehmigen. Im Gegensatz dazu kann die Pipeline bei einem PR eines internen Benutzers automatisch durch das Hinzuf\u00fcgen eines bestimmten Labels gestartet werden.<br \/>  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sobald die Pipeline ausgel\u00f6st wird, startet GitHub Actions automatisch eine separate virtuelle Maschine (VM) f\u00fcr jede Datenbank. Derzeit unterst\u00fctzt das datavault4dbt-Paket AWS Redshift, Microsoft Azure Synapse, Snowflake, Google BigQuery, PostgreSQL und Exasol, sodass insgesamt sechs VMs gestartet werden. Da GitHub Actions serverless arbeitet, m\u00fcssen diese VMs nicht manuell eingerichtet oder verwaltet werden.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">The VMs then connect to the required cloud systems. For instance, the VM for Google BigQuery connects to Google Cloud, while the VM for AWS Redshift connects to AWS. Subsequently, the necessary resources for each database are generated, which can be done via API calls or using tools like Terraform.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Nach der Erstellung der Ressourcen werden zus\u00e4tzliche, f\u00fcr die Tests ben\u00f6tigte Dateien generiert und auf die VM geladen. In unserer Beispiel-Pipeline geh\u00f6ren dazu Dateien wie die profiles.yml, die alle f\u00fcr die dbt-Verbindung zu den Datenbanken erforderlichen Informationen enth\u00e4lt. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Als N\u00e4chstes wird auf jeder VM ein Dockerfile verwendet, um ein Image zu erstellen, das automatisch alle Abh\u00e4ngigkeiten f\u00fcr die jeweilige Datenbank installiert. In dieser Phase wird auch Git auf jedem Image installiert, damit in einem separaten Git-Repository gespeicherte Tests auf das Image geladen werden k\u00f6nnen. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das Laden der Tests aus einem Repository erm\u00f6glicht eine zentrale Verwaltung der Tests und stellt sicher, dass alle \u00c4nderungen beim n\u00e4chsten Pipeline-Durchlauf f\u00fcr jede Datenbank ausgef\u00fchrt werden. Sobald die Images erstellt sind, werden aus diesen Images Container erstellt, in denen Tests mit verschiedenen Parametern durchgef\u00fchrt werden. Nach Abschluss aller Tests werden die Container heruntergefahren und die Ressourcen bei den jeweiligen Cloud-Anbietern standardm\u00e4\u00dfig gel\u00f6scht.  <\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][image_with_animation image_url=&#8220;41157&#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; img_link_target=&#8220;_blank&#8220; border_radius=&#8220;none&#8220; box_shadow=&#8220;none&#8220; image_loading=&#8220;lazy-load&#8220; max_width=&#8220;custom&#8220; max_width_custom=&#8220;70%&#8220; max_width_custom_tablet=&#8220;90%&#8220; max_width_custom_phone=&#8220;100%&#8220;][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Die Testergebnisse sind in GitHub Actions vollst\u00e4ndig sichtbar, wobei erfolgreiche und fehlgeschlagene Tests klar gekennzeichnet sind.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignright wp-image-41165 size-full\" src=\"https:\/\/www.scalefree.com\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/pipeline.png\" alt=\"CI\/CD graphic workflow form\" width=\"336\" height=\"499\"><\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wenn die Pipeline manuell gestartet wird, besteht zus\u00e4tzlich die M\u00f6glichkeit festzulegen, ob nur bestimmte ausgew\u00e4hlte Datenbanken getestet werden sollen und ob die Ressourcen in den Cloud-Systemen nach den Tests erhalten bleiben sollen. Dies erm\u00f6glicht es Entwicklern, die Daten in den Datenbanken im Fehlerfall genauer zu untersuchen. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Pipeline bietet zahlreiche Vorteile f\u00fcr die Entwicklung des datavault4dbt-Pakets. Sie erm\u00f6glicht es, bei jeder \u00c4nderung auf allen unterst\u00fctzten Datenbanken nach Fehlern zu suchen, ohne viel Zeit f\u00fcr die Erstellung von Testressourcen aufwenden zu m\u00fcssen. Gleichzeitig spart sie Kosten, da alle Ressourcen nur so lange wie n\u00f6tig laufen und nach den Tests sofort heruntergefahren werden.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Verwaltung der Pipeline wird auch durch GitHub vereinfacht, da alle Variablen und Secrets direkt in GitHub gespeichert werden k\u00f6nnen, wodurch alle Konfigurationen an einem zentralen Ort geb\u00fcndelt sind. Sobald die Pipeline eingerichtet ist, kann sie problemlos um zus\u00e4tzliche Datenbanken erweitert werden, die in Zukunft unterst\u00fctzt werden k\u00f6nnten. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Letztendlich ist dies nur ein Beispiel daf\u00fcr, wie eine CI\/CD-Pipeline aussehen kann. Solche Pipelines sind so vielf\u00e4ltig wie die Software, f\u00fcr die sie konzipiert sind. Wenn wir Ihr Interesse geweckt haben und Sie weitere Fragen zu einer m\u00f6glichen Pipeline f\u00fcr Ihr Unternehmen haben, <a href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/consulting\/devops-services\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">k\u00f6nnen Sie uns gerne kontaktieren.<\/a>  <\/span>[\/vc_column_text][divider line_type=&#8220;No Line&#8220;][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Fazit <\/span><\/h2>\n[\/vc_column_text][vc_column_text css=&#8220;&#8220; text_direction=&#8220;default&#8220;]<span style=\"font-weight: 400;\">Dieser Newsletter beleuchtet die Vorteile und Funktionsweisen von CI\/CD-Pipelines in der agilen Softwareentwicklung. Veranschaulicht an einem praktischen Beispiel mit einem GitHub-Repository und einem dbt-Paket zur Implementierung von Data Vault 2.0, zeigt er, wie Werkzeuge wie GitHub Actions die Automatisierung und Effizienz in Bereitstellungsprozessen steigern k\u00f6nnen.<\/span><\/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; id=&#8220;join the webinar&#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; gradient_type=&#8220;default&#8220; shape_type=&#8220;&#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;&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":86,"featured_media":59583,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3948,3951,3994],"tags":[],"class_list":["post-59581","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-data-vault","category-dbt-blogartikel","category-fortgeschrittene"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t<!-- All in One SEO Pro 4.9.10 - aioseo.com -->\n\t<meta name=\"description\" content=\"CI\/CD-Pipelines werden immer wichtiger, um sicherzustellen, dass Software-Updates kosteneffizient und bei gleichbleibend hoher Qualit\u00e4t ver\u00f6ffentlicht werden k\u00f6nnen.\" \/>\n\t<meta name=\"robots\" content=\"max-image-preview:large\" \/>\n\t<meta name=\"author\" content=\"Damian Hinz\"\/>\n\t<meta name=\"keywords\" content=\"data vault,dbt-blogartikel,fortgeschrittene\" \/>\n\t<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.scalefree.com\/de\/blog\/data-vault\/ci-cd-einblicke-in-die-automatisierung-von-data-vault-2-0-mit-dbt\/\" \/>\n\t<meta name=\"generator\" content=\"All in One SEO Pro (AIOSEO) 4.9.10\" \/>\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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