In Analytics Projekten nimmt die Qualitätssicherung über dbt Tests eine wichtige Rolle ein, weil sie Annahmen direkt am Modell verankert. Statt sich auf manuelle Sichtkontrollen zu verlassen, prüfen Tests Strukturen und Inhalte automatisiert. Der Kurs zeigt, wie ein belastbarer Testkatalog entsteht und gepflegt wird.
!Kursinhalt
!1. Grundtypen von Tests in dbt
*Eindeutigkeits-, Nicht-Null- und Beziehungstests
*Generische Tests aus Bibliotheken
*Eigene Singular Tests für Spezialfälle
!2. Auswahl sinnvoller Testpunkte
*Kritische Geschäftsregeln
*Wichtige Schlüssel und Beziehungen
*Stabile Erwartungen über Zeit
!3. Tests im Entwicklungsprozess
*Tests als Teil von Pull Requests
*Lokale Ausführung beim Modellbau
*Reaktion auf Testfehler im Team
!4. Tests im produktiven Betrieb
*Geplante Ausführung von Tests
*Auswertung von Testergebnissen
*Iterative Verbesserung des Testumfangs
!Berufliche Relevanz
*Belastbarere Modelle in Analytics Projekten
*Schnellere Erkennung struktureller Probleme
*Aufbau einer Qualitätskultur im Datenteam