dbt zählt in modernen Data Stacks zu den zentralen Werkzeugen, mit denen Transformationen direkt im Data Warehouse stattfinden. Statt Daten vor dem Laden umzuformen, organisiert ELT die Logik nachgelagert und nachvollziehbar. Der Kurs widmet sich dem Aufbau strukturierter Workflows mit dbt.

!Kursinhalt

!1. Konzept von ELT und Rolle von dbt
*Abgrenzung zu klassischen ETL-Werkzeugen
*Transformation im Data Warehouse
*Projektstruktur in dbt

!2. Modelle, Tests und Sources
*SQL-basierte Modelle als Grundbaustein
*Tests für Datenqualität
*Quellen mit Metadaten beschreiben

!3. Schichtarchitektur in dbt-Projekten
*Staging-, Intermediate- und Mart-Modelle
*Wiederverwendbarkeit über Schichten
*Strategien für saubere Modellnamen

!4. Betrieb von dbt-Projekten
*Geplante Ausführung und Orchestrierung
*Versionierung und Code Reviews
*Dokumentation als integraler Bestandteil

!Berufliche Relevanz

*Klar strukturierte Datentransformationen im Warehouse
*Hohe Nachvollziehbarkeit für Datenkonsumenten
*Schlüsselrolle in modernen Analytics-Engineering-Teams