PROGRAMM
Die im Konferenzprogramm der TDWI München 2023 angegebenen Uhrzeiten entsprechen der Central European Time (CET).
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Das T im Modern Data Stack – Praxiserfahrungen mit dbt
Dbt hat sich als das ELT-Tool der Wahl des Modern Data Stack etabliert und erfreut sich immer größerer Beliebtheit. Das Tool ist Code-basiert und kann für SQL basierte ELT-Prozesse zur Transformation von Daten genutzt werden. Da es sich häufig noch nicht im produktiven Einsatz befindet, aber von vielen als mögliches Tool geprüft wird, wollen wir unsere Erfahrungen teilen, um den Einstieg zu erleichtern. Wir stellen dbt in diesem Vortrag praktisch vor, zeigen, wie es sich in der Nutzung anfühlt, und berichten über unsere Projekterfahrungen.
Zielpublikum: Data Engineers, Architekt:innen
Voraussetzungen: Grundkenntnisse in SQL und ELT-Prozessen
Schwierigkeitsgrad: Einsteiger
Extended Abstract:
Dbt hat sich als das ELT-Tool der Wahl des Modern Data Stack etabliert und erfreut sich immer größerer Beliebtheit. Das Tool ist Code-basiert und kann für SQL basierte ELT-Prozesse zur Transformation von Daten genutzt werden. Da es sich häufig noch nicht im produktiven Einsatz befindet, aber von vielen als mögliches Tool geprüft wird, wollen wir Erfahrungen aus unseren Projekten teilen, um den Einstieg zu erleichtern. Wir stellen dbt in diesem Vortrag praktisch vor, zeigen, wie es sich in der Nutzung anfühlt, und berichten über unsere praktischen Erfahrungen aus verschiedenen Projekten.
Dabei gehen wir im Laufe des Vortrages u. a. auf die folgenden Themen ein:
- Dbt - Was ist das überhaupt? Installation und Einbettung in den Modern Data Stack.
- Dbt - Projektaufbau und erste Schritte. Was darf man von Anfang an beachten?
- Dbt - Automatisierung und Templating. Wie kann dbt das Coden erleichtern?
- Dbt - Packages. Wie können die Erweiterungen helfen?
- Dbt - Data Vault mit dbt.
- Dbt - run. Wie können dbt jobs ausgeführt werden und wie helfen einem Tags dabei?
- Dbt - Tests. Wie können ELT-Prozesse mit dbt getestet werden?
- Dbt - Einbindung in CI/CD. Deployment und Orchestrierung in Pipelines.
- Dbt - Was geht noch? Python zur Transformation und Definition von Metriken.
Am Ende des Vortrags freuen wir uns auf eine rege Diskussion und einen Austausch: Was sind Ihre Erfahrungen mit dbt?
Dr. Jens Bleiholder beschäftigt sich seit über 15 Jahren mit verschiedenen Themen aus den Bereichen Informationsintegration und Datenqualität. Er hat mehrere Jahre Erfahrung im Projektgeschäft bei Konzeption und Aufbau von Data Warehouses und Analytics-Lösungen gesammelt und arbeitet im Bereich Corporate Development der OPITZ CONSULTING Deutschland GmbH. Dort kümmert er sich schwerpunktmäßig um alle Themen, die etwas mit Daten zu tun haben.
Seit über einem Jahrzehnt berät Sven Röhl in Analytics-Projekten. In dieser Zeit konzeptionierte, entwickelte und betreute er unterschiedlichste DWH-Lösungen - vom On-Prem-BI-System bis hin zur Cloud-only-Analytics-Lösung. Aktuell liegt sein Hauptaugenmerk im Bereich Datenstrategie und Cloud-Architekturen im Analytics-Bereich.
