Ist dbt das richtige ELT-Tool für Sie? 10 wichtige Überlegungen auf einen Blick

In der datengetriebenen Welt von heute ist die Wahl des richtigen ELT-Tools für Unternehmen von großer Bedeutung. Das Transformationstool dbt (data build tool) hat an Popularität gewonnen - aber ist es auch das richtige für Ihr Unternehmen? Dieser Artikel beleuchtet 10 wichtige Aspekte, die Sie bei der Beurteilung, ob dbt zu Ihren Anforderungen und Ihrer Infrastruktur passt, unterstützen. 

dbt wird von dbt Labs entwickelt und gepflegt. Als Open-Source-Tool, das speziell für die Transformation von Daten innerhalb eines Data Warehouse entwickelt wurde, ermöglicht es Analyst:innen und Data Engineers, SQL-basierte Transformationen durchzuführen, um aus Rohdaten Informationen zu generieren. Es hilft Teams Arbeitsabläufe zu organisieren und Modelle zu testen. Anstatt SQL-Abfragen manuell auf einem Data Warehouse auszuführen, automatisiert und standardisiert dbt diesen Prozess. Für ein tiefergehendes Verständnis werfen Sie einen Blick in die Dokumentation [1]. Schauen wir uns zehn wichtige Aspekte, die für eine Entscheidung relevant sein könnten, im Detail an: 

1. Open-Source 

Im Kern ist dbt ein Open-Source-Tool unter der Apache License 2.0, welches eine kommerzielle Nutzung erlaubt. Unternehmen können es also verwenden, ohne teure Softwarelizenzen zu erwerben. Dies ist ein großer Vorteil, insbesondere für kleine und mittelständische Unternehmen, die leistungsstarke Daten-Transformationen benötigen, aber begrenzte Budgets für kommerzielle Tools haben. Dabei ist zu beachten, dass dbt Coreist ein Kommandozeilen-Tool ist. 

dbt Labs bietet darüber hinaus dbt Cloud an, eine kostenpflichtige und vollständig verwaltete SaaS-Version von dbt. Diese hat eine Weboberfläche sowie Funktionen wie Job-Scheduling, eine webbasierte Benutzeroberfläche und eine integrierte Versionskontrolle. Abhängig von Ihren Bedürfnissen und Ihrem Budget können diese Funktionen jedoch leicht durch eine Kombination bestehender Tools, Cloud-Dienste und Drittanbieterplattformen ersetzt werden, die Ihr Unternehmen möglicherweise bereits verwendet. 

2. Kompatibilität mit Data Warehouses

Anstatt dass Unternehmen eine neue Infrastruktur anschaffen oder warten müssen, nutzt dbt das vorhandene Data Warehouse. Mit Plattformen wie Snowflake, BigQuery, Redshift oder Databricks kann dbt direkt im Data Warehouse Ihres Unternehmens arbeiten. 

Eine Liste aller vertrauenswürdigen Adapter für dbt finden Sie in der Quelle [2]. Es gibt aber auch  community Adapter [3], falls Ihr Anbieter in der ersten Gruppe nicht enthalten ist, lohnt es sich hier nachzusehen. Durch die Nutzung der flexiblen Rechenleistung von Cloud-basierten Data Warehouses eliminiert dbt den Bedarf an zusätzlichen Servern und teuren Hardware-Investitionen. 

Will oder muss ein Unternehmen die Infrastrukturkomponenten selbst verwalten, kann dbt auch vor Ort eingesetzt werden. In diesem Fall ist das Unternehmen für die Skalierung und die Wartung von Infrastruktur verantwortlich, was bei Anforderungen wie besonderer Sicherheitsansprüche oder der Speicherung sensibler Daten gewünscht oder wichtig sein kann. 

3. Automatisierung und Qualitätssicherung

Die Automatisierung, die dbt ermöglicht, reduziert den Bedarf an manuellen Eingriffen und sorgt für effiziente Arbeitsabläufe. Unternehmen können so sowohl Zeit als auch Geld sparen, da kein großes Data-Engineering-Team für die Pflege der Datenpipeline benötigt wird. dbt automatisiert viele Aufgaben wie das Management von Abhängigkeiten, die Versionskontrolle und das Testen. Die integrierten Tests helfen, Probleme frühzeitig im Transformationsprozess zu erkennen.  

Dadurch wird verhindert, dass teure Datenfehler unbemerkt bleiben und sich auf nachgelagerte Analyse- oder Berichtssysteme auswirken. Die frühzeitige Erkennung von Datenproblemen bedeutet weniger Unterbrechungen, weniger Nacharbeit und damit geringere Betriebskosten.

_{1 - YAML Konfiguration für automatisierte Tests}

4. Effizienz bei der Entwicklung

Es gibt zwei wesentliche Komponenten, die die Effizienz von Entwickler:innen erhöhen können. 

• Die erste – die Entwicklung in SQL. Teams, die mit SQL bereits vertraut sind und Mitarbeitende ohne starken Programmierhintergrund, finden hier einen guten Einstieg. Erstere müssen sich keine neue Sprache aneignen, letztere steigen in eine Sprache ein, die als gute Einstiegssprache gilt. Das hält die Einstiegshürde niedrig. 
• Zweitens ermöglicht die modulare Struktur von dbt den Nutzer:innen die Wiederverwendung von Code, also die Reduktion doppelter Arbeit und die effiziente Organisation von Transformationslogik. Das geschieht vor allem durch die Integration von Jinja Templat zur Einführung von Logik, Variablen und dynamischem Verhalten. Entwickler:innen können Datenprojekte schneller und mit weniger Ressourcen umsetzen, wenn sie auf modularen Code zurückgreifen können, den sie oder andere zuvor bereits erstellt haben. 

5. Versionskontrolle und Kollaboration

dbt lässt sich nahtlos in Git integrieren, so dass Teams Änderungen verfolgen, zusammenarbeiten und bei Bedarf Code-Updates wieder rückgängig machen können. Versionskontrolle und kollaborative Funktionen verhindern kostspielige Fehler bei der Datentransformation und reduzieren die Risiken, die mit Änderungen an der Datenpipeline verbunden sind. Weniger Fehler und Nacharbeiten bedeuten geringere Kosten für Unternehmen. Bitte beachten Sie, dass dbt nicht Ihre Daten selbst speichert, sondern nur den Code für die Transformationen über Git versioniert. Die Git-Integration erhöht die Komplexität und Ihr Team sollte mit Versionskontroll-Workflows vertraut sein. 

6. Skalierbarkeit

dbts Fähigkeit, mit Cloud Data Warehouses zu skalieren, bedeutet, dass Unternehmen sich keine Sorgen darüber machen müssen, ihr Data-Transformation-Tool zu überlasten. dbt wächst mit Ihrem Unternehmen und ermöglicht Ihnen, wachsende Datenmengen ohne zusätzliche Komplexität oder Kosten zu verarbeiten. Diese Skalierbarkeit macht dbt sowohl für kleine Start-ups als auch für große Unternehmen äußerst kosteneffizient.   

7. Dokumentation

Um eine interaktive und aktuelle Ansicht Ihrer Daten-Transformationen bereitzustellen, generiert dbt automatisch umfassende Dokumentation für Ihre Datenmodelle. Das Ausführen des Befehls dbt docs generate erstellt eine detaillierte HTML-Seite, die Informationen über Modelle, deren Beziehungen und Metadaten enthält.  

Es visualisiert die Data-Lineage als gerichteten azyklischen Graphen (DAG), der den Fluss und die Abhängigkeiten zwischen den Modellen zeigt. Das hilft Teams, ihre Datenpipelines besser zu verstehen und effektiv zu verwalten. 

Die Dokumentation und Tests von dbt basieren auf YAML-Dateien (siehe obiges Code-Beispiel), was einen strukturierten Ansatz zur Aufrechterhaltung der Datenintegrität und Klarheit gewährleistet. Dabei können die Funktionen von dbt helfen, aber sie ersetzen nicht die Notwendigkeit von Dokumentationspraktiken – die Beschreibungen müssen vom Team gepflegt werden. 

8. Community-Support und Ökosystem

Durch den Open-Source-Kern von dbt gibt es eine große und aktive Community, die Plugins, Tutorials und Ressourcen wie die oben erwähnten Community-Adapter beisteuert. Unternehmen können von diesem Ökosystem profitieren, ohne für Support oder proprietäre Lösungen zahlen zu müssen. Anwendende, die sich für dbt Core entscheiden, sollten sich jedoch darüber im Klaren sein, dass sie dennoch eigene Orchestrierungs- und Zeitpläne berücksichtigen müssen, um ihre Workflows effektiv zu managen. Darüber hinaus bietet dbt Labs die kostenpflichtige Version dbt Cloud für diejenigen an, die zusätzliche Funktionen einschließlich integrierter Orchestrierung wünschen.  

9. Kosten

Da die Kosten einer der Hauptfaktoren bei der Entscheidung für oder gegen ein Tool sind, möchte ich zusammenfassen, wie sich dbt auf Ihre Kosten als Unternehmen auswirken kann. Der Open-Source-Kern von dbt, seine Fähigkeit, bestehende Dateninfrastrukturen zu nutzen, die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben und Funktionen, die sowohl die Effizienz als auch die Datenqualität verbessern, wirken sich alle auf die Kosten aus. Diese Faktoren reduzieren den Bedarf an teurer Infrastruktur, großen Teams und langwieriger Fehlersuche und machen dbt zu einer attraktiven Option für Unternehmen, die ihre Datenoperationen ohne hohe Kosten skalieren wollen.  

10. Ausblick

Es ist wichtig zu betrachten, wohin sich ein Tool entwickelt. Sowohl dbt Core als kostenloses Open-Source-Tool als auch dbt Cloud als kostenpflichtige Version werden laut CEO Tristan Handy [4] auch in Zukunft gepflegt und weiterentwickelt. 

Für dbt Cloud gibt es einige interessante neue Funktionen [5], die als Beta-Version zur Verfügung stehen.

• Der dbt Assist, eine Co-Pilot-Funktion, die bei der Automatisierung der Entwicklung hilft.
• Die Funktion Compare Changes hebt Unterschiede zwischen Produktions- und Pull-Request-Änderungen während CI-Jobs hervor und sorgt so für genaue und effiziente Deployments.
• Der neue visuelle Low-Code-Editor mit Drag-and-Drop-Oberfläche. Er erleichtert die Arbeit mit dbt für Mitarbeitende aus verschiedenen Abteilungen eines Unternehmens ohne Programmierkenntnisse und fördert so die Nutzung der Daten zur Entscheidungsfindung für unterschiedlichen Abteilungen des Unternehmens.

Fazit

Ob dbt für Ihr Unternehmen geeignet ist, hängt von Ihrer bestehenden Infrastruktur, der Erfahrung Ihres Teams und Ihren Wachstumsplänen ab. Es gibt auch einige anti-pattern wie Echtzeit-Datenverarbeitung oder komplexe mehrsprachige Transformationen - das Kerngeschäft von dbt sind SQL-basierte Batch-Datentransformationen innerhalb eines Cloud Data Warehouse. 

Wenn Ihr Unternehmen seine Dateninfrastruktur von Grund auf neu aufbaut, kann dbt das Tool sein, das den gesamten Datentransformationsprozess vom ersten Tag an vereinfacht und beschleunigt, insbesondere wenn Sie ein Cloud-natives Setup anstreben. Ihr Unternehmen hat ein kleineres Budget? Nutzen Sie die Vorteile der Open-Source-Natur von dbt Core. Verfügt Ihr Unternehmen bereits über eine ausgereifte Dateninfrastruktur? Profitieren Sie von dbt, wenn Ihre bestehende Infrastruktur stark auf manuelle Datentransformation oder maßgeschneiderte ELT-Pipelines angewiesen ist. Die Automatisierung von dbt wird sich für Sie auszahlen. Abhängig von Ihrem Cloud-basierten Warehouse ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass dbt sich nahtlos integrieren lässt. Und schließlich: Verfügen Ihre Mitarbeiter:innen über ein hohes Maß an SQL-Kenntnissen? Dann spielt dbt Ihrem Team in die Hände.  

Wenn Sie weitere Fragen zur Implementierung von dbt oder zur Kompatibilität mit Ihren Systemen haben, zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren.