Data Pipeline und dbt – Kurs zum ELT-Tool

Dieser Kurs dreht sich um ein einziges, sehr konkretes Werkzeug aus der modernen Datenwelt: dbt (data build tool), das sich innerhalb weniger Jahre zum Quasi-Standard für die Transformationsschicht in ELT-Pipelines entwickelt hat. Statt Daten wie im klassischen ETL-Ansatz vor dem Laden zu transformieren, werden sie bei dbt bereits in der Ziel-Datenbank abgelegt und dort mit SQL-basierten Modellen in nutzbare, geprüfte und dokumentierte Tabellen verwandelt. Die Teilnehmenden lernen, wie dbt diesen Transformationsschritt strukturiert, versionierbar und testbar macht, und bauen im Laufe des Kurses eigene Modelle, Tests und Dokumentationen für eine durchgängige Pipeline auf.

Der Kurs ist in drei aufeinander aufbauende Themenblöcke gegliedert, die von den Grundlagen bis zum produktiven Betrieb eines dbt-Projekts führen. Modul 1 – Grundlagen von Transformation und Modeling: Hier wird zunächst geklärt, wo dbt im Datenstack ansetzt und warum sich der ELT-Ansatz (Extract, Load, Transform) gegenüber dem klassischen ETL durchgesetzt hat, sobald leistungsfähige Cloud-Data-Warehouses zur Verfügung stehen. Die Teilnehmenden lernen das Grundprinzip von dbt-Modellen kennen: benannte SQL-Select-Statements, die dbt automatisch in Tabellen oder Views im Data Warehouse übersetzt.

• Einordnung von dbt als spezialisiertes Transformationswerkzeug innerhalb des ELT-Prozesses
• Unterschied zwischen Rohdaten, Staging-Modellen und fertigen Analysetabellen
• Aufbau eines Datenmodells als benanntes, wiederverwendbares SQL-Select
• Grundlogik von Lineage: welche Modelle auf welchen anderen Modellen aufbauen
• Erkennen und Auflösen von Abhängigkeiten zwischen mehreren Modellen
• Einordnung von Transformationslogik in eine nachvollziehbare Projektstruktur

Modul 2 – Umsetzung mit dbt: Im zweiten Block geht es an die praktische Modellerstellung. Die Teilnehmenden bauen eigene dbt-Modelle, versehen sie mit Tests und Dokumentation und lernen, wie sich ein dbt-Projekt in eine bereits existierende Datenpipeline einfügt, statt sie zu ersetzen.

• Erstellung von dbt-Modellen auf Basis realistischer Rohdatenstrukturen
• Verkettung mehrerer Modelle zu einer durchgängigen Transformationskette
• Definition von automatisierten Tests für einzelne Spalten und ganze Modelle
• Dokumentation von Modellen, Spaltenbedeutungen und Transformationsschritten
• Einbindung von dbt-Projekten in bestehende Ladeprozesse und Orchestrierungs-Tools
• Umgang mit Referenzen zwischen Modellen, damit Abhängigkeiten korrekt aufgelöst werden

Modul 3 – Qualitätssicherung und Wartung: Der dritte Block behandelt den Übergang vom einmaligen Aufbau zum dauerhaften Betrieb. Datenmodelle verändern sich, wenn sich Quellsysteme oder Anforderungen wandeln – entsprechend braucht es Routinen, mit denen Qualität und Nachvollziehbarkeit erhalten bleiben.

• Systematische Validierung von Datenmodellen vor der produktiven Nutzung
• Regelmäßige Pflege von Dokumentation, damit sie nicht von der Realität abweicht
• Nachverfolgung von Lineage-Änderungen bei Anpassungen an Quelltabellen
• Identifikation von Performance-Engpässen in Transformationsprozessen
• Optimierung von Modellen hinsichtlich Laufzeit und Ressourcenverbrauch
• Aufbau wiederkehrender Prüfroutinen für Datenqualität im laufenden Betrieb

Ergänzend arbeiten die Teilnehmenden durchgehend an einem zusammenhängenden Übungsprojekt: Ausgehend von rohen, unstrukturierten Beispieldaten entsteht Schritt für Schritt eine vollständige Modellkette bis zur fertigen Analysetabelle, inklusive Tests und Dokumentation. Dieses Vorgehen spiegelt den Alltag in Analytics-Teams wider, in denen dbt-Projekte kontinuierlich wachsen und gepflegt werden müssen, statt einmalig fertiggestellt zu werden. Abschließend wird die Perspektive geöffnet: Wie lässt sich ein dbt-Projekt so strukturieren, dass es auch bei wachsender Zahl an Modellen übersichtlich bleibt, und welche Konventionen (Namensgebung, Ordnerstruktur, Modell-Ebenen von Staging bis Mart) haben sich in der Praxis bewährt, um Teams die gemeinsame Arbeit an einer Pipeline zu erleichtern.

Der Kurs richtet sich an eine breite Gruppe von Interessierten mit Bezug zur IT- und Datenwelt. Angesprochen sind sowohl Quereinsteigende ohne technischen Hintergrund als auch Personen, die bereits in der IT arbeiten und sich gezielt in Richtung Data Engineering oder Analytics weiterentwickeln möchten. Auch wer aus einem fachfremden Bereich wie Projektmanagement, Vertrieb oder Ingenieurwesen kommt und dieses Wissen mit Datenkompetenz verbinden will, findet hier einen praxisnahen Einstieg in ein spezialisiertes, stark nachgefragtes Tool.

• Quereinsteiger:innen, die sich einen konkreten, gefragten Baustein moderner Datenarchitekturen aneignen möchten
• IT-affine Fachkräfte, die ihr Profil um Transformationslogik und Pipeline-Wissen erweitern wollen
• Freiberufler:innen und Selbstständige, die dbt-Projekte für Kund:innen umsetzen möchten
• Berufstätige aus fachfremden Bereichen, die IT-Kenntnisse mit ihrem bisherigen Know-how kombinieren wollen
• Personen mit praktischer Tech-Erfahrung, denen ein nachweisbarer Qualifikationsnachweis fehlt

Der Unterricht findet im virtuellen Klassenzimmer statt, überwiegend in Vollzeit mit einzelnen Teilzeit-Optionen. Theorieanteile zu ELT-Konzepten und dbt-Architektur wechseln sich mit praktischen Übungen ab, in denen direkt am eigenen Modellprojekt gearbeitet wird. Da dbt selbst ein Kommandozeilen- und Code-nahes Werkzeug ist, liegt der Schwerpunkt auf konkreter Modellarbeit statt auf reiner Theorievermittlung – Konzepte werden anhand von echten SQL-Modellen erarbeitet und direkt in der Übungsumgebung erprobt.

Der Kurs ist überwiegend als Vollzeitformat angelegt, wird in Teilen aber auch in Teilzeit angeboten, sodass sich Berufstätige oder Personen mit anderen zeitlichen Verpflichtungen die Teilnahme einteilen können. Die virtuelle Durchführung erlaubt eine ortsunabhängige Teilnahme, ohne dass dabei auf die direkte Interaktion mit Lehrkräften und der Lerngruppe verzichtet werden muss.

Der Kurs schließt mit einem internen Zertifikat des Kursanbieters ab, das die erworbenen Kenntnisse in dbt-basierter Datentransformation bestätigt. Es handelt sich nicht um eine staatlich anerkannte Prüfung oder ein Hersteller-Zertifikat, sondern um einen trägerinternen Qualifikationsnachweis, der die praktische Arbeit mit dbt-Modellen, Tests und Dokumentation im Kurs belegt.

Wer sich in Richtung Data Engineering oder Analytics Engineering orientiert, kommt an dbt kaum vorbei: Das Tool hat sich in den vergangenen Jahren als zentraler Baustein moderner Datenstacks etabliert, weil es SQL-Kompetenz mit Software-Engineering-Prinzipien wie Versionierung, Tests und Dokumentation verbindet. Wer diesen Kurs abschließt, versteht nicht nur, wie einzelne dbt-Modelle geschrieben werden, sondern auch, warum Datenteams überhaupt in dieser Struktur arbeiten – ein Verständnis, das weit über die reine Tool-Bedienung hinausgeht. Besonders wertvoll ist der Fokus auf Lineage und Abhängigkeiten: Wer nachvollziehen kann, wie Daten durch eine Modellkette fließen und welche Tabellen von welchen anderen abhängen, kann Fehler schneller eingrenzen und Pipelines robuster gestalten. Diese Fähigkeit wird in Analytics-Teams zunehmend erwartet, gerade weil Datenpipelines mit wachsender Unternehmensgröße schnell unübersichtlich werden können. Der Kurs eignet sich damit sowohl als gezielter Baustein für den Wechsel in ein Data-Engineering-nahes Berufsfeld als auch als Vertiefung für alle, die bereits mit SQL oder Datenanalyse arbeiten und ihre Kenntnisse um die Transformationsschicht moderner ELT-Pipelines erweitern möchten. Die enge Verzahnung von Theorie und praktischer Modellarbeit sorgt dafür, dass die erlernten Fähigkeiten unmittelbar auf reale Projektsituationen übertragbar sind.