Materialisierung mit dbt für Analytics Engineer – Kurs

Dieser Kurs führt in die Materialisierung und Bereitstellung von Daten im beruflichen Projekt- und Datenkontext ein und legt dabei einen klaren Schwerpunkt auf den praktischen Einsatz von dbt. Teilnehmende lernen, wie sich unterschiedliche Materialisierungsstrategien in modernen ELT-Prozessen einordnen lassen und welche Kompromisse zwischen Performance, Nachvollziehbarkeit und Bereitstellungslogik dabei jeweils entstehen. Im Mittelpunkt steht dbt als Werkzeug, mit dem sich Transformationslogik, Data Layering und Tests in einem gemeinsamen, nachvollziehbaren Build-Prozess organisieren lassen, sodass fachliche Inhalte direkt in geeignete Arbeits- und Dokumentationsprozesse überführt werden.

Grundlagen von ELT und Datenmaterialisierung Der Kurs beginnt mit den Grundlagen der Materialisierung und Bereitstellung von Daten im ELT-Kontext. Teilnehmende lernen, wie sich unterschiedliche Materialisierungsstrategien in modernen Datenplattformen einordnen lassen und welche Kompromisse zwischen Performance, Nachvollziehbarkeit und Bereitstellungslogik dabei entstehen.

• Einordnung technischer Materialisierungsstrategien wie Tabellen, Views und inkrementelle Modelle
• Abwägung zwischen Performance, Nachvollziehbarkeit und Bereitstellungslogik bei der Wahl der Materialisierung
• Unterstützung einer effizienten Datenversorgung in Warehouse-Strukturen
• Abgrenzung von ELT gegenüber klassischen ETL-Ansätzen in modernen Data-Warehouse-Architekturen
• Rolle der Materialisierung für Nachvollziehbarkeit und Reproduzierbarkeit von Datenpipelines
• Einordnung typischer Warehouse-Schichten von der Rohdatenschicht bis zur Reporting-Schicht

dbt für Transformationslogik Im zweiten Block steht dbt als zentrales Werkzeug für die Transformationslogik im Mittelpunkt. Teilnehmende erarbeiten, wie sich Transformationen strukturiert modellieren, dokumentieren und in einem nachvollziehbaren Build-Prozess organisieren lassen.

• Modellierung, Strukturierung und Testen von Transformationen mit dbt
• Arbeit mit Data Layering und einem nachvollziehbaren Aufbau von Modellschichten
• Unterstützung wartbarer ELT-Workflows im Warehouse-Kontext
• Einsatz von Jinja-Templating und Makros zur Wiederverwendung von Transformationslogik
• Verwaltung von Abhängigkeiten zwischen Modellen über den Build-Prozess
• Strukturierung von Projekten nach gängigen dbt-Konventionen

Qualitätssicherung, Tests und Dokumentation Der dritte Block widmet sich der Frage, wie Vertrauen in Datenmodelle systematisch aufgebaut wird. Statt Fehler erst in nachgelagerten Auswertungen zu entdecken, lernen Teilnehmende, Qualität direkt im Build-Prozess abzusichern.

• Definition und Ausführung automatisierter Tests zur Absicherung von Transformationsergebnissen
• Nutzung integrierter Dokumentationsfunktionen zur Beschreibung von Modellen und Feldern
• Nachvollziehbarkeit von Datenherkunft über Lineage-Darstellungen
• Umgang mit Quellenaktualität und Prüfung auf veraltete Datenquellen
• Versionierung von Transformationslogik im Team
• Vorgehen bei der Fehlersuche innerhalb komplexer Modellketten

Transfer in Data-Engineering-Praxis Der vierte Block überträgt die zuvor erarbeiteten Konzepte auf typische Aufgaben aus der Rolle Analytics Engineer und stellt den Bezug zu angrenzenden Rollen im Data Engineering her.

• Bearbeitung von Übungen, die sich an typischen Aufgaben aus der Rolle Analytics Engineer orientieren
• Umsetzung technischer Arbeitsschritte mit dbt in realitätsnahen Szenarien
• Anwendung der Inhalte in Entwicklungs-, Integrations- und Plattformumgebungen
• Einordnung der eigenen Rolle im Zusammenspiel von Data Engineering und Analytics Engineering
• Übertragung der Materialisierungskonzepte auf unterschiedliche Zielsysteme
• Vorbereitung auf den praktischen Einsatz in bestehenden Dateninfrastrukturen

Praxisteil – Anwendung an einem Beispielprojekt Alle Inhalte werden an einem durchgängigen Beispielprojekt erprobt, das die Themenblöcke von der Materialisierungsstrategie bis zum fertigen, getesteten Modell zusammenführt.

• Aufbau eines mehrschichtigen dbt-Projekts von der Rohdatenschicht bis zur Reporting-Schicht
• Konfiguration unterschiedlicher Materialisierungsarten für einzelne Modelle
• Schreiben und Ausführen von Tests für zentrale Transformationsmodelle
• Generierung und Prüfung der automatisch erstellten Projektdokumentation
• Nachvollziehen von Datenherkunft anhand des Lineage-Graphen eines Beispielprojekts
• Optimierung eines bestehenden Modells hinsichtlich Laufzeit und Ressourcenverbrauch
• Einbindung mehrerer Datenquellen in ein gemeinsames Transformationsmodell
• Umgang mit inkrementellen Modellen bei wachsenden Datenmengen
• Fehlersuche in einer mehrstufigen Modellkette anhand eines vorgegebenen Szenarios
• Anpassung von Makros zur Wiederverwendung wiederkehrender Transformationslogik
• Strukturierung eines Projekts nach gängigen Namens- und Ordnungskonventionen
• Übertragung eines bearbeiteten Beispielszenarios auf eine eigene Datenfragestellung

Der Kurs konzentriert sich bewusst auf das Zusammenspiel von Materialisierungsstrategie, Transformationslogik und Qualitätssicherung, statt dbt nur oberflächlich als weiteres Werkzeug vorzustellen. Dadurch bleibt Raum, die Konzepte tatsächlich an realitätsnahen Szenarien durchzuspielen, wie sie in der täglichen Arbeit als Analytics Engineer vorkommen. Gerade weil dbt Transformationen als wiederholbare, versionierte Build-Schritte organisiert, wirkt sich eine unpassend gewählte Materialisierung oder ein fehlender Test oft erst spät aus – wenn fehlerhafte oder langsame Abfragen bereits in nachgelagerten Berichten auffallen. Der Kurs zeigt, an welchen Stellen im Build-Prozess sich diese Entscheidungen am wirkungsvollsten treffen lassen.

Der Kurs richtet sich an Personen, die im Bereich Analytics Engineering, Data Engineering oder Datenanalyse tätig sind oder sich in diese Richtung weiterentwickeln möchten. Angesprochen sind insbesondere Fachkräfte, die in ihrem beruflichen Alltag mit Datenpipelines, Data-Warehouse-Strukturen oder Business-Intelligence-Systemen zu tun haben und ihre Transformationslogik strukturierter und nachvollziehbarer gestalten möchten.

• Analytics Engineers, die ihre Transformationsprozesse mit dbt strukturieren und testen möchten
• Data Engineers, die Materialisierungsstrategien gezielter in ELT-Pipelines einsetzen wollen
• Data Analysts mit dem Wunsch, tiefer in die technische Modellierung von Datenpipelines einzusteigen
• Personen mit Datenbank- oder SQL-Erfahrung, die sich auf moderne Data-Warehouse-Werkzeuge spezialisieren möchten
• Fachkräfte, die im Team an gemeinsam genutzten Datenmodellen arbeiten und deren Qualität sichern müssen

Je nach Anbieter kombiniert der Kurs Präsenz- oder Onlineanteile mit eigenständige Übungsphasen im Combined-Learning-Format oder findet vollständig im virtuellen Klassenzimmer statt. Im Zentrum steht durchgehend die praktische Arbeit an einem dbt-Projekt, in dem Materialisierung, Transformationslogik, Tests und Dokumentation gemeinsam aufgebaut werden. Die meisten Anbieter setzen auf ein Vollzeitformat, einzelne bieten den Kurs auch in Teilzeit an. Technische Inhalte werden anhand konkreter Modellierungsaufgaben vermittelt, sodass der Umgang mit dbt von Beginn an praxisnah eingeübt wird.

Konkrete Wochen- oder Stundenangaben liegen für diesen Kurs nicht einheitlich vor, da einzelne Anbieter unterschiedliche Zeitformate anbieten. Überwiegend wird der Kurs in Vollzeit durchgeführt, sodass er sich kompakt und mit hoher Lernintensität durchlaufen lässt; vereinzelt ist auch eine Teilzeitvariante verfügbar. Der Aufbau folgt einer klaren Abfolge von den Grundlagen der Materialisierung über die praktische Arbeit mit dbt und Qualitätssicherung bis zum Transfer in realitätsnahe Szenarien. Dadurch lässt sich der Lernfortschritt unabhängig vom gewählten Zeitformat gut nachvollziehen.

Eine einheitliche, offizielle Abschlussbezeichnung ist für diesen Kurs nicht hinterlegt. Am Ende steht eine trägerinterne Abschlussprüfung, nach deren Bestehen ein Trägerzertifikat ausgestellt wird. Eine herstellerseitige dbt-Zertifizierung ist damit nicht verbunden; das Zertifikat bescheinigt die im Kurs erworbenen Kenntnisse. Es dokumentiert damit vor allem die praktische Fähigkeit, Materialisierungsstrategien und Transformationslogik mit dbt eigenständig umzusetzen.

Materialisierung wird in vielen dbt-Projekten nebenbei entschieden - dabei prägt genau diese Entscheidung Performance, Nachvollziehbarkeit und Wartbarkeit eines gesamten Datenmodells. Wer sie bewusst trifft, statt sie dem Zufall oder starren Standardeinstellungen zu überlassen, baut Datenpipelines, die sowohl im Betrieb stabil laufen als auch im Team nachvollziehbar bleiben. Für die berufliche Praxis als Analytics Engineer oder Data Engineer bedeutet das eine unmittelbar einsetzbare Fähigkeit: Wer Materialisierungsstrategien, Data Layering und automatisierte Tests gemeinsam denkt, kann Datenmodelle liefern, denen andere Teams vertrauen, statt bei jeder Änderung an den Quelldaten erneut manuell nachprüfen zu müssen, ob die Zahlen noch stimmen. Darüber hinaus verschafft der Kurs ein Verständnis dafür, wie moderne ELT-Werkzeuge wie dbt die Zusammenarbeit im Data-Team verändern: Statt Transformationslogik in unübersichtlichen, schwer nachvollziehbaren Skripten zu verstecken, entstehen dokumentierte, versionierte und getestete Modelle, die sich im Lineage-Graphen jederzeit nachvollziehen lassen. Diese Transparenz wird in datengetriebenen Organisationen zunehmend vorausgesetzt und ist damit ein Kompetenzfeld, das über den einzelnen Kurs hinaus an Bedeutung gewinnt.