Testing mit dbt für Warehouse Developer – Weiterbildung

Dieser Kurs behandelt Testing als eigenständiges, praxisrelevantes Thema für Warehouse-Entwicklerinnen und -Entwickler, die mit dbt arbeiten. Statt Tests als lästige Pflicht am Ende eines Build-Prozesses zu behandeln, zeigt der Kurs, wie automatisierte Prüfungen von Anfang an in Modellierung und Transformation eingebettet werden, damit Datenmodelle im Team verlässlich und wartbar bleiben. Im Zentrum steht dbt als Werkzeug, mit dem sich Transformationslogik, Data Layering und Tests in einem gemeinsamen, nachvollziehbaren Build-Prozess organisieren lassen.

Modul 1 – Testing in technischen Build-Prozessen Dieser Block schafft das konzeptionelle Fundament: Testing wird nicht als nachträgliche Kontrolle verstanden, sondern als fester Bestandteil jedes Build-Prozesses.

• Einbindung technischer Prüfungen in modellbezogene Abläufe
• Einbindung technischer Prüfungen in transformationsbezogene Abläufe
• Einordnung automatisierter Tests für Wartbarkeit von Datenmodellen
• Einordnung automatisierter Tests für die Verlässlichkeit von Datenmodellen
• Unterstützung robuster Datenmodelle im Teamkontext
• Abgrenzung unterschiedlicher Testarten innerhalb technischer Build-Prozesse

Modul 2 – dbt für Transformationslogik Der zweite Block überträgt die Testing-Prinzipien aus Modul 1 konkret auf dbt als Werkzeug für Datentransformation.

• Modellierung von Transformationen mit dbt
• Strukturierung von Transformationslogik in nachvollziehbaren Schritten
• Testen von dbt-Modellen im laufenden Build-Prozess
• Arbeit mit Data Layering zur Strukturierung von Warehouse-Modellen
• Einsatz unterschiedlicher Materialisierungen je nach Anwendungsfall
• Unterstützung wartbarer ELT-Workflows im Warehouse-Kontext

Praxisteil – Anwendung in technischen Umgebungen

• Übungen orientiert an typischen Aufgaben aus der Rolle Warehouse Developer
• Aufbau eigener dbt-Tests für ein Beispiel-Datenmodell
• Einordnung, an welcher Stelle im Build-Prozess ein Test sinnvoll ansetzt
• Nutzung von dbt zur Umsetzung technischer Arbeitsschritte in realitätsnahen Szenarien
• Anwendung der Testing-Konzepte in Entwicklungsumgebungen
• Anwendung der Testing-Konzepte in Integrationsumgebungen
• Anwendung der Testing-Konzepte in Plattformumgebungen
• Fehlersuche in einem absichtlich fehlerhaften Beispielmodell
• Bewertung, ob ein fehlgeschlagener Test auf ein Datenproblem oder ein Modellproblem hinweist
• Dokumentation von Testergebnissen für die Zusammenarbeit im Team

Der Kurs konzentriert sich bewusst auf ein einzelnes, klar umrissenes Thema, statt Testing nur als Randaspekt eines umfassenden dbt-Grundlagenkurses zu behandeln. Dadurch bleibt Raum, die Konzepte tatsächlich an typischen Warehouse-Entwicklungsszenarien durchzuspielen, statt sie nur oberflächlich zu streifen. Gerade weil dbt Transformationen als wiederholbare, versionierte Build-Schritte organisiert, wirkt sich ein fehlender oder unzureichender Test oft erst spät aus – wenn fehlerhafte Daten bereits in nachgelagerten Modellen oder Reports gelandet sind. Der Kurs greift diesen Zusammenhang wiederholt auf und zeigt, an welchen Stellen im Build-Prozess sich Tests am wirkungsvollsten platzieren lassen, um genau das zu verhindern.

Der Kurs richtet sich an Personen, die als Warehouse Developer arbeiten oder in diese Rolle einsteigen möchten und dabei regelmäßig mit dbt-basierten Transformationsprozessen zu tun haben. Angesprochen sind auch Personen aus angrenzenden Rollen der Datenverarbeitung, die verstehen möchten, wie sich Testing systematisch in bestehende Build-Prozesse integrieren lässt.

• Personen, die in der Rolle Warehouse Developer arbeiten oder einsteigen möchten
• Data Engineers und Analytics Engineers mit Berührungspunkten zu dbt-Projekten
• BI Developer, die Datenmodelle verlässlicher und wartbarer gestalten möchten
• Data Analysts, die die technische Seite von Datenqualität besser verstehen wollen

Der Kurs verbindet die konzeptionelle Einordnung von Testing in Build-Prozessen mit Übungen, die sich eng an typischen Aufgaben aus der Warehouse-Entwicklung orientieren. Statt Testing getrennt von der eigentlichen Modellierung zu behandeln, werden beide Themen durchgehend gemeinsam an dbt-Beispielprojekten erarbeitet, sodass Tests von Anfang an Teil des Modellierungsprozesses sind und nicht erst nachträglich ergänzt werden.

Der Kurs konzentriert sich auf ein einzelnes, klar abgegrenztes Thema und ist entsprechend kompakt angelegt. Er gliedert sich in einen konzeptionellen Teil zu Testing in Build-Prozessen und einen anschließenden Teil zur konkreten Umsetzung mit dbt, ergänzt um einen Praxisteil zur Anwendung in unterschiedlichen technischen Umgebungen.

Der Kurs schließt mit einer trägerinternen Abschlussprüfung und einem Trägerzertifikat ab. Im Vordergrund steht der Nachweis, dass die vermittelten Testing-Konzepte in dbt-basierten Warehouse-Projekten sicher angewendet werden können; eine herstellerunabhängige externe Zertifizierung ist für diesen Kurs nicht vorgesehen.

Der Mehrwert dieses Kurses liegt in seiner Fokussierung: Statt Testing als kleinen Nebenaspekt eines breiten dbt-Curriculums zu behandeln, widmet sich die Weiterbildung ausschließlich diesem einen Thema und vertieft es entsprechend gründlich. Das ist gerade deshalb wertvoll, weil unzureichend getestete Transformationen in der Praxis häufig zu stillen Datenfehlern führen, die erst in nachgelagerten Auswertungen auffallen. Wer den Kurs abschließt, kann Tests gezielt an den Stellen im Build-Prozess platzieren, an denen sie den größten Effekt haben, und unterscheidet sicher zwischen Datenproblemen und Modellierungsproblemen. Das reduziert den Aufwand für nachträgliche Fehlersuche erheblich und macht Warehouse-Projekte insgesamt robuster gegenüber Änderungen an Quelldaten oder Transformationslogik. Für die berufliche Weiterentwicklung als Warehouse Developer bedeutet das ein klar abgrenzbares Zusatzwissen, das sich unmittelbar in der täglichen Arbeit mit dbt anwenden lässt, sei es in reinen Entwicklungsumgebungen, in Integrationsszenarien oder in Cloud-basierten Plattformumgebungen. Teams profitieren zusätzlich davon, dass dokumentierte, nachvollziehbare Tests die Zusammenarbeit erleichtern, wenn mehrere Personen an denselben Datenmodellen arbeiten. Nicht zuletzt verändert ein systematischer Testing-Ansatz auch die Art, wie über Datenqualität gesprochen wird: Statt im Nachhinein zu diskutieren, warum eine Auswertung falsche Zahlen zeigt, lässt sich mit aussagekräftigen dbt-Tests bereits im Build-Prozess belegen, an welcher Stelle eine Annahme über die Daten nicht mehr zutrifft. Das verschiebt Fehlerbehebung von einer reaktiven, oft unter Zeitdruck geführten Suche hin zu einer proaktiven Kontrolle, die feste Bestandteile des Entwicklungsalltags wird. Für Warehouse-Teams, die mit wachsender Modellanzahl und immer mehr Abhängigkeiten zwischen Transformationsschritten arbeiten, ist genau diese Verlässlichkeit der Unterschied zwischen einem Datenmodell, dem alle Beteiligten vertrauen, und einem, das bei jeder Änderung neu misstrauisch geprüft werden muss.