Transformationslogik mit dbt für Warehouse Developer – Kurs

Während einzelne SQL-Transformationen schnell geschrieben sind, entscheidet im Data Warehouse vor allem die gewählte Materialisierungsstrategie und Schichtenarchitektur darüber, ob ein Build-Prozess auch bei wachsendem Datenvolumen wartbar und performant bleibt. Dieser Kurs beleuchtet Transformationslogik im ELT-Kontext speziell aus der Perspektive eines Warehouse Developer: von View-, Table-, inkrementellen und ephemeral materialisierten Modellen über automatisierte Datenqualitätstests bis zu nachvollziehbaren Build-Prozessen für wiederkehrende Warehouse-Läufe.

Die vier Modulblöcke führen von der Einordnung der Transformationslogik über Materialisierungsstrategien und Datenqualitätstests bis zu Build-Prozessen im laufenden Warehouse-Betrieb. Modul 1 ordnet Transformationslogik im ELT-Kontext speziell für Warehouse-Architekturen ein.

• Strukturierung technischer Transformationen für analytische Zielmodelle
• Einordnung von Build-Prozessen, Schichten und Abhängigkeiten
• Unterstützung wartbarer Datenaufbereitung im Warehouse-Umfeld
• Abgrenzung von Rohdaten-, Transformations- und Bereitstellungsschicht
• Zusammenspiel von dbt mit dem zugrunde liegenden Data Warehouse
• Anforderungen an Transformationslogik in wachsenden Warehouse-Umgebungen

Modul 2 vertieft Materialisierungsstrategien als zentrale Entscheidung jedes Warehouse-Projekts.

• Modellierung, Strukturierung und Testen von Transformationen mit dbt
• Arbeit mit View-, Table- und ephemeral materialisierten Modellen
• Inkrementelle Materialisierung für große, wachsende Datenmengen
• Auswahl der passenden Materialisierungsstrategie je nach Anwendungsfall
• Auswirkungen der Materialisierungswahl auf Speicherbedarf und Laufzeit
• Nachvollziehbare Build-Prozesse durch konsistente Materialisierungskonventionen

Modul 3 behandelt Datenqualität und automatisierte Tests als festen Bestandteil des Build-Prozesses.

• Generische Tests für Eindeutigkeit, Vollständigkeit und Wertebereiche
• Modellspezifische Tests für fachliche Plausibilitätsprüfungen
• Einbindung von Tests in den regulären Build-Prozess
• Umgang mit fehlgeschlagenen Tests im Entwicklungsalltag
• Dokumentation von Testergebnissen für nachgelagerte Teams
• Aufbau von Vertrauen in Warehouse-Daten durch systematische Qualitätssicherung

Modul 4 vertieft Build-Prozesse und den Betrieb von Transformationslogik im laufenden Warehouse-Alltag.

• Konfiguration wiederkehrender Build-Läufe für das Data Warehouse
• Umgang mit Abhängigkeiten zwischen Schichten im Build-Prozess
• Fehlereingrenzung bei fehlgeschlagenen Builds
• Skalierung von Build-Prozessen bei wachsendem Datenvolumen
• Zusammenspiel von dbt-Builds mit vor- und nachgelagerten Systemen
• Dokumentation der Warehouse-Architektur für Data-Engineering-Teams

Im Praxisteil bauen die Teilnehmenden ein mehrschichtiges Warehouse-Modell auf, das die Inhalte aller vier Module in einem durchgehenden Szenario zusammenführt.

• Aufbau eines mehrschichtigen Warehouse-Modells mit unterschiedlichen Materialisierungen
• Konfiguration eines inkrementellen Modells für einen wachsenden Datenbestand
• Definition generischer Tests für ein zentrales Warehouse-Modell
• Definition eines modellspezifischen Tests für eine fachliche Plausibilitätsregel
• Simulation eines fehlgeschlagenen Tests und dessen gezielte Eingrenzung
• Konfiguration eines wiederkehrenden Build-Laufs für das Beispiel-Warehouse
• Analyse der Auswirkungen einer Materialisierungsänderung auf die Laufzeit
• Fehlersuche bei einem fehlgeschlagenen Build-Prozess
• Dokumentation der Schichtenarchitektur des entstandenen Warehouse-Modells
• Abstimmung der Transformationslogik mit einer nachgelagerten Reporting-Anforderung
• Übergabe eines produktionsreifen Warehouse-Modells in eine Teamumgebung
• Rückschau der gewählten Materialisierungsstrategien im Gesamtprojekt

Die vier Module sind bewusst in dieser Reihenfolge angeordnet: Erst wenn Einordnung und Materialisierungsstrategie klar sind, lassen sich sinnvolle Tests definieren, und erst mit getesteten Modellen lohnt sich die Konfiguration wiederkehrender, produktionsreifer Build-Prozesse. Am Ende der Weiterbildung können die Teilnehmenden ein Data Warehouse nicht mehr mit unstrukturierten Einzeltransformationen pflegen, sondern mit getesteten, bewusst materialisierten dbt-Modellen, deren Build-Prozesse auch bei wachsendem Datenvolumen nachvollziehbar bleiben.

Die Weiterbildung richtet sich an Warehouse Developer und verwandte technische Rollen, die Transformationslogik mit durchdachter Materialisierungsstrategie und automatisierten Tests in einem Data Warehouse umsetzen möchten.

• Warehouse Developer, die von einzelnen SQL-Skripten auf strukturierte dbt-Projekte umsteigen möchten
• Data Engineers mit Verantwortung für Build-Prozesse und Datenqualität im Warehouse
• Analytics Engineers, die Materialisierungsstrategien gezielt einsetzen möchten
• BI-Entwickler/innen mit Interesse an testgestützter Warehouse-Entwicklung

Der Kurs arbeitet durchgehend an einem eigenen, mehrschichtigen Warehouse-Modell: Jede Materialisierungsart und jeder Testtyp wird direkt im Projekt konfiguriert und ausgeführt, statt nur theoretisch beschrieben zu werden. Die Übungen orientieren sich an typischen Aufgaben aus der Rolle Warehouse Developer und finden in realitätsnahen Entwicklungs-, Integrations- und Plattformumgebungen statt.

Der Kurs gliedert sich in vier aufeinander aufbauende Module von der Einordnung der Transformationslogik bis zu Build-Prozessen im laufenden Warehouse-Betrieb. Der zeitliche Schwerpunkt verschiebt sich mit fortschreitendem Kurs von der Materialisierungsentscheidung hin zu Tests und produktionsreifen, wiederholbaren Build-Prozessen im Teamalltag.

Für den Kurs findet eine trägerinterne Abschlussprüfung mit Trägerzertifikat statt, das die erworbenen praktischen Kenntnisse in Materialisierungsstrategien, Tests und Build-Prozessen mit dbt dokumentiert. Es handelt sich um eine anbieterseitige Bestätigung der Kursteilnahme, nicht um eine herstellerseitige oder unabhängig akkreditierte Zertifizierungsprüfung.

Wachsende Data Warehouses scheitern selten an einzelnen falschen SQL-Abfragen, sondern an unklaren Materialisierungsentscheidungen und fehlenden Tests, die sich erst bei steigendem Datenvolumen bemerkbar machen. Wer diese Zusammenhänge frühzeitig versteht, vermeidet teure Umbauten an bereits produktiv laufenden Warehouse-Strukturen. Gerade in Teams, die mehrere dbt-Projekte parallel betreuen, zahlt sich ein einheitliches Verständnis von Materialisierung und Tests zusätzlich aus, weil neue Kolleginnen und Kollegen sich schneller in bestehende Strukturen einarbeiten können. Der besondere Mehrwert dieser Weiterbildung liegt darin, dass sie Materialisierungsstrategien und automatisierte Tests nicht als Zusatzthema, sondern als integralen Bestandteil jedes Warehouse-Projekts behandelt. Dadurch verstehen die Teilnehmenden, warum bestimmte Modelle als View, andere als Table oder inkrementell materialisiert werden sollten. Für die berufliche Praxis eröffnet das den Einstieg oder Ausbau von Aufgaben in der Warehouse-Entwicklung, etwa die Neustrukturierung eines gewachsenen Warehouse mit klaren Materialisierungskonventionen oder die Einführung automatisierter Datenqualitätstests in bestehende Build-Prozesse. Auch die Kommunikation mit Analytics- und Reporting-Teams wird dadurch einfacher, weil sich Datenqualität nicht mehr nur behaupten, sondern anhand bestandener Tests konkret nachweisen lässt.