dbt-Transformationsschichten für Analytics Engineer – Kurs

Rohdaten aus verschiedenen Quellsystemen landen selten in einer Form im Data Warehouse, die sich direkt auswerten lässt. Genau hier setzt dieser Kurs an: Er zeigt, wie mit dbt saubere, nachvollziehbare Transformationsschichten entstehen, die aus verstreuten Rohdaten belastbare Analytics-Modelle machen. Im Zentrum steht die Modellierung selbst – wie werden technische und fachliche Schichten sinnvoll getrennt, wie werden Transformationen getestet, und wie entsteht daraus eine Struktur, die auch nach Monaten noch nachvollziehbar bleibt. Der Kurs richtet sich an angehende Analytics Engineers und vermittelt die Denkweise hinter modernen ELT-Workflows im Warehouse.

Der erste Themenblock legt die konzeptionelle Grundlage: Wie sind analytische Datenmodelle in modernen Build-Prozessen aufgebaut, und warum lohnt sich eine klare Trennung in mehrere Verarbeitungsebenen.

• Aufbau mehrstufiger Analytics-Modelle mit klar getrennten Ebenen
• Unterschied zwischen roher, bereinigter und fachlich aufbereiteter Datenschicht
• Einordnung technischer und fachlicher Verantwortlichkeiten je Schicht
• typische Probleme unstrukturierter, gewachsener Transformationslandschaften
• Prinzipien wartbarer und nachvollziehbarer Modellarchitekturen
• Rolle des Analytics Engineers im Zusammenspiel mit Data Engineering und Fachbereich

Im zweiten Block steht dbt als zentrales Werkzeug für die Umsetzung der Transformationslogik im Mittelpunkt. Die Teilnehmenden lernen, wie sich Modelle strukturieren, testen und dokumentieren lassen.

• Modellierung von Transformationsschritten in dbt
• Aufbau von Data Layering über mehrere Modellebenen hinweg
• Auswahl und Einsatz unterschiedlicher Materialisierungsarten
• Definition automatisierter Tests für einzelne dbt-Modelle
• Dokumentation von Modellen und deren Abhängigkeiten
• Nachvollziehbarkeit von Build-Läufen im Warehouse-Kontext

Der dritte Block überträgt die erlernten Konzepte auf typische Aufgaben aus dem Arbeitsalltag eines Analytics Engineers. Hier verschmelzen konzeptionelles Verständnis und Werkzeugkompetenz zu einer praktischen Arbeitsweise.

• Aufbau eines mehrstufigen Transformationsprojekts von der Rohdatenschicht bis zum Analytics-Modell
• Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen
• Umgang mit sich ändernden Anforderungen an bestehende Modelle
• Zusammenspiel von Entwicklungs-, Integrations- und Plattformumgebungen
• Abstimmung von Transformationslogik mit fachlichen Anforderungen
• Fehlersuche bei fehlgeschlagenen Tests und Build-Läufen

Der vierte Block vertieft die praktische Umsetzung anhand eines durchgehenden Projektszenarios, das die zuvor erlernten Konzepte in einem größeren Zusammenhang festigt.

• Planung einer mehrschichtigen Modellarchitektur für ein realistisches Datenszenario
• schrittweiser Aufbau der Rohdatenschicht aus mehreren Quellen
• Entwicklung einer bereinigten Zwischenschicht mit klaren Transformationsregeln
• Aufbau der fachlich nutzbaren Analytics-Schicht für Auswertungszwecke
• Einrichtung von Tests entlang der gesamten Modellkette
• Dokumentation der Modellabhängigkeiten für nachfolgende Bearbeitende
• Durchführung und Auswertung eines vollständigen Build-Laufs
• Identifikation und Behebung eines eingebauten Modellfehlers
• Anpassung eines bestehenden Modells an eine neue fachliche Anforderung
• Vergleich unterschiedlicher Materialisierungsstrategien am gleichen Modell
• Review eigener Modelle auf Wartbarkeit und Nachvollziehbarkeit
• Präsentation der eigenen Modellarchitektur im Gruppenkontext

Die Übungen orientieren sich konsequent an den Aufgaben, die im Alltag eines Analytics Engineers tatsächlich anfallen: verstreute Rohdaten strukturieren, Transformationslogik nachvollziehbar dokumentieren und dafür sorgen, dass Modelle auch bei wachsender Komplexität wartbar bleiben. Am Ende steht nicht nur die Bedienung eines einzelnen Werkzeugs, sondern ein Verständnis dafür, wie moderne Transformationsschichten grundsätzlich gedacht und aufgebaut werden – eine Kompetenz, die unabhängig von der konkreten Warehouse-Umgebung trägt. Dabei wird immer wieder der Blick auf das Zusammenspiel der Ebenen geschärft: Eine Rohdatenschicht, die unverändert aus dem Quellsystem übernommen wird, eine bereinigte Zwischenschicht, die technische Unschärfen glättet, und eine fachlich nutzbare Analytics-Schicht, die auf konkrete Auswertungsfragen zugeschnitten ist. Wer diese Trennung verinnerlicht, vermeidet die häufigste Ursache für unwartbare Datenlandschaften: die Vermischung von technischer Bereinigung und fachlicher Interpretation in einem einzigen, undurchsichtigen Transformationsschritt.

Der Kurs richtet sich an Personen, die sich in Richtung Analytics Engineering weiterentwickeln oder ihre bestehenden SQL- und Datenmodellierungskenntnisse um moderne Transformationskonzepte erweitern möchten.

• Personen mit SQL-Grundkenntnissen, die sich auf Transformationsschichten und Datenmodellierung spezialisieren möchten
• Data Analysts, die ihre Rolle in Richtung Analytics Engineering weiterentwickeln wollen
• BI-Entwickler/innen, die ihre Modellierungspraxis systematisieren möchten
• Quereinsteigende mit technischer Vorerfahrung und Interesse an Datenverarbeitung

Der Kurs verbindet konzeptionelle Einführungen zu Data Layering und Modellarchitektur mit umfangreichen praktischen Übungen direkt in dbt. Anstelle isolierter Einzelaufgaben arbeiten die Teilnehmenden an einem durchgehenden Transformationsprojekt, das von der Rohdatenschicht bis zum fertigen Analytics-Modell reicht, sodass der Zusammenhang zwischen den einzelnen Modellierungsebenen jederzeit sichtbar bleibt.

Der Kurs ist als fokussierte Vertiefung im Bereich Analytics Engineering angelegt und lässt sich in überschaubarer Zeit neben anderen Verpflichtungen bewältigen. Der Umfang orientiert sich daran, die zentralen Konzepte der Transformationsmodellierung praxisnah und ohne unnötige Nebenschauplätze zu vermitteln.

Der Kurs endet mit einer trägerinternen Abschlussprüfung und einem entsprechenden Trägerzertifikat, das die erworbenen Kenntnisse in der Modellierung von Transformationsschichten mit dbt bestätigt. Eine herstellerseitige Zertifizierung ist damit nicht verbunden.

Unternehmen, die ihre Datenlandschaft professionalisieren, stehen regelmäßig vor demselben Problem: Rohdaten aus verschiedenen Systemen müssen in nachvollziehbare, testbare und wartbare Analytics-Modelle überführt werden. Wer versteht, wie Transformationsschichten sauber strukturiert werden, statt Abfragen unkoordiniert übereinanderzustapeln, liefert damit einen Beitrag, der weit über einzelne Auswertungen hinausreicht. Der Kurs vermittelt genau diese strukturelle Denkweise anhand eines durchgehenden Projekts, sodass die Teilnehmenden nicht nur einzelne dbt-Befehle kennen, sondern verstehen, warum bestimmte Modellierungsentscheidungen langfristig tragfähiger sind als andere. Diese Fähigkeit lässt sich unmittelbar auf reale Warehouse-Projekte übertragen. Da Analytics Engineering an der Schnittstelle zwischen klassischem Data Engineering und fachlicher Datenanalyse liegt, eröffnet diese Vertiefung Zugang zu einer Rolle, die in datengetriebenen Unternehmen zunehmend gefragt ist – mit klaren Anknüpfungspunkten für Data Analysts, BI-Entwickler/innen und technisch interessierte Quereinsteigende.