Synopsis "Analytics Engineering Mit Dbt - Benutzerhandbuch"
Was w?re, wenn Sie zuverl?ssige, produktionsreife Datenmodelle erstellen k?nnten, ohne sich in komplexen Data-Engineering-Workflows zu verlieren?Was w?re, wenn Sie endlich verstehen k?nnten, wie dbt in den modernen Data Stack passt - und es nutzen k?nnten, um Rohdaten in vertrauensw?rdige, dokumentierte, getestete und f?r Analysen geeignete Datens?tze zu transformieren?Was w?re, wenn Sie den Schritt von isolierten SQL-Abfragen hin zur Entwicklung von Analytics-Systemen machen k?nnten - mit der Struktur, den Tests, der Versionskontrolle und den Kollaborationspraktiken moderner Datenteams?ANALYTICS ENGINEERING MIT DBT - BENUTZERHANDBUCH ist ein praxisorientierter, moderner Leitfaden, der Ihnen dabei hilft, Analytics Engineering zu verstehen und dbt zu nutzen, um zuverl?ssige Workflows f?r die Datentransformation von Grund auf aufzubauen. Ganz gleich, ob Sie als Anf?nger Analytics Engineering entdecken, als Datenanalyst Ihre technischen Kenntnisse erweitern oder eine Laufbahn als Analytics Engineer oder Data Engineer anstreben - dieses Buch bietet Ihnen einen klaren Weg von den grundlegenden Konzepten bis hin zu praxisnahen Entwicklungspraktiken.Anstatt Sie mit abstrakter Theorie zu ?berfordern, konzentriert sich dieser Leitfaden darauf, wie die Dinge funktionieren und wie Sie sie anwenden k?nnen. Sie erfahren, wie dbt in einen modernen Data Stack integriert wird, wie Sie Transformationsprojekte strukturieren, wie Sie Rohdatens?tze in n?tzliche analytische Modelle umwandeln und wie Sie Workflows erstellen, die sich leichter testen, warten, dokumentieren und gemeinsam bearbeiten lassen.Im Buch behandeln Sie unter anderem folgende praktische Themen: Analytics Engineering verstehen und die Rolle von dbt kennenlernenEin dbt-Projekt einrichten und darin navigierendbt mit Ihrem Data Warehouse verbindenSQL-basierte Transformationsmodelle schreiben und organisierenWiederverwendbare und wartbare Datenmodelle erstellenSources, Staging-Modelle, Intermediate-Modelle und Marts verstehenDatentests hinzuf?gen, um Zuverl?ssigkeit und Vertrauen zu verbessernDokumentation erstellen und Datenherkunft (Data Lineage) verstehenJinja und dbt-Makros verwenden, um Transformationen flexibler zu gestaltenMit inkrementellen Modellen arbeiten und die Performance verbessernAbh?ngigkeiten und wiederverwendbare dbt-Pakete verwaltenGit und kollaborative Entwicklungs-Workflows einsetzenCI/CD-Workflows f?r Analytics in Produktionsumgebungen erstellenUmgebungen und Deployment-Workflows verwaltenGovernance- und Qualit?tspraktiken anwendenVerstehen, wie dbt in den modernen, KI-f?higen Data Stack integriert wirdGanz gleich, ob Sie gerade Ihr erstes dbt-Projekt starten oder Ihren bestehenden Analytics-Workflows mehr Struktur und Zuverl?ssigkeit verleihen m?chten - dieses Buch soll Ihnen das praktische Wissen vermitteln, das Sie ben?tigen, um sicher mit modernen Datentransformationen zu arbeiten.Am Ende des Buches verf?gen Sie ?ber ein klareres Verst?ndnis von Analytics Engineering, dbt-Workflows, Datenmodellierung, Tests, Dokumentation, Zusammenarbeit und Produktionspraktiken - und davon, wie all diese Komponenten zusammenspielen, um vertrauensw?rdige Datenprodukte zu schaffen.Erstellen Sie bessere Modelle. Testen Sie Ihre Daten. Dokumentieren Sie Ihre Arbeit. Arbeiten Sie sicher im Team. Verwandeln Sie Rohdaten mit dbt in vertrauensw?rdige Analysen.
