Modellierung & Transformation
Wir entwerfen modulare, wiederverwendbare SQL-Modelle, direkt ausgeführt im Zielsystem.
dbt – Transformationen im Modern Data Stack effizient operationalisieren
Erfahre, wie du mit dbt (data build tool) deine Daten-Transformationen direkt im Zielsystem automatisierst. Skalierbar, versionierbar und perfekt integriert in den Modern Data Stack – von dbt Core bis dbt Cloud.
So unterstützen wir dich mit dbt
Als zertifizierter dbt-Partner begleiten wir dich beim Aufbau eines zukunftsfähigen Data Stacks – von der technischen Implementierung bis zur Governance. Wir sorgen dafür, dass deine Datenprozesse sauber, skalierbar und automatisiert laufen.
Qualität & Transparenz mit dbt + Dokumentation
Out-of-the-box Tests & Schema-Verträge, + generierte Projektdokumentation mit Lineage – für hohe Transparenz & Qualität.
Orchestrierung & Betrieb
Job-Setup, Scheduler, Logging, CI-Workflows, Artefakte & Alerts – automatisiert und zuverlässig.
Governance & Lineage
Interaktive DAGs & Column-Level Lineage für Auswirkungen von Änderungen und Datenflüsse sichtbar machen.
Semantic Layer & Metriken
einheitliche KPI-Definitionen und dynamische SQL-Generierung über Plattformen hinweg.
Developer Experience & AI-Unterstützung
Nutzung von Studio IDE & dbt Copilot: codieren, testen, dokumentieren – schneller und smarter.
Kostenfreier dbt Check
Wir analysieren gemeinsam, wie fit dein Data Stack für dbt ist – von Architektur und Governance bis zur Automatisierung. Innerhalb weniger Tage erhältst du eine konkrete Einschätzung und Handlungsempfehlungen für deine Transformation.
dbt als zentraler Standard im Modern Data Stack
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FAQs
Nein. dbt Core bietet alle Kernfunktionen kostenlos. dbt Cloud lohnt sich, wenn Scheduling, UI, API-Zugriff oder erweiterte Governance-Funktionen benötigt werden.
Ja. dbt ist primär SQL-basiert. Python-Modelle sind optional und erweitern die Flexibilität, z. B. für komplexe Transformationen oder ML-Preprocessing.
dbt lässt sich über APIs und CLI in gängige Orchestrierungstools (Airflow, Prefect, Dagster) oder SaaS-Integratoren einbinden. So wird es Teil der bestehenden ELT- und Automatisierungsprozesse.
dbt Core vs. dbt Fusion – ein Leitfaden für die Migration (Teil 1)
Dbt (data build tool) ist ein Open-Source-Framework für die Transformation von Daten in modernen Data Warhouse Architekturen. Dbt Core ist hierbei die klassische Open-Source-Variante des Anbieters, die lokal oder in einer eigenen Umgebung läuft. Im Mai 2025 wurde dbt Fusion,…
dbt Core zu dbt Fusion migrieren – Schritt-für-Schritt Migration Guide (Teil 2)
Wenn du darüber nachdenkst ein Projekt von dbt Core zu dbt Fusion zu migrieren, gibt es aus meiner Sicht drei essenzielle Dinge, die zuerst gemacht bzw. kontrolliert werden sollten. Zuallererst muss der dbt Fusion Adapter Support geprüft werden. Zum Zeitpunkt dieses Artikels ist ein Adapter für Snowflake, Databricks, Big Query und Redshift verfügbar. Weitere sind in Planung. Sollte die im Unternehmen…
ETL vs. ELT im Jahr 2025: Wie moderne Datenarchitekturen wirklich funktionieren
Build for Flexibility: Hybride Architekturen, die ETL und ELT kombinieren, sind eine pragmatische und zukunftssichere Lösung. Entscheidend ist dabei nicht das konkrete Tool, sondern die zugrunde liegende Datenstrategie…
Architektur & InfrastrukturData Management
Moderne Datenarchitekturen 2030: Herausforderungen, Trends und Erfolgsfaktoren für Unternehmen
Mit welchen Herausforderungen konfrontieren Unternehmen heute im Datenumfeld, welche Trends setzen sich durch und wie Ihr eure eigene Datenstrategie für die Zukunft optimieren könnt.