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.
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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
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Die Top 7 Anforderungen an ein modernes Data Warehouse (Teil 2)
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