ANALYTICS ENGINEERING MIT DBT – BENUTZERHANDBUCH: Ein praktischer, moderner Leitfaden zum Aufbau vertrauenswürdiger, produktionsreifer Datenmodelle – ... dem KI-fähigen Daten-Stack. (German Edition) [German]

By Scott Benjamin

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 kennenlernen

Ein dbt-Projekt einrichten und darin navigieren

dbt mit Ihrem Data Warehouse verbinden

SQL-basierte Transformationsmodelle schreiben und organisieren

Wiederverwendbare und wartbare Datenmodelle erstellen

Sources, Staging-Modelle, Intermediate-Modelle und Marts verstehen

Datentests hinzuf gen, um Zuverl ssigkeit und Vertrauen zu verbessern

Dokumentation erstellen und Datenherkunft (Data Lineage) verstehen

Jinja und dbt-Makros verwenden, um Transformationen flexibler zu gestalten

Mit inkrementellen Modellen arbeiten und die Performance verbessern

Abh ngigkeiten und wiederverwendbare dbt-Pakete verwalten

Git und kollaborative Entwicklungs-Workflows einsetzen

CI/CD-Workflows f r Analytics in Produktionsumgebungen erstellen

Umgebungen und Deployment-Workflows verwalten

Governance- und Qualit tspraktiken anwenden

Verstehen, wie dbt in den modernen, KI-f higen Data Stack integriert wird

Ganz 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.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: B0HGBZCBDM
• ISBN13: 9798194677689
• Release Date: August 2026
• Publisher: Independently published
• Length: 103 Pages
• Weight: 0.58 lbs.
• Dimensions: 11.0" x 0.2" x 8.5"