Wenn Daten Organisationen in die Lage versetzen, fundierte Entscheidungen zu treffen, müssen die Informationen auch zuverlässig sein. Die Transformationsphase ist daher für die Unternehmen eine große Herausforderung. In dieser Zeit müssen die Unternehmen die verfügbaren Daten aufbereiten und bereinigen, um ihre Qualität zu verbessern. Angesichts der immer größer werdenden Datenmengen wird diese Aufgabe jedoch immer schwieriger (z. B. aufgrund von fehlenden internen Ressourcen und Zeitmangel). Glücklicherweise gibt es Tools, die die Umwandlung von Daten vereinfachen und beschleunigen sollen. Dazu gehört auch das Data Build Tool.
Was ist das Data Build Tool?
Data Build Tool (oder DBT) ist ein Open-Source-Tool, das von Fishtown Analytics entwickelt wurde. Sein Ziel ist es, die Transformation von Daten durch den ELT-Prozess (Extraction Load Transformation) zu erleichtern. Die Nutzer können damit die Daten der Organisation im Data Warehouse selbst umwandeln. Und das auf einfachere und schnellere Weise.
In Zeiten von Big Data ist dieses Tool eine Notwendigkeit. Unternehmen sammeln riesige Mengen an Daten aus einer Vielzahl von Quellen und in verschiedenen (manchmal unleserlichen) Formaten. Um die Entscheidungsfindung zu unterstützen, müssen Datenteams veraltete, falsche, fehlerhafte oder doppelte Daten entfernen und die Formate vereinheitlichen. Das kann einige Zeit dauern. Es sei denn, du verfügst über das DBT Data Build Tool, das ausschließlich SQL-Anweisungen in Tabellen oder Ansichten verwendet.
Wie verwende ich das Data Build Tool?
Data Build Tool wird als Open Source und als Cloud-Version angeboten. Je nachdem, welches Modell man wählt, unterscheidet sich die Arbeitsweise:
- DBT Cloud: Das Tool wird dann auf einem Cloud Data Warehouse, wie Snowflake oder Google Big Query, verwendet. Dies ist die kostenpflichtige Version, aber die Produktivität wird weitgehend erhöht.
- DBT Core: Du kannst diese kostenlose Version auf deinem Arbeitsplatzrechner verwenden, wenn du vorher Git und Python 3.5 (mindestens) installiert hast. In diesem Fall stellt sich DBT als Kommandozeilen-Interface dar.
Unabhängig davon, welche Option du wählst, ist es für die Arbeit mit DBT entscheidend, dass du die SQL-Sprache und die GIT-Befehle beherrschst.
Warum DBT verwenden?
Das Data Build Tool kann sowohl für die Umwandlung von Daten in Datenbanken als auch für Datenqualitätstests und Analysen verwendet werden. Unabhängig von seiner Verwendung bietet das Tool mehrere Vorteile:
- Flexible SQL-Modelle: Da DBT hauptsächlich auf SQL basiert, ist die Ausführung dieser Anweisungen einfach. Und das aus gutem Grund: Das Data Build Tool übernimmt die Aufgabe, die verschiedenen geschriebenen Abfragen miteinander zu verknüpfen. Die Software überträgt sie dann in eine Ansicht oder eine Tabelle.
- Vereinfachung der Versionierung: Dies hängt vor allem damit zusammen, dass DBT das GitHub-Repository verwendet.
- Umgebungswechsel: Du kannst sehr einfach von einer Dev- zu einer Prod-Umgebung wechseln.
- Die Leistungsfähigkeit: Dieses kostenlose Tool verbindet sich mit einer Vielzahl von Datenbanken. Einige Datenverbindungen sind sogar nativ programmiert, wie z. B. Big Query, Snowflake, Amazon RedShift oder Postgre. Hinzu kommen mehrere Konnektoren, die von der Community zur Verfügung gestellt werden.
- Dokumentationsmanagement: Alle Transformationen, die im Data Warehouse stattfinden, werden automatisch zurückgeschrieben. Die operativen Teams können dann selbstständig auf die verfügbare Dokumentation zugreifen.
Beherrsche das Data Build Tool mit DataScientest
Das Data Build Tool ist ein unverzichtbares Werkzeug für die Umwandlung und Nutzung von Daten. Um die Vorteile dieses Tools voll auszuschöpfen, ist es wichtig, dass du SQL-Abfragen perfekt beherrschst. Und ganz allgemein alle Datentools für Automatisierung, Analytik, Cloud etc.
