In meinem Unternehmen haben wir dbt Cloud erst vor ein paar Monaten eingeführt, auf der Suche nach einem Werkzeug, das uns bei der Migration von unbrauchbaren Legacy-Python-Skripten auf Airflow helfen könnte, die durch einfachere SQL-Modelllösungen ersetzt werden könnten. Es hat grundlegend verändert, wie das Datenteam arbeitet, indem es Best Practices der Softwareentwicklung wie Versionskontrolle und Dokumentation integriert. Es ist eine Lösung, die nicht nur ein Data Engineer nutzen oder verstehen könnte.

dbt bringt eine Menge bewährter Praktiken aus der Softwareentwicklung: Code-Versionierung, automatisiertes Testen, Dokumentation und Unterstützung für die Bereitstellung in mehreren Umgebungen in den Prozess der Datenumwandlung (ETL/ELT). Vor der Nutzung von dbt hatte ich entweder SQL-Code irgendwo in einer IDE feststecken oder er war durch ein Orchestrierungstool wie Airflow verschleiert, was es für Nicht-Programmierer schwierig machte, effektiv zu einem Datenteam beizutragen. Selbst als Senior Data Engineer liebe ich die bewährten Praktiken und die Einfachheit, die dbt meinem Team gebracht hat, und ich freue mich auf sein weiteres Wachstum!

dbt bietet Analysten und Datenpraktikern einen eleganten Weg, um langjährige Best Practices der Softwareentwicklung zu nutzen. Git, CI/CD und die Befehlszeile können einschüchternd wirken, aber dbt macht den Einstieg mit der Cloud-IDE einfach, um dann zur Befehlszeile/lokalen IDE überzugehen. Das Endergebnis sind Datenressourcen, die wiederverwendbar, zusammensetzbar, getestet und von höherer Qualität sind, da sie von einer git-ähnlichen Zusammenarbeit profitieren.