Traditionelles ETL ist fragil. Der moderne Ansatz: ELT — Rohdaten ins Warehouse laden und dort transformieren. dbt erledigt diese Transformation elegant.
dbt = SQL + Engineering-Praktiken¶
Versionskontrolle in Git, Dependency Management (ref()), eingebaute Tests (unique, not_null), automatisch generierte Dokumentation mit Lineage-Graph, Jinja-Templating für dynamisches SQL.
Snowflake-Vorteile¶
- Trennung von Storage und Compute
- Zero-Copy Cloning — Produktionskopien in Sekunden
- Time Travel — historische Daten bis zu 90 Tage zurück
Datenqualitätstests¶
Jedes Modell hat Tests. Custom-Test: „Die Gesamtrechnungssumme weicht nicht mehr als 0,1 % vom Quellsystem ab.” CI/CD führt automatisch dbt test und dbt run aus.
Moderner Data Stack = Einfachheit + Qualität¶
Ein Analyst mit SQL-Kenntnissen kann robuste, getestete Pipelines erstellen. Revolutionär.
dbtsnowflakeeltdata warehouseanalytics
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