Analytics Engineering — Die Rolle zwischen Daten und Business

Analytics Engineering erstellt zuverlässige Datenmodelle, die Self-Serve-Analytik ermöglichen. Eine Brücke zwischen Rohdaten und Business Insights.

Was macht ein Analytics Engineer¶

Transformiert Rohdaten in business-ready Modelle.

Verantwortlichkeiten¶

• Data modeling — star schema, OBT
• dbt-Transformationen — SQL-Modelle
• Data quality — Monitoring
• Dokumentation — Glossare, Lineage
• Metriken — KPIs als Code

Semantic Layer¶

# dbt Semantic Layer
semantic_models:
  - name: orders
    model: ref('fct_orders')
    measures:
      - name: revenue
        agg: sum
        expr: total_czk
metrics:
  - name: average_order_value
    type: derived
    type_params:
      expr: revenue / order_count

Stack¶

• Transformationen: dbt
• Warehouse: Snowflake, BigQuery, DuckDB
• BI: Metabase, Superset, Looker

Zusammenfassung¶

Analytics Engineering ist die Brücke zwischen Daten und Business. dbt und der Semantic Layer bilden die Grundlage der Self-Serve-Analytik.