Effizientes Datenmanagement mit DBT (Data Build Tool)
Webinar - GFU Cyrus AG
Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, DBT effektiv zu installieren, zu konfigurieren und zu nutzen. Sie lernen, wie sie Datenmodelle erstellen, Transformationen durchführen und Datenintegrität sicherstellen können.
Überblick und Funktionen: Erklärung, was DBT ist, seine Hauptmerkmale und die Vorteile der Nutzung für Datenmanagement und Transformation.
Anwendungsbereiche: Diskussion der typischen Anwendungsfälle von DBT, einschließlich Data Warehousing, ETL-Prozesse und Datenmodellierung.
Systemanforderungen und Installation
Hardware- und Software-Anforderungen: Übersicht über die benötigten Systemressourcen und Softwarevoraussetzungen zur Installation von DBT.
Installation: Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Installation von DBT auf verschiedenen Plattformen (Windows, macOS, Linux).
Erste Konfiguration: Grundlegende Einrichtung und Konfiguration von DBT, einschließlich der Verbindung zu Datenbanken.
Grundlegende Konzepte und Benutzeroberfläche
DBT-Projektstruktur: Einführung in die Struktur eines DBT-Projekts, einschließlich der Ordner- und Dateihierarchie.
Modelle und SQL: Erklärung der Konzepte von Modellen, SQL-Skripten und der Jinja-Template-Sprache.
Erstellen einfacher Transformationen
Erster DBT-Workflow: Anleitung zur Erstellung eines einfachen DBT-Workflows zur Datentransformation.
Modellierung und Abhängigkeiten: Techniken zur Modellierung von Daten und Verwaltung von Abhängigkeiten zwischen Modellen.
Tests und Validierung
Testen von Datenmodellen: Einführung in die Testfunktionen von DBT zur Sicherstellung der Datenintegrität.
Erstellen von Tests: Anleitung zur Erstellung und Ausführung von Tests für Datenmodelle.
Fortgeschrittene Transformationstechniken
Komplexe Datenmodelle: Nutzung fortgeschrittener Techniken zur Erstellung komplexer Datenmodelle.
Datenaggregation und -bereinigung: Anwendung von Aggregations- und Bereinigungstechniken in DBT-Modellen.
Dokumentation und Zusammenarbeit
Automatische Dokumentation: Nutzung der Dokumentationsfunktionen von DBT zur Erstellung von Dokumentationen für Datenmodelle.
Zusammenarbeit: Techniken zur Zusammenarbeit im Team, einschließlich Versionierung und Code-Reviews.
Deployment und Automatisierung
Bereitstellung von DBT-Projekten: Techniken zur Bereitstellung und Verwaltung von DBT-Projekten in verschiedenen Umgebungen.
CI/CD-Integration: Integration von DBT in Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD) Pipelines.
Leistungsoptimierung
Optimierung von SQL-Abfragen: Techniken zur Optimierung von SQL-Abfragen für bessere Performance.
Performance-Monitoring: Nutzung von Werkzeugen zur Überwachung und Analyse der Performance von DBT-Transformationen.
Fallstudie 1: Kundenanalyse und -segmentierung
Problemstellung: Bedarf an detaillierter Analyse und Segmentierung von Kundendaten für personalisierte Marketingkampagnen.
Lösung: Implementierung eines DBT-Workflows zur Transformation und Analyse von Kundendaten, einschließlich der Erstellung von Segmentierungsmodellen.
Ergebnis: Verbesserte Kundenansprache und höhere Conversion-Raten durch gezielte Marketingkampagnen.
Fallstudie 2: IoT-Datenverarbeitung und -analyse
Problemstellung: Bedarf an Echtzeit-Verarbeitung und Analyse großer Mengen von IoT-Daten.
Lösung: Nutzung von DBT zur Erstellung eines Workflows zur Verarbeitung und Analyse von IoT-Datenströmen.
Ergebnis: Effizientere Überwachung und Steuerung von IoT-Geräten, sowie bessere Entscheidungsfindung durch Echtzeit-Einblicke.
Fallstudie 3: Supply-Chain-Optimierung
Problemstellung: Bedarf an optimierter Datenintegration und -analyse zur Verbesserung der Lieferkettenprozesse.
Lösung: Nutzung von DBT zur Erstellung von Workflows, die Daten aus verschiedenen Quellen integrieren und analysieren, um Lieferkettenprozesse zu optimieren.
Ergebnis: Reduzierte Lieferzeiten, geringere Kosten und verbesserte Transparenz in der Lieferkette.
Dauer/zeitlicher Ablauf:
3 Tage
Zielgruppe:
Dieses Seminar richtet sich an Dateningenieure, Datenanalysten, BI-Entwickler und IT-Profis, die DBT zur Verbesserung ihrer Datenmanagement- und Transformationsprozesse nutzen möchten. Grundlegende Kenntnisse in SQL und Datenbanken sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.
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