Ausgezeichnet von dbt Labs:
The Information Lab ist Emerging Partner of the Year 2025

Wir freuen uns, dass The Information Lab von dbt Labs als Emerging Partner of the Year 2025 ausgezeichnet wurde. Verliehen wurde die Auszeichnung auf der dbt Coalesce in Las Vegas. Stellvertretend für die gesamte TIL-Gruppe nahmen Tom Brown (Founder), Jonathan MacDonald (Head of Cloud & Data Engineering) und Jenny Martin (Data Engineering Coach) den Award entgegen. Die Ehrung würdigt Partner, die mit technischer Expertise, Projekterfahrung und starkem Community-Engagement zum Wachstum des dbt-Ökosystems beitragen. Besonders freuen wir uns für unsere Teams, die täglich mit dbt arbeiten und diesen Erfolg möglich gemacht haben, und danken unseren Kund:innen für das Vertrauen in gemeinsame Projekte.

Data Engineering ist für moderne Datenarbeit unverzichtbar

Viele Analytics-Teams kennen das: Daten fließen zuverlässig in den Warehouse-Layer, Dashboards elegant und zweckdienlich gebaut – doch die Schicht dazwischen wirkt wie ein Flickenteppich. Transformationen mittels unübersichtlicher SQL-Skripte, kryptischer Workflows, ohne Versionierung; fehlende Tests, wenig Transparenz. Genau hier setzt dbt an: Es bringt bewährtes Software-Handwerk in den Daten-Transformations-Bereich und macht aus einfachem SQL ein ausgereiftes Datenprodukt.

dbt bringt bewährte Verfahren aus der Softwareentwicklung in die Datenwelt

dbt (data build tool) ist ein Framework, das Transformationen im Data-Warehouse so organisiert, als wären es Anwendungen: modular, getestet, versioniert, dokumentiert und automatisierbar.

Statt monolithischer SQL-Views schreiben Teams Modelle, die sich aufeinander beziehen. dbt baut daraus einen Abhängigkeitsgraphen (DAG, directed acyclic graph), führt nur, was sich geändert hat, erneut aus, und zeigt in einer klaren Lineage (Herkunft), woher jede Kennzahl kommt. Tests wie not null, unique oder relationships sind Teil des Codes, nicht einer Checkliste. Dokumentation entsteht direkt aus den Modellen, inklusive Beschreibungen, Eigentümerschaft und Metrikdefinitionen. So wird Governance nicht zum Nachtrag, sondern zum Nebenprodukt guter Arbeit.

Features von dbt

dbt skaliert mit der Plattform (Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks u.a.) und mit dem Team. Dazu gehören Dinge, die im Alltag den Unterschied machen:

Kurz gesagt: dbt bündelt Best Practices, die man sonst mühsam selbst aufbauen müsste.

Von Dashboards zur gesamten Data Value Chain

The Information Lab steht seit Jahren für starke Analytics-Ergebnisse. Unser Ursprung liegt im Dashboarding – dort, wo Nutzer täglich Entscheidungen treffen. Inzwischen begleiten wir Kund:innen über die gesamte Data Value Chain: vom Rohsignal bis zur verlässlichen Kennzahl und Entscheidung im Fachbereich.

Die Auszeichnung als dbt Emerging Partner of the Year sehen wir als Ermutigung, unseren Ansatz weiterzuführen. Es ist das Resultat aus vielen Projekten, in denen wir Transformationen aus der Grauzone geholt haben. Unsere Rolle ist dabei selten „nur Tool einführen“. Wir klären Zielbilder, entscheiden bewusst über Architektur und Betriebsmodell, bauen gemeinsam, übergeben Verantwortung – und hinterlassen etwas, das ohne uns weiterwächst.

Was wir mit dbt konkret tun

Architektur & Setup. Wir gestalten die Schicht zwischen Ingestion und Visualisierung: Namenskonventionen, Ordnerstrukturen, Environments, Rollen- und Rechtemodelle, Teststrategie, CI-Pipelines.  Entscheidungen werden explizit dokumentiert; spätere Teams finden sich zurecht.   Co-Development. Wir entwickeln erste Pakete gemeinsam mit den Ansprechpartnern bei Kunden. Dabei entstehen Muster: Quellvalidierung, Staging, Business-Modelle, Metriken. Nach wenigen Sprints können Kundenteams selbständig liefern – mit Code-Reviews als Sicherheitsnetz.   Governance, die nicht bremst.  Tests sind Pflicht, aber pragmatisch. Wir setzen Qualitäts-Bedingungen in Pull Requests, definieren ein Minimum an Dokumentation pro Modell und etablieren Ownership bis auf Metrikebene. Exposures verbinden Modelle mit Tableau, Power BI oder KI-Agenten – Auswirkungsanalysen werden endlich greifbar.   Betrieb & Observability. Wir integrieren Scheduler und Monitoring, fangen Ausreißer ab (z. B. Laufzeit, Kosten, Datenvolumen), und setzen Alarmierungen, die mehr sind als E-Mail-Rauschen. Unser Team hilft immer dort, wo unsere Kunden selbst nicht weiter kommen.   Enablement. Trainings sind bei uns keine Vorträge. Wir arbeiten an echten Repos, schreiben echte Tests, lösen echte Merge-Konflikte. Am Ende zählt Commit-Historie, nicht Folien.

Ein kurzes Beispiel

Ein Handelsunternehmen kommt mit 200 oder mehr verwaisten Views, mehreren Excel-Tabellen und unklaren KPI-Definitio

nen. Wir bauen mit dbt ein schlankes Staging auf, testen Datenquellen, sichern historische Zustände via Snapshots und verankern Metriken im Code. CI prüft jeden Pull Request, Incremental-Modelle halten das tägliche Build-Fenster unter 20 Minuten, und ein Data Catalog auf Basis der dbt-Docs gibt Fachanwendern sowie KI den nötigen Kontext. Das Ergebnis ist nicht „schnelleres SQL“, sondern ein verlässlicher Produktionsprozess für Kennzahlen.

Warum dbt und The Information Lab gut zusammenpassen

dbt macht Transformationen sichtbar und überprüfbar. Wir bringen die Erfahrung mit, diese Sichtbarkeit in bessere Entscheidungen zu übersetzen. Unsere Stärke im Dashboarding bleibt ein Vorteil: Wir denken Metriken dort zu Ende, wo sie wirken – in der Hand der Nutzer:innen. Gleichzeitig sorgen wir dafür, dass der Weg dorthin stabil, auditierbar und kosteneffizient ist./p>

Wie der Einstieg gelingt

Man startet nicht mit dem größten Brocken, sondern mit einer wertstiftenden Domäne und echten Konsument:innen. Ein sauberes Staging, klar definierte Business-Modelle, wenige, aber konsequente Tests – und ein Deployment, das jeden Merge in Produktion bringen kann. Nach den ersten sichtbaren Erfolgen wächst die Reichweite organisch: weitere Domänen, gemeinsame Pakete, wiederverwendbare Makros, ausgereiftere Governance.

Hinweis: Dieser Beitrag wurde mit Unterstützung von KI-Technologie optimiert und redaktionell von unserem Team überprüft und bearbeitet.

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