Datenwertschöpfung mit dbt

Architektur, Implementierung und DataOps

Skalierbare Datenmodelle und verlässliche Transformationen sind die Grundlage für jede moderne Analytics-Initiative. Für Data Leads und Data Champions ist das strukturierte Transformieren von Daten daher eine Kernaufgabe. Das data build tool (dbt) bringt Best Practices aus der Softwareentwicklung in die Datenarbeit und schafft testbare, nachvollziehbare und wartbare Datenpipelines.

The Information Lab unterstützt Unternehmen beim Aufbau und der Optimierung ihrer Dateninfrastruktur. Unsere Expertise deckt die gesamte Kette der Datenwertschöpfung ab. Als offizieller dbt Advanced Partner und mit zertifizierten dbt Architects und Developers entsteht Unterstützung, die Strategie, Implementierung und operative Nutzung zusammenbringt.

Passgenaue Bausteine fĂĽr Eure Anforderungen

Die Ausgangslage bestimmt das Modell der Zusammenarbeit. Wir bieten flexibel abrufbare, modulare Leistungen, begleiten beim Aufbau, übernehmen spezifische Teilprojekte oder unterstützen Euer Team als verlängerte Werkbank.

Eine Frau sitzt an einem Schreibtisch und betrachtet erfolgreich ausgeführte Datenanalysen auf einem Computerbildschirm.

Architektur

Belastbare und skalierbare Datenmodelle werden passend zu analytischen Anforderungen und bestehender Plattform entwickelt.

Ein Mann mit Brille sitzt an einem Schreibtisch und arbeitet an einem Computer mit Datenbankabfragen auf dem Bildschirm.

Implementierung

Models, Tests und Transformationen werden strukturiert aufgebaut, damit Datenqualität und Wartbarkeit von Beginn an mitgedacht sind.

Zwei Männer in einem Büro diskutieren vor einem Computerbildschirm mit Diagrammen und Datenvisualisierungen.

Data Ops

Prozesse werden automatisiert, CI/CD-Pipelines etabliert und Betriebsmodelle geschaffen, die Datenprodukte stabil und effizient nutzbar machen.

Zwei Fachleute erklären Cloud-Datenarchitektur an einem Glasboard mit Diagrammen und Notizen.

Integration in Euer Ökosystem

dbt fungiert als intelligentes Bindeglied in der Datenverarbeitung. Die Lösung lässt sich nativ mit modernen Cloud-Plattformen wie Snowflake oder BigQuery verbinden und zugleich in bestehende Infrastrukturen integrieren.

Ein besonderer Mehrwert entsteht dann, wenn der Status von Modellläufen und Datenaktualität direkt in analytische Anwendungen zurückgespielt wird. So wird für Fachbereiche sichtbar, wie aktuell die zugrunde liegenden Daten sind. Das schafft Transparenz und stärkt das Vertrauen in Reports und Dashboards.

Technologie und Compliance

Ob dbt Cloud oder dbt Core sinnvoll ist, hängt von technischen Anforderungen, Betriebsmodell und internen Richtlinien ab. The Information Lab unterstützt dabei, die passende Variante in ein tragfähiges Setup zu überführen.

dbt Core


Passend fĂĽr Umgebungen mit strengen Compliance-Vorgaben oder isolierten Infrastrukturen, in denen maximale Kontrolle ĂĽber den Betrieb gefragt ist.

dbt Cloud


Geeignet für Teams, die eine verwaltete Umgebung mit integriertem Scheduling und Entwicklungsumgebung nutzen möchten.

Verlässlichkeit durch Fakten

  • Zertifizierte Sicherheit:
    Das Unternehmen ist ISO-27001 zertifiziert. Der Schutz von Daten ist durch streng geprĂĽfte Prozesse belegt.
  • Ausgezeichnete Expertise:
    dbt Advanced Partner, „Emerging Partner of the Year 2025“ sowie ein Team aus dbt Certified Architects und Developers.
  • Hohe Kundenzufriedenheit:
    Sehr gute und verifizierte Bewertungen auf ProvenExpert unterstreichen die Qualität der Umsetzung.
  • Validierte Erfolge:
    Erfolgreiche Implementierungen bei diversen Unternehmen belegen die Reduktion von Ladezeiten und die Steigerung der Datenqualität. Details zu Use Cases erörtern wir gerne im direkten Gespräch.

dbt Trainings

Unsere dbt Trainings helfen dabei, Datenmodelle strukturiert aufzubauen, Transformationen nachvollziehbar zu entwickeln und Analytics Engineering verlässlich im Unternehmen zu verankern. So wird dbt im Arbeitsalltag verständlich, nutzbar und als stabile Grundlage für moderne Daten- und BI-Prozesse einsetzbar.

dbt Trainings ansehen

Der nächste Schritt zu skalierbaren Datenmodellen

Ob neuer Aufbau, Modernisierung bestehender Transformationen oder Unterstützung für ein wachsendes Analytics-Team. Gemeinsam lässt sich klären, wie dbt so eingesetzt werden kann, dass Datenmodelle wartbar, testbar und langfristig skalierbar bleiben.

+49 40 21091818-6
kontakt@theinformationlab.de
Lächelnder Mann mit Brille und kurzem Bart, trägt ein rotes Polohemd, unscharfer Hintergrund.

Jan Delventhal

Head of Business Development

Startseite- & Serviceskontakformular

„*“ zeigt erforderliche Felder an

Dieses Feld dient zur Validierung und sollte nicht verändert werden.
Datenschutz*

Weitere Fragen & Antworten

Warum löst dbt klassische ETL-Tools in modernen Datenarchitekturen zunehmend ab?

Klassische ETL-Prozesse basieren häufig auf isolierten Skripten oder proprietären Benutzeroberflächen, die schwer zu warten sind und sogenannte „Blackboxes“ erzeugen. dbt etabliert stattdessen bewährte Methoden der Softwareentwicklung in der Datenarbeit (Analytics Engineering). Durch Versionskontrolle, CI/CD-Pipelines und modularen SQL-Code entstehen transparente, testbare und skalierbare Datenpipelines direkt innerhalb des Cloud-Data-Warehouses.

Wie sichert dbt die Datenqualität für Dashboards und Reports ab?

Mangelhafte Datenqualität führt unmittelbar zu Vertrauensverlust in das Reporting. dbt löst dieses Problem durch integrierte, automatisierte Tests. Bei jedem Modelllauf prüft das System selbstständig, ob Werte fehlen, Duplikate existieren oder fachliche Logiken verletzt wurden. Abweichungen werden dokumentiert und fehlerhafte Datensätze blockiert, bevor sie in Analyse-Frontends wie Tableau oder Power BI gelangen.

Wo liegt der strategische Unterschied zwischen dbt Core und dbt Cloud?

dbt Core ist die Open-Source-Version, die über die Kommandozeile (CLI) bedient wird und eine eigene Infrastruktur für das Hosting und die Orchestrierung erfordert. dbt Cloud ist eine vollständig verwaltete SaaS-Lösung. Sie bietet eine webbasierte Entwicklungsumgebung (IDE), automatisiertes Scheduling und erweiterte Sicherheitsfunktionen. Die Wahl hängt von internen Compliance-Vorgaben, IT-Ressourcen und dem gewünschten Betriebsmodell ab.

Lässt sich dbt in bestehende Systemlandschaften integrieren?

Ja. dbt ist als dediziertes Transformations-Tool (das „T“ in ELT) konzipiert und fungiert als intelligentes Bindeglied in Best-of-Breed-Architekturen. Es integriert sich nativ und hochperformant in führende Cloud-Datenplattformen wie Snowflake oder Google BigQuery. Gleichzeitig harmoniert es reibungslos mit vorgeschalteten Extraktions-Tools und nachgelagerten BI-Plattformen.

Was beinhaltet der DataOps-Ansatz bei einer dbt-Implementierung?

DataOps überträgt die Agilität von DevOps auf das Datenmanagement. Bei der Implementierung durch The Information Lab umfasst dies die Einrichtung automatisierter Bereitstellungsprozesse (CI/CD), strukturiertes Code-Reviewing und ein klares Umgebungsmanagement (Entwicklung, Test, Produktion). Das Resultat ist ein robuster operativer Betrieb, der es Daten-Teams ermöglicht, Anpassungen schneller und fehlerfrei auszurollen.

Welchen Mehrwert bietet ein offizieller dbt Advanced Partner?

Der Aufbau nachhaltiger Datenmodelle erfordert mehr als reine Tool-Kenntnisse. Als dbt Advanced Partner und „Emerging Partner of the Year 2025“ kombiniert The Information Lab tiefes Architekturwissen mit branchenübergreifender Best-Practice-Erfahrung. Die zertifizierten dbt Architects begleiten den Prozess ganzheitlich – von der initialen Datenmodellierung bis zum operativen Betrieb, abgesichert durch nachweisliche ISO-27001-Sicherheitsstandards.