dbt ist zu einem Standardwerkzeug in modernen Datenstapeln geworden, aber die Einführung mit SQL Server war aufgrund historischer Einschränkungen langsamer. Diese Serie schließt diese Lücke, indem sie ein reales Projekt durchläuft, das ein mehrschichtiges Data Warehouse auf SQL Server mit dbt aufbaut. Der erste Artikel erklärt, was dbt ist – ein Transformationswerkzeug, das Analytics Engineers ermöglicht, modulare SQL-Modelle mit Tests, Dokumentation und Versionskontrolle zu schreiben – und skizziert den typischen Workflow von der lokalen Entwicklung bis zur Produktionsbereitstellung. Zu den wichtigsten Phasen gehören Projekteinrichtung, Modellentwicklung, Tests, Dokumentationserstellung und Planung über dbt Cloud oder CLI. Für Teams, die SQL Server als primäres Warehouse verwenden, zeigt diese Serie, dass dbt dennoch technische Strenge in ihre Transformationsschicht bringen kann. Der praktische Fokus auf ein reales Szenario macht es zu einer nützlichen Referenz für Dateningenieure und Analysten, die ihre SQL-Server-Workflows modernisieren möchten.
Ein praktischer Leitfaden zur Nutzung von dbt mit SQL Server für Data Warehousing, der Kernkonzepte und den Projektlebenszyklus von der Entwicklung bis zur Bereitstellung abdeckt.