Mit dbt und Data Governance durchstarten. (M)Ein Erfahrungsbericht aus dem dualen Studium

Ich bin Fabian Kratz, dualer Student im Bereich Data Management bei der ORDIX AG. In meiner letzten Praxisphase setzte ich ein Projekt im Bereich Data Management um. Im Mittelpunkt standen dabei das Open-Source-Tool dbt (Data Build Tool) sowie die Prinzipien der Data Governance.

Relativ schnell wurde mir klar, warum Data Governance eine zentrale Rolle spielt. Unternehmen können das volle Potenzial ihrer Daten nur dann ausschöpfen, wenn Datenprozesse verlässlich dokumentiert sind, eine hohe Datenqualität vorliegt und regulatorische Anforderungen eingehalten werden. Genau aus diesem Grund bildet die ORDIX AG gezielt in diesem Bereich aus und bindet Studierende frühzeitig in entsprechende Projekte ein.

In diesem Erfahrungsbericht schildere ich meine persönlichen Eindrücke aus einer dreimonatigen Praxisphase. Dabei geht es weniger um eine vollständige technische Erklärung, sondern vielmehr um meinen Lernprozess, meine Herausforderungen und die Erkenntnisse, die ich aus dem Projekt mitgenommen habe.

Was ist dbt und warum ist es so relevant?

Zu Beginn meiner Praxisphase konnte ich mir unter dbt noch wenig vorstellen. Inzwischen weiß ich, dass dbt ein Open-Source-Werkzeug ist, mit dem Daten im Data Warehouse strukturiert transformiert und modelliert werden. Entwickler:innen erstellen SQL-Modelle, die automatisiert in der Zieldatenbank ausgeführt werden. Der gesamte Transformation-Code wird zentral verwaltet, versioniert und nachvollziehbar dokumentiert.

Ein wesentlicher Vorteil von dbt liegt in der Modularisierung. SQL-Modelle können wiederverwendet und über definierte Abhängigkeiten miteinander verknüpft werden. dbt erkennt diese Abhängigkeiten automatisch und führt die Modelle in der richtigen Reihenfolge aus. Dadurch entsteht ein klar strukturierter Datenfluss.

Zusätzlich bringt dbt bewährte Methoden aus der Softwareentwicklung in das Data Warehouse. Dazu zählen Versionsverwaltung, automatisierte Tests und eine konsistente Projektstruktur. Für Unternehmen bedeutet das mehr Effizienz, eine bessere Zusammenarbeit im Team und eine deutlich höhere Transparenz in der Datenverarbeitung. 

Data Governance als Grundlage für verlässliche Daten

Der Begriff Data Governance war mir aus dem Studium bekannt. In der Praxis konnte ich jedoch erst richtig nachvollziehen, was damit gemeint ist. Es geht nicht nur um Regeln, sondern um Nachvollziehbarkeit, Verantwortung und Vertrauen in Daten.

Die Bedeutung von Data Governance nimmt stetig zu. Datenmengen wachsen, und Entscheidungen basieren immer häufiger auf analytischen Auswertungen. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Nachvollziehbarkeit und Compliance. Eine saubere Data Governance sorgt dafür, dass Daten konsistent, korrekt und vertrauenswürdig sind.

Ein wichtiger Baustein in diesem Zusammenhang ist die Data Lineage. Sie beschreibt, woher Daten stammen, welche Transformationen sie durchlaufen und wie sie in Zieltabellen verwendet werden. In der Praxis ist das besonders wichtig, wenn Probleme auftreten. Bei fehlerhaften Auswertungen oder unerwarteten Ergebnissen ermöglicht Data Lineage ein gezieltes Reverse Engineering. Man kann nachvollziehen, an welcher Stelle im Datenfluss ein Fehler entstanden ist und welche nachgelagerten Tabellen davon betroffen sind.

Darüber hinaus schafft Data Lineage Transparenz bei sicherheitsrelevanten Vorfällen. Wenn es beispielsweise zu Datenmanipulationen oder unberechtigten Zugriffen kommt, lässt sich über die Lineage nachvollziehen, welche Daten betroffen sind und wie weit sich ein Problem im System ausgebreitet hat. Auch im regulären Betrieb hilft diese Transparenz, Auswirkungen von Änderungen besser einzuschätzen und Risiken zu minimieren.

dbt unterstützt diesen Governance-Ansatz sehr gut, da es Transformationen strukturiert, dokumentiert und versioniert abbildet. Da dbt im Data-Warehouse-Umfeld inzwischen als eine Art De-facto-Standard für Transformationen gilt, ist es besonders wichtig, dass die in dbt definierten Datenflüsse nicht isoliert betrachtet werden. Stattdessen sollten sie möglichst automatisiert in ein zentrales Lineage- und Metadatenkonzept integriert werden. Eine manuelle Pflege solcher Informationen wäre fehleranfällig und im Projektalltag kaum praktikabel.

Genau diese automatisierte Einbindung war Teil meiner Aufgabe im Projekt. Am Beispiel von OpenMetadata habe ich untersucht, wie gut sich dbt-Transformationen in ein Data-Lineage-Tool integrieren lassen. Die Integration erfolgte über die von dbt erzeugten Metadaten, sodass Tabellen, Views und ihre Abhängigkeiten automatisch erkannt wurden. Dadurch konnte die Data Lineage ohne zusätzlichen manuellen Pflegeaufwand aufgebaut und aktuell gehalten werden. 

Meine Erfahrungen aus dem Projekt

Während meiner dreimonatigen Praxisphase arbeitete ich an einem eigenen Projekt. Ziel war der Aufbau eines kleinen Data Warehouses auf Basis von PostgreSQL unter Einsatz von dbt, um anschließend Governance-Aspekte wie Zuständigkeiten, Datenqualität und Lineage umzusetzen. Zunächst definierte ich einen Staging-Layer, in dem Rohdaten vereinheitlicht wurden. Darauf aufbauend entwickelte ich mehrere SQL-Modelle, um die Daten schrittweise aufzubereiten.

Mein erster großer Aha-Moment kam mit dem ersten erfolgreich ausgeführten dbt-Modell. Nach dem Aufruf von „dbt run“ wurde die gewünschte Tabelle korrekt erzeugt. In meinem Fall handelte es sich um eine Faktentabelle, die sich aus dem Sakila-Datenmodell, einer Beispiel-Datenbank, die im MySQL-Kontext häufig genutzt wird (Leser:innen des Data Governance Blog dürften diese mittlerweile kennen.), zusammensetzte.

Ein besonderes Highlight war die Integration von OpenMetadata. Nach der Übergabe der Metadaten konnte ich die vollständige Data Lineage grafisch darstellen. Auf einen Blick war erkennbar, wie Daten durch das gesamte Data Warehouse fließen. Dieser Überblick machte für mich den Mehrwert von Data Governance greifbar. 

Persönliche Erkenntnisse

Rückblickend habe ich in diesen drei Monaten viel gelernt. Nicht nur über dbt oder Data Governance, sondern auch über strukturiertes Arbeiten mit Daten. Ich habe verstanden, warum saubere Modelle, hohe Datenqualität, Dokumentation und Tests keine Nebensache sind, sondern zentrale Bestandteile professioneller Datenarbeit.

Besonders wichtig war für mich die Erkenntnis, dass Datenqualität aktiv gestaltet werden muss. Sie entsteht nicht automatisch, sondern durch klare Regeln, Verantwortung und passende Werkzeuge. 

Fazit

Meine Praxisphase hat mir gezeigt, wie Theorie und Praxis im Datenumfeld zusammenfinden. dbt und Data Governance waren für mich keine abstrakten Konzepte mehr, sondern konkrete Bestandteile meiner täglichen Arbeit.

Als dualer Student habe ich die Möglichkeit, solche Erfahrungen früh zu sammeln. Das hat mir geholfen, ein besseres Verständnis für die Anforderungen moderner Datenprojekte zu entwickeln und meine eigenen Interessen im Bereich Data Management weiter zu schärfen.

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