dbt

dbt Beratung und Implementierung für moderne Data Platforms

Wir etablieren dbt als professionelle Transformationsschicht für moderne Datenplattformen. Strukturiert, testbar, nachvollziehbar und skalierbar.

dbt macht Datentransformation zu einem professionellen Engineering-Modell

In vielen Unternehmen ist die eigentliche Herausforderung nicht mehr die reine Datenspeicherung, sondern die kontrollierte, nachvollziehbare und fachlich belastbare Transformation von Daten. Dbt setzt genau an dieser Stelle an. Statt SQL-Logik in BI-Tools, Stored Procedures, Einzeljobs oder schwer nachvollziehbaren Transformationsstrecken zu verteilen, werden Transformationen als Code strukturiert, versioniert, getestet und dokumentiert. Dadurch entsteht eine verlässliche Schicht zwischen Data Platform, Fachlogik und Analytics Delivery. Besonders im Zusammenspiel mit Snowflake, Databricks, Microsoft Fabric und SQL Server hilft dbt dabei, Datenmodelle sauber aufzubauen, Data Lineage sichtbar zu machen, Governance zu stärken und Datenprodukte langfristig wartbar weiterzuentwickeln.

Unsere dbt Expertise im Überblick
Strategie & Zielarchitektur
Wir verstehen dbt als Bestandteil einer professionellen Data Platform, nicht als isoliertes SQL-Werkzeug. Wir klären, welche Rolle dbt in Ihrer Zielarchitektur einnehmen soll und wie es sinnvoll mit Plattform, Teams, Governance und Delivery-Modell zusammenspielt.
Modellierungs- & Schichtenarchitektur
Wir konzipieren dbt-Projekt- und Modellstrukturen, die technische Vorstufen, fachliche Logik und konsumierbare Datenprodukte sauber voneinander trennen. Dazu gehören Staging-, Intermediate- und Mart-Schichten, Domain-Zuschnitte, Namenskonventionen und Wiederverwendungsprinzipien.
Plattformintegration mit Snowflake, Databricks, Fabric & SQL Server
Wir setzen dbt plattformspezifisch ein und verbinden es sauber mit Snowflake, Databricks, Microsoft Fabric oder SQL Server. So entsteht eine belastbare Transformationsschicht, die die Stärken der jeweiligen Plattform nutzt und gleichzeitig Modellierung, Testing und Governance professionalisiert.
Implementierung & Analytics Engineering
Wir unterstützen beim initialen Setup und bei anspruchsvollen Umsetzungsprojekten. Dazu gehören Repository-Struktur, Umgebungslogik, modulare Modellierung, Macro-Entwicklung, Package-Nutzung, Build-Strategien und klare Engineering-Standards.
Testing, Data Quality & Data Lineage
Wir etablieren Qualitätsmechanismen, die im Alltag wirken. Standardtests, fachnahe Validierungen, Dokumentation und Data Lineage machen sichtbar, wie Datenprodukte entstehen, wo Abhängigkeiten liegen und welche Auswirkungen Änderungen haben können.
Governance, CI/CD & Betriebsfähigkeit
Wir machen dbt zu einem belastbaren Bestandteil Ihres Delivery-Modells. Git-Workflows, Review-Prozesse, CI/CD-Pipelines, Environments, Freigabemechanismen und Dokumentationsstandards sorgen dafür, dass Transformationen sicher betrieben und weiterentwickelt werden können.
Ihr konkreter Nutzen
Was Sie mit Heringer und dbt gewinnen
Mit dbt gewinnen Unternehmen deutlich mehr als ein technisch funktionsfähiges Transformationsprojekt. Sie gewinnen eine belastbarere Transformationsarchitektur, in der Datenlogik nicht länger verteilt, implizit oder historisch zufällig organisiert ist, sondern nachvollziehbar modelliert, sauber versioniert und kontrolliert weiterentwickelt wird. Dadurch steigt die Qualität der Datenplattform und operative Risiken werden reduziert. Gleichzeitig erhöht dbt die Wirkung bestehender Plattforminvestitionen in Snowflake, Databricks, Microsoft Fabric oder SQL Server, weil die Transformationsschicht dieselbe Professionalität erreicht wie die zugrunde liegende Plattform.
Belastbarere Transformationsarchitektur
Datenlogik wird nicht länger verteilt, implizit oder historisch zufällig organisiert, sondern nachvollziehbar modelliert, sauber versioniert und kontrolliert weiterentwickelt.
Mehr Wirkung aus bestehenden Plattformen
Snowflake, Databricks, Microsoft Fabric und SQL Server entfalten mehr Wert, wenn die Transformationsschicht dieselbe Professionalität erreicht wie die zugrunde liegende Plattform.
Höhere Transparenz durch Data Lineage
Dokumentierte Modelle, Tests und Data Lineage machen sichtbar, wie Datenprodukte entstehen, wo Abhängigkeiten liegen und welche Auswirkungen Änderungen haben können.
Schnellere und sicherere Delivery
Änderungen lassen sich kontrollierter entwickeln, prüfen und ausrollen. Das reduziert Reibung in Projekten und macht Teams unabhängiger von implizitem Einzelwissen.
Mehr Vertrauen in Datenqualität
Durch Tests, Validierungen und klare Modellstrukturen steigt das Vertrauen in Kennzahlen, Datenprodukte und analytische Entscheidungen.
Bessere Wartbarkeit und Zukunftsfähigkeit
Statt Black-Box-Logik oder schwer wartbaren Speziallösungen entstehen offene, verständliche und intern weiterentwickelbare Strukturen.
Leistungen rund um dbt
Von der Architekturentscheidung bis zur produktiven Umsetzung begleiten wir dbt-Vorhaben in ihrer gesamten Breite.
dbt Assessment und Architektur-Review
Wir analysieren Ihre bestehende Datenlandschaft, identifizieren strukturelle Schwächen und bewerten, wie DBT sinnvoll eingesetzt oder weiterentwickelt werden kann. Dabei betrachten wir Architektur, Modellstruktur, Delivery-Reife, Plattformintegration und Governance nicht getrennt, sondern im Zusammenhang.
Zielbild, Setup und Einführung
Wir entwickeln ein tragfähiges Setup für dbt in Ihrer Umgebung. Dazu gehören Projektstruktur, Environments, Modellierungskonzept, Testing-Grundlagen, CI/CD-Anbindung und die Integration in Snowflake, Databricks, Microsoft Fabric oder SQL Server.
Modernisierung historischer SQL- und DWH-Logik
Wir unterstützen bei der schrittweisen Ablösung oder Neuordnung von Views, Stored Procedures und gewachsenen Transformationsketten. Besonders im SQL-Server-Umfeld hilft dbt dabei, Logik zu modularisieren und Data Lineage wieder sichtbar und steuerbar zu machen.
Aufbau fachlicher Datenprodukte und Metrikschichten
Wir helfen dabei, fachlich belastbare Datenmodelle, Marts und semantisch konsistente Strukturen aufzubauen. So können Fachbereiche schneller mit verlässlichen Daten arbeiten und Kennzahlenlogik wird transparenter sowie wiederverwendbarer.
Refactoring, Performance-Tuning und Skalierung
Bestehende dbt-Projekte auditieren wir hinsichtlich Struktur, Performance, Wartbarkeit und Delivery-Fitness. Anschließend optimieren wir Modellketten, Materialization-Strategien, Build-Logiken und Projektorganisation.
Governance, Dokumentation und Quality Engineering
Wir etablieren Standards für Tests, Dokumentation, Review-Prozesse, Versionslogik und kontrollierte Deployments. So entsteht nicht nur ein funktionierendes Setup, sondern ein professionell betreibbares System.
CI/CD, Release-Prozesse und Betriebsmodell
Wir integrieren dbt in professionelle Entwicklungs- und Betriebsprozesse. Dazu gehören Git-Workflows, automatisierte Prüfungen, Deployment-Strecken, Umgebungsstrategien und nachvollziehbare Freigabemechanismen.
Enablement und Sparring
Wir arbeiten eng mit Ihren Data-, Analytics- und Engineering-Teams zusammen, um dbt-Kompetenz intern aufzubauen. Architektur-Sparring, Reviews, Pairing, Best-Practice-Transfer und gemeinsame Standardentwicklung sorgen für nachhaltige Verankerung.

Mit Heringer dbt Vorhaben umsetzen

Wir verstehen dbt in seinem eigentlichen Wert: als verbindende Schicht zwischen Data Platform, Business-Logik, Engineering-Standards und belastbarer Delivery. Deshalb führen wir DBT nicht nur technisch ein, sondern ordnen es sinnvoll in den Kontext von Snowflake, Databricks, Microsoft Fabric und SQL Server ein. Unsere Stärke liegt in der Kombination aus fachlicher Tiefe, architektonischem Verständnis und operativer Umsetzungskompetenz. Wir kennen moderne Data Platforms genauso wie die Realität gewachsener B2B-Landschaften mit historischer SQL-Logik, Sicherheitsanforderungen, Governance-Fragen und Delivery-Druck. Genau dort schaffen wir Struktur, Transparenz und langfristige Wartbarkeit.

Weitere Technologien dbt
Databricks
Wir etablieren Databricks als skalierbare Lakehouse-Plattform, sodass Data Engineering, Analytics und KI auf einer gemeinsamen, steuerbaren Datenbasis effizient umgesetzt werden können.
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Microsoft Fabric
Wir bauen Microsoft Fabric als integrierte Data-&-AI-Plattform auf, sodass Datenintegration, Analytics und KI auf einer einheitlichen, skalierbaren und governance-fähigen Architektur zusammengeführt werden können.
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Snowflake
Wir etablieren Snowflake als belastbaren Kern moderner Cloud Data Platforms, sodass Analytics, Data Products, Governance und AI-nahe Workloads auf einer skalierbaren, sicheren und wirtschaftlich steuerbaren Datenbasis umgesetzt werden können.
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Image Alexander Lerch