Technologien · dbt
Was ist dbt?
dbt transformiert Daten direkt in der Datenplattform: Modelle werden in SQL geschrieben, versioniert, getestet und dokumentiert. Diese Seite ordnet dbt im Data Stack ein und zeigt, welche Betriebsvarianten es gibt und wann welche passt.
Was dbt leistet
Mit dbt beschreiben Sie Transformationen als SQL-Select-Abfragen oder, wo nötig, als Python-Code. dbt erzeugt daraus Tabellen und Views in Ihrer Datenplattform und kümmert sich um Ausführungsreihenfolge, Materialisierung und Schemaänderungen. Die eigentliche Rechenarbeit übernimmt die Datenplattform, etwa Snowflake.
Weil ein dbt-Projekt aus Code besteht, lässt es sich wie Software führen:
Versionierung
Transformationen liegen in Git, Änderungen laufen über Code-Reviews.
Datentests
Tests prüfen etwa eindeutige Schlüssel oder gültige Beziehungen zwischen Tabellen.
Dokumentation und Lineage
Die Herkunft jedes Modells bleibt nachvollziehbar.
Automatisierte Ausführung
Läufe sind wiederholbar und lassen sich automatisiert ausführen.
Wo dbt im Data Stack sitzt
dbt übernimmt das „T“ in ELT: Ein Ladewerkzeug bringt die Rohdaten in die Datenplattform, dbt formt daraus bereinigte, geprüfte und fachlich verständliche Tabellen. Darauf bauen Berichte, Dashboards und KI-Anwendungen auf. Daten aus Quellsystemen lädt dbt selbst nicht.
Bewährt haben sich klar getrennte Schichten:
Staging-Modelle
Bereinigen und vereinheitlichen die Rohdaten.
Zwischenmodelle
Bauen auf dem Staging auf und bereiten die Daten für die fachliche Nutzung vor.
Fachliche Marts
Liefern die Tabellen für Berichte, Dashboards und KI-Anwendungen.
Auch Modellierungsansätze wie Data Vault lassen sich mit dbt umsetzen.
dbt und Fivetran im Zusammenspiel
Häufig arbeitet dbt hinter einem Integrationsdienst wie Fivetran: Fivetran lädt die Daten aus den Quellsystemen in die Datenplattform, dbt transformiert sie dort. Seit dem 1. Juni 2026 gehören beide Produkte zum selben Unternehmen, Fivetran + dbt Labs. Die Aufgabenteilung bleibt dabei gleich, und dbt lässt sich auch mit anderen Ladewerkzeugen kombinieren.
Mehr zur Ladeschicht: Was ist Fivetran?
dbt Core und dbt-Plattform
dbt lässt sich auf zwei Arten betreiben:
Selbst betrieben
dbt läuft lokal oder auf eigener Infrastruktur über die Kommandozeile. Die aktuelle Generation v2 basiert auf einer neuen, in Rust geschriebenen Engine und ist kostenlos nutzbar. Die Standarddistribution steht unter dem proprietären dbt Product Licensing Agreement; einige Funktionen erfordern eine kostenlose Anmeldung. Wer eine reine Open-Source-Lösung braucht, nutzt die Distribution dbt OSS unter Apache 2.0. Die ältere, Python-basierte Generation dbt Core v1 steht weiterhin unter Apache 2.0 und wird weiter gepflegt.
dbt-Plattform
Die verwaltete Umgebung von dbt Labs, früher dbt Cloud. Sie bündelt Zeitsteuerung, CI/CD, gehostete Dokumentation, Monitoring und Benachrichtigungen. Entwickelt wird in der Studio IDE im Browser oder lokal mit der VS-Code-Erweiterung. Die Plattform unterstützt beide Generationen.
Stand der Herstellerangaben: November 2026, Quelle: docs.getdbt.com
Betriebsvarianten im Vergleich
| Kriterium | Selbst betrieben | dbt-Plattform |
|---|---|---|
| Betrieb | Ausführungsumgebung, Zeitsteuerung und CI/CD selbst aufbauen und pflegen | Zeitsteuerung, CI/CD, Monitoring und Benachrichtigungen enthalten |
| Kosten | Keine Lizenzgebühren für dbt selbst, dafür Aufwand für Infrastruktur und Betrieb | Abonnement je nach Tarif, vom kostenlosen Developer-Tarif bis Enterprise+, dafür weniger Betriebsaufwand |
| Lizenz | dbt v2 unter dem dbt Product Licensing Agreement; Open-Source-Varianten dbt OSS und dbt Core v1 unter Apache 2.0 | Eigene Nutzungsbedingungen des gehosteten Dienstes |
| Team | Passt zu Teams mit Erfahrung in Kommandozeile, Git und Deployment | Leichterer Einstieg, Entwicklung auch im Browser möglich |
| Governance | Zugriffssteuerung und Nachvollziehbarkeit selbst umsetzen | Rollen, Rechte und Nachvollziehbarkeit je nach Tarif enthalten |
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Entscheidungshilfe: selbst betreiben oder Plattform?
Die Wahl hängt weniger von der Technik ab als von Ihrem Team und Ihren Rahmenbedingungen. Diese Fragen helfen bei der Einordnung:
- Gibt es bereits eine Orchestrierung und eine CI/CD-Strecke, in die dbt eingebunden werden kann? Dann liegt der Selbstbetrieb nahe.
- Sollen auch Analystinnen und Analysten ohne lokale Entwicklungsumgebung Modelle bearbeiten? Dann spricht viel für die Plattform.
- Wie viel Zeit kann Ihr Team für Betrieb, Updates und Überwachung aufbringen?
- Gibt es Vorgaben zu Datenhaltung, Netzwerk oder Lizenzen, die eine verwaltete Umgebung ausschließen?
Ein späterer Wechsel bleibt möglich, denn das dbt-Projekt selbst liegt in beiden Varianten als Code in Ihrem Repository.
Aus der Projektpraxis
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