Streamlinen von BI Projekten mit Github und DBT

Best Practices für wirksame Versionskontrolle

Im Bereich der BI, wo Zusammenarbeit, Reproduzierbarkeit und Effizienz an erster Stelle stehen, kann die Integration von Versionskontrollwerkzeugen wie GitHub mit leistungsstarken Datenmodellierungswerkzeugen wie dbt (data build tool) das Projektmanagement und die Codequalität erheblich verbessern. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie GitHub zusammen mit dbt und den zugehörigen Paketen – dbt utils, dbt project evaluator und dbt audit helper – nutzen können, um Best Practices für die Versionskontrolle und Projektbewertung in Data Analytics Workflows zu implementieren.

Das Wichtigste zuerst: Warum GitHub und dbt kombinieren?

GitHub dient als zentrale Plattform für die Versionskontrolle und erleichtert die Zusammenarbeit, Codeüberprüfung und das Projektmanagement. Durch die Integration von dbt – einem Datenmodellierungstool, mit dem Analysten Datenpipelines transformieren, testen und dokumentieren können – können Teams Best Practices für die Datenmodellierung durchsetzen, Tests automatisieren und die Zuverlässigkeit der Analyseergebnisse sicherstellen.

Erste Schritte mit GitHub und dbt

1. Einrichten eines Repositorys

Erstellen Sie ein neues Repository auf GitHub, um Ihr dbt-Projekt zu hosten. Initialisieren Sie das Repository mit einer README-Datei und einer .gitignore-Datei, die auf dbt-spezifische Dateien und Verzeichnisse zugeschnitten ist.

2. Klonen des Repository

Klonen Sie das GitHub-Repository auf Ihren lokalen Rechner. Diese lokale Kopie wird als Entwicklungsumgebung für dbt-Projekte dienen.

3. dbt Konfigurieren

Konfigurieren Sie Ihr dbt-Projekt, indem Sie eine profiles.yml-Datei erstellen, um Verbindungen zu Ihrem Data Warehouse (z. B. Snowflake) zu definieren. Richten Sie außerdem Ihre dbt-Projektkonfigurationsdatei (dbt_project.yml) ein, um Projekteinstellungen und Abhängigkeiten festzulegen.

4. Implementierung von dbt-Paketen

Integrieren Sie dbt-Pakete wie dbt utils, dbt project evaluator und dbt audit helper in Ihr Projekt. Diese Pakete bieten Hilfsprogramme für die Datentransformation, Projektauswertung und Prüfung und erweitern die Möglichkeiten Ihrer dbt-Workflows

5. Branching Strategie

Wenden Sie eine Verzweigungsstrategie an, die auf die Bedürfnisse Ihres Projekts zugeschnitten ist. Erstellen Sie Feature-Zweige, um neue dbt-Modelle zu implementieren oder Änderungen an bestehenden Modellen vorzunehmen, und verwenden Sie Pull-Requests, um Code zu überprüfen und zusammenzuführen.

Automatisierung der dbt-Auswertung bei Pull Requests

Pull Request Workflow:

Wenn ein Entwickler eine Pull-Anfrage auf GitHub erstellt, löst dies eine automatische dbt-Evaluierung mit GitHub Actions oder ähnlichen CI/CD-Tools aus. Der Evaluierungsprozess umfasst die Kompilierung von dbt-Modellen, die Durchführung von Tests und die Überprüfung der Datenqualität.

dbt Model Compilation:

Während der Überprüfung des Pull Request kompiliert dbt das dbt-Projekt, um sicherzustellen, dass alle Modelle syntaktisch gültig und fehlerfrei sind. Alle Kompilierungsfehler werden dem Entwickler zur Behebung zurückgemeldet.

Data Quality Auditing:

Mit Hilfe von dbt audit helper umfasst der Bewertungsprozess die Prüfung von Datenqualitätsmetriken wie Vollständigkeit, Genauigkeit und Konsistenz. Jede Abweichung von vordefinierten Schwellenwerten löst Warnungen aus und veranlasst die Entwickler, mögliche Probleme zu untersuchen und zu beheben.

Best Practices für GitHub und dbt Integration

Code Review:

Die gründliche Überprüfung des Codes bei Pull-Requests fördern, um die Qualität des Codes, die Einhaltung der Best Practices des dbt und die Übereinstimmung mit den Projektzielen sicherzustellen.

Dokumentation:

Ergänzen Sie dbt-Modelle mit beschreibenden Kommentaren, Datenabfolge-Diagrammen und Dokumentationsdateien, um das Verständnis und die Wartbarkeit zu erleichtern.

Ständige Verbesserung:

Optimieren Sie Ihre dbt-Projekt- und GitHub-Workflows kontinuierlich auf der Grundlage von Feedback, Erfahrungen und sich ändernden Geschäftsanforderungen.

Fazit

Durch die Kombination der kollaborativen Fähigkeiten von GitHub mit den Datenmodellierungsfähigkeiten von dbt und den zugehörigen Paketen können Datenanalyseteams zuverlässige Workflows zur Versionskontrolle einrichten, Tests und Auswertungen automatisieren und Datenqualitätsstandards effektiv einhalten. Durch die sorgfältige Einhaltung von Best Practices und die nahtlose Integration dieser Tools können Unternehmen ihre Datenanalyseprojekte rationalisieren, die Zusammenarbeit zwischen den Teammitgliedern fördern und Erkenntnisse liefern, die eine fundierte Entscheidungsfindung ermöglichen.

Wenn Sie mit solchen Herausforderungen konfrontiert sind und Ihre Datenstrategie auf die nächste Stufe heben möchten, können Sie sich jederzeit für ein unverbindliches Gespräch mit unseren Experten in Verbindung setzen.