Seminar CrateDB – Analytics mit dbt, BI und Dashboards

Verlässliche Analysen entstehen aus definierten Kennzahlen, nachvollziehbaren Transformationen und kontrollierten Datenzugriffen. Das Seminar verbindet CrateDB mit modellbasierten Transformationen, BI-Werkzeugen und betriebsfähigen Dashboards.

Inhaltsübersicht

• Lernziele und fachliche Einordnung
• Schrittweise Seminarinhalte
• Praxisübungen und Laborszenarien
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Lernziele und fachliche Einordnung

• Fachliche Kennzahlen in wiederverwendbare SQL-Modelle und Datenprodukte übersetzen
• dbt-Projekte mit Quellen, Modellen, Tests und inkrementeller Verarbeitung aufbauen
• BI-Verbindungen, Dashboards und Zeitfilter performant und sicher konfigurieren
• Datenqualität, Aktualität und Zugriffsrechte transparent überwachen

Schrittweise Seminarinhalte

1. Schritt 1: Analyseauftrag und Kennzahlen präzisieren

   Zweck, Empfänger, Zeitbezug, Dimensionen, Filter, Formel, Aktualität und zulässige Datenquellen werden vor der technischen Umsetzung festgelegt.

2. Schritt 2: Analyseschichten entwerfen

   Rohdaten, bereinigte Modelle, fachliche Kennzahlen und präsentationsnahe Views werden mit klaren Verantwortlichkeiten voneinander getrennt.

3. Schritt 3: dbt-Projekt und Verbindung vorbereiten

   Projektstruktur, Profile, Umgebungen, Schemas, Rollen und sichere Zugangsdaten werden reproduzierbar eingerichtet.

4. Schritt 4: Quellen und Basismodelle definieren

   Tabellen, Spalten, Datentypen, Zeitfelder, Schlüssel und bekannte Qualitätsregeln werden als Ausgangspunkt dokumentiert.

5. Schritt 5: Transformationen modular aufbauen

   Komplexe SQL-Logik wird in kleine, testbare Modelle zerlegt; Benennungen, Referenzen und Abhängigkeiten bleiben nachvollziehbar.

6. Schritt 6: Inkrementelle Verarbeitung planen

   Änderungszeitpunkt, Schlüssel, Nachladefenster, verspätete Ereignisse und vollständige Neuaufbauten werden für große Datenmengen abgestimmt.

7. Schritt 7: Datenqualität automatisiert prüfen

   Eindeutigkeit, Pflichtwerte, Beziehungen, Wertebereiche, Zeitlogik und fachliche Plausibilität werden mit Tests abgesichert.

8. Schritt 8: BI-Werkzeug anbinden

   PostgreSQL-kompatible oder JDBC-basierte Zugriffe werden mit geeigneten Treibern, Rollen, Zeitüberschreitungen und Verbindungspools konfiguriert.

9. Schritt 9: Dashboards effizient gestalten

   Filter, Drill-down, Aggregationsebene, Aktualisierungsintervall und Diagrammwahl werden auf Fragestellung und Datenvolumen abgestimmt.

10. Schritt 10: Abfrageleistung kontrollieren

    Partitionseinschränkung, geeignete Gruppierungen, reduzierte Ergebnismengen und wiederverwendbare Views vermeiden unnötige Clusterlast.

11. Schritt 11: Berechtigungen und Datenprodukte freigeben

    Leserollen, Schemafreigaben, sensible Dimensionen und Verantwortlichkeiten für Modelländerungen werden verbindlich festgelegt.

12. Schritt 12: Betrieb und Veröffentlichung organisieren

    Deployment, Zeitplanung, Fehlerbenachrichtigung, Dokumentation, Lineage und Rücknahme fehlerhafter Modelle werden als Prozess eingerichtet.

Praxisübungen und Laborszenarien

• Aufbau eines mehrstufigen dbt-Modells für Zeitreihen- und Stammdaten
• Definition automatischer Datenqualitätstests und kontrollierte Behandlung eines Fehlers
• Anbindung eines BI-Werkzeugs mit rollenbasiertem Lesezugriff
• Entwurf eines Dashboards mit performantem Zeitfilter und nachvollziehbarer Kennzahlendefinition

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Data Analysts, Analytics Engineers, BI-Entwicklung, Controlling, Data Product Owner und technische Reporting-Verantwortung.

Voraussetzungen: Sichere SQL-Grundkenntnisse, Verständnis der auszuwertenden Geschäfts- oder Sensordaten und grundlegende Erfahrung mit Versionsverwaltung.

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Live-Demonstrationen, strukturierte Konfigurations- und SQL-Schritte, praktische Übungen sowie kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Jede Übung arbeitet mit definierten Ausgangsdaten, Prüfpunkten und einer knappen technischen Dokumentation, damit die erarbeiteten Verfahren wiederholbar bleiben.