Dbt — Analyse & Daten

Was macht Dbt?

Dbt (data build tool) ist eine Plattform für Transformations-Workflows, die es Datenteams ermöglicht, modulare SQL-Modelle zu schreiben, zu testen und versionskontrolliert zu verwalten – genau wie Softwareentwickler Apps bauen. Es läuft in Ihrem Cloud-Data-Warehouse (z. B. Snowflake, Databricks) und speichert Ihre Daten nie, sodass Sie die volle Kontrolle behalten.

Welches Problem löst es?

Dbt löst das Chaos fragmentierter, unzuverlässiger Daten. Es bietet einen einzigen, kontrollierten Workflow, um Rohdaten in saubere, getestete Modelle zu transformieren – damit Analytics- und KI-Teams dem vertrauen können, was sie bauen. Die Fusion-Engine erstellt nur das, was sich geändert hat, und senkt die Warehouse-Kosten um mehr als 30 %.

Für wen ist es geeignet?

Es richtet sich an Dateningenieure, Datenanalysten und Analytics Engineers bei wachsenden Unternehmen, die skalierbare, produktionsreife Daten-Pipelines benötigen. Es ist auch für KI-Teams geeignet, die qualitativ hochwertige, kontrollierte Daten für LLMs und Machine Learning benötigen. Nicht geeignet ist es für nicht-technische Nutzer oder solche, die ein reines GUI-ETL-Tool suchen.

Praktische Anwendungsfälle

Teams nutzen Dbt, um Metriken zu zentralisieren, Reporting zu beschleunigen, Data Mesh über Domänen hinweg zu ermöglichen und KI-Funktionen mit sauberen, gut dokumentierten Daten zu versorgen. Integrationen mit Fivetran, Tableau und OpenAI machen es zum Zentrum moderner Daten-Stacks.

• Modulare SQL-Transformationen – Modelle schreiben, testen und versionskontrollieren wie Software.
• Natives SQL-Verständnis – Integrierter Dialekt-Support hält die Logik über Warehouses hinweg portabel.
• Interaktive DAG-Lineage – Datenflüsse visualisieren und bis auf Spaltenebene Details einsehen.
• Automatisches Refactoring – Modelle/Spalten einmal umbenennen; Dbt aktualisiert jeden nachgelagerten Verweis.
• Fusion-Engine – Zustandsbasierte Orchestrierung baut nur das Nötige und senkt Compute-Kosten um 30 %+.
• IDE-Integrationen – Cursor, Claude Code, Windsurf oder VS Code für die lokale Entwicklung nutzen.
• Tiefes Ökosystem – Funktioniert mit Snowflake, Databricks, Fivetran, Tableau und OpenAI.

Preise von Dbt: Kostenloser Developer-Plan; Starter ab 100 $/Nutzer/Monat. Abrechnungsmodell: Freemium.

Zum Vergleich: Der mediane Einstiegspreis in Analyse & Daten liegt bei $39/Monat, gemessen an 274 Tools, die wir erfassen. Den vollständigen SaaS Pricing Index ansehen →

Developer – Kostenlos

3.000 erfolgreiche Modelle pro Monat, 1 Projekt, 1 Sitzplatz. Inklusive browserbasierter IDE, MFA, Job-Scheduling und neuesten Releases. 14-tägige kostenlose Testphase von Starter enthalten.

Starter – 100 $/Nutzer/Monat

Für erste dbt-Projekte: 5 Sitzplätze, 15.000 Modelle/Monat, 5.000 abgefragte Metriken/Monat, 1 Projekt. Fügt Basis-Katalog, Basis-Semantic-Layer, Copilot-Codegenerierung und API-Zugriff hinzu. Kostenlose Testphase verfügbar.

Enterprise – Individuelle Preise

Zum Skalieren: 100.000 Modelle/Monat, 20.000 Metriken/Monat, 30 Projekte. Fügt erweiterten Katalog, erweiterten Semantic Layer, vollständigen Copilot, Canvas, Insights und Mesh hinzu.

Enterprise+ – Individuelle Preise

Maximale Kontrolle: unbegrenzte Projekte, plus PrivateLink, IP-Einschränkungen, Rollback und hybride Bereitstellung. Kontakt zum Vertrieb.

Finde das richtige Tool für dich mit unserem KI-Berater →