Über den Service
ÜbersetztIch baue eine Transformationsebene, die die Rohdaten Ihres Lagers in Analysen verwandelt, denen Sie vertrauen können. Mit dbt auf Snowflake, BigQuery, Redshift oder Postgres entwerfe ich modulare SQL-Modelle, die in Staging-, Intermediate- und Marts-Ebenen angeordnet sind, sodass jede Kennzahl eine klare Herkunft vom Ursprung bis zum Dashboard hat. Anstelle von Chaos durch verstreute geplante Abfragen und duplizierte Logik erhalten Sie ein versioniertes Projekt, in dem jede Transformation einmal beschrieben, getestet und überall dort wiederverwendet wird, wo sie benötigt wird.
Mein Job besteht nicht nur darin, Modelle zu schreiben, sondern sie vorhersehbar zu machen. Ich füge Datentests für Eindeutigkeit, Nullwerte, akzeptable Bereiche und referentielle Integrität hinzu, damit fehlerhafte Annahmen ans Licht kommen, bevor sie Berichte erreichen. Ich dokumentiere jedes Modell und jede Spalte, damit Analysten die Bedeutung der Felder ohne zusätzliche Fragen verstehen. Ich konfiguriere inkrementelle Builds, sodass große Tabellen in Minuten statt in Stunden aktualisiert werden, und verknüpfe alles mit CI: Ein Pull-Request führt die gesamte Test-Suite aus und blockiert alles, was fehlerhafte Daten in die Produktion bringen würde. Das Ergebnis ist eine Pipeline, die sich wie echte Software verhält – testbar, reproduzierbar und sicher zu ändern.
Egal, ob Sie von Grund auf neu beginnen oder geerbtes Chaos entwirren, ich integriere mich in Ihren Stack und Git-Workflow, übergebe saubere Dokumentation und schule Ihr Team, damit das Projekt nach meinem Weggang weiterlebt. Sie bleiben mit einem wartbaren Analyse-Codebestand zurück, nicht mit einer Black Box.
— Schichtprojekt dbt: Staging, Intermediate und Marts
— Tests, Dokumentation und Herkunft für jedes Modell
— Inkrementelle Modelle und kostenoptimierte Builds
— CI, das Tests bei jedem Pull-Request ausführt
Mein Job besteht nicht nur darin, Modelle zu schreiben, sondern sie vorhersehbar zu machen. Ich füge Datentests für Eindeutigkeit, Nullwerte, akzeptable Bereiche und referentielle Integrität hinzu, damit fehlerhafte Annahmen ans Licht kommen, bevor sie Berichte erreichen. Ich dokumentiere jedes Modell und jede Spalte, damit Analysten die Bedeutung der Felder ohne zusätzliche Fragen verstehen. Ich konfiguriere inkrementelle Builds, sodass große Tabellen in Minuten statt in Stunden aktualisiert werden, und verknüpfe alles mit CI: Ein Pull-Request führt die gesamte Test-Suite aus und blockiert alles, was fehlerhafte Daten in die Produktion bringen würde. Das Ergebnis ist eine Pipeline, die sich wie echte Software verhält – testbar, reproduzierbar und sicher zu ändern.
Egal, ob Sie von Grund auf neu beginnen oder geerbtes Chaos entwirren, ich integriere mich in Ihren Stack und Git-Workflow, übergebe saubere Dokumentation und schule Ihr Team, damit das Projekt nach meinem Weggang weiterlebt. Sie bleiben mit einem wartbaren Analyse-Codebestand zurück, nicht mit einer Black Box.
— Schichtprojekt dbt: Staging, Intermediate und Marts
— Tests, Dokumentation und Herkunft für jedes Modell
— Inkrementelle Modelle und kostenoptimierte Builds
— CI, das Tests bei jedem Pull-Request ausführt
