Waarom is dbt Zo Populair?

dbt heeft de datawereld stormenderhand veroverd omdat het:

• SQL-centrisch is: Werkt met de skills die data professionals al hebben
• Best practices standaardiseert: Version control, testing, documentation
• Schaalbaar is: Van kleine projecten tot enterprise implementaties
• Community-gedreven: Actieve community met packages en best practices
• Cloud-native: Werkt perfect met moderne data warehouses

Kernconcepten van dbt

1. Models

De bouwstenen van dbt - SQL bestanden die data transformeren:

-- models/staging/stg_customers.sql
{{ config(materialized='view') }}

SELECT 
    customer_id,
    customer_name,
    email,
    created_at,
    updated_at
FROM {{ source('raw_data', 'raw_customers') }}
WHERE is_active = true

2. Jinja Templating

dbt gebruikt Jinja templating om SQL dynamischer te maken:

• Macros voor herbruikbare logica
• Loops en conditionals in SQL
• Package management
• Dynamic SQL generatie

3. Testing

Automatische data kwaliteit tests:

4. Documentation

Automatische documentatie generatie:

• Data lineage visualisaties
• Column descriptions
• Model dependencies
• Business context

dbt Project Structuur

my_dbt_project/
├── models/
│   ├── staging/           # Bronze layer - raw data cleaning
│   ├── marts/            # Gold layer - business metrics
│   └── intermediate/     # Silver layer - transformations
├── tests/                # Data tests
├── macros/               # Custom Jinja macros
├── snapshots/           # Slowly Changing Dimensions
├── seeds/               # Static reference data
├── analyses/            # Ad-hoc analyses
└── dbt_project.yml      # Project configuratie

dbt Core vs dbt Cloud

Hoe Werkt dbt in de Praktijk?

Use Cases voor dbt

Data Warehouse Modellering

• Star schema implementatie
• Data mart creatie
• Historische data tracking (SCD Type 2)
• Incrementele modellen voor performance

Data Quality Management

• Automatische data validatie
• Data lineage tracking
• Proactieve foutdetectie
• Compliance reporting

Business Metrics Definition

• Gestandaardiseerde KPI's
• Consistente business logica
• Version controlled metrics
• Audit trails

Geavanceerde dbt Features

Snapshots voor SCD Type 2

Track historische veranderingen in je data:

-- snapshots/customers.sql
{% snapshot customers_snapshot %}

{{
    config(
      target_schema='snapshots',
      unique_key='customer_id',
      strategy='timestamp',
      updated_at='updated_at',
    )
}}

SELECT * FROM {{ source('raw', 'customers') }}

{% endsnapshot %}

Macros voor Herbruikbare Logica

Vermijd code duplicatie met custom macros:

-- macros/generate_surrogate_key.sql
{% macro generate_surrogate_key(field_list) %}
    {{ return(adapter.dispatch('generate_surrogate_key')(field_list)) }}
{% endmacro %}

{% macro default__generate_surrogate_key(field_list) %}
    md5({% for field in field_list -%}
        coalesce(cast({{ field }} as varchar), '')
        {% if not loop.last %} || '|' || {% endif %}
    {%- endfor %})
{% endmacro %}

Best Practices voor dbt

Project Organisatie

• Gebruik duidelijke model layers (staging, marts, intermediate)
• Houd modellen klein en focused
• Documenteer modellen en columns
• Implementeer data tests early

Performance Optimalisatie

• Gebruik incrementele modellen voor grote datasets
• Optimaliseer SQL queries voor je data warehouse
• Monitor en analyseer build times
• Gebruik materializations strategisch

Team Collaboration

• Gebruik Git branches voor features
• Implementeer code reviews
• Standaardiseer coding conventions
• Gebruik dbt packages voor herbruikbare code