Was ist DBT und wie passt es zu ML?

DBT (Data Build Tool) ist ein Werkzeug zur Transformation von Daten im Rahmen des ETL/ELT-Prozesses, das es ermöglicht, SQL-Code zum Vorbereiten und Bereinigen von Daten in Data Warehouses zu schreiben.

Im Kontext des maschinellen Lernens hilft DBT dabei, saubere, strukturierte und überprüfte Datensätze zu erstellen, die dann für das Training von Modellen verwendet werden. Damit stellt DBT eine zuverlässige und reproduzierbare Datenvorbereitung sicher, was für die Qualität der ML-Prozesse entscheidend ist.

Beispiel für die Verwendung: Zuerst werden mit DBT Tabellen mit Merkmalen (Feature Engineering) erstellt, und diese Tabellen werden dann in ML-Modelle eingespeist.