dbt Cloud
Was ist dbt Cloud?
Entwicklungumgebung zur Erstellung von SQL-basierten Transformationen mit Unterstützung für Softwareentwicklungsverfahren wie Modularität, Portabilität, CI/CD, AI-Copilot und Dokumentation.
Selbstbeschreibung von dbt Cloud
Sie möchten mehr über BARC Reviews erfahren? In unseren FAQs beantworten wir die wichtigsten Fragen.
dbt Cloud BARC Review & Bewertung
Anbieter- und Produktbeschreibung von BARC
Vor zehn Jahren gründeten Tristan Handy und zwei Kollegen aus dem Analytics-Umfeld dbt Labs. Ziel war es, „Analytics Engineers“ bei der Transformation von Daten für Analysten zu unterstützen. Das Open-Source-Tool „data build tool“ gewann schnell an Bedeutung und führte zum kommerziellen Produkt dbt Cloud. Im Oktober 2025 fusionierte dbt Labs mit Fivetran, einem größeren Anbieter für Datenintegration. Beide Unternehmen stellten eine engere Verzahnung entlang der Datenpipeline in Aussicht.
dbt Labs bedient inzwischen 5.400 Kunden weltweit: etwa die Hälfte in den USA, ein Viertel in Europa und ein Viertel in anderen Regionen. Das Unternehmen ist auf rund 1.000 Mitarbeiter gewachsen. Etwa 30% dieses Wachstums entfielen allein auf 2025. Das Ökosystem konzentriert sich auf Snowflake und Databricks. Zu den Partnern zählen unter anderem Alation, Monte Carlo und Rudderstack.
dbt Cloud unterstützt Analytics Engineers dabei, Daten nach Best Practices aus dem Software Engineering zu bereinigen, zu modellieren, zu testen und zu dokumentieren. Dazu gehören Versionskontrolle, Testing und Dokumentation. Das Produkt ist zwischen Cloud-Datenplattformen und Nutzungsschichten positioniert und führt Transformationen im angebundenen Warehouse aus. Es speichert keine Daten und übernimmt keine Ingestion.
Im Mai 2025 kam das bisher größte Release von dbt: dbt Canvas (visuelle Oberfläche) und AI Copilot. Das Update ging mit der strategischen Entscheidung einher, zusätzliche Nutzergruppen anzusprechen, insbesondere Business-Analysten. Die neue Fusion Engine soll Geschwindigkeit und Kosten verbessern, durch eine optimierte Ausführung und Validierung in Echtzeit. Im Unterschied zu modeling-first-Tools priorisiert dbt Flexibilität. Gleichzeitig soll die Qualität über eine nahtlose Synchronisierung zwischen Code und visuellen Interfaces abgesichert werden.
dbt Cloud richtet sich an cloud-native Organisationen, insbesondere an mittelständische bis größere Unternehmen, die ihre Datenplattformen skalieren oder Legacy-ETL-Tools ablösen. Die Fusion mit Fivetran eröffnet Integrationsoptionen entlang der Pipeline. Fusion Engine, Canvas und Copilot erweitern die Marktreichweite, ohne die Code-Qualität aufzugeben. dbt Labs bleibt ein führender Anbieter im code-first Analytics Engineering und verfolgt zugleich Ambitionen in Richtung umfassenderes Data Management.
Stärken und Herausforderungen von dbt Cloud
Welche Stärken und Herausforderungen kennzeichnen das Produkt? Hier unsere BARC-Einschätzung.
Stärken
- Produktinnovation treibt die Nutzung: dbt Cloud ist in allen vier Peer Groups beim KPI „Product Enhancements“ top platziert. Kunden entscheiden sich wegen Vision und Roadmap doppelt so häufig für dbt Cloud wie im Branchenschnitt (50% vs. 25% im Survey-Durchschnitt). Fusion Engine, Canvas und AI Copilot zeigen, dass dbt Labs sich schnell weiterentwickeln kann und dabei die Produktqualität im Blick behält.
- Starke User Experience und guter Ecosystem-Fit: dbt Cloud liegt bei User Experience, Adaptability und Functional Coverage vorn. Kunden bewerten den Fit in ihrer Technologielandschaft mit 70% (vs. 44% im Durchschnitt), insbesondere in Snowflake- und Databricks-Ökosystemen. Die Kundenzufriedenheit liegt auf dem Niveau etablierter Data-Warehouse-Automation-Tools.
- Solide technische Basis: dbt Cloud ist in allen Peer Groups top platziert bei Platform Reliability und Ecosystem Integration. Die nahtlose Integration von Versionskontrolle ermöglicht DataOps-Prozesse auf hohem Niveau. Nutzer heben hervor, dass dbt Cloud „data transformation with version control, scheduling, and easy collaboration“ vereinfacht.
Herausforderungen
- Skalierbarkeit und Pricing: Das Preismodell skaliert für Organisationen mit vielen Transformations-Pipelines nicht optimal. Das wird häufiger genannt als bei Peers. Mit wachsender Projektkomplexität steigt der Bedarf an operativer Disziplin in der Umsetzung.
- Zugänglichkeit für Business-User: Lange war dbt Cloud über SQL besonders stark für technische Nutzer („Analytics Engineers“) und weniger zugänglich für Business-User. Die neue Canvas-Oberfläche und AI Copilot sollen diese Lücke adressieren.
- Abdeckung von Datenquellen: dbt Cloud bietet keine native Daten-Ingestion und ist für die Konnektivität zu Quellsystemen auf Partner wie Fivetran angewiesen. Die Fusion mit Fivetran könnte diese Einschränkung teilweise adressieren. Wie tief die Integration sein wird, bleibt abzuwarten.
Erfahren Sie, wie wir Ihnen mit unserer Expertise individuell helfen können.
dbt Cloud User Reviews & Erfahrungen
Die in diesem Abschnitt enthaltenen Informationen basieren auf Anwenderfeedback zu und konkreten Erfahrungen mit dbt Cloud.
Warum User dbt Cloud kaufen und welche Probleme sie bei der Nutzung haben
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Die vollständigen User-Bewertungen und KPI-Ergebnisse für dbt Cloud
Alle Kennzahlen für dbt Cloud auf einen Blick.
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Einzelne User Reviews für dbt Cloud
Anzahl Mitarbeitende
Branche
Quelle
Was gefällt Ihnen am besten?
I like how dbt Cloud simplifies data transformation with version control, scheduling, and easy collaboration - all in one platform.
Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?
I’d like to see better support for more complex data testing and improved UI performance when working with large projects. Integration with more data sources could also be expanded.
Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?
Set clear modeling standards, use version control, and involve your data team early to get the most from dbt Cloud.
Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?
dbt Cloud is a powerful, user-friendly tool for managing data transformations, offering great collaboration, version control, and automation for modern data teams.
Anzahl Mitarbeitende
Branche
Quelle
Was gefällt Ihnen am besten?
User Interface.
Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?
Umbenennungen in referenzierte Objekten propagieren.
Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?
DWH-Spezialisten suchen!
Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?
Einfach gut!
Anzahl Mitarbeitende
Branche
Quelle
Was gefällt Ihnen am besten?
Tool built by those in the field, for those in the field.
Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?
-
Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?
Invest in upskilling of the workforce.
Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?
Great company with great leadership.
Anzahl Mitarbeitende
Branche
Quelle
Was gefällt Ihnen am besten?
Core functionality of the product is good. Training and support. General conduct of support and sales teams.
Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?
Pricing model. Not as flexible as we would like. Expensive to scale up - should be a tiered model with discount applied with further adoption.
Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?
-
Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?
The cost of dbt Cloud makes dbt Core an attractive option. There needs to be more differentiators in the Cloud product for consumers to justify the price.
Anzahl Mitarbeitende
Branche
Quelle
Was gefällt Ihnen am besten?
Great ecosystem integration, de-facto industry standard for developing data products on Snowflake.
Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?
Interface that is more friendly for business-end-users. E.g. with self-service data modelling based on existing data products.
Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?
-
Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?
We are at the beginning, but looks good so far!
Anzahl Mitarbeitende
Branche
Quelle
Was gefällt Ihnen am besten?
The business problem it is solving.
Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?
Cost for dbt Cloud developer seats.
Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?
Seriously consider dbt Cloud over dbt core. The initial licence cost will likely be offset by dev cost of maintaining core depending on your org.
Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?
-
Anzahl Mitarbeitende
Branche
Quelle
Was gefällt Ihnen am besten?
Wiedervendbarkeiten (Macro) und Flexibilität bei der Programmierung (Jinja, Python, SQL). Integration in die die Datenbank und git.
Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?
Data Ingest muss vorgelagert mit separater Lösung erfolgen, mindestens bis nach GCS (Google Storage).
Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?
-
Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?
Durchweg positiv, sowohl das Tool an sich wie auch den Support und die Kundenbetreuung.
Anzahl Mitarbeitende
Branche
Quelle
Was gefällt Ihnen am besten?
Automatische Lineage (besonders die neue Column Level Lineage). Leicht zu konfigurierende Datenqualitätstests. Flexibilität beim Deployment (Ziel-Datenbank/Schema der Models). Recht komfortabler Editor (z.B. Macro-Shortcuts, Quoting). Schnelle Erreichbarkeit der wichtigsten Befehle (run, test, build, lint/fix) per Knopfdruck.
Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?
Ggleichzeitige Arbeit in mehreren Projekten parallel (in verschiedenen Browser-Tabs) schwierig bzw. kaum möglich. Feature Degression: früher konnte man mit SQLFluff einzelne Regeln gezielt hintereinander fixen; seit kurzen wird nur noch Fix all issues angeboten. (Noch?) keine einfach Möglichkeit, ein Modell nur einmalig zu bauen (z.B. historische Fakten). Es gibt zwar Workarounds, aber wünschenswert wäre eine Config-Option wie materialized = table_if_not_exists. Lineage bei Verwendung von dbt mesh funktioniert nur bis zum Mesh-Model, aber nicht upstream (also die Lineage für das verwendete Model aus einem anderen Projekt). Dedizierter PK-Test wäre wünschenswert (statt Kombination aus unique + not_null). Könnte man git blame in die Editor-UI integrieren (ähnlich wie z.B. in VS Code)?
Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?
Onboarding/Training in einem separaten Playground-Projekt. Die Konfigurationsfreiheiten (Ordnerstruktur, globaler Namensraum etc.) noch vor Projektstart per Konventionen eindämmen (und dabei großzügig offizielle Best Practices an eigene Bedürfnisse anpassen). Akzeptanz bei Usern bzw. Entwicklern steigern: die Vorteile (einfaches Testing, automatische Lineage, flexibles Deployment, Compile -Funktionalität für copy&paste-fähigen Code) an konkreten echten Beispielen demonstrieren bzw. selbst erfahren lassen.
Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?
Überwiegend positiv; manche Features (einfaches Testing, automatische Lineage) möchte ich nicht mehr missen. Das Marketing-Material konnte mich zuvor nicht überzeugen, da es solche Features zwar erwähnt, aber nicht in der Lage ist, die tatsächliche Nützlichkeit vorzustellen (das erlebte ich erst beim praktischen Erstkontakt mit dem Tool).
Anzahl Mitarbeitende
Branche
Quelle
Was gefällt Ihnen am besten?
Das Onboarding und Enablement des Teams war sehr gut.
Was gefällt Ihnen am wenigsten/was könnte man verbessern?
Keine aktuellen Themen bekannt.
Welchen wichtigen Rat würden Sie anderen Unternehmen geben, die das Produkt einführen/nutzen wollen?
Evaluierung gegenüber alternativen Lösungen empfehlenswert, um die Funktionsfähigkeit sicherzustellen.
Wie würden Sie Ihre Erfahrung zusammenfassen?
Der Wechsel des Transformation Tools zu DBT hat recht reibungslos funktioniert.
