Vorgestellt werden: dbt v2 und dbt State sowie Fivetran Context Layer, dbt Charts und eine neue Vision für ein offenes Lakehouse, das mehr Flexibilität bei Storage und Rechenleistung bietet
München, 17. September 2026 – Fivetran+ dbt Labs präsentiert dbt v2 und dbt State. Die Lösungen bieten ein neues Maß an Geschwindigkeit und Kostenoptimierung. Beide sind ab sofort verfügbar. Zudem stellt die jüngst aus der Fusion von Fivetran und dbt Labs entstandene Firma Fivetran Context Layer, neue dbt-Wizard-Funktionen, dbt Charts sowie eine offene „Lakehouse“-Vision für mehr Flexibilität bei Storage und Rechenleistung vor.
Wenn Unternehmen KI-Agenten einsetzen, benötigen diese vertrauenswürdige Daten, einen vom Unternehmen kontrollierten Kontext sowie die Flexibilität, plattform-, modell- und toolübergreifend mit den bereits vorhandenen Lösungen zu agieren. Um diese Anforderungen zu erfüllen, treibt Fivetran + dbt Labs die Vision einer offenen Dateninfrastruktur voran: Es geht um die Realisierung einer herstellerneutralen und interoperable Architektur. Unternehmen sollen ihre Technologien für Storage, Rechenleistung, Datenübertragung, -transformation und -visualisierung auf jeder Ebene unabhängig auswählen und weiterentwickeln können. Dadurch wiederum können KI-Systeme plattformübergreifend arbeiten und dabei auf Daten und Kontext zurückgreifen, die dem Unternehmen selbst gehören – und nicht einem einzelnen Anbieter.
„Jedes Modell, das unsere Kunden erstellt haben, jeder Test, den sie durchgeführt haben, jede Metrik, die sie definiert haben – all das erfasst bereits den Kontext, den KI-Agenten benötigen, um sinnvolle Arbeit zu leisten“, so Anjan Kundavaram, Chief Product Officer bei Fivetran + dbt Labs. „Wir bieten jetzt eine offene Infrastruktur, um diesen Kontext systemübergreifend nutzbar zu machen. Und gleichzeitig geben wir Unternehmen die Freiheit, selbst zu entscheiden, wie ihre Daten gespeichert, übertragen, transformiert und genutzt werden, während sich die KI weiterentwickelt.“
Eine schnellere, effizientere Engine mit tieferem SQL-Verständnis
dbt v2 ist eine vollständige Neuprogrammierung der dbt-Engine in Rust. Sie wurde für die heutige Skalierung von Teams sowie für die Art und Weise, wie Agenten SQL schreiben, entwickelt. Es analysiert ein Projekt mit 10.000 Modellen bis zu 10-mal schneller als v1. Zudem gibt es Teams und Agenten präzises Echtzeit-Feedback, indem sie Fehler, Spaltenprüfungen und die Datenherkunft anzeigt, bevor eine Aktion ausgeführt wird. Mit dieser Version endet die Ära der zwei Engines („Core“ und „Fusion“). dbt besteht künftig aus einer einzigen Engine mit zwei Versionen: dbt Core v1 (Python-Implementierung) heißt jetzt dbt v1 und Fusion (Rust-Implementierung) dbt v2. Beide Versionen unterliegen weiterhin der Apache-2.0-Lizenz und werden in Bezug auf Security unterstützt.
dbt State ermittelt Veränderungen anhand der Metadaten des Data Warehouses und der SQL-Modelldateien. Darauf basierend führt es jeden Run entsprechend durch, überspringt ihn, klont ihn oder verschiebt ihn. Dies vereinfacht die Orchestrierung. Data Engineers können ohne komplexe Entwicklungsabläufe schneller iterieren, während gleichzeitig unnötige Rechenlast im Data Warehouse reduziert wird.
„dbt State hat unsere Arbeitsweise grundlegend verändert“, sagt Gordon Curzon, Leiter des Bereichs Analytics Engineering bei Virgin Media O2. „Dank der kodifizierten Aktualität, der einfacheren Orchestrierung und der Entlastung bei Entwicklerkapazitäten können wir mehr Zeit auf Initiativen verwenden, die unserem Unternehmen einen Mehrwert bieten. Das alles zusätzlich zu den Einsparungen von 25 % sowohl bei der Ausführungszeit der Jobs als auch bei den Kosten für BigQuery-Berechnungen.“
Mehr Flexibilität bei Speicher und Rechenleistung
Im Mittelpunkt der Open Data Infrastructure steht ein kundeneigener Daten-Layer, der auf offenen Formaten basiert. Dadurch wird eine Anbieterabhängigkeit bei Speicher und Rechenleistung vermieden. Unternehmen müssen Daten nur einmal speichern und können über verschiedene Engines für unterschiedliche Anwendungsfälle darauf zugreifen.
Der bereits allgemein verfügbare „Managed Data Lake Service“ von Fivetran organisiert, strukturiert und verwaltet Daten als verwaltete Apache Iceberg™-Tabellen im eigenen Cloud-Speicher der Kunden. „Lake Compute“ – derzeit noch in einer Private Beta-Phase – ist eine auf DuckDB basierende SQL-Einzelinstanz-Engine, die dbt-Modelle direkt auf Apache Iceberg™-Tabellen ausführt. Sie wurde nicht für allgemeine Rechenaufgaben ausgelegt, sondern speziell für die Datenumwandlung entwickelt. Zusammen bieten die beiden Lösungen Data-Teams die Flexibilität, jede Arbeitslast auf der jeweils am besten geeigneten Engine auszuführen. So können diese Kosten optimieren, ohne die Plattform wechseln zu müssen.
Ein offener Standard für den Agentenkontext
Agenten sind nur so vertrauenswürdig wie der Kontext, auf den sie zugreifen können. Fivetran Context Layer (Private Beta) vereint die Daten und Metadaten, die erforderlich sind, um LLMs und KI-Agenten relevanten Kontext zu liefern. Dabei baut der Dienst auf dem strukturierten Kontext von dbt auf und ergänzt diesen um unstrukturiertes Wissen wie Dokumente und Slack-Threads. Dieser Dienst nutzt „Agents Schema“. Das ist ein Open-Source-Standard, der den Kontext in einem strukturierten, erweiterbaren Format direkt im Data Warehouse zentralisiert. Der Kontext ist für User über ihre bevorzugten MCP- oder KI-Tools zugänglich, einschließlich allgemein verfügbarer Integrationen über KI-Marktplätze wie Anthropic und ein Plugin in ChatGPT.
Ein Agent, der fest im individuellen dbt-Projekt verankert ist – egal wo man arbeitet
Coding Agents können mittlerweile genauso gut SQL schreiben wie die meisten Data Engineers. Doch das Schreiben von Code ist nicht dasselbe wie das Verständnis eines geregelten dbt-Projekts, einschließlich seines Ursprungs, seiner Tests, seiner rechtlichen Rahmenbedingungen und der Frage, was bei Änderungen nicht mehr funktioniert. Der dbt Wizard in der dbt-Plattform (Public Preview) wurde entwickelt, um diese Lücke zu schließen. Er ist nativ mit dem Projekt verbunden, weiß, welches Tool aufgerufen werden muss, ruft automatisch den richtigen Kontext ab und validiert Änderungen proaktiv, bevor diese veröffentlicht werden.
Wizard erstreckt sich mit Wizard CLI (öffentliche Beta) zudem über die dbt-Plattform hinaus. Damit wird der projektbasierte Agent direkt in das Terminal integriert und mit Wizard Desktop (geschlossene Beta) steht ein dedizierter lokaler Arbeitsbereich für längere, komplexere Aufgaben zur Verfügung.
Der Wizard Explore-Modus (öffentliche Vorschau) macht dialogbasierte Analysen für Business-User zugänglich: So können sie Fragen in einfacher Sprache stellen und Antworten erhalten, die auf demselben dbt-Projekt basieren, das das Datenteam pflegt. Wenn eine Antwort nicht ausreicht, können diese Fragen auch Aufschluss darüber geben, was das Datenteam als Nächstes verbessern sollte.
Eine gemeinsame Sprache für BI, entwickelt für Menschen und Agenten
dbt Charts (öffentliche Beta-Version) vereint geregelte BI mit den Modellen, auf denen es basiert. Anstatt die Governance in einem separaten, geschlossenen Tool zu verwalten, werden die Regeln als YAML definiert und zusammen mit den dbt-Modellen, auf die sie verweisen, versionsverwaltet. So entsteht ein gemeinsames, deklaratives Format, das sowohl Menschen als auch KI-Agenten lesen, schreiben und überprüfen können.
Stimmen von Kunden, die mit Fivetran und dbt Labs arbeiten
„Seit der Einführung von dbt State haben wir die Warehouse-Kosten für geplante Jobs auf der dbt-Plattform um 59 % gesenkt“, so Chris Shepherd, Principal Data Engineer bei RxBenefits. „Das sind allein in den ersten 60 Tagen 8.173,23 US-Dollar zusätzlich zu einem adaptiven Snowflake-Warehouse. Wir haben 716.000 Modelle wiederverwendet, anstatt sie neu zu erstellen, wodurch sich die Abfrageausführungszeit im gleichen Zeitraum um insgesamt 14 Tage, 11 Stunden und 15 Minuten verkürzt hat.“
„Wir sind beeindruckt von der Flexibilität, die uns Lake Compute bietet. Jetzt können wir entscheiden, wo die einzelnen dbt-Workloads ausgeführt werden, und die Engine nutzen, die für die jeweilige Aufgabe am besten geeignet ist“, so Tyson Doberneck, Senior Data Engineer bei Obie.
„Der dbt Wizard verändert unsere Arbeitsweise. Anstatt alles von Hand zu programmieren, entwerfen wir die Logik mit einem Agenten, der bereits den vollständigen Kontext unserer Jobs und unserer Codebasis kennt. Ich muss nicht mehr erst eine Manifestdatei suchen und hochladen, nur um meine Vorgehensweise zu erklären. Dieser Schritt hat früher jede Anfrage verlangsamt. Jetzt nutzen wir den Assistenten auch für Vertriebs- und Marketingdaten. Analysten erhalten selbst Antworten und müssen so nicht mehr auf mein Team warten“, sagt Farin Fukunaga, Leiter der Datenentwicklung bei Paylocity.
Mehr Informationen zu den auf dem dbt Summit vorgestellten Produktinnovationen gibt es in einer Zusammenfassungoder in der Keynote in voller Länge: https://www.getdbt.com/dbt-summit/registration/online
Über Fivetran + dbt Labs
Fivetran und dbt Labs liefern die Dateninfrastruktur, die KI-Agenten vertrauenswürdig macht – vom Data Movement über jede Transformation bis hin zum Kontext für Entscheidungen.
Die Fivetran-Plattform bewegt, verwaltet und transformiert Daten aus allen Unternehmenssystemen in eine sichere, zuverlässige und entwicklungsfähige Grundlage, die flexibel über Clouds, Engines und Tools hinweg funktioniert. Mit Fivetran basieren Analysen, Betriebsabläufe und KI auf vertrauenswürdigen und kontrollierbaren Daten. Tausende Unternehmen weltweit, darunter OpenAI, LVMH, Pfizer und Verizon, vertrauen auf Fivetran, um ihre Daten in einen Wettbewerbsvorteil zu verwandeln.
Weitere Informationen unter https://www.fivetran.com/de oder auf LinkedIn.
Seit 2016 unterstützt dbt Labs Datenexperten dabei, organisatorisches Wissen zu schaffen und zu verbreiten. dbt ist der Standard für KI-fähige strukturierte Daten. Angetrieben von der dbt Fusion Engine bietet es exakt die Leistung, den Kontext und das Vertrauen, die Unternehmen benötigen, um Analysen im Zeitalter der KI zu skalieren. Weltweit nutzen mehr als 100.000 Datenteams dbt, darunter Siemens, Roche und Conde Nast.
Weitere Informationen unter https://www.getdbt.com/ und bei dbt Labs auf LinkedIn, X, Instagram und YouTube.
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- BigQuery (Wikipedia)
BigQuery ist ein vollständig verwaltetes, serverloses Data Warehouse auf der Google Cloud Platform, das skalierbare, kostengünstige und schnelle Analysen über Petabyte von Daten ermöglicht. Es handelt sich um eine Software-as-a-Service (SaaS), die Abfragen mit ANSI SQL unterstützt. Außerdem verfügt es über integriertes Maschinelles Lernen. - CORE (Wikipedia)
Core (aus englisch core für „Kern“) steht für: Core (Computerspiel), Computerspiel von ANF Software aus dem Jahr 1986 Core (Einkaufsgemeinschaft), Einkaufsgemeinschaft europäischer Einzelhandelsketten Core (Protein), hydrophober Kernbereich eines Proteins Core (Schiffstyp), Schiffstyp Core Design, englischer Videospielentwickler (1988–2006) Core kiteboarding, deutsche Kitefirma Core, Kerninvestition im Sinne der Core-Satellite-Strategie Core, Stabilitätskonzept der Kooperativen Spieltheorie, siehe Kern (Spieltheorie) Core, Reaktorkern eines Kernkraftwerks Core, Aufsichtsbehörde für verantwortungsvolles Wirtschaften (Kanada) Core, Fondsmanagementstil im Bond-Bereich Core-Team, Personengruppe, die die Hauptarbeit eines Projektes trägt, siehe Kernteam Kurzform für core network in der Telekommunikation, Verbindungsnetz Informatik: Core, CPU-Block eines Prozessors oder eines Grafikchips, siehe Prozessorkern, Mehrkernprozessor UCore bzw. VCore, Symbol für eine der Betriebsspannungen von CPUs, der Kernspannung Core, Markenname einer Prozessorarchitektur, siehe Intel-Core-Mikroarchitektur, Intel Core, Core Duo und Intel Core 2 CorePNG, verlustfreier Videokompressions-Codec Core, aus der Zeit der Kernspeicher stammende Bezeichnung für den Arbeitsspeicher bzw. einen Speicherauszug aus diesem Kultur: Core, früherer Name der Band Core22 Core (Album), Musikalbum der Stone Temple Pilots aus dem Jahr 1992 The Core – Der innere Kern, Film Core, Suffix für diverse vom Hardcore Punk beeinflusste Musikgenres Personen: Ericson Core, US-amerikanischer Kameramann Raúl Buono-Core, chilenischer Historiker, Spezialist für Alte Geschichte und Byzantinistik CORE steht als Abkürzung für: CORE, Kurzbezeichnung einer der beiden verfügbaren SEPA-Basislastschriften, siehe Europäischer Zahlungsraum #Möglichkeiten des Zahlungsverkehrs (SEPA Direct Debit) Center for Operations Research and Econometrics, interdisziplinäres Forschungsinstitut in Belgien Center For Organ Recovery & Education Center for Organizational Research and Education, Nichtregierungsorganisation in den Vereinigten Staaten Centre for OSCE Research, Institut zur Erforschung der Organisation für Sicherheit und … - Data Warehouse (Wikipedia)
Ein Data Warehouse (kurz DWH oder DW; wörtlich „Datenlager“, im Deutschen dominiert die englische Schreibweise, die Schreibweise Datawarehouse wird jedoch auch verwendet) ist eine für Analysezwecke optimierte zentrale Datenbank, die Daten aus mehreren, in der Regel heterogenen Quellen zusammenführt. Der Begriff stammt aus dem Informationsmanagement in der Wirtschaftsinformatik. Vollständige Daten zum Beispiel eines Unternehmens oder eines größeren Projekts, die in der Regel als Rohdaten vorliegen und nicht bereits nach bestimmten Vorgaben verarbeitet oder ausgewählt wurden, werden hingegen in Data Lakes vorgehalten. - DuckDB (Wikipedia)
DuckDB ist eine quelloffene relationale Datenbank. DuckDB wurde als eingebettete Datenbank mit spaltenorientierter Architektur und dem Fokus auf einfache Handhabung für OLAP-Workflows entwickelt. Das Projekt verzeichnete 2025 etwa 20 Millionen Downloads pro Monat. - Fusion (Wikipedia)
Fusion (von lateinisch fusio „Schmelze, Guss“) oder Verschmelzung steht für: Fusion (Völkerrecht), Zusammenschluss von Staaten Gemeindefusion, Zusammenschluss von Gemeinden Fusion (Wirtschaft), Zusammenschluss von zwei oder mehreren zu einem Unternehmen Fusion (Organisation), Zusammenschluss von Organisationen die keine Wirtschaftsunternehmen sind Kernfusion, Kernreaktion, bei der zwei Atomkerne zu einem einzigen Kern verschmelzen Zellfusion, Verschmelzen biologischer Zellen Fusion international, gemeinnützige Organisation Verschmelzung der wahrgenommenen Bilder von rechtem und linkem Auge zu einem, siehe Binokularsehen #Fusion Verschmelzung (Psychologie), eine Entfremdung des Subjekts von sich selber Verschmelzung (Grammatik), Zusammenziehung von Wörtern verschiedener Wortarten Verschmelzung mehrerer Flurstücke zu einer Einheit, siehe Kataster #Fortführung Software: NetObjects Fusion, HTML-Editor für Microsoft Windows Blackmagic Fusion, Compositing-Software Informatik: Fusion (Softwaretechnik), objektorientierte Methodik der Datenverarbeitung AMD Fusion, Prozessordesign von AMD Fahrzeuge: Ford Fusion (Europa), Automodell Ford Fusion (Vereinigte Staaten), Automodell Fusion-Klasse, Fährschiffsklasse Musik: Fusion (Musik), Musikstil aus Jazz, Funk und Rockmusik Fusion (Jazzband), deutsche Jazzband (1977–1987) Fusion (R&B-Band), ehemalige deutsche Band (1998–2000) Fusion Festival, Freiluft-Musikfestival in Lärz, Mecklenburg-Vorpommern Siehe auch: Fusionsküche (Kochen) fusionaler Sprachbau (Affigierung) Gemeindefusionen in der Schweiz Liste aller Wikipedia-Artikel, deren Titel mit Fusion beginnt Liste aller Wikipedia-Artikel, deren Titel Fusion enthält - MCP (Wikipedia)
MCP steht für: Market Clearing Price, ein Verfahren der Preisbildung bei Auktionsmärkten, siehe Elektronisches Handelssystem Master Control Program, ein Betriebssystem von Burroughs Metacarpophalangealgelenk, das Gelenk zwischen dem Mittelhandknochen und dem proximalen Fingerknochen, der Fingerknöchel Methyl-akzeptierendes Chemotaxisprotein, siehe Chemotaxis Methylcyclopentan, eine chemische Verbindung 1-Methylcyclopropen, eine chemische Verbindung, die zur Reifehemmung von Früchten verwendet werden kann. Metoclopramid, einen Arzneistoff gegen Übelkeit Micro-channel plate, in Nachtsichtgeräten und Teilchendetektoren verwendeter Elektronenvervielfacher, siehe Mikrokanalplatte micro-channel plate auch Kurzform für Photomultiplier zur Detektion von Photonen, siehe Photomultiplier #Andere Bauformen Model Context Protocol, ein offenes Protokoll für die Kommunikation von KI-Systemen mit anderen Systemen, die Daten bereitstellen Multi Chip Package, eine Bauform von ICs, siehe Multi-Chip-Modul MCP – Collision Prevent, Kurzfilm von Andreas Haase Flughafen Macapá (IATA-Code) MCP Sound & Media GmbH, ein Musikverlag mcp steht für: Makaa (Sprache) (ISO-639-3-Code), eine der Makaa-Njem-Sprachen innerhalb der Bantusprachen - SQL (Wikipedia)
SQL (offizielle Aussprache [ɛskjuːˈɛl], mitunter auch [ˈsiːkwəl]; auf Deutsch auch häufig die deutsche Aussprache der Buchstaben) ist eine Datenbanksprache zur Definition von Datenstrukturen in relationalen Datenbanken sowie zum Bearbeiten (Einfügen, Verändern, Löschen) und Abfragen von darauf basierenden Datenbeständen. Die Sprache basiert auf der relationalen Algebra, ihre Syntax ist relativ einfach aufgebaut und semantisch an die englische Umgangssprache angelehnt. Ein gemeinsames Gremium von ISO und IEC standardisiert die Sprache unter Mitwirkung nationaler Normungsgremien wie ANSI oder DIN. Durch den Einsatz von SQL strebt man die Unabhängigkeit der Anwendungen vom eingesetzten Datenbankmanagementsystem an. Die Bezeichnung SQL wird im allgemeinen Sprachgebrauch als Abkürzung für „Structured Query Language“ (auf Deutsch: „Strukturierte Abfrage-Sprache“) aufgefasst, obwohl sie laut Standard ein eigenständiger Name ist. Die Bezeichnung leitet sich von dem Vorgänger SEQUEL ([ˈsiːkwəl], Structured English Query Language) ab, welche mit Beteiligung von Edgar F. Codd (IBM) in den 1970er Jahren von Donald D. Chamberlin und Raymond F. Boyce entwickelt wurde. SEQUEL wurde später in SQL umbenannt, weil SEQUEL ein eingetragenes Warenzeichen der Hawker Siddeley Aircraft Company war.
