Hvilke værktøjer bruger Analytics Engineers typisk i Danmark?

I Danmark anvender Analytics Engineers ofte dbt (data build tool) som et standardværktøj til datatransformation. Dette værktøj er populært, fordi det gør det muligt at definere, teste og dokumentere datatransformationer på en effektiv måde. Kombinationen med SQL-warehouses som Snowflake, BigQuery eller Azure Synapse er også almindelig, da disse platforme tilbyder robuste løsninger til datalagring og forespørgsler.

Til orchestration af data pipelines ser man ofte værktøjer som Airflow eller Dagster, som hjælper med at automatisere og planlægge workflows. Disse værktøjer gør det lettere at håndtere komplekse dataflows og sikre, at dataene er tilgængelige, når de er nødvendige. Visualisering af data er også en vigtig del af arbejdet, og her anvendes Power BI eller Tableau til at skabe indsigt og rapporter.

Versionering og kontinuerlig integration/levering (CI/CD) håndteres ofte med GitHub, hvilket er essentielt for at sikre, at koden er velstruktureret og let at samarbejde om. Derudover vinder nyere værktøjer som SQLMesh frem, hvilket viser den hurtige udvikling inden for data engineering.

Valget af værktøjer afhænger ofte af den specifikke cloud-udbyder, som virksomheden bruger. For eksempel ses Azure Data Factory og Synapse hyppigt i virksomheder med en Azure-baseret infrastruktur, mens Google-miljøer typisk vælger BigQuery og dbt Core. Dette valg af værktøjer afspejler den stigende integration af cloud-løsninger i dataarbejde.