Data spelar en viktig roll i beslutsfattande för företag. När mängden data ökar ökar också behovet av att göra data tillgänglig för alla i verksamheten. Genom att omvandla din data kan du integrera, tvätta, deduplicera, omstrukturera, filtrera, aggregera och slå samman dina data – vilket gör det möjligt för ditt företag att utveckla värdefulla och pålitliga insikter genom analys och rapportering. Det finns många verktyg på marknaden för att hjälpa dig med detta, men särskilt ett data build tool (dbt) förenklar och påskyndar processen att transformera data och bygga pipelines.
Vad är dbt [data build tool]?
Enligt dbt självt är detta ett utvecklingsramverk som kombinerar modulär SQL med bästa praxis för mjukvaruutveckling för att göra datatransformation pålitlig, snabb och rolig.
Kortfattat; dbt {data build tool] är utvecklat för att göra det lättare för dataanalytiker och ingenjörer att arbeta med data, genom att erbjuda ett konsekvent och standardiserat tillvägagångssätt för datatransformation och analys.
dbt tillåter användare att definiera sina datamodeller med SQL och använder sedan dessa modeller för att generera optimerad SQL-kod som kan köras mot ett datalager eller annat datalagringssystem. Detta tillåter användare att bygga en underhållbar och skalbar datainfrastruktur som enkelt kan uppdateras och utökas över tid.
dbt kompilerar och kör din kod mot din dataplattform, så att du och ditt team kan samarbeta på en enda källa till sanning för mätvärden, insikter och affärsdefinitioner. Denna enda källa till sanning, i kombination med förmågan att definiera tester för din data, minskar fel när logiken ändras och varnar dig när problem uppstår.
Förutom att generera SQL-kod tillhandahåller dbt även ett antal funktioner som gör arbetet med data enklare. Dessa funktioner inkluderar möjligheten att hantera beroenden mellan datamodeller, köra tester för att säkerställa dataintegritet och spåra datapipeline för att förstå hur den har transformerats över tiden.
Use-Cases for dbt
Med dbt tar dataanalytiker ägarskap över hela analysarbetsflödet, från att skriva kod för datatransformation hela vägen till distribution och dokumentation – förutom att de blir bättre på att främja en datadriven kultur i organisationen.
Några vanliga Use-cases för dbt är:
- Bygga och underhålla datapipelines: dbt kan användas för att definiera datamodeller med SQL och sedan generera optimerad SQL-kod som kan köras mot ett datalager eller annat datalagringssystem. Detta tillåter användare att bygga och underhålla en skalbar datainfrastruktur.
- Säkerställ datakvalitet och integritet: dbt erbjuder ett antal funktioner som gör det lättare att säkerställa datakvalitet och integritet. Detta inkluderar möjligheten att köra tester för att validera data, samt spåra datalinjen för att förstå hur den har förändrats över tiden.
- Standardisering av datatransformationsprocesser: dbt tillhandahåller ett konsekvent och standardiserat tillvägagångssätt för datatransformation och dataanalys, vilket gör det lättare för dataanalytiker och ingenjörer att arbeta med data. Detta kan hjälpa organisationer att förbättra kvaliteten och tillförlitligheten för sina data, vilket gör det lättare att extrahera insikter och driva affärsbeslut.
- Tillhandahålla en samarbetsmiljö för datateam: dbt tillåter dataanalytiker och ingenjörer att arbeta tillsammans på samma datamodeller och transformationer, vilket ger en samarbetsmiljö för datateam. Detta kan bidra till att förbättra kommunikationen och samarbetet inom datateam och göra det lättare att arbeta med komplexa dataprojekt.
Två olika produkter
Du kommer åt dbt med dbt Core eller dbt Cloud.
dbt Core
dbt Core är ett verktyg med öppen källkod som gör det möjligt för datateam att definiera sina datamodeller med SQL och sedan använda dessa modeller för att generera optimerad SQL-kod som kan köras mot ett datalager eller annat datalagringssystem.
dbt Cloud
dbt Cloud, å andra sidan, är en molnbaserad plattform som ger ytterligare funktioner och funktionalitet ovanpå dbt-core. dbt Cloud erbjuder ett webbaserat gränssnitt för att hantera datamodeller, samt ytterligare funktioner som planering, samarbetsverktyg och integrationer med andra dataverktyg.
dbt Cloud är byggt kring dbt Core, men det ger också:
- Webbaserat användargränssnitt så att det blir mer tillgängligt
- Körs på infrastruktur från dbt så det går snabbare att komma igång och mindre att hantera
Ytterligare funktioner, såsom:
- Integrerad utvecklingsmiljö
- Schemalägga jobb för att regelbundet köra transformationer
- Integrationer med andra verktyg, till exempel Github eller Azure DevOps
- Semantiskt lager för gemensamma definitioner av nyckeltal över analysverktyg
Summering
Sammanfattningsvis är dbt ett kraftfullt verktyg som kan hjälpa organisationer att förbättra sin datainfrastruktur och göra det lättare för dataanalytiker och ingenjörer att arbeta med data. Genom att tillhandahålla ett konsekvent och standardiserat tillvägagångssätt för datatransformation och analys, kan dbt hjälpa organisationer att förbättra kvaliteten och tillförlitligheten för sina data, vilket gör det lättare att extrahera insikter och driva affärsbeslut.
Kom igång med data och analys redan idag
Vi på twoday hjälper er gärna med dbt. Vi nordens ledande kompetenscenter inom business intelligence och avancerad analys. Oavsett om ni vill ta ett helhetsgrepp eller finslipa utvalda delar är vi redo att hjälpa er.