Desbloqueie o poder dos dados com o dbt

No mundo atual orientado por dados, as empresas estão constantemente à procura de soluções inovadoras para otimizar os seus fluxos de trabalho de dados e extrair insights valiosos. Eis que surge o dbt – uma tecnologia revolucionária que tem vindo a ganhar tração entre os profissionais de dados pela sua capacidade de transformar a forma como as organizações gerem e tiram partido dos seus dados.

O dbt representa uma mudança de paradigma na forma como as organizações abordam a transformação de dados, oferecendo uma solução moderna, colaborativa e eficiente para gerir pipelines de dados. Quer opte por uma solução na cloud, com uma plataforma gerida, ou implemente o dbt numa solução on-premises, para um maior controlo, abraçar esta ferramenta pode, sem dúvida, gerar valor e acelerar a tomada de decisões baseada em dados.

O dbt, abreviatura de data build tool, é uma ferramenta de linha de comando de código aberto que permite aos analistas e engenheiros de dados transformar dados nos seus armazéns de dados de forma mais eficaz. Concentra-se principalmente no T (Transformation) do processo ETL ou ELT, projetado para trabalhar em dados após estes terem sido carregados. A principal característica desta ferramenta é a combinação de modelos Jinja com SQL e modelos reutilizáveis.

A ferramenta também oferece várias funcionalidades que facilitam o trabalho com dados. Estas funcionalidades incluem a capacidade de gerir dependências entre modelos de dados, executar testes para garantir a integridade dos dados e, rastrear a linhagem dos dados para entender como estes foram transformados ao longo do tempo.

1. Simplicidade, modularidade e código reutilizável: Com a sua abordagem baseada em SQL, o dbt simplifica o processo de transformação de dados, tornando-o acessível a utilizadores com diferentes níveis de experiência técnica. Apesar disso, promove a modularização, permitindo aos utilizadores decompor transformações complexas em componentes menores e reutilizáveis, aumentando a manutenibilidade e a escalabilidade.

Exemplo de um modelo de dbt simples

dbt permite usar macros para reutilizar código

2. Interface de utilizador amigável: A interface simples e intuitiva permite às equipas trabalharem em colaboração, aproveitando sistemas de controlo de versões como o Git, para acompanhar as alterações no seu código de transformação de dados. Também gera automaticamente documentação para os seus modelos de dados. Esta documentação inclui informações textuais e gráficas sobre as fontes de dados, transformações e quaisquer testes associados ao modelo.

Página de documentação do dbt Cloud UI. Fonte.

3. Testagem: O dbt inclui uma framework de testagem que permite definir e executar testes nos seus modelos de dados. Isso garante a integridade e a qualidade dos seus dados, ajudando a detectar problemas precocemente no pipeline.

Exemplo de testes genéricos implementados em ficheiros .yml

4. Automatização e integração com Fontes de Dados: Com o dbt, os utilizadores podem automatizar os seus fluxos de trabalho de transformação de dados, reduzindo o esforço manual e reduzindo o tempo até à obtenção de insights. Além disso, a ferramenta integra-se perfeitamente com várias fontes de dados e armazéns, incluindo Snowflake, BigQuery, Redshift e outros, permitindo aos utilizadores aproveitar a sua infraestrutura existente.

5. Suporte da Comunidade: O dbt possui uma comunidade vibrante de utilizadores e contribuidores que partilham ativamente as melhores práticas, contribuem para o desenvolvimento de pacotes adicionais e fornecem suporte através de fóruns e canais Slack.

Uma vez decidido que a tecnologia dbt é adequada para a sua organização, o próximo passo é determinar como irá aceder a esta ferramenta. Os dois métodos mais prevalentes são uma versão gratuita chamada dbt Core, que pode ser implementada localmente e, uma versão paga chamada dbt Cloud, onde pode desfrutar de uma solução na cloud completa. Compreender as diferenças é importante para escolher a ferramenta certa para satisfazer as suas necessidades específicas de transformação de dados. Enquanto com o dbt Core tem a sua solução localmente, e terá de conciliar várias capacidades com outras ferramentas. Com o dbt Cloud terá todas as funcionalidades e capacidades centralizadas.

dbt CloudUI. Fonte.

dbt Core em IDE. Fonte.

É crucial reconhecer que o dbt é apenas uma parte de uma estratégia de dados bem definida. Alcançar a utilização ótima de dados é desafiante, abrangendo complexidades ao reunir a equipa com as habilidades certas, selecionando ferramentas adequadas e determinando métricas relevantes. Mesmo com estes recursos, as organizações podem ainda ter dificuldades em aproveitar eficazmente os dados.

Ao recomendar a ferramenta, é essencial enfatizar a importância de uma infraestrutura subjacente robusta, composta por equipas qualificadas, ferramentas adequadas e processos eficientes para o sucesso dos dados. E se não souber por onde começar e como construir uma base poderosa para o sucesso dos dados, podemos ajudá-lo.

Pronto para desbloquear todo o potencial dos seus dados? Comece hoje a sua jornada com o dbt!