Data spiller en viktig rolle i beslutningstaking for virksomheter. Etter hvert som datavolumet øker, øker også behovet for å gjøre dataene tilgjengelig for alle i virksomheten. Ved å transformere dataene dine kan du integrere, vaske, duplisere, omstrukturere, filtrere, samle og slå sammen dataene dine – slik at virksomheten kan utvikle verdifull og pålitelig innsikt gjennom analyser og rapportering. Det finnes mange verktøy på markedet for å hjelpe deg med dette, men spesielt ett – dbt – forenkler og fremskynder prosessen med å transformere data og bygge pipelines.
Hva er dbt (data build tool)?
I følge dbt selv er dette et utviklingsrammeverk som kombinerer modulær SQL med beste praksis for programvareutvikling for å gjøre datatransformasjon pålitelig, rask og morsom.
Kort sagt; dbt (data build tool) utviklet for å gjøre det enklere for dataanalytikere og ingeniører å jobbe med data, ved å tilby en konsistent og standardisert tilnærming til datatransformasjon og -analyse.
dbt lar brukere definere sine datamodeller ved hjelp av SQL, og bruker deretter disse modellene til å generere optimalisert SQL-kode som kan kjøres mot et datavarehus eller annet datalagringssystem. Dette lar brukere bygge en vedlikeholdbar og skalerbar datainfrastruktur som enkelt kan oppdateres og utvides over tid.
dbt sammenstiller og kjører koden din mot dataplattformen din, slik at du og teamet ditt kan samarbeide om én enkelt kilde til sannhet for beregninger, innsikt og forretningsdefinisjoner. Denne eneste kilden til sannhet, kombinert med muligheten til å definere tester for dataene dine, reduserer feil når logikken endres, og varsler deg når problemer oppstår.
I tillegg til å generere SQL-kode, gir dbt også en rekke funksjoner som gjør det enklere å jobbe med data. Disse funksjonene inkluderer muligheten til å administrere avhengigheter mellom datamodeller, kjøre tester for å sikre dataintegritet og spore datalinjen for å forstå hvordan den har blitt transformert over tid.
Use-Cases for dbt
Med dbt tar dataanalytikere eierskap over hele arbeidsflyten for analytics, fra å skrive kode for datatransformasjon og hele veien til distribusjon og dokumentasjon – i tillegg til å bli bedre i stand til å fremme en datadrevet kultur i organisasjonen.
Noen vanlige use-cases for dbt er:
- Bygge og vedlikeholde data pipelines: dbt kan brukes til å definere datamodeller ved hjelp av SQL, og deretter generere optimalisert SQL-kode som kan kjøres mot et datavarehus eller annet datalagringssystem. Dette lar brukere bygge og vedlikeholde en skalerbar datainfrastruktur.
- Sikre datakvalitet og integritet: dbt tilbyr en rekke funksjoner som gjør det enklere å sikre datakvalitet og integritet. Dette inkluderer muligheten til å kjøre tester for å validere data, samt spore datalinjen for å forstå hvordan den har blitt transformert over tid.
- Standardisering av datatransformasjonsprosesser: dbt gir en konsistent og standardisert tilnærming til datatransformasjon og dataanalyse, noe som gjør det enklere for dataanalytikere og ingeniører å jobbe med data. Dette kan hjelpe organisasjoner med å forbedre kvaliteten og påliteligheten til dataene deres, og gjøre det enklere å hente ut innsikt og drive forretningsbeslutninger.
- Å tilby et samarbeidsmiljø for datateam: dbt lar dataanalytikere og ingeniører jobbe sammen om de samme datamodellene og transformasjonene, og gir et samarbeidsmiljø for datateam. Dette kan bidra til å forbedre kommunikasjonen og samarbeidet innen datateam, og gjøre det enklere å jobbe med komplekse dataprosjekter
To ulike produkter
Du får tilgang til dbt ved å bruke dbt Core eller dbt Cloud.
dbt Core
dbt Core er et open source-verktøy som gjør det mulig for datateam å definere sine datamodeller ved hjelp av SQL, og deretter bruker disse modellene til å generere optimalisert SQL-kode som kan kjøres mot et datavarehus eller annet datalagringssystem.
dbt Cloud
dbt Cloud, derimot, er en skybasert plattform som gir tilleggsfunksjoner og funksjonalitet på toppen av dbt-core. dbt Cloud tilbyr et nettbasert grensesnitt for å administrere datamodeller, samt tilleggsfunksjoner som planlegging, samarbeidsverktøy og integrasjoner med andre dataverktøy.
dbt Cloud er bygget rundt dbt Core, men den gir også:
- Nettbasert brukergrensesnitt slik at det er mer tilgjengelig
- Kjører på infrastruktur fra dbt slik at det er raskere å komme i gang, og mindre å administrere
- Ekstra funksjonalitet, som blant annet:
- Integrert utviklingsmiljø
- Skedulering av jobber for regelmessig kjøring av transformasjoner
- Integrasjoner med andre verktøy, eksempelvis Github eller Azure DevOps
- Semantisk lag for felles definisjoner av nøkkeltall på tvers av analyseverktøy
Oppsummert
Oppsummert er dbt et kraftig verktøy som kan hjelpe organisasjoner med å forbedre sin datainfrastruktur og gjøre det enklere for dataanalytikere og ingeniører å jobbe med data. Ved å tilby en konsistent og standardisert tilnærming til datatransformasjon og -analyse, kan dbt hjelpe organisasjoner med å forbedre kvaliteten og påliteligheten til dataene deres, og gjøre det lettere å hente ut innsikt og drive forretningsbeslutninger.
