Antes de carregar os dados em um data warehouse (DW), é necessário que as informações passem por todo um processo de limpeza, de checagem de consistência e de combinação.

Traduzindo, os dados precisam ser transformados – o “T” de ELT (extração, carregamento e transformação). Isso faz com que as informações tornem-se valiosas e confiáveis para as empresas.

Cada vez mais surgem novas formas de executar essa função, porém o dbt, da dbt Labs, ganha destaque!

A Indicium é parceira oficial dbt, e neste artigo vamos mostrar melhor o que é essa ferramenta, suas vantagens, como ela impacta as empresas que usam dados para gerar valor e o seu papel na abordagem moderna de analytics.

Confira!

O que é o dbt?

O dbt é uma ferramenta de transformação de dados que permite aos profissionais de engenharia de analytics operarem as informações usando SQL, além de facilitar e organizar o ambiente de construção do DW.

O que isso significa na prática?

Esse instrumento faz com que o workflow das equipes de dados seja ainda mais rápido e eficiente, trazendo organização e agilidade por usar uma linguagem de consulta relativamente simples.

A flexibilidade é outro ponto forte do dbt, sendo possível conectá-lo a diferentes bancos de dados, como BigQuery, Redshift, Databricks e outros. Inclusive, você pode checar todas as fontes compatíveis na documentação oficial.

Por se tratar de um projeto open source, o dbt cresce e melhora a cada dia com o apoio e contribuição de uma comunidade bastante engajada. E, como você verá a seguir, essa é uma das suas principais vantagens.

Quais as vantagens do dbt?

A forte presença da comunidade faz com que o dbt seja uma ferramenta feita por e para profissionais de analytics, sanando as principais demandas de quem trabalha na área.

A baixa curva de aprendizado e o suporte de teste nativo fazem do dbt uma escolha bastante competitiva, especialmente se seu projeto de dados não conta somente com profissionais de engenharia de analytics. Dessa forma todas as pessoas da equipe podem contribuir com a transformação de dados.

As principais vantagens que o dbt oferece são:

  • fácil manuseio para quem não é profissional de data science
  • modelagem de dados extremamente flexível
  • fácil aplicação de controle de versão
  • open source e personalizável
  • teste de qualidade de dados integrado
  • baixa curva de aprendizado
  • documentação integrada

O dbt está facilitando a transformação de dados de inúmeras empresas, mas seu uso pode ser ainda melhor aproveitado com a infraestrutura certa. Falaremos melhor sobre abaixo.

dbt e a abordagem moderna de analytics

A abordagem moderna de analytics, ou Modern Analytics Stack (MAS) em inglês, é a nova combinação de boas práticas e ferramentas para a criação de uma infraestrutura de dados robusta, complexa e altamente eficiente.

Nessa abordagem, o dbt entra com o papel fundamental de não apenas transformar os dados brutos dentro de um DW, como também de mantê-los seguros e organizados.

Desse modo, o gerenciamento de recursos e de riscos em cada projeto, além da conformidade com as normas regulamentadoras, é garantido. O uso do dbt dentro dessa infraestrutura aumenta a flexibilidade do pipeline e permite que analistas definam as regras de negócio para suas análises.

A governança oferecida por essa ferramenta elimina todas as dúvidas que os dados possam gerar, e o dbt faz isso muito bem com o controle de versão, os testes e os alertas para o bem da segurança das informações.

As principais funções do dbt

O objetivo principal do dbt é transformar os dados em um DW, mas a ferramenta oferece funções extras que otimizam esse processo:

Testes
  • O dbt testa a qualidade dos dados, da integração e da performance dos códigos
  • É possível criar programas de testes que checam as informações e seus valores dentro de colunas específicas
  • Há testes automatizados que implementam alterações necessárias
Deploy
  • O dbt possui um gerenciador de pacotes integrado que permite que analistas publiquem repositórios públicos e privados
  • Analistas e profissionais de engenharia de analytics podem ser referenciados por outros usuários

A documentação é outra função importante presente no dbt. Vamos falar melhor sobre isso na sequência.

Autonomia e documentação no dbt

Parecido com o que uma plataforma de gerenciamento de dados faz, o dbt abriga as informações em um único local (DW). E para um data warehouse funcionar bem, é preciso que seu time seja capaz de entendê-lo.

Logo, caso não haja um conjunto de documentação para explicar as tabelas e seus usos, seu projeto pode acabar travando facilmente. Por isso, os documentos são gerados automaticamente no dbt, sendo possível enviá-los no deploy.

Como a maioria das organizações possuem uma lógica complexa de negócios por trás de seus relatórios de dados, contar com o dbt significa ter todas as mudanças já feitas registradas e facilmente rastreáveis caso haja a necessidade de reparos ou atualizações.

A ferramenta também cria representações visuais em forma de mapas para mostrar o fluxo de dados da empresa por meio de cada tabela no processo de ETL.

Facilite o trabalho da sua equipe

A Indicium é especialista em dbt e conta com profissionais que possuem expetise na ferramenta por conta da parceria oficial com a dbt Labs.

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