Enable

Vlotte start met data

Build

Oplossingen op maat

Optimize

Optimaal rendement

Een inleiding tot Data Build Tool (DBT)

Een inleiding tot Data Build Tool (DBT)
Er zijn verschillende technologieën beschikbaar die je bedrijf kunnen helpen om gegevens te transformeren en toegankelijk te maken voor gebruikers in het bedrijfsleven. Een die ons bijzonder aanspreekt en die wij vaak gebruiken, is DBT (Data Build Tool). Deze tool richt zich volledig op het gemakkelijker en sneller transformeren van gegevens.

Wat is Data Build Tool ( DBT)

DBT, of data build tool, is een open-source command-line programma dat helpt bij het ontwikkelen, testen en onderhouden van de data infrastructuur van een organisatie.

De tool biedt een uniforme en gestandaardiseerde aanpak voor datatransformatie en analyse, waardoor het voor data analisten en engineers gemakkelijker wordt om met data om te gaan.

DBT compileert en draait uw analyse code op uw dataplatform, zodat jij en je team samen kunnen werken aan één enkele bron van informatie voor statistieken, inzichten en bedrijfseconomische definities. Deze bron van informatie voorkomt fouten wanneer de logica verschuift en waarschuwt je wanneer er problemen opduiken. Ook kan je tests ontwikkelen voor je gegevens.

Wat-is-Data-Build-Tool
Hoe-werkt-DBT

Hoe werkt DBT?

Gebruikers kunnen SQL gebruiken om hun gegevensmodellen in DBT op te bouwen. Die modellen worden vervolgens gebruikt om efficiënte SQL code te produceren die kan worden gebruikt om een datawarehouse of een ander type Data Storage system te bevragen. Hierdoor kunnen gebruikers een schaalbare, onderhoudsvriendelijke gegevensarchitectuur creëren die snel kan worden bijgewerkt en uitgebreid in de tijd.

DBT biedt een variatie aan tools die het werken met gegevens vereenvoudigen, naast het produceren van SQL code. Deze tools omvatten de mogelijkheid om afhankelijkheden tussen datamodellen te controleren, tests uit te voeren om de integriteit van de gegevens te garanderen en de gegevens geschiedenis te traceren om te begrijpen hoe deze in de loop van de tijd is veranderd.

Betrouwbaarheid van analyse met DBT

  • Stop met het overnemen van SQL, dat kan leiden tot fouten wanneer de logica verandert. Maak in plaats daarvan herbruikbare datamodellen die in volgende modellen en analyses kunnen worden gebruikt. Een model kan eenmaal worden gewijzigd, en de afhankelijkheden ervan zullen door die wijziging worden beïnvloed.
  • Publiceer de “canoncal” versie van een datamodel dat alle ingewikkelde bedrijfslogica bevat. Dezelfde bedrijfslogica zal worden opgenomen in alle analyses die met dit model worden gebouwd, zonder dat herimplementatie nodig is.
  • Gebruik maken van geavanceerde broncontroleprocedures zoals branching, pull requests en code reviews.
  • Snel en gemakkelijk tests maken voor de datakwaliteit van de onderliggende gegevens. Testen helpt analisten de randgevallen te identificeren en beheren die bijdragen aan veel analytische fouten in de gegevens.
Betrouwbaarheid van analyse met DBT

Toepassingen van DBT

Bouwen en beheren van datapijnlijnen

DBT kan worden gebruikt om datamodellen te ontwerpen met behulp van SQL. Vervolgens kan DBT geoptimaliseerde SQL code produceren die kan worden uitgevoerd tegen een datawarehouse of een ander gegevensopslagsysteem. Hierdoor kunnen gebruikers een schaalbare data infrastructuur bouwen en onderhouden.

Gegevenskwaliteit en integriteit garantie

DBT biedt verschillende mogelijkheden die het eenvoudiger maken om de kwaliteit en integriteit van gegevens te garanderen. Dit omvat de capaciteit om tests uit te voeren voor datavalidatie en de geschiedenis van gegevens te traceren om te begrijpen hoe deze door de tijd heen zijn veranderd.

Standaardiseren van datatransformatie procedures

DBT biedt een consistente en gestandaardiseerde aanpak van datatransformatie en -analyse aan. Hierdoor wordt het voor data analisten en engineers eenvoudiger om met data te werken. Dit vereenvoudigt de extractie van inzichten en het gebruik van gegevens om zakelijke keuzes te onderbouwen, en helpt bedrijven de kwaliteit en betrouwbaarheid van hun gegevens te verbeteren.

Bevorderen van een coöperatieve sfeer voor datateams:

DBT maakt de samenwerking tussen data analisten en ingenieurs aan datamodellen en transformaties mogelijk. Dit maakt effectieve communicatie en teamwerk tussen datateams mogelijk en versnelt de voltooiing van uitdagende data projecten.

Voorwaarden om met DBT (Data Build Tool) aan de slag te gaan

Wij raden aan de volgende drie vereisten te leren alvorens DBT (Data Build Tool) te leren:

SQL-in-DBT

SQL

Je moet bedreven zijn in het gebruik van SQL SELECT statements omdat DBT SQL gebruikt als zijn primaire taal voor transformaties. Als je deze achtergrond niet hebt, zijn er veel online cursussen beschikbaar. Zorg ervoor dat je er een kiest die je de basis geeft die je nodig hebt om DBT te leren.

Modelleren-in-DBT

Modelleren

Als het gaat om datamodellering, moet je een plan hebben. Net als bij elke andere datatransformatietool. Dit is cruciaal om code te hergebruiken, dieper te graven en de prestaties te verbeteren. In plaats van gewoon het paradigma van je gegevensbronnen over te nemen, adviseren wij gegevens te vertalen naar het zakelijke en organisatorische kader. Modellering is cruciaal voor het succes van de structuur van uw project.

Git-in-DBT

Git

Je moet bedreven zijn met Git als je wilt begrijpen hoe je DBT Core gebruikt. Wij adviseren een cursus te vinden die GIT Workflow, Git Branching en het gebruik van GIT in een collaboratieve omgeving behandelt.

DBT Core vs DBT Cloud

DBT labs, het bedrijf achter de gegevensconstructietool, biedt twee verschillende producten aan onder de namen DBT core en DBT Cloud.

Een open-source command-line tool genaamd DBT-core laat personen toe om hun datamodellen in SQL te definiëren. Vervolgens gebruikt het deze modellen om efficiënte SQL-code te produceren die kan worden uitgevoerd tegen een datawarehouse of een ander type dataopslagsysteem.

Aan de andere kant is DBT Cloud een cloud-gebaseerd platform dat de mogelijkheden en functies van DBT core aanvult. Voor het beheer van datamodellen biedt DBT Cloud een webgebaseerde interface en andere functies zoals planning, samenwerkingstools en datatoolverbindingen.

Kortom, DBT Cloud is een cloud-platform dat meer functies en functionaliteit biedt, terwijl DBT core het open-source programma is dat DBT aandrijft. DBT core kan onafhankelijk of in combinatie met DBT Cloud worden gebruikt om een meer complete data infrastructuur oplossing te bieden.

Nadelen van DBT

  • De Data Build Tool behandelt het T-gedeelte van ELT; je hebt dus nog steeds andere tools nodig om de extract- en laadfasen van de sequentie te voltooien.
  • Vergeleken met tools met een interactieve UI is het minder leesbaar omdat het op SQL gebaseerd is.
  • In sommige gevallen moeten de backend macro’s worden herschreven. Het vereist kennis en vaardigheid in het omgaan met broncode om dit standaardgedrag van DBT op te heffen.
  • De gebruikersinterface (UI) helpt bij het visualiseren van het datatransformatieproces, maar het is de verantwoordelijkheid van de data engineers om het georganiseerd en begrijpelijk te houden.

Wat we je graag nog meegeven over DBT

Data Build Tool is ideaal voor professionals die werken met data warehouses, zoals data analisten, engineers en scientists. Kennis van de grondbeginselen van programmeren, met name “if statements” en “for loops“, zal helpen om alle buitengewone mogelijkheden te benutten. Met de DBT-tool kunnen data analisten de gegevens in de warehouses van de organisatie efficiënt transformeren. Om de eisen in elke fase van het transformatieproces te visualiseren, kunnen zij deze testen en verbeteringen aanbrengen. Terwijl de resultaten van andere gegevens- en analyse technologieën worden verbeterd, laat DBT zien hoe gegevens door de hele organisatie stromen.

DBT is een krachtig hulpmiddel dat bedrijven helpt bij het verbeteren van hun data architectuur en het vereenvoudigen van het gebruik van gegevens door engineers en analisten. DBT kan organisaties helpen de kwaliteit en betrouwbaarheid van hun gegevens te verhogen, het eenvoudiger maken om inzichten te extraheren en hen helpen bij het maken van zakelijke keuzes door een uniforme en systematische aanpak van datatransformatie en –analyse te bieden.