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Overview

DBT, acronimo di Data Build Tool, è uno strumento sempre più utilizzato nel panorama Data Engineering. Progettato per semplificare e automatizzare il processo di trasformazione dei dati in un data warehouse, DBT offre una soluzione efficiente ed efficace per gestire il flusso di dati all’interno di un’organizzazione.

Con il suo approccio basato su codice SQL, DBT consente agli analisti e ai data engineers di definire facilmente le trasformazioni necessarie sui dati grezzi, garantendo coerenza, riproducibilità e manutenibilità del processo secondo il principio di Data as Code. L’utilizzo del linguaggio SQL, in aggiunta, consente agli sviluppatori di minimizzare il tempo di adozione, potendo sfruttare le conoscenze già possedute per scrivere data pipeline con agilità.

DBT si distingue per la sua flessibilità nell’integrarsi con una vasta gamma di tecnologie e sistemi di data warehouse ed operando secondo approccio ELT, rendendolo una scelta popolare per le aziende che cercano di ottimizzare la gestione dei dati e accelerare il tempo di sviluppo delle pipeline di analisi. Nel dettaglio, DBT può essere ricondotto alla lettera T in ELT, concentrandosi quindi sulla componente di Data Processing e garantendo disaccopiamento dalla soluzione tecnologica scelta per spostare i dati nel sistema target.

Capabilities

DBT offre una serie di caratteristiche distintive che lo collocano come uno strumento imprescindibile all’interno dei moderni stack tecnologici, contribuendo così al suo successo:

DBT semplifica il processo di trasformazione dei dati, consentendo agli utenti di definire facilmente le trasformazioni desiderate utilizzando SQL, specificando la modalità di materializzazione desiderata e supportando nativamente funzionalità di processing incrementale e snapshot.

DBT rileva e gestisce automaticamente le dipendenze tra diversi modelli e progetti, garantendo che le trasformazioni vengano applicate rispettandone l’ordine logico, fornendo inoltre la possibilità di effettuare riesecuzioni parziali in caso di errori.

DBT genera automaticamente documentazione per tutti i modelli di dati e le trasformazioni implementate, aiutando gli utenti a comprendere meglio le strutture e le logiche di trasformazione. La pipeline dati diventa essa stessa una fonte di documentazione, fornendo la possibilità di definire metadati aggiuntivi che ne facilitino la comprensione.

La documentazione così generata può essere arricchita e resa disponibile per gli utenti tramite un’interfaccia web user friendly, rimuovendo quindi la necessità di dotarsi di soluzioni aggiuntive da manutenere.

Offre funzionalità di test integrate che consentono agli utenti di verificare la correttezza delle trasformazioni e delle pipeline di dati. È quindi possibile implementare con facilità Quality Gateway che garantiscano ai consumatori di accedere sempre a dati certificati e di qualità tramite l’utilizzo di moduli di testing resi disponibili out of the box o sviluppabili contestualmente allo sviluppo e con il medesimo strumento.

DBT non si limita al linguaggio SQL per la definizione delle trasformazioni dati ma, per abilitare lo sviluppo di logiche personalizzate e complesse difficilmente manutenibili in SQL, supporta l’utilizzo di codice Python. Trasformazioni Python e SQL possono essere alternate senza alcun vincolo, garantendo massima flessibilità agli sviluppatori.

DBT consente l’integrazione del linguaggio di templating Jinja in SQL, abilitando funzionalità normalmente non consentite in puro SQL: tra queste troviamo l’introduzione di strutture di controllo come istruzioni condizionali e loop, gestione delle variabili d’ambiente e definizione di macro riutilizzabili sia nei modelli, sia nei test.

DBT Core & DBT Cloud

DBT è disponibile in diverse versioni che offrono una varietà di funzionalità per adattarsi alle esigenze specifiche degli utenti e delle organizzazioni. La versione open source di DBT, nota come DBT Core, fornisce le funzionalità fondamentali per la trasformazione dei dati, tra cui la gestione delle dipendenze, la documentazione automatica e il testing integrato. Questa versione è ampiamente utilizzata dalla comunità e offre una solida base per iniziare ad utilizzare DBT.

Per coloro che necessitano di funzionalità avanzate e supporto professionale, è disponibile anche DBT Cloud, una piattaforma gestita che offre un’interfaccia utente intuitiva, funzionalità di pianificazione e monitoraggio delle pipeline, integrazione con strumenti di collaborazione come Slack ed integrazione semplificata con i servizi dei principali Cloud Provider. DBT Cloud è progettato per semplificare ulteriormente l’uso di DBT, consentendo agli utenti di concentrarsi sulla creazione di pipeline di dati potenti e affidabili senza doversi preoccupare dell’infrastruttura sottostante o della gestione delle risorse.

Partnership

La nostra consulenza in materia di DBT offre un supporto completo e personalizzato per aiutare le organizzazioni a massimizzare il valore della loro implementazione.

Abbiamo all’attivo diverse progettualità in cui DBT è utilizzato in ambiente di produzione per la gestione di complessi data model secondo il paradigma Data Vault e con un approccio Data Product centric.

La nostra consulenza non si limita alla fase iniziale di implementazione, ma continua nel tempo per garantire che le soluzioni basate su DBT siano sempre allineate alle esigenze in evoluzione dell’organizzazione. Con un approccio pratico e orientato ai risultati, ci impegniamo a fornire valore tangibile e a garantire il successo a lungo termine dei nostri clienti.

Use Cases

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