ابزار dbt در ETL و ELT راهی آسان برای سازمان‌دهی جریان‌های داده‌

در سال ۲۰۰۶، کلایو هامبی (یکی از ریاضی‌دانان معروف) بیان کرد که «داده‌، نفت جدید است». این جمله امروز بسیار روشن‌تر است زیرا امپراتوری‌های فناوری با استفاده از قدرت داده‌ها ساخته شده‌اند. شرکت‌هایی مانند نتفلیکس، اوبر و آمازون از داده‌ها برای برتری بر رقبای خود مانند Blockbuster و شرکت‌های تاکسی‌سازی استفاده کرده‌اند. این داده‌ها به‌جای اتکا به تصمیم یا دیدگاه مدیران، به خرد جمعی و رضایت کاربران وابسته هستند. به‌منظور نشان دادن اهمیت داده‌ها، این مقاله به معرفی ابزار dbt و مزایای آن در فرآیندهای ETL و ELT می‌پردازد.

انتخاب بهترین روش بین ETL و ELT

توسعه یک زیرساخت داده قوی نیازمند برخورداری از ابزارها و فناوری‌های مناسب و حضور مهندس داده برای پیاده‌سازی این فناوری‌ها است. در ادامه با ابزار منبع باز و بسیار محبوب داده، یعنی dbt (ابزار ساخت داده) و نحوه قرار گرفتن آن در فرآیندهای ETL/ELT آشنا خواهیم شد.

dbt: ابزاری برای افزایش کارایی تیم‌های داده

ابزار dbt می‌تواند کارایی تیم‌های داده را افزایش دهد. با ارائه یک ابزار تبدیل داده که کارهای خسته‌کننده و زمان‌بر را خودکار می‌کند، این امر محقق می‌شود. نمونه‌ای از این کارها مستندسازی و آزمایش مجموعه داده است که dbt به‌صورت مستقیم در راه‌حل‌های خود جا داده است. این یکی از دلایل تمایل تیم‌های داده به افزایش انبار داده یا دریاچه داده خود است که با استفاده از dbt در ETL و ELT به‌راحتی ممکن می‌شود.

شرایط کنونی در فرآیند ETL

در دنیای فناوری ابری که ذخیره‌سازی و محاسبه داده‌ها به‌طور فزاینده‌ای ارزان‌تر می‌شود، بسیاری از تیم‌های داده رویکرد Data Pipeline خود را از ETL (Extract -> Transform -> Load) به ELT (Extract Load -> Transform) تغییر داده‌اند. استخراج داده فرآیند اتصال به یک سیستم منبع داده است. این فرآیند می‌تواند به روش‌های مختلفی ازجمله پردازش دسته‌ای یا پخش استریم داده‌ها اتفاق بیفتد. برخی از تیم‌های داده از ابزار شخص ثالث SaaS مانند FiveTran یا Zapier استفاده می‌کنند یا کد خود را در AWS Lamda یا Azure Functions برای تعامل با منبع داده می‌نویسند. بسیاری از Data Architecture های مدرن امکان تغییر داده‌ها را پس از بارگذاری آنها در Data Warehouse فراهم می‌کنند.

چالش‌های سازمانی در برابر داده‌های خام

بارگذاری داده به معنای فرآیند “Load” داده‌ها از سیستم‌های منبع به انبار داده یا دریاچه داده است. بسته به اینکه داده‌های بارگیری شده ساختار یافته، نیمه‌ساختار یافته یا بدون ساختار باشند، ذخیره‌سازی داده‌ها در مکان‌هایی نظیر AWS S3 bucket، Azure Data Lake یا Snowflake انجام می‌شود. امروزه بسیاری از سازمان‌ها ترجیح می‌دهند کل داده‌های خام‌شان را در مجموعه داده بارگذاری کنند. این ترجیح با پیدایش پلتفرم‌های ابری و مزایای آنها مانند مقیاس‌پذیری، انعطاف‌پذیری و مقرون‌به‌صرفه بودن به وجود آمده است. با این حال، سازمان‌ها باید کنترل خود بر داده‌های‌شان را حفظ کنند زیرا اگر این کنترل بسیار کم باشد، ممکن است Data Lake به Data Swamp تبدیل شود. بهترین شیوه‌های مدیریت داده ازجمله حاکمیت داده، کیفیت داده و مدیریت ابر داده باید در هر سازمانی پیاده‌سازی شود.

مفهوم dbt

«Data Build Tool» یا ابزار ساخت داده یکی از ابزارهای منبع باز تبدیل داده است که به‌طور فزاینده‌ای در بین بسیاری از سازمان‌ها محبوبیت یافته است. dbt می‌تواند کارایی تیم‌های داده را با خودکار کردن امور روتین و خسته‌کننده و افزایش فرآیند مستندسازی و آزمایش داده‌ها بهبود بخشد. dbt SQL ماژولار را با بهترین روش‌های مهندسی نرم‌افزار ادغام می‌کند تا تبدیل داده‌ها به شکلی قابل اعتماد، سریع و آسان انجام شود. با استفاده از dbt در فرآیند ETL و ELT، هر فردی که قادر به نوشتن دستورات SQL SELECT باشد، می‌تواند مجموعه داده‌های قابل اعتماد و کاربردی برای آنالیز داده‌ها ایجاد کند. dbt در فرآیند ETL و ELT و در یک لایه Orchestration بالای انبار داده می‌نشیند تا به بهبود و تسریع تبدیل داده‌ها کمک کند.

مزایای dbt

ابزار dbt دارای مزایای بسیاری است که در زیر به برخی از آنها اشاره می‌کنیم:

• ابزار متن‌باز: dbt به صورت کاملاً رایگان و Cloud Agnostic ارائه می‌شود.
• کنترل ورژن گیت: امکان تبدیل داده‌ها با استفاده از کنترل ورژن گیت فراهم می‌شود.
• کنترل بیشتر: متخصصان داده کنترل بیشتری بر مدیریت داده‌ها در ETL و ELT خواهند داشت.
• ویژگی‌های قدرتمند: dbt دارای تست‌های اعتبارسنجی عمومی و سفارشی است.
• مهندسی نرم‌افزار: استفاده از بهترین شیوه‌های مهندسی نرم‌افزار مانند ماژولاریتی با ماکروها و توابع.
• نمودارهای Lineage :dbt به‌طور خودکار نمودارهای Lineage داده‌ای را ایجاد می‌کند.
• مستندسازی: dbt اسناد استاندارد شده‌ای با استفاده از توضیحات داده در فرآیند تبدیل داده ایجاد می‌کند.

نتیجه گیری

ابزار dbt در ETL و ELT راهی ساده و آسان برای تبدیل داده‌ها است. این ابزار به متخصصان داده کمک می‌کند تا وظایف روتین و خسته‌کننده را در یک جریان خودکار به انجام برسانند. امکان استفاده از dbt در پلتفرم‌های ابری متداول، امکان تبدیل داده‌ها با استفاده از کنترل ورژن گیت و تست‌های اعتبارسنجی عمومی و سفارشی، این ابزار را گزینه‌ای جذاب در Data Science می‌کند. آیا تا به‌ حال تجربه استفاده از این ابزار را داشته‌اید؟ چگونه آن را در دیتابیس یا انبار داده خود پیاده کردید؟

سوالات متداول (FAQ)

۱. dbt چیست و چه کاربردی دارد؟
dbt یا Data Build Tool یک ابزار متن‌باز برای تبدیل داده‌هاست که به تیم‌های داده کمک می‌کند فرآیندهای ETL و ELT را به‌صورت خودکار، سریع و قابل اعتماد انجام دهند. این ابزار با ترکیب SQL ماژولار و اصول مهندسی نرم‌افزار، تبدیل داده‌ها را ساده‌تر می‌کند.

۲. تفاوت ETL و ELT در چیست؟
در روش ETL، داده‌ها ابتدا استخراج و تبدیل می‌شوند و سپس به انبار داده بارگذاری می‌شوند. در مقابل، در ELT ابتدا داده‌ها استخراج و بارگذاری شده و سپس در انبار داده تبدیل می‌شوند. ELT با توجه به قدرت پردازشی انبارهای داده مدرن، روشی محبوب‌تر در فضای ابری است.

۳. چرا سازمان‌ها به سمت ELT حرکت کرده‌اند؟
با کاهش هزینه‌های ذخیره‌سازی و پردازش در فضای ابری، سازمان‌ها ترجیح می‌دهند ابتدا داده‌های خام را بارگذاری کنند و سپس آنها را در محیطی امن و مقیاس‌پذیر تبدیل نمایند. این رویکرد انعطاف‌پذیری بیشتری در مدیریت داده‌ها فراهم می‌کند.

۴. آیا dbt فقط برای متخصصان داده مناسب است؟
خیر، هر فردی که توانایی نوشتن دستورات SQL SELECT را داشته باشد، می‌تواند با dbt مدل‌های داده قابل اعتماد بسازد. این ابزار برای تحلیل‌گران، مهندسان داده و حتی توسعه‌دهندگان قابل استفاده است.

۵. آیا dbt قابلیت مستندسازی دارد؟
بله، dbt به‌صورت خودکار مستندات استاندارد برای مدل‌های داده ایجاد می‌کند و نمودارهای Lineage را تولید می‌کند که به درک بهتر جریان داده‌ها کمک می‌کند.

۶. آیا می‌توان از dbt در فضای ابری استفاده کرد؟
کاملاً. dbt با پلتفرم‌های ابری مانند AWS، Azure، Google Cloud و Snowflake سازگار است و امکان اجرای مدل‌های داده در محیط‌های ابری را فراهم می‌کند.

۷. آیا dbt از کنترل ورژن پشتیبانی می‌کند؟
بله، dbt با Git یکپارچه شده و امکان کنترل نسخه مدل‌های داده، بازبینی تغییرات و همکاری تیمی را فراهم می‌سازد.

۸. آیا dbt تست‌های اعتبارسنجی دارد؟
بله، dbt دارای تست‌های عمومی و سفارشی برای اعتبارسنجی داده‌هاست که به حفظ کیفیت و صحت داده‌ها در طول زمان کمک می‌کند.

برای دریافت مشاوره تخصصی، اجرای پروژه‌های هوش تجاری، ETL/ELT یا آموزش dbt، با تیم لاندا در ارتباط باشید. تیم لاندا با تجربه در زمینه پیاده‌سازی زیرساخت‌های داده، آماده ارائه خدمات مشاوره، آموزش و اجرای پروژه‌های هوش تجاری و مهندسی داده است.

ارتباط و مشاوره

برای اطلاعات بیشتر و مشاوره می‌توانید از طریق زیر با ما در ارتباط باشید:

• تماس ✆ با شرکت لاندا برای مشاوره، اجرا و یا آموزش تخصصی.