dbt چیست؟ راهنمای کامل Data Build Tool در مهندسی داده

در دنیای امروز، داده‌ها مهم‌ترین دارایی سازمان‌ها محسوب می‌شوند. اما خام بودن داده‌ها، ارزش چندانی ندارد. برای استخراج ارزش واقعی، باید داده‌ها را تمیز، مدل‌سازی و بهینه‌سازی کرد تا در نهایت به اطلاعات قابل استفاده برای تصمیم‌گیری تبدیل شوند.
در این مسیر، ابزارهای متعددی برای پردازش و مدیریت داده‌ها وجود دارد و یکی از محبوب‌ترین آنها، dbt (Data Build Tool) است.
dbt به تیم‌های داده کمک می‌کند تا فرآیند مدل‌سازی داده (Data Modeling) را به روشی ماژولار، قابل تست و مستندسازی‌شده انجام دهند.

dbt چیست؟

یک ابزار متن‌باز برای تحول داده (Data Transformation) است که به شما اجازه می‌دهد با استفاده از SQL و Jinja، داده‌های موجود در انبار داده (Data Warehouse) خود را تغییر شکل، تمیز و مدل‌سازی کنید.
برخلاف ابزارهای ETL سنتی که داده‌ها را از منبع استخراج و سپس بارگذاری و پردازش می‌کنند، dbt بر روی مرحله Transform در فرآیند ELT تمرکز دارد.

نحوه کار

dbt روی انبار داده ابری یا محلی شما اجرا می‌شود و با استفاده از فایل‌های SQL، مدل‌های داده را ایجاد می‌کند. این مدل‌ها می‌توانند جداول یا ویوهایی باشند که برای گزارش‌گیری و تحلیل آماده شده‌اند.

مراحل کلی کار:

1. تعریف مدل‌ها: نوشتن فایل‌های SQL که منطق تبدیل داده را مشخص می‌کنند.
2. اجرای مدل‌ها: فایل‌ها را به کوئری‌های SQL تبدیل کرده و روی دیتابیس اجرا می‌کند.
3. تست مدل‌ها: با تعریف تست‌ها (Tests) می‌توان کیفیت داده را کنترل کرد.
4. مستندسازی خودکار: امکان ایجاد مستندات تعاملی و قابل جستجو را فراهم می‌کند.

مزایا

• سادگی: نیاز به یادگیری زبان برنامه‌نویسی جدید ندارد، فقط SQL و Jinja.
• نسخه‌بندی کد: به راحتی با Git یکپارچه می‌شود.
• قابلیت تست: امکان نوشتن تست‌های داده برای اطمینان از صحت خروجی‌ها.
• مستندسازی خودکار: ایجاد مستندات کامل و قابل به‌روزرسانی.
• مقیاس‌پذیری بالا: مناسب برای پروژه‌های کوچک و بزرگ.

معایب

• نیاز به آشنایی با SQL در سطح پیشرفته
• تمرکز فقط بر بخش Transform (نیاز به ابزار دیگر برای Extract و Load)
• یادگیری Jinja برای ساخت مدل‌های پیچیده ممکن است زمان‌بر باشد

پیشنهاد مطالعه: ۱۰ اصل طلایی طراحی Data Model در Power BI

تفاوت dbt با ابزارهای مشابه

کاربردهای dbt در Data Engineering و BI

• ساخت Data Mart برای گزارش‌گیری
• مدل‌سازی داده برای داشبوردهای BI
• تبدیل داده‌های خام به داده‌های تحلیلی
• ایجاد فرآیندهای داده ماژولار و قابل نگهداری

مثال عملی اجرای یک پروژه

فرض کنید یک تیم داده می‌خواهد داده‌های فروش را تمیز کرده و به صورت روزانه در Power BI گزارش دهد:

1. اتصال dbt به Snowflake یا BigQuery
2. نوشتن مدل SQL برای تمیز کردن داده‌های فروش
3. تعریف تست‌هایی مانند “هیچ فیلد فروش نباید خالی باشد”
4. اجرای dbt run برای ساخت مدل‌ها
5. استفاده از خروجی در ابزار BI مانند Power BI

سوالات متداول (FAQ)

۱. آیا dbt جایگزین کامل ETL است؟
خیر، فقط بخش Transform را پوشش می‌دهد.

۲. آیا dbt ابری است یا محلی؟
هر دو نسخه وجود دارد؛ dbt Core (متن‌باز) و dbt Cloud (نسخه SaaS).

۳. آیا یادگیری dbt سخت است؟
اگر SQL بلد باشید، یادگیری آن آسان است.

🚀 داده‌های خود را هوشمندانه مدل‌سازی کنید!
با استفاده از dbt، فرآیند آماده‌سازی داده را سریع‌تر، دقیق‌تر و مستندسازی‌شده انجام دهید. تیم توسعه فناوری اطلاعات لاندا آماده است تا از طراحی مدل داده تا پیاده‌سازی کامل dbt شما را همراهی کند.

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.