O dbt (data build tool) é uma ferramenta de open source (código aberto) projetada para transformar dados de forma eficiente dentro de pipelines ETL e ELT. Ele permite que profissionais de analytics usem SQL para transformar dados brutos em informações estruturadas e confiáveis antes de armazená-las em Data Warehouses (DW) ou Data Lakes (DL).
Criado para simplificar a transformação de dados, o dbt surgiu como uma solução para profissionais que buscam mais autonomia e eficiência no processamento de dados. Mas como essa ferramenta funciona na prática? Quais são seus principais benefícios e exemplos de uso no dia a dia? Continue a leitura para entender tudo sobre o data build tool, desde seu surgimento até suas vantagens para empresas que lidam com grandes volumes de dados.
O que é o data build tool ou dbt?
A transformação de dados é uma etapa fundamental para garantir insights precisos e acionáveis. O data build tool é uma solução que torna esse processo mais eficiente e escalável.
Antes, a construção de um Data Warehouse exigia um processo de ETL, no qual os dados eram transformados antes de serem carregados. No entanto, com a evolução dos bancos de dados NoSQL e das tecnologias em nuvem, essa atividade se tornou mais cara em termos de operações e infraestrutura. Para resolver esse desafio, surgiu o modelo ELT (Extract, Load, Transform), que primeiro extrai e carrega os dados no DW e, só depois, realiza a transformação.
6 benefícios do dbt para a sua empresa
A adoção do data build tool traz diversas vantagens para times de Engenharia de Dados – especialmente para aqueles que lidam com a transformação de dados no Data Warehouse. Confira alguns dos benefícios:
1. Automação e redução do trabalho manual
Antes do dbt, muitas equipes precisavam rodar queries de forma menos otimizada, exportar CSVs e lidar com a complexidade das dependências entre tabelas. Com a adoção da tecnologia, a transformação de dados é automatizada, versionada (ou seja, mantém-se um registro das diferentes versões de um dado ao longo do tempo) e reutilizável. Desse modo, elimina-se a necessidade de processos manuais e garante-se maior produtividade.
2. Código simplificado e reutilizável
Diferentemente de abordagens que utilizam códigos extensos em Python, o dbt permite escrever transformações em SQL, facilitando a implementação e manutenção dos pipelines. Além disso, as funções desenvolvidas podem ser reaproveitadas, tornando o fluxo mais eficiente.
3. Transparência e governança de dados
No modelo tradicional de transformação de dados, a lógica de negócios ficava espalhada em scripts SQL avulsos, planilhas ou dashboards, o que dificultava a rastreabilidade e comprometia a governança de dados. Mas, com o dbt, toda a transformação se torna centralizada, documentada e versionada em um único repositório. Assim, garante-se maior controle, conformidade e auditabilidade sobre os dados.
4. Colaboração sem bagunça
É comum as equipes de Engenharia de Dados e Analytics enfrentarem dificuldades para manter a consistência entre os membros, já que os scripts costumam ficar dispersos em várias pastas ou ferramentas. O dbt resolve esse problema ao permitir que todos trabalhem em um repositório centralizado, versionado e revisado por pull requests.
5. Testes automatizados e maior confiabilidade
A qualidade dos dados é um desafio constante. Mas, sem um processo automatizado, muitas equipes validam informações manualmente, aumentando o risco de erros. O dbt incorpora testes automáticos que garantem que os dados atendam a critérios específicos, como valores únicos, correspondências entre tabelas e integridade de IDs.
6. Documentação automática e versionamento
Toda transformação feita no dbt gera uma documentação técnica automática, garantindo governança e rastreabilidade. Como o código é versionado, qualquer alteração pode ser auditada e restaurada, facilitando o controle sobre as mudanças realizadas nos modelos de dados.
Como aproveitar o potencial do dbt com eficiência
Para extrair o máximo do potencial do dbt, é fundamental seguir algumas boas práticas que garantem eficiência, escalabilidade e governança no processo de transformação de dados.
Entenda os possíveis casos de uso antes da implementação
O dbt se destaca quando há um banco de dados envolvido no pipeline. Ou seja, se a tarefa envolve apenas a movimentação simples de arquivos, como a integração de um CSV em um banco de dados, um script Python pode ser suficiente. No entanto, quando as dependências entre tabelas se tornam mais complexas, o dbt entra como a melhor solução, pois permite organizar e versionar os modelos em SQL de forma estruturada e eficiente.
Adote uma abordagem DataOps
Aplicar um modelo DataOps facilita a colaboração entre engenheiros de dados, analistas e demais consumidores de dados, eliminando silos e garantindo maior qualidade e transparência. Isso porque, com ciclos curtos de desenvolvimento e implantação, o DataOps promove uma abordagem ágil e iterativa para o gerenciamento de dados, garantindo que as transformações estejam sempre alinhadas às necessidades do seu negócio.
Projete seus modelos para escalabilidade
Os volumes de dados crescem constantemente, e um pipeline eficiente precisa acompanhar essa evolução. Assim, construir uma arquitetura modular utilizando boas práticas de modelagem SQL e infraestrutura em nuvem permite que as transformações de dados sejam escaláveis sem comprometer o desempenho.
Monitore e otimize continuamente
A orquestração eficiente das transformações de dados exige monitoramento contínuo. Ferramentas de logging e dashboards de desempenho ajudam a identificar gargalos e a otimizar processos conforme os requisitos e volumes de dados evoluem. Além disso, revisar e atualizar periodicamente as regras de validação garante a qualidade e a integridade das informações processadas.
Como a BIX Tecnologia modernizou a arquitetura de dados e reduziu a latência
Diversas organizações enfrentam desafios na transformação de dados dentro de um Data Warehouse, lidando com consultas demoradas e pipelines complexos que afetam o desempenho e a escalabilidade. No caso de um cliente da BIX Tecnologia, esse problema era crítico: mesmo as consultas mais simples enfrentavam uma latência média de 32 segundos, o que impactava a experiência dos usuários e a confiabilidade do sistema.
Para superar esse obstáculo, foi necessária uma modernização completa da arquitetura. O ClickHouse, solução de banco de dados, foi escolhido como motor de alto desempenho para consultas analíticas. Enquanto isso, o dbt foi integrado ao fluxo para estruturar, otimizar e orquestrar as transformações de dados.
O papel do dbt na nova arquitetura
O dbt teve um papel fundamental na governança e na automação das transformações desse projeto. Sua implementação trouxe pontos positivos como:
- Organização e centralização das transformações: todos os processos de modelagem e preparação de dados foram padronizados dentro de um único repositório, facilitando a manutenção e evolução do sistema.
- Documentação automática e rastreabilidade: cada modelo de dados passou a ser documentado de forma dinâmica, o que garante maior transparência e facilita auditorias.
- Orquestração das execuções: o dbt permitiu a automação dos pipelines de transformação, eliminando processos isolados para cada conjunto de dados, garantindo a atualização frequente, confiável e rastreável dos dados.
- Testes de qualidade dos dados: com a implementação de testes automatizados, foi possível assegurar a integridade e consistência das informações antes de disponibilizá-las nos dashboards.
E qual foi o impacto no negócio?
A modernização da arquitetura como um todo gerou resultados positivos:
- Redução de 99% na latência, diminuindo o tempo médio de resposta 32 segundos para apenas 0,34 segundos nas consultas mais críticas;
- Mais de 90% de melhoria na eficiência das consultas usadas nos produtos de analytics voltados ao usuário (dashboards), tornando as análises muito mais ágeis;
- Aumento do uso dos dashboards, impulsionando a adoção pelos clientes;
- Maior governança e confiabilidade dos dados, garantindo análises mais precisas e melhor experiência para os usuários;
- Garantia de maior eficiência do time de desenvolvimento, com tempo alocado para resolução de problemas e queda de mais de 70% em manutenções. Logo, houve um aumento no tempo alocado para novos projetos e melhorias.
Fale com nossos especialistas e potencialize seu uso do dbt
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