大幅簡化資料轉換流程
在當今數據驅動的世界中，如何將數據轉換成有價值的資產，領先同業、創造價值是很重要的。如何將散落、品質不一的數據進行轉換，尋求更高效、更精確的方法來管理和轉換大量數據是每間公司需要考量的。在這種時空背景下，選擇一款優秀的數據轉換工具就顯得尤為重要。
dbt 正是這樣一個引領數據轉換革命的工具。
下面將說明 dbt 的功能、不同版本間的選擇以及為什麼要採用 dbt 來提升數據轉換的理由。
什麼是 dbt
dbt 全名為 Data Build Tool，是一款以 SQL 為基礎的資料轉換工具，適用於 ELT（Extract、Load、Transform）流程中的 Transform 部分。
它允許資料分析師和資料工程師使用 SQL 來編寫、測試和部署資料轉換任務，進而建立資料表或視圖，提高資料處理的效率。
dbt 具有下列功能及特點
轉換資料：dbt 允許使用者通過 SQL 來實現資料轉換，將原始資料轉換為業務分析所需的資料模型。
模組化和可重用性：dbt 採用模組化的方式結合 SQL 和軟體工程的最佳實踐，讓資料轉換過程變得更可靠、快速。
測試和版本控制：dbt 支持資料品質測試、版本控制，通過 YAML 文件來聲明屬性，確保轉換過程的準確性和可追溯性。
廣泛支援資料庫：dbt 支援多種資料庫，包括 Azure Synapse、BigQuery、Databricks、Dremio、Postgres、Redshift、Snowflake 等。
dbt 版本
dbt Core：免費開源版本，提供基礎的資料建模和轉換功能。
dbt Cloud：付費的雲端版本，提供託管服務、CI/CD 部署及圖形化使用介面，適合非技術人員使用。
針對不同公司運用場景提供了兩種版本，分別是雲端 ( dbt Cloud ) 和地端 ( dbt Core ) ，公司可視需求選擇基本的 dbt Core 或是更加友善、強大的 dbt Cloud。
採用 dbt 的理由
一般採用 stored procedure 的資料轉換，在共用、版本控制、除錯上皆不易管理。 而採用分散式技術，資料分散式運算的技術門檻對於一般公司又顯得略高了一些。 dbt 剛好介於兩者之間，它具有下列的優勢。
降低轉換門檻：傳統 ETL 需要較高的技術門檻，而 dbt 透過 SQL 技術讓資料轉換變得簡單，降低了對資料工程能力的要求。
軟體工程實踐：dbt 將軟體工程實踐引入到資料轉換過程中，例如 版本控制、自動化測試和文件，提供開發一致性和開發效率。dbt 提供了一套指南，幫助開發者輕鬆使用這些最佳實踐
擴展與整合：dbt 可以與現有的資料工具和雲端服務（如：Apache Airflow、AWS、GCP ... 等）進行整合，靈活地建構、管理資料管道。
資料品質管理：dbt 支援自動化資料品質測試。透過編寫測試來確保資料的準確性和一致性，並進一步強化資料品質檢查。
模組化和自動化：dbt 支援 SQL 模組化，這不僅提升了開發效率，也減少了重複工作的問題。通過 dbt run 命令，可以自動執行整個資料轉換流程，避免了手動操作的繁瑣和錯誤。
資料血緣圖：dbt 透過 DAG 很容易的產生資料血緣圖。可以用它找出資料管道損壞的原因。利用它提升資料的透明度，讓業務人員更加了解資料源由。
豐富的社群和資源： dbt 擁有廣大的社群支援，提供了豐富的教學和範例，讓新手更容易入門。
總結
dbt 是現代數據堆棧中不可或缺的工具，通過簡單的 SQL 組成，讓資料分析師、工程師能夠有效的進行資料轉換和建模，適合希望提升資料轉換效率和品質的團隊。
dbt 軟體工程實踐，大幅提升資料處理的可靠性和效率，使得數據團隊能夠專注於生產價值更高的數據分析工作。
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