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A Revolução do Data Build Tool (Dbt): Simplificando a Engenharia de Dados

data build tool

À medida que o volume e a demanda por dados transformados e prontos para consumo se expande, a construção de pipelines tornou-se uma tarefa desafiadora em termos de operações e infraestrutura. Isso se deve à escalada de complexidade enfrentada pelos processos ETL e ELT (Extract-Transform-Load / Extract-Load-Transform), impulsionada pela disseminação de bancos de dados não estruturados e pela crescente adoção de tecnologias em nuvem, que exigem elasticidade, disponibilidade, capacidade de armazenamento e processamento em grande escala, impactando a eficiência e os custos associados à gestão de dados.

O dbt, ou Data Build Tool, surgiu como resposta a esses desafios iminentes na gestão e transformação de dados. Antes de sua ascensão, as equipes de engenharia de dados se deparavam com a complexidade de construir e manter pipelines confiáveis, ágeis e escaláveis. Modelagem de dados, transformações complexas e garantia de qualidade demandam esforço intensivo, resultando em processos custosos e propensos a erros e impactando diretamente a capacidade das empresas de extrair insights valiosos de seus dados, atrasando decisões cruciais e dificultando a inovação.

Com a introdução do dbt, a narrativa começa a mudar. A ferramenta traz consigo um paradigma inovador ao simplificar e padronizar o desenvolvimento de pipelines de dados. Mais do que isso, ao separar a camada de transformação da camada de armazenamento, o data build tool possibilita uma abordagem modular e reutilizável na construção de workflows de dados, o que não apenas reduziu o tempo necessário para desenvolver e implantar transformações, mas também aumentou a confiabilidade e a manutenibilidade dos processos de engenharia de dados. Toda essa transformação afeta diretamente a agilidade das empresas, permitindo insights mais rápidos e precisos, promovendo uma tomada de decisão mais eficaz baseada nos dados e liberando potencial para inovação e crescimento empresarial contínuo.

Conheça o Data Build Tool (Dbt)

Data build tool, ou dbt, é uma ferramenta open-source projetada para simplificar e otimizar o desenvolvimento de pipelines de dados. Sua função principal é separar a camada de transformação da camada de armazenamento, permitindo uma abordagem modular na construção de workflows de dados

Em outras palavras, “é uma estrutura de desenvolvimento que combina SQL modular com práticas recomendadas de engenharia de software para tornar a transformação de dados confiável, rápida e divertida”.

Como funciona o dbt?

O dbt simplifica consideravelmente a modelagem de dados ao empregar o SQL como sua linguagem principal, possibilitando que engenheiros de dados criem modelos de forma intuitiva e declarativa, facilitando a definição de estruturas de dados complexas e transformações específicas com uma sintaxe familiar e poderosa.

Sua capacidade de separar as camadas é fundamental para a sua eficácia. Ao desvincular as transformações dos dados do armazenamento, ele possibilita que esses processos sejam tratados como entidades independentes, o que resulta em vantagens significativas, pois permite que as transformações sejam desenvolvidas, testadas e modificadas sem interferir no armazenamento subjacente dos dados. Como resultado, a reutilização de transformações e a manutenção do sistema se tornam mais simples e menos propensas a erros, contribuindo para um ambiente de desenvolvimento mais ágil e robusto.

Além disso, o dbt aborda a necessidade crítica de reprodutibilidade nos processos de transformação de dados, garantindo a rastreabilidade e consistência ao longo do tempo ao oferecer um robusto controle de versão para todos os artefatos relacionados aos modelos e transformações. Essas características possibilitam e facilitam a revisão, o acompanhamento e a reversão de alterações de forma controlada, assegurando a precisão e a confiabilidade dos dados transformados, elementos cruciais para a tomada de decisões embasadas em informações precisas e consistentes.

Diferenciais do dbt em relação a outras ferramentas

O dbt se destaca em relação a outras ferramentas pela sua acessibilidade e eficiência. Com o Data Build Tool, qualquer pessoa familiarizada com instruções “select” do SQL tem a capacidade de criar modelos, desenvolver testes e orquestrar fluxos de trabalho para gerar conjuntos de dados confiáveis e prontos para análise. 

Agindo como uma camada de orquestração sobre data warehouses, data lakes e até mesmo data lakehouses, a ferramenta aprimora e agiliza o processo de transformação e integração de dados. Sua abordagem se concentra na redução de código e na execução de cálculos no nível do banco de dados, otimizando o desempenho e garantindo maior segurança e facilidade na manutenção de todo o processo de transformação.

Exemplo de aplicação

Vamos adentrar um exemplo prático em que o data build tool foi uma peça fundamental na transformação dos processos de uma organização na reestruturação de sua arquitetura de dados.

Durante a migração para um data lakehouse, uma arquitetura que combina as características de um data lake com as de um data warehouse, surgiu a necessidade crucial de gerenciar e transformar os dados entre suas diversas camadas de maneira eficiente. Essa arquitetura em camadas, conhecida como Arquitetura de Medalhas, consiste na organização estruturada dos dados em diferentes níveis de processamento e transformação, permitindo uma gestão mais eficaz e flexível dos dados na empresa.
No âmbito dessa complexidade, o dbt emergiu como uma peça central: sendo implementado como um facilitador das transformações entre as camadas do data lakehouse, sua utilização proporcionou uma abordagem estruturada e ágil para as transformações necessárias. Sua capacidade de separar a camada de transformação da camada de armazenamento permitiu uma execução eficiente e modular das mudanças nos dados, garantindo a agilidade e a confiabilidade essenciais para a migração e operação bem-sucedidas do data lakehouse.

Imagem: processamento e armazenamento na arquitetura de um data lakehouse

Nesse cenário, o dbt foi implementado como parte integrante da arquitetura de medalhas, desempenhando um papel fundamental na orquestração das transformações entre as diferentes camadas do data lakehouse, agilizando e simplificando os processos de transformação de dados.

Benefícios do dbt (data build tool)

  • Agilidade no desenvolvimento: ao oferecer uma estrutura flexível e reutilizável para o desenvolvimento de pipelines, o dbt reduz significativamente o tempo necessário para construir e implementar transformações de dados.
  • Confiabilidade e manutenibilidade: a separação das camadas de transformação e armazenamento melhora a confiabilidade dos pipelines, facilitando a detecção e correção de erros.
  • Habilita a democratização dos dados: por ter o SQL como sua linguagem principal cujo conhecimento é bem mais difundido em relação a outros mais específicos como Scala, Python e até mesmo Spark, o dbt é uma ferramenta de baixa barreira de entrada, ou seja, de baixa curva de aprendizado, tornando possível que mais pessoas possam utilizá-lo nas transformações de dados.
  • Documentação integrada: o dbt permite a inclusão de documentação diretamente no código, facilitando a compreensão e o uso futuro dos modelos e transformações.
  • Testes automatizados: com recursos embutidos para testes automatizados, o dbt garante a integridade e a qualidade dos dados, identificando problemas ou discrepâncias de forma proativa a partir da compreensão dos processos de transformação.
  • Colaboração e compartilhamento: sua estrutura open-source e comunidade ativa possibilitam o compartilhamento de modelos, melhores práticas e recursos entre equipes, impulsionando a colaboração e a eficiência.
  • Escalabilidade e desempenho: O dbt é projetado para lidar com volumes escaláveis de dados, mantendo um desempenho consistente mesmo em ambientes com grandes conjuntos de dados.
  • Suporte à Governança de Dados: com controles de versionamento e transparência nos processos de transformação, o dbt promove a conformidade regulatória e governança de dados, prioridades cruciais em muitos setores.
  • Extensibilidade: sua característica open source foca na facilidade de criação de extensões/adapters para que ainda mais features, caso não existam, sejam adicionadas.
  • Integrações: o dbt oferece suporte a integrações como, por exemplo, com contratos de dados, permitindo a definição de acordos explícitos sobre o formato, estrutura e qualidade dos dados entre diferentes equipes ou sistemas. Isso assegura que os dados processados estejam alinhados com as expectativas e requisitos estabelecidos, promovendo consistência e confiança na integração e no compartilhamento de informações entre áreas ou aplicações distintas. Essa associação aos contratos de dados reforça a confiabilidade e a transparência nos processos de transformação, garantindo a conformidade com as diretrizes estabelecidas para os dados em toda a organização. Em complemento, possibilita integrações com diversos conceitos e ferramentas de terceiros, como Soda, MonteCarlo, Great Expectations, etc.
  • Flexibilidade quanto ao backend de dados: o dbt é compatível com uma variedade de fontes de dados, desde bancos de dados tradicionais até data lakes e armazenamentos em nuvem, oferecendo versatilidade na integração e no processamento de diferentes tipos de dados. Além disso, por processar o código no backend de dados, não é necessário carregar os dados da fonte para outro local. Essa flexibilidade traz uma série de benefícios como: menores custos de migração e facilidade de experimentação com novos backends para avaliações de fatores como performance, custo, etc.

Todas essas vantagens adicionais solidificam o dbt como uma ferramenta versátil e poderosa para a engenharia de dados, fornecendo não apenas eficiência operacional, mas também suporte para a tomada de decisões baseada em dados confiáveis e consistentes.

Rumo a uma nova era de gestão e tomada de decisões

Em suma, o dbt emerge como mais do que uma simples ferramenta de engenharia de dados: representa uma mudança emblemática na maneira como lidamos e transformamos informações. Sua abordagem intuitiva e acessível democratiza o processo, capacitando diversos profissionais a trabalhar de forma colaborativa na gestão de dados.

Ao simplificar a criação de modelos, a execução de testes e a orquestração de workflows, o dbt não apenas impulsiona a eficiência operacional, mas também estabelece uma base sólida para a confiabilidade e governança dos dados. À medida que as empresas buscam maximizar o valor de seus dados, o dbt se apresenta como um aliado imprescindível, permitindo uma tomada de decisão embasada, ágil e eficaz. Sua trajetória de transformação na engenharia de dados não só evidencia a evolução tecnológica, mas também redefine o papel dos dados como um ativo estratégico fundamental para a inovação e o crescimento empresarial.

Ao aplicar o dbt, espera-se uma transformação na gestão de dados, com uma abordagem mais ágil, confiável e estratégica, permitindo que as empresas utilizem seus dados de maneira mais eficaz para impulsionar a inovação e o crescimento. Temos aqui o futuro dos padrões de processos de engenharia nas organizações que visam a excelência operacional, a inovação contínua e a tomada de decisões estratégicas embasadas em dados confiáveis e precisos.

Quem é a Aquarela Analytics?

A Aquarela Analytics é vencedora do Prêmio CNI de Inovação e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial corporativa na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vorteris, da metodologia DCM e o Canvas Analítico (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Scania, Grupo Randon (automotivo), SolarBR Coca-Cola (varejo alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Auren, SPIC Brasil (energia), Telefônica Vivo (Telecomunicações), dentre outros.

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