dbt (Data Build Tool): ELT 流程中的資料轉型利器

dbt (Data Build Tool) 是一個強大的開源命令行工具，它改變了現代數據團隊以 SQL 進行資料轉型 (Transformation) 的方式。

在傳統的數據處理流程中，我們常聽到 ETL (Extract, Transform, Load)，其中資料轉型往往發生在載入數據倉庫 (Data Warehouse) 之前。然而，隨著 BigQuery、Snowflake、Redshift 等雲端數據倉庫算力的提升，現代數據架構逐漸轉向 ELT (Extract, Load, Transform) 模式。

dbt 正是專注於 ELT 中的 "T" (Transform)。它讓數據分析師 (Data Analysts) 與分析工程師 (Analytics Engineers) 能夠單純使用 SQL 來構建生產級別的數據管道，而無需深入學習複雜的程式語言或編排工具。

dbt 解決了什麼問題？

在沒有 dbt 的時代，數據轉型往往面臨以下挑戰：

  • 程式碼難以維護：大量的 SQL 腳本分散在各處，邏輯重複且難以管理。
  • 缺乏版本控制：修改 SQL 經常是直接在資料庫執行，沒有 git 版控，出錯難以追溯。
  • 資料品質難以保證：缺乏自動化測試機制，資料錯了往往是被使用者發現才去修補。
  • 文件過時：數據字典與業務邏輯文檔通常是手動維護，與實際程式碼脫節。

dbt 引入了軟體工程的最佳實踐到數據領域，提供了解決方案：

  1. 模組化 SQL (Modular SQL)：使用 ref() 函數參照其他 model，自動建立相依性關係圖 (DAG)，避免硬編碼 (Hard-coding) 資料表名稱。
  2. 版本控制 (Version Control)：整個 dbt 專案就是一個程式碼儲存庫，可以使用 Git 進行版本管理與協作。
  3. 自動化測試 (Automated Testing)：內建資料品質測試功能，如唯一性 (Unique)、非空值 (Not Null) 檢查，確保數據可信度。
  4. 自動生成文檔 (Documentation)：根據程式碼自動生成精美的網頁版文檔，包含欄位描述與血緣關係圖 (Lineage Graph)。

dbt 的核心概念：Analytics Engineering

隨著 dbt 的興起，一個新的職位 Analytics Engineer (分析工程師) 也應運而生。這是一個介於 Data Engineer 與 Data Analyst 之間的角色。

  • Data Engineer：專注於將資料從源頭抽取 (Extract) 並載入 (Load) 到數據倉庫，維護基礎設施。
  • Data Analyst：專注於分析數據，產出商業洞察與報表。
  • Analytics Engineer：使用 dbt 整理、清洗、轉型數據，提供乾淨、可信賴的 dataset 給分析師或 BI 工具使用。

本系列教學涵蓋內容

本系列 dbt 教學將帶領你從頭開始，一步步掌握 dbt Core 的開發流程：

  1. 環境安裝與設定：如何在本地端安裝 dbt 並連接資料庫。
  2. Models 開發：撰寫第一個 model，學習 Materializations 設定。
  3. 測試與資料品質：編寫測試案例，確保數據準確性。
  4. 文檔管理：自動產生專案文件與血緣關係圖。
  5. 進階功能：使用 Snapshots 記錄歷史數據、Jinja Macros 封裝邏輯。
  6. 最佳實踐：專案結構建議與開發規範。

讓我們從下一篇文章開始，動手安裝 dbt 環境。