[Tin tức] dbt cơ bản | Sơ lược về ETL – ELT khi sử dụng dbt | dbt làm được gì |

dbt (Công cụ Xây dựng Dữ liệu) FAQ?
dbt là gì và nó được tạo ra khi nào?

dbt, viết tắt của Data Build Tool, là một công cụ mã nguồn mở được tạo ra vào năm 2016 bởi Fishtown Analytics. Nó được thiết kế để chuyển đổi dữ liệu trong ngăn xếp dữ liệu hiện đại.

dbt phù hợp với quy trình xử lý dữ liệu như thế nào và ELT là gì?

dbt chủ yếu được sử dụng trong phần “chuyển đổi” của một pipeline ELT (Extract, Load, Transform). Ngược lại với ETL (Extract, Transform, Load) nơi dữ liệu được biến đổi trước khi tải lên, ELT đầu tiên trích xuất dữ liệu từ các nguồn khác nhau, tải nó trực tiếp vào kho dữ liệu (như Snowflake, BigQuery, Redshift) và sau đó sử dụng dbt để thực hiện các biến đổi trong chính kho dữ liệu đó.

Những điểm khác biệt chính giữa dbt Core và dbt Cloud là gì?

dbt Core là một gói Python mã nguồn mở miễn phí cung cấp chức năng cốt lõi cho các phép biến đổi dữ liệu. Nó yêu cầu một giao diện dòng lệnh (CLI) và xử lý tài liệu, kiểm thử, tệp SQL và macro. dbt Cloud là một sản phẩm dựa trên web được xây dựng trên nền tảng dbt Core và cung cấp một môi trường phát triển tích hợp (IDE), tương tự như VSCode. Nó cho phép người dùng lên lịch các tác vụ SQL và miễn phí cho việc sử dụng cơ bản, trong khi việc sử dụng doanh nghiệp nâng cao hơn yêu cầu phải có một gói đăng ký.

dbt phù hợp với hệ sinh thái ngăn xếp dữ liệu hiện đại ở đâu?

dbt là một công cụ chính trong ngăn xếp dữ liệu hiện đại, hoạt động để chuyển đổi dữ liệu trong kho dữ liệu. Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau (như Shopify, Stripe, Salesforce) thông qua các công cụ như Fivetran, Stitch, hoặc Airbyte và được tải vào kho dữ liệu. Sau đó, dbt được sử dụng để chuyển đổi dữ liệu đã tải trước khi nó được sử dụng cho Business Intelligence, khoa học dữ liệu hoặc học máy. Nó cũng được liên kết chặt chẽ với các công cụ đảm bảo chất lượng dữ liệu (Soda, Monte Carlo) và điều phối (Prefect, Airflow).

Mô hình hóa theo chiều là gì và các bước chính liên quan là gì?

Mô hình hóa chiều là một kỹ thuật được sử dụng để thiết kế cơ sở dữ liệu và kho dữ liệu nhằm tối ưu hóa phân tích dữ liệu. Các bước chính bao gồm: (1) Định nghĩa Trường hợp Sử dụng; (2) Thu thập Yêu cầu, bao gồm định nghĩa quy trình kinh doanh, phân tích dữ liệu, phát triển ma trận bus, thiết lập quy ước đặt tên, và xây dựng mô hình khái niệm; (3) Thiết kế Kiến trúc; (4) Mô hình hóa Theo chiều; và (5) Thiết kế & Phát triển Vật lý.

Tại sao việc lập hồ sơ dữ liệu lại quan trọng trong quá trình thu thập yêu cầu?

Phân tích dữ liệu là một bước quan trọng trong quá trình thu thập yêu cầu cho kho dữ liệu. Nó bao gồm việc khám phá dữ liệu nguồn để hiểu chất lượng, cấu trúc và nội dung của nó. Sự hiểu biết này là rất quan trọng để tạo ra một mô hình khái niệm và thiết kế các chuyển đổi hiệu quả. Nó cung cấp những hiểu biết giúp làm rõ các quy trình kinh doanh mà dữ liệu được thiết kế để đại diện.

Một số ví dụ về các loại yêu cầu kinh doanh mà dbt hỗ trợ là gì?

dbt hỗ trợ nhiều yêu cầu kinh doanh khác nhau và có thể giúp tạo ra các tài sản dữ liệu trả lời các câu hỏi kinh doanh quan trọng. Ví dụ, dbt có thể được sử dụng để tạo báo cáo cho Tổng quan Bán hàng (hiểu hiệu suất bán hàng và hành vi của khách hàng), Tồn kho Sản phẩm (tối ưu hóa quản lý hàng tồn kho và chuỗi cung ứng), và Báo cáo Khách hàng (cho phép khách hàng có cái nhìn sâu sắc về đơn đặt hàng và hành vi của họ).

dbt tương tác với các lớp khác nhau trong một kho dữ liệu điển hình như thế nào?

Trong một kiến trúc kho dữ liệu điển hình, dbt thường được sử dụng để chuyển đổi dữ liệu qua nhiều lớp: từ hồ dữ liệu vào khu vực staging, từ staging vào kho dữ liệu chính, và từ kho dữ liệu chính vào các marts cho các trường hợp sử dụng cụ thể hoặc người dùng cuối. Những chuyển đổi này đảm bảo rằng dữ liệu được làm sạch, cấu trúc và tối ưu hóa cho báo cáo và phân tích.