dbt

dbt Integratie bij i-spark: Centraal in je Analytics-stack

Als dbt-partner richt i-spark zich op het creëren van analytics-stacks die ruwe gegevens omzetten in gestructureerde, analyseklare formaten. Onze methoden vereenvoudigen de complexiteit van dataplatforms en zorgen voor toegankelijkheid en bruikbaarheid. Met onze uitgebreide ervaring in dbt (vooral dbt Cloud) brengen we bewezen methodologieën en diepgaande expertise om de gegevensactiviteiten van onze klanten effectief te verbeteren.

 

dbt

Datatransformatie, inzichten versterken

Highlights

Datatransformaties - Schaalbare Analytische Architectuur - Versiebeheer voor Data Modellering - Samenwerkende Codeontwikkeling - Geavanceerde Technische Inzichten

Meer weten

Gegevensbeheer en -gebruik vereenvoudigen

Door dbt te implementeren, verbetert i-spark het gegevensbeheer door middel van automatisering, wat leidt tot consistente gegevens van hoge kwaliteit. Deze gestructureerde aanpak van gegevenstransformatie zorgt ervoor dat bedrijfsanalisten gecureerde gegevens ontvangen die klaar zijn voor analyse. Hierdoor kunnen analisten meer tijd besteden aan het verkrijgen van waardevolle inzichten en het ontwikkelen van strategieën die nauw aansluiten bij de bedrijfsdoelstellingen. Dus in plaats van zelf veel tijd te besteden aan het voorbereiden van gegevens, kunnen de gegevensanalisten/wetenschappers zich nu richten op gebieden waar ze de meeste impact kunnen hebben, ondersteund door de zekerheid van betrouwbare en goed voorbereide gegevens.

Kenmerken van dbt die analytisch vermogen genereren

Bij i-spark wordt dbt gebruikt vanwege de krachtige functies die de analytische mogelijkheden van onze projecten versterken:

  1. Versiebeheer en samenwerking: dbt integreert met Git, waardoor versiebeheer en samenwerking tussen teamleden mogelijk is. Dit zorgt ervoor dat wijzigingen in de datamodellen worden bijgehouden, beoordeeld en gedocumenteerd, waardoor een omgeving ontstaat waarin wordt samengewerkt en het aantal fouten tot een minimum wordt beperkt.
  2. Modulaire SQL: dbt maakt het mogelijk om modulaire SQL-query’s te schrijven, die hergebruikt en hergebruikt kunnen worden in verschillende modellen. Deze modulariteit bevordert het hergebruik en de efficiëntie van code, waardoor redundantie wordt verminderd en het ontwikkelingsproces wordt versneld.
  3. Geautomatiseerd testen: Met dbt is geautomatiseerd testen van datamodellen mogelijk. Dit omvat tests voor gegevenskwaliteit, -consistentie en -integriteit, zodat de getransformeerde gegevens betrouwbaar en nauwkeurig zijn voor downstream gebruik.
  4. Documentatie genereren: dbt genereert automatisch documentatie voor de datamodellen die het creëert. Deze documentatie is van onschatbare waarde om de gegevenstransformaties te begrijpen en ervoor te zorgen dat de kennis in het team wordt gedeeld.
  5. Optimalisatie van de prestaties: dbt ondersteunt technieken voor optimalisatie van de prestaties, zoals incrementele modelbouw, waarbij alleen delen van de gegevens worden vernieuwd die zijn gewijzigd. Dit vermindert het verbruik van bronnen en verbetert de efficiëntie van het gegevenstransformatieproces.

Samengevat spelen deze belangrijke functies een cruciale rol in de workflow, waarbij Analytics Engineers en/of Data Analisten samenwerken aan de voorbereiding van betrouwbare gegevens.

De workflow: Data-architect, data-ingenieur en analytics-ingenieur

  • Ontwerp: In eerste instantie ontwerpt onze data-architect de data-architectuur om deze af te stemmen op de strategische doelstellingen, waarbij de blauwdruk wordt gemaakt voor de manier waarop data worden beheerd en gebruikt binnen het platform.
  • Extractie: Na het ontwerp extraheren data engineers ruwe data naar het dataplatform en bereiden deze voor op transformatie. Deze stap is cruciaal voor het verzamelen van de ruwe gegevens die de basis zullen vormen voor inzichten en analyse.
  • Transformatie: Analytics-engineers gebruiken dbt vervolgens om de ruwe gegevens te transformeren naar gemodelleerde gegevens binnen het dataplatform, waarbij de ruwe invoer wordt omgezet in gestructureerde formaten die klaar zijn voor analyse, dashboards en als invoer voor activeringstools.

De transformatie voorbij

Nadat de analytics engineers de gegevens hebben gemodelleerd, wordt de workflow uitgebreid met:

  • Gegevensanalisten en visualisatiespecialisten: Zij gebruiken de gemodelleerde gegevens om dashboards en rapporten te genereren, die bruikbare inzichten verschaffen om zakelijke beslissingen te onderbouwen.
  • Optionele betrokkenheid van datawetenschappers: Gegevenswetenschappers kunnen voortbouwen op de gecureerde dbt-modellen om geavanceerde ML-modellen te maken. Deze modellen kunnen worden gebruikt in dashboards, analyses of geïntegreerd in activeringstools, waardoor diepere inzichten worden verkregen en besluitvormingsprocessen worden ondersteund.

Related Arcticles

No related posts found.

dbt hulp op platforms

Als dbt-partner biedt i-spark deskundige dbt-assistentie voor platforms als Snowflake, Redshift, Databricks en Google BigQuery (GBQ), zodat je gegevens effectief worden getransformeerd en klaar zijn om je analysestack van brandstof te voorzien.