Giới thiệu về DBT trong Lĩnh vực Phân Tích Dữ Liệu
Trong vai trò của một Data Analyst, các bước như trích xuất (extract), tải (load), chuyển đổi (transform) và phân tích dữ liệu luôn đóng vai trò thiết yếu. Mặc dù có nhiều công cụ hỗ trợ việc trích xuất và tải dữ liệu, nhưng giai đoạn chuyển đổi dữ liệu (Transformation) thường đòi hỏi chuyên môn sâu từ các Data Engineer, vì nó liên quan đến việc xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, tối ưu hóa hiệu suất và áp dụng vào các mô hình phân tích, đòi hỏi kiến thức về cách thức hoạt động của cơ sở dữ liệu.
May mắn thay, với sự phát triển của các công cụ ETL hiện đại, đặc biệt là DBT (Data Build Tool), việc chuyển đổi dữ liệu trở nên đơn giản hơn bao giờ hết. DBT là một công cụ mã nguồn mở giúp các Data Analysts dễ dàng tiếp cận quá trình chuyển đổi dữ liệu mà không cần phải là những chuyên gia về cơ sở dữ liệu. Bài viết này sẽ khám phá dbt là gì và cách nó có thể cải thiện công việc của bạn.
DBT là gì?
DBT (Data Build Tool) là một công cụ mạnh mẽ trong quá trình chuyển đổi dữ liệu, được phát triển bởi dbt Labs, trước đây là Fishtown Analytics. Dựa trên SQL, DBT cho phép các chuyên gia dữ liệu xây dựng các mô hình dữ liệu lặp đi lặp lại và tự động hóa quá trình chuyển đổi dữ liệu.
Cách thức hoạt động của DBT
DBT biên dịch và thực hiện mã phân tích dựa trên nền tảng dữ liệu. Thông qua các câu lệnh SQL SELECT, nó tạo ra các mối quan hệ phụ thuộc giữa các mô hình, và sau đó cụ thể hóa chúng dưới dạng bảng hoặc view trong kho dữ liệu. Mục tiêu của DBT là đơn giản hóa việc chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin hữu ích cho các bài toán phân tích.
Nền tảng DBT bao gồm hai sản phẩm chính. Đầu tiên là dbt core, một công cụ mã nguồn mở cho phép người dùng thiết lập và quản lý dbt tại máy cục bộ (local). Sản phẩm thứ hai, dbt Cloud, cung cấp tính năng bảo mật cao hơn và dễ dàng mở rộng khi triển khai DBT qua giao diện người dùng (UI) dựa trên web. Một số tính năng của dbt Cloud miễn phí, trong khi các tính năng khác phục vụ cho mục đích cộng tác hoặc doanh nghiệp yêu cầu trả phí.
DBT hỗ trợ nhiều cơ sở dữ liệu như Snowflake, BigQuery và Redshift. Nhờ việc sử dụng các câu lệnh SQL SELECT đơn giản, các nhà phân tích dữ liệu có thể dễ dàng tiếp cận và hiểu được logic giữa các mô hình mà không cần phải sâu sắc về cơ sở dữ liệu.
Vai trò của DBT trong Chuỗi Quy Trình ETL
Hãy tưởng tượng bạn đang quản lý một trang web thương mại điện tử. Đột ngột, bạn nhận được phản hồi từ khách hàng về số liệu doanh số không chính xác hoặc đơn hàng giao trễ. Để giải quyết vấn đề này, bạn cần hiểu rõ nguồn gốc của các sai sót và tạo ra báo cáo chi tiết về các đơn hàng đã thanh toán cũng như đơn hàng không giao trong thời gian dự kiến.
Để hỗ trợ việc này, các quy trình ETL (Extract-Transform-Load) hoặc ELT (Extract-Load-Transform) rất quan trọng. DBT không đảm nhiệm việc trích xuất hoặc tải dữ liệu, mà chỉ thực hiện vai trò biến đổi. Khi dữ liệu thô đã được tải trong kho dữ liệu, DBT sẽ bắt đầu công việc của mình.
Phân Tích Tương Tác với DBT
DBT kết nối trực tiếp với kho dữ liệu của bạn, cho phép tương tác với dữ liệu được đọc và ghi. Nếu bạn cần thực hiện phân tích dữ liệu, bạn chỉ cần viết các truy vấn SQL SELECT đơn giản vào bảng dữ liệu thô. Sau khi viết và chạy truy vấn, DBT sẽ tự động tìm nạp dữ liệu, áp dụng kiểm tra và các logic khác, sau đó ghi dữ liệu lại vào kho lưu trữ của bạn.
Những Lợi Ích Nổi Bật của DBT
Cùng điểm qua một số lợi ích khi sử dụng DBT trong công việc hỗ trợ phân tích dữ liệu của bạn:
- Đơn giản hóa quy trình làm việc: Bạn chỉ cần tập trung vào việc viết các truy vấn SELECT mà không phải lo lắng về cấu hình phức tạp.
- Tích hợp liền mạch: DBT cho phép xuất bản và cập nhật dữ liệu trực tiếp trong quy trình phân tích, dễ dàng mở rộng hoặc thay đổi logic khi cần.
- Tăng tốc quá trình phân tích: DBT giúp các nhà phân tích làm việc như kỹ sư dữ liệu, hỗ trợ quy trình xử lý và phân tích dữ liệu nhanh hơn.
DBT khuyến khích sự phát triển của một vai trò mới gọi là Analyst Engineer, nơi Data Analysts và Data Engineers có thể làm việc cùng nhau, tương tác trực tiếp với đường dẫn dữ liệu.
Kết luận
Ngày nay, DBT đã trở thành một công cụ phổ biến. Nó cho phép các Data Analysts nắm quyền kiểm soát giai đoạn Translate trong quá trình ETL, biến đổi dữ liệu thô thành thông tin giá trị cho phân tích. Hỗ trợ tích cực cho các kho dữ liệu hiện đại như BigQuery, Redshift và Snowflake, cũng như một cộng đồng rộng lớn, DBT là lựa chọn tối ưu cho các doanh nghiệp muốn nâng cao quy trình chuyển đổi dữ liệu.
Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm, hãy khám phá tài liệu chính thức của DBT. Trong bài viết sắp tới, mình sẽ đi sâu vào cách sử dụng DBT trong các trường hợp thực tế!
source: viblo
