dbt در مهندسی داده چیست و چگونه از آن استفاده کنیم؟

تیم‌های داده با یک گلوگاه غیرممکن مواجه هستند: ۶۴ درصد از سازمان‌ها کیفیت داده را به‌عنوان بزرگ‌ترین چالش خود ذکر می‌کنند، اما رویکردهای سنتی تحول داده، ۳۰ تا ۵۰ مهندس را فقط برای حفظ خطوط لوله اولیه به کار می‌گیرند. در حالی که الگوریتم‌های شما می‌توانند الگوها را در پتابایت‌های داده شناسایی کنند، منطق تحول پراکنده در ابزارهای مختلف پارادوکس پیچیدگی حاکمیتی را ایجاد می‌کند که سالانه ۱۲.۹ میلیون دلار هزینه عملیاتی برای شرکت‌های Fortune 500 به بار می‌آورد. راه‌حل نه استخدام مهندسان داده بیشتر است و نه اعمال بهبودهای تدریجی. این نیازمند بازاندیشی اساسی در نحوه رویکرد به تحول داده در زیرساخت انبار داده است.

ابزار ساخت داده (dbt) این مصالحه را با تحول داده‌های خام مستقیماً در انبار داده با استفاده از منطق مبتنی بر SQL که قابل آزمایش، کنترل نسخه و قابل استفاده مجدد در پروژه‌ها است، از بین می‌برد. به جای اجبار به انتخاب بین پلتفرم‌های گران‌قیمت ETL اختصاصی و یکپارچه‌سازی‌های پیچیده سفارشی، dbt قابلیت‌های تحول در سطح سازمانی را فراهم می‌کند و در عین حال کد قابل حملی تولید می‌کند که از قفل شدن به فروشنده جلوگیری می‌کند.

بیایید بررسی کنیم که dbt در مهندسی داده چیست، فرآیند نصب کامل آن و جزئیات عملیاتی، با شروع یک مرور سریع بر این پلتفرم.

 dbt چیست؟

ابزار ساخت داده (dbt) یک ابزار منبع باز شناخته‌شده است که به طور گسترده در حوزه‌های مهندسی داده استفاده می‌شود. عملکرد اصلی آن تبدیل داده‌های خام به فرمتی ساختاریافته مناسب برای تحلیل دقیق مستقیماً در انبار داده است.

یکی از ویژگی‌های کلیدی dbt پشتیبانی از کد SQL قابل آزمایش، کنترل نسخه و مدیریت‌پذیر است. این امکان را به مهندسان داده می‌دهد تا منطق تحول داده را با استفاده از پرس‌وجوهای SQL به طور مؤثر پیاده‌سازی کنند. با این حال، dbt همچنین از پایتون برای اجرای وظایف تحول پشتیبانی می‌کند.

ابزار ساخت داده همچنین استفاده مجدد از منطق تحول داده، معروف به مدل‌های dbt، را در چندین پروژه و برنامه ترویج می‌دهد. این امر استفاده مجدد از کد را تسهیل کرده و تلاش کلی توسعه را کاهش می‌دهد.

برخی از مزایای اصلی dbt شامل موارد زیر است:

• انعطاف‌پذیری: dbt از چندین پایگاه داده محبوب مانند Google BigQuery، Snowflake، Redshift و PostgreSQL پشتیبانی می‌کند. این انعطاف‌پذیری آن را در محیط‌ها و پروژه‌های مختلف متنوع می‌کند.

• نظارت در زمان واقعی: با ویژگی‌های نظارت و هشدار در زمان واقعی، dbt به حفظ سلامت خطوط لوله داده کمک می‌کند و امکان رفع سریع مشکلات را فراهم می‌کند.

• مقیاس‌پذیری: dbt دارای یک مدل اجرای توزیع‌شده است که به آن کمک می‌کند تا منابع محاسباتی را به طور مؤثر استفاده کند. این امکان را به آن می‌دهد تا بر اساس تقاضا به سرعت مقیاس‌پذیر شود و مجموعه داده‌های بزرگ و جریان‌های کاری پیچیده را به طور مؤثر مدیریت کند.

نقش dbt در مهندسی داده مدرن چیست؟

برخی از دلایل اصلی استفاده از dbt در مهندسی داده و تحلیل در زیر ذکر شده‌اند.

• موتور تحول داده: dbt به‌عنوان یک موتور قدرتمند برای تبدیل داده‌های خام به فرمت‌های داده ساختاریافته برای تحلیل پیشرفته عمل می‌کند. این امکان را به مهندسان داده می‌دهد تا کنترل کاملی بر تحولات با تعریف منطق پیچیده مبتنی بر SQL مستقیماً در انبار داده داشته باشند.

• بهینه‌سازی عملکرد: dbt با پشتیبانی از ساخت‌های افزایشی، کارایی را افزایش می‌دهد. این امکان را به آن می‌دهد تا فقط تغییرات اخیر داده‌ها را پس از آخرین اجرای موفق پردازش کند، در نتیجه استفاده از منابع محاسباتی را به حداقل رسانده و زمان پردازش را کاهش می‌دهد.

• آزمایش خودکار: dbt پشتیبانی داخلی برای آزمایش خودکار داده ارائه می‌دهد. این کمک می‌کند تا اطمینان حاصل شود که تحولات داده خروجی‌های با کیفیت و دقیق تولید می‌کنند و به حفظ یکپارچگی داده کمک می‌کنند.

• پشتیبانی از انبار داده: dbt به شما امکان می‌دهد تا به راحتی داده‌های عظیم خود را در یک مکان متمرکز ادغام، مدیریت و تحلیل کنید. توانایی آن برای کار با چندین انبار داده مانند BigQuery، Redshift و Snowflake، آن را به یک راه‌حل ترجیحی برای مهندسان داده تبدیل می‌کند.

• یکپارچه‌سازی و استقرار مداوم: dbt به طور یکپارچه با خطوط لوله CI/CD، ابزارهای استقرار و سیستم‌های کنترل نسخه ادغام می‌شود. این امکان را به تیم‌های مهندسی داده می‌دهد تا آزمایش و استقرار خطوط لوله داده را خودکار کنند.

مفاهیم و اصطلاحات کلیدی در dbt چیست؟

پس از بررسی کاربرد dbt در مهندسی داده، بیایید به برخی مفاهیم و اصطلاحات اصلی در dbt نگاه کنیم.

• مدل‌ها: dbt تحولات داده را به واحدهای منطقی به نام مدل‌ها سازمان‌دهی می‌کند. این‌ها پرس‌وجوهای SQL هستند که داده‌های خام را به جداول یا نماها تبدیل می‌کنند و ستون فقرات خطوط لوله داده dbt را تشکیل می‌دهند.

• منابع: منابع dbt روشی برای اعلام جداول مجموعه داده‌های خام جمع‌آوری‌شده از منابع داده متعدد، مانند فایل‌ها، پایگاه‌های داده یا برنامه‌های شخص ثالث هستند.

• نقاط لحظه‌ای (Snapshots): dbt جداول افزایشی به نام نقاط لحظه‌ای ارائه می‌دهد تا تغییرات تاریخی در داده‌های منبع را در طول زمان ثبت و ذخیره کند. این برای ردیابی ابعاد به‌آرامی در حال تغییر بسیار مفید است.

• دانه‌ها (Seeds): دانه‌ها مدل‌های dbt هستند که داده‌های ثابت، معمولاً از فایل‌های CSV، را نشان می‌دهند. این‌ها برای داده‌هایی که به ندرت تغییر می‌کنند، مانند جداول ابعاد یا جداول جستجو، استفاده می‌شوند.

• پروفایل‌ها: در dbt، پروفایل‌ها پیکربندی‌های اتصال به پایگاه داده را در بر می‌گیرند که در یک فایل profiles.yml مدیریت می‌شوند و مشخص می‌کنند که dbt چگونه به انبار داده شما متصل می‌شود.

• بسته‌ها: بسته‌های dbt اجزای قابل استفاده مجدد مانند هوک‌ها، ماکروها و مدل‌ها هستند. این‌ها قابلیت‌های dbt را گسترش داده و جریان‌های کاری تحول داده را بهینه می‌کنند.

• آزمایش‌ها: در dbt، آزمایش‌ها ادعاهایی هستند که کیفیت تحولات را بررسی می‌کنند تا از خطاهای داده جلوگیری شود. انواع مختلفی از آزمایش‌ها در dbt وجود دارد، مانند آزمایش‌های داده، آزمایش‌های اسکیما و آزمایش‌های تعریف‌شده توسط کاربر برای اعتبارسنجی‌های سفارشی.

• مستندات: این داده‌ها به طور خودکار از متادیتای dbt تولید می‌شوند. این اطلاعات ارزشمندی در مورد ساختار و منطق خطوط لوله داده ارائه می‌دهد.

• پروژه‌ها: در dbt، پروژه‌ها شامل تمام اجزای یک جریان کاری dbt هستند. این شامل مدل‌ها، آزمایش‌ها، داده‌های پیکربندی و تمام اطلاعات مرتبط برای یک تحول داده خاص است. آن‌ها تمام جریان‌های کاری تحول داده را با ایجاد یک محیط ساختاریافته مدیریت می‌کنند.

معماری‌های لایه معنایی مدرن برای حاکمیت متریک یکپارچه چیست؟

لایه معنایی dbt نشان‌دهنده یک تغییر پارادایم از تعاریف متریک پراکنده در ابزارهای BI به حاکمیت منطق تجاری متمرکز است. این معماری به چالش حیاتی رسیدگی می‌کند که در آن تیم‌های مالی و بازاریابی اغلب ارقام درآمدی متفاوتی را به دلیل محاسبات متریک ناسازگار در پلتفرم‌های تحلیلی مختلف گزارش می‌دهند.

معماری و اجزای اصلی

موتور MetricFlow در لایه معنایی dbt تعاریف متریک را از طریق پیکربندی‌های YAML کنترل‌شده توسط نسخه متمرکز می‌کند. برخلاف رویکردهای سنتی که منطق تجاری در محاسبات داشبورد قرار دارد، لایه معنایی متریک‌ها را به‌عنوان دارایی‌های داده درجه اول با وابستگی‌ها، روابط و سیاست‌های حاکمیتی صریح در نظر می‌گیرد.

مدل‌های معنایی به‌عنوان پایه عمل می‌کنند و مشخص می‌کنند که چگونه موجودیت‌های تجاری به جداول انبار داده زیرین مرتبط هستند. این مدل‌ها ابعاد، معیارها و دانه‌های زمانی را مشخص می‌کنند و در عین حال یکپارچگی ارجاعی را در روابط پیچیده واقعیت و ابعاد حفظ می‌کنند. به عنوان مثال، یک مدل معنایی customer_revenue ممکن است monthly_recurring_revenue را با قوانین تجمیع خاص و محاسبات مبتنی بر زمان تعریف کند.

نقاط پایانی مصرف جهانی دسترسی مداوم به متریک‌ها را در ابزارهای متنوع از طریق اتصالات JDBC، APIهای GraphQL و رابط‌های REST فراهم می‌کنند. این امر نیاز به منطق متریک تکراری در پلتفرم‌های مختلف BI را از بین می‌برد و اطمینان می‌دهد که محاسبات در Tableau، Power BI و برنامه‌های سفارشی همگام باقی می‌مانند.

مزایای حاکمیت و پیاده‌سازی

• حاکمیت متریک متمرکز تضمین می‌کند که با تغییر تعاریف تجاری، به‌روزرسانی‌ها به طور خودکار در تمام برنامه‌های مصرف‌کننده منتشر می‌شوند. ادغام کنترل نسخه، تکامل متریک را در طول زمان ردیابی می‌کند و مسیرهای حسابی ضروری برای صنایع تحت نظارت و گزارش‌دهی مالی ارائه می‌دهد.

• کنترل‌های دسترسی مبتنی بر نقش دید متریک را بر اساس سلسله‌مراتب سازمانی و سطوح حساسیت داده محدود می‌کنند. تیم‌های بازاریابی ممکن است به متریک‌های جذب مشتری دسترسی داشته باشند، در حالی که تیم‌های مالی دسترسی گسترده‌تری به محاسبات درآمد و سودآوری دارند، همه از طریق سیستم‌های احراز هویت متمرکز مدیریت می‌شوند.

• بهینه‌سازی جریان کاری توسعه به تحلیلگران اجازه می‌دهد تا متریک‌ها را با استفاده از الگوهای SQL آشنا تعریف کنند، در حالی که مهندسان داده پیچیدگی زیرساخت زیرین را مدیریت می‌کنند. این جداسازی نگرانی‌ها چرخه‌های توسعه متریک را تسریع می‌کند و در عین حال قابلیت اطمینان و استانداردهای عملکرد در سطح سازمانی را حفظ می‌کند.

چگونه الگوهای معماری داده پیشرفته پیاده‌سازی dbt را بهبود می‌بخشند؟

الگوهای معماری داده مدرن پایه ساختاری را برای پیاده‌سازی‌های dbt فراهم می‌کنند که فراتر از جریان‌های کاری تحول سنتی مقیاس‌پذیر هستند. این الگوها به چالش‌های اساسی تمرکززدایی مش داده، بهینه‌سازی ذخیره‌سازی دریاچه‌خانه و الزامات تحلیل در زمان واقعی رسیدگی می‌کنند.

یکپارچه‌سازی معماری دریاچه‌خانه (Lakehouse Architectures)

• معماری‌های دریاچه‌خانه انعطاف‌پذیری ذخیره‌سازی دریاچه داده را با عملکرد پرس‌وجوی انبار داده از طریق فرمت‌های جدول باز مانند Delta Lake و Apache Iceberg ترکیب می‌کنند. مدل‌های dbt می‌توانند مستقیماً به این فرمت‌ها تبدیل شوند و امکان تراکنش‌های ACID را بر روی ذخیره‌سازی شیء کم‌هزینه فراهم می‌کنند، در حالی که از تحلیل‌های BI و بارهای کاری یادگیری ماشین پشتیبانی می‌کنند.

• قابلیت‌های پردازش یکپارچه به تحولات dbt اجازه می‌دهند تا در داده‌های تراکنشی ساختاریافته و داده‌های متنی یا حسگر IoT غیرساختاریافته در یک محیط دریاچه‌خانه عمل کنند. این امر حرکت داده بین سیستم‌های جداگانه را حذف کرده و پیچیدگی مدیریت چندین پلتفرم داده برای موارد استفاده مختلف را کاهش می‌دهد.

• استراتژی‌های بهینه‌سازی هزینه از طریق انتخاب‌های هوشمندانه تبدیل ظاهر می‌شوند، جایی که داده‌های تاریخی در فایل‌های فشرده Parquet ذخیره می‌شوند، در حالی که داده‌های اخیر از جداول Delta بهینه‌شده برای به‌روزرسانی‌های مکرر استفاده می‌کنند. مدل‌های افزایشی dbt به طور خودکار مدیریت پارتیشن و فشرده‌سازی فایل را بر اساس الگوهای دسترسی به داده مدیریت می‌کنند.

الگوهای پیاده‌سازی مش داده

• ساختارهای مالکیت متمرکز بر دامنه پروژه‌های dbt را حول حوزه‌های تجاری به جای لایه‌های فنی سازمان‌دهی می‌کنند. تیم‌های بازاریابی، مالی و عملیات پروژه‌های dbt جداگانه‌ای را با مدل‌های خاص دامنه حفظ می‌کنند، در حالی که منطق تحول مشترک را از طریق مخازن بسته متمرکز به اشتراک می‌گذارند.

• چارچوب‌های حاکمیتی فدرال تعادل بین خودمختاری دامنه و استانداردهای سازمانی را از طریق ماکروهای مشترک dbt که قوانین کیفیت داده، قراردادهای نام‌گذاری و سیاست‌های امنیتی را اعمال می‌کنند، برقرار می‌کنند. تیم‌های دامنه کنترل بر منطق تحول را حفظ می‌کنند و در عین حال استانداردهای حاکمیتی را از طریق وابستگی‌های بسته به طور خودکار به ارث می‌برند.

• قابلیت‌های پلتفرم خودخدمت به کارشناسان دامنه امکان می‌دهند تا محصولات داده را با استفاده از قالب‌های استاندارد dbt و خطوط لوله CI/CD بسازند و مستقر کنند. این وابستگی به تیم‌های مهندسی داده متمرکز را کاهش می‌دهد و در عین حال یکنواختی را در پیاده‌سازی‌های دامنه از طریق الگوهای زیرساختی مشترک حفظ می‌کند.

گسترش‌های معماری در زمان واقعی

• الگوهای معماری لامبدا پردازش دسته‌ای تاریخی را با به‌روزرسانی‌های در زمان واقعی جریان ترکیب می‌کنند و از استراتژی‌های تبدیل افزایشی dbt استفاده می‌کنند. جداول واقعیت تاریخی بارهای دسته‌ای روزانه را پردازش می‌کنند، در حالی که نماهای در زمان واقعی داده‌های جریان اخیر را متحد می‌کنند و تأخیر زیر دقیقه را برای داشبوردهای عملیاتی بدون از دست دادن عمق تاریخی فراهم می‌کنند.

• جریان‌های کاری تحول مبتنی بر رویداد اجرای dbt را بر اساس در دسترس بودن داده‌های بالادستی به جای برنامه‌های ثابت فعال می‌کنند. این امر تأخیر پردازش و هدر رفت محاسباتی را کاهش می‌دهد و اطمینان می‌دهد که مصرف‌کنندگان پایین‌دستی به محض در دسترس شدن داده‌های منبع به‌روزرسانی‌ها را دریافت می‌کنند.

• مدل‌های استقرار هیبریدی از سناریوهای محاسبات لبه پشتیبانی می‌کنند، جایی که تحولات dbt نزدیک‌تر به منابع داده اجرا می‌شوند قبل از تجمیع به انبارهای متمرکز. این الگو به‌ویژه برای برنامه‌های IoT و سازمان‌های توزیع‌شده جغرافیایی که نیاز به پردازش داده محلی دارند، ارزشمند است.

چگونه می‌توانید dbt را نصب و استفاده کنید؟

برای نصب و راه‌اندازی dbt در سیستم خود، این مراحل را دنبال کنید:

1. نسخه پایتون نصب‌شده در سیستم خود را بررسی کنید:

   python --version

2. یک محیط مجازی برای جداسازی نصب dbt ایجاد کنید:

   python3 -m venv dbt-env

3. آن را فعال کنید:

   • در ویندوز:

     dbt-env\Scripts\activate

   • در macOS/Linux:

     source dbt-env/bin/activate

4. هسته dbt را نصب کنید:

   pip install dbt-core

5. پلاگین آداپتور را برای پایگاه داده خود نصب کنید. برای Snowflake:

   pip install dbt-snowflake

   (فرمان را برای پایگاه‌های داده مختلف تغییر دهید.)

6. یک دایرکتوری .dbt در پوشه خانگی خود ایجاد کنید و فایل profiles.yml را در آن قرار دهید. این فایل باید تنظیمات اتصال به پایگاه داده شما را شامل شود.

7. نصب را تأیید کنید:

   dbt --version

dbt چگونه با پلتفرم‌های داده مختلف ارتباط برقرار می‌کند؟

dbt بسیار انعطاف‌پذیر است و می‌تواند با چندین پلتفرم داده مانند پایگاه‌های داده، انبارهای داده و موتورهای پرس‌وجو ادغام شود.

پایگاه‌های داده

dbt تعاملات بی‌دردسری با پایگاه‌های داده رابطه‌ای مختلف مانند PostgreSQL، MySQL، Microsoft SQL Server و SQLite ارائه می‌دهد. با فرآیند پیکربندی ساده در فایل profiles.yml، می‌توانید به راحتی اتصالات را با هر یک از این پایگاه‌های داده تنظیم کنید.

پس از اتصال موفق به پایگاه داده مورد نیاز، می‌توانید از پرس‌وجوهای مبتنی بر SQL برای انجام وظایف مختلف مانند مدل‌سازی داده، تحول و تحلیل استفاده کنید.

انبارهای داده

با افزایش تقاضا برای تحلیل داده، تقاضا و استفاده از انبارهای داده مبتنی بر ابر نیز افزایش یافته است. dbt ادغام با پلتفرم‌های پیشرو انبار داده مانند Snowflake، Amazon Redshift، Google BigQuery و Microsoft Azure Synapse Analytics را ارائه می‌دهد.

پیکربندی اتصالات در فایل profiles.yml به شما امکان می‌دهد تا از مقیاس‌پذیری و ویژگی‌های قوی این پلتفرم‌ها به راحتی استفاده کنید. این امر مدیریت، تحول، تحلیل و ساخت مدل داده را طبق نیازهای شما تسهیل می‌کند.

موتورهای پرس‌وجو

در حالی که dbt عمدتاً با پایگاه‌های داده و انبارهای داده استفاده می‌شود، می‌تواند از طریق آداپتورهای سفارشی با موتورهای پرس‌وجو مانند Apache Drill و Presto نیز تعامل داشته باشد. این به شما امکان می‌دهد پرس‌وجوهای SQL را برای پرس‌وجوی داده‌ها در منابع متعدد اعمال کنید.

با تنظیم اتصالات به این موتورهای پرس‌وجو در فایل profiles.yml، می‌توانید از قابلیت‌های قوی مدل‌سازی و تحول داده dbt بهره ببرید. این منجر به تحلیل داده بهینه و جریان‌های کاری بهبود یافته می‌شود.

نتیجه‌گیری

اکنون که با dbt در مهندسی داده آشنا شدید، واضح است که استفاده از dbt مدیریت و تحول داده را متحول می‌کند. این یک پلتفرم قوی برای مدل‌سازی و تحول داده ارائه می‌دهد که از اسکریپت‌های SQL ماژولار، قابل استفاده مجدد و کنترل نسخه استفاده می‌کند. این عملکرد را بهبود می‌بخشد، همکاری تیمی را ارتقا می‌دهد و خطوط لوله داده را بهینه می‌کند.

dbt همچنین قادر به ادغام با چندین پلتفرم داده مانند انبارهای داده مانند Snowflake و Google BigQuery، پایگاه‌های داده رابطه‌ای و موتورهای پرس‌وجو است. این به مهندسان داده امکان می‌دهد تا خطوط لوله داده مقیاس‌پذیر را بسازند و دقت داده‌های پردازش‌شده را تضمین کنند.

سوالات متداول

dbt برای چه استفاده می‌شود؟

dbt عمدتاً برای تبدیل داده‌های خام به مجموعه داده‌های آماده تحلیل مستقیماً در انبار داده شما استفاده می‌شود. این به تیم‌ها امکان می‌دهد تا تحولات مبتنی بر SQL را به صورت مقیاس‌پذیر و کنترل نسخه بسازند، آزمایش کنند و مستند کنند.

dbt چگونه از ابزارهای ETL سنتی متفاوت است؟

ابزارهای ETL سنتی داده‌ها را قبل از بارگذاری در انبار استخراج و تبدیل می‌کنند. dbt از مدل ELT پیروی می‌کند—داده‌ها ابتدا بارگذاری می‌شوند، سپس در داخل انبار تبدیل می‌شوند. این رویکرد پیچیدگی زیرساخت را کاهش می‌دهد و از قدرت محاسباتی انبار بهره می‌برد.

آیا dbt می‌تواند تحولات SQL و پایتون را مدیریت کند؟

بله. dbt در ابتدا SQL-محور بود، اما اکنون از تحولات پایتون نیز پشتیبانی می‌کند. این به تیم‌ها امکان می‌دهد تا قابلیت اطمینان SQL را برای تحولات جدولی با انعطاف‌پذیری پایتون برای تحلیل‌های پیشرفته و وظایف یادگیری ماشین ترکیب کنند.

dbt با کدام پلتفرم‌ها ادغام می‌شود؟

dbt با انبارهای داده ابری اصلی مانند Snowflake، BigQuery، Redshift و Azure Synapse و همچنین پایگاه‌های داده رابطه‌ای مانند PostgreSQL و MySQL ادغام می‌شود. همچنین می‌تواند از طریق آداپتورها به موتورهای پرس‌وجو متصل شود.

dbt چگونه کیفیت داده را بهبود می‌بخشد؟

dbt از آزمایش خودکار، اعتبارسنجی اسکیما و منطق قابل استفاده مجدد پشتیبانی می‌کند. این قابلیت‌های آزمایشی داخلی مشکلات کیفیت داده را زود تشخیص می‌دهند و اطمینان می‌دهند که تحلیل‌های پایین‌دستی دقیق و سازگار هستند.

لایه معنایی dbt چیست؟

لایه معنایی متریک‌های تجاری را در یک سیستم کنترل نسخه متمرکز می‌کند. این اطمینان می‌دهد که تعاریف متریک در ابزارهای BI سازگار باقی می‌مانند و از اختلافاتی مانند گزارش ارقام درآمدی متضاد توسط تیم‌های مختلف جلوگیری می‌کند.