스터디 노트 4.1.2: dbt는 무엇입니까?

dbt(Data Build Tool)는 데이터 엔지니어링을 위한 변환 워크플로우로, 사용자가 SQL 또는 Python을 사용하여 분석 코드를 작성하고 배포할 수 있습니다. dbt는 여러 소스에서 수집된 원시 데이터를 분석을 위한 의미 있는 형식으로 변환합니다. 회사에는 백엔드 시스템, 프론트엔드 사용 데이터, 제3자 제공자 등 여러 데이터 소스가 있으며, 이러한 데이터는 추가 처리를 위해 데이터 웨어하우스에 로드됩니다. dbt는 데이터 웨어하우스 위에 위치하여 원시 데이터를 비즈니스 준비가 된 통찰력으로 변환하고, BI 도구 및 머신 러닝 워크플로와의 통합을 지원합니다. dbt는 SQL/Python 기반의 데이터 변환을 erleichtert하고, 테스트, 문서화 및 버전 관리를 통해 데이터 품질을 보장하는 동시에 복잡한 데이터 작업을 자동화합니다. 변환 프로세스는 데이터 모델링 기술을 따르며, SQL/Python 변환 스크립트를 작성하고, dbt를 실행하여 변환을 컴파일 및 실행하고, 변환된 데이터를 데이터 웨어하우스의 뷰 또는 테이블로 저장하는 것을 포함합니다. dbt는 버전 관리, 모듈성, CI/CD, DRY 원칙, 개발 환경 및 테스트 및 문서화 프레임워크를 포함한 최신 소프트웨어 개발 모범 사례를 통합합니다. dbt Core는 오픈 소스이며 무료로 사용할 수 있는 명령줄 도구입니다. 반면에 dbt Cloud는 웹 기반 IDE 및 클라우드 기반 오케스트레이션을 포함한 추가 기능을 제공하는 SaaS 버전입니다. 프로젝트를 설정하려면 사용자는 BigQuery와 함께 dbt Cloud를 사용하거나 PostgreSQL과 함께 dbt Core를 사용할 수 있습니다. 과정 프로젝트는 dbt가 BigQuery와 어떻게 통합되어 비즈니스 애플리케이션을 위한 데이터 변환을 가능하게 하는지 보여줍니다.