dbt 語義層：資料平臺與商業智慧工具之間的橋樑
資料驅動的決策在現代企業中變得越來越重要，而許多組織都採用了現代資料堆疊架構來實現這一目標。然而使用不同的資料倉庫和商業智慧工具時，組織要將資料從倉庫和資料湖轉移到這些工具中。這不僅需要時間和努力，還可能對下遊結果產生影響。
dbt 的語義層是什麼以及如何變得更好?
為理解決這個挑戰，dbt 提供了一個名為「語義層」的概念，它可以被認為是一個橋樑，用於定義和共享商業指標和概念。它使用現有的 dbt 程式設計結構，如 refs、macros 和 sources，為所有的商業智慧和分析工具提供一致的「真理版本」。這樣可以使得生產分析報告的整個過程變得更加簡化。
2019 年 10 月，dbt 推出了語義層的第一個版本，但它的應用範圍比較有限，只能從 Snowflake 中捕捉一些較簡單的指標和維度。而現在 dbt 公司推出了全新的版本，對包括 Databricks、Google BigQuery 和 Amazon Redshift 在內的多個平臺提供支援。同時這個升級版還引入了 MetricFlow，一個先進的 SQL 查詢生成引擎，可以實現更複雜的指標定義和查詢。
MetricFlow 的引入是 dbt 公司收購 Transform Data 後的一部分。它可以幫助分析師透過構建適當的查詢來生成指標，這些查詢針對不同的細節和維度，適用於各種不同的商業應用場景。MetricFlow 具有多種能力，包括動態存取任意數量的表格以建立語義資料圖形以及生成存取、篩選和聚合操作以實現可讀性和效能優良的 SQL 查詢。
此外 dbt 還建立了包括使用 ArrowFlight 構建的 Java Database Connectivity（JDBC）介面和 GraphQL API 等新的 API。這使得語義層更加方便與其他工具進行整合，並且可以更輕鬆地構建應用程式。
和更多分析工具的整合
除了擴充套件語義層的資料支援範圍之外，dbt 還透過其「語義層就緒整合計劃」將語義層與更多的商業智慧和分析工具進行了整合。現在使用者可以將語義層與 Tableau、Google Sheets、Hex、Klipfolio、Lightdash、Mode 和 Push.ai 等工具相存取。這將給使用者提供了從一個可靠資料來源獲取的一致而可靠的關鍵業務指標的存取許可權。
預計在未來幾個月內，整合的工具列表將繼續擴大，使更多的使用者能夠獲取到可信任的資料。
dbt 當前已經成為行業標準之一，超過 30,000 家企業使用了 dbt，擁有 900 名經過認證的分析工程師和全球共 90,000 名成員的社群。其中 dbt 的雲服務佔用了總使用者的 12%，並且以快速的速度增長。在過去一年中，已有 1000 多家企業註冊使用了 dbt Cloud 服務，其中包括 Airservices Australia、Anheuser-Busch、British Red Cross、ThermoFisher Scientific 和 Sequoia Capital 等知名企業。
資料的信任問題
在現代企業中，資料的可信度和一致性至關重要。過去，資料的不信任常常成為企業決策的一個主要障礙。而 dbt 的語義層解決方案正是為了改善資料的可信度和一致性，從而幫助企業更好地利用資料進行決策和分析。
透過語義層，組織可以定義並共享一致的商業指標和概念，從而確保不同角色和部門所使用的資料是一致的。這可以幫助組織在資料驅動的決策過程中消除語義差異，從而促進共識和溝通。
此外使用語義層可以降低資料準備和整合的成本和風險。組織不再需要為不同的商業智慧工具準備和維護多個資料集，從而節省了時間和資源，同時降低了資料一致性和準確性的風險。
結語
dbt 的語義層在資料驅動的決策和分析中發揮著關鍵作用。它透過提供一致的商業指標和概念，解決了資料準備和整合的挑戰，並提高了資料的可信度和一致性。這對於現代企業來說非常重要，可以幫助它們更好地利用資料做出準確的決策，並取得競爭優勢。
