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dbt Bewertungen & Produktdetails

📈 Rho L.
📈L
Business Intelligence Analyst
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Im Kern vereint DBT drei Technologien, um Wissen besser zu vermitteln: SQL, YAML und Jinja. Man kann viel nur mit SQL und YAML machen. Das Hinzufügen von Jinja lässt SQL viel mehr wie traditionelle Entwicklung erscheinen. Das habe ich irgendwie vermisst. Es ist, als würde man einen alten Freund sehen, den man wirklich mochte, aber eine Weile nicht gesehen hat.

dbt ist Magie für die Transformation und Modellierung von Daten. Es ist eine Plattform, die es uns ermöglicht, die Daten zu bändigen, zu formen und zu organisieren, um das Geschäft zu modellieren. Mit Hilfe von DBT können wir das Prinzip der Trennung von Anliegen umsetzen, um unsere Transformationen zu organisieren und zu verwalten.

Eines der wichtigsten Werkzeuge, die DBT bietet, sind gerichtete azyklische Graphen (DAGs), Karten, die den Weg unserer Daten vom Ursprung bis zum endgültigen Ziel veranschaulichen. Diese Karten veranschaulichen den Bogen der Datenumwandlung. Wir beginnen mit den Quelldaten, die oft unordentlich und unraffiniert sind. Wir verwenden DBT, um eine Reihe von Transformationen durchzuführen, die die Daten auf eine Reise von einem Multiversum des Chaos zu einer Welt des Verständnisses führen. Wir bereinigen die Daten, wenden Geschäftsregeln an und stellen sicher, dass die Daten unseren geschäftlichen dimensionalen Modellen entsprechen. Diese Modelle oder die grundlegende Geschäftslogik dienen als Grundlage für Berichterstattung.

Während wir entlang des Transformationsbogens fortschreiten, beginnen unsere Daten Gestalt anzunehmen. Wir können Datenmarts für spezifische Geschäftsbereiche oder Funktionen erstellen. Diese Datenmarts werden mit unseren geschäftlichen dimensionalen Modellen erstellt, um sicherzustellen, dass die Daten so strukturiert sind, dass sie eine effiziente Analyse und Berichterstattung unterstützen.

Berichterstattung auf Basis unserer geschäftlichen dimensionalen Modelle. Da die Daten nun organisiert und auf sinnvolle Weise modelliert sind, können wir wertvolle Einblicke gewinnen und Entscheidungsträger mit umsetzbaren Informationen in großem Maßstab befähigen. Wir können die Daten aufschlüsseln, Filter anwenden und in spezifische Dimensionen eintauchen, um Trends, Muster und Ausreißer zu verstehen. Die Berichte, die wir entwickeln, sind konsistent, weil sie aus einer einzigen Quelle der Wahrheit stammen, dem geschäftlichen dimensionalen Modell. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? dbt?

dbt erfordert einen Wandel der Denkweise. Man muss sich darauf einlassen, wie sie über Modellierung denken. Es ist meinungsstark. dbt ist methodenagnostisch (Data Vault, Mesh, Kimball). Aber Struktur ist wichtig und man muss etwas Zeit investieren, um das Denken von dbt in Bezug auf Struktur zu verstehen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? dbt Solving und wie profitieren Sie davon?

Lassen Sie mich Ihnen über den Zustand unserer Daten erzählen. Zu der Zeit wussten wir es nicht. Das war das Problem. Es war eine Blackbox. Unser Datenmodell war undurchsichtig mit Logik, die über den gesamten Datenstapel verstreut war. Wenn wir an den Rändern kratzen, beginnt sich ein Bild zu formen. Stellen Sie sich ein dichtes, dorniges Gestrüpp vor, jedes Dickicht repräsentiert ein verworrenes Durcheinander von Informationen. So sehe ich es—ungezähmt, verflochten und chaotisch. Das Management hat eine andere Sichtweise. Sie nennen es "Spaghetti," ein wirbelnder Teller voller verstrickter Nudeln. Es ist tatsächlich nicht weit von der Wahrheit entfernt. Jeder Bericht wurde direkt aus der Quelle gespeist, die Logik für jeden war in sich geschlossen und manchmal entlehnt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

dbt Übersicht

Was ist dbt?

dbt ist ein Transformations-Workflow, der es Datenteams ermöglicht, Analytik-Code schnell und kollaborativ bereitzustellen, indem er Best Practices der Softwareentwicklung wie Modularität, Portabilität, CI/CD und Dokumentation befolgt. Jetzt kann jeder, der SQL kennt, produktionsreife Datenpipelines erstellen.

dbt Details
Produktwebsite
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Produktbeschreibung

dbt ist ein Transformations-Workflow, der es Teams ermöglicht, Analytik-Code schnell und kollaborativ bereitzustellen, indem er Best Practices der Softwareentwicklung wie Modularität, Portabilität, CI/CD und Dokumentation befolgt. Jetzt kann jeder, der SQL kennt, produktionsreife Datenpipelines erstellen.


Verkäuferdetails
Verkäufer
dbt Labs
Unternehmenswebsite
Gründungsjahr
2016
Hauptsitz
Philadelphia, US
Twitter
@getdbt
13,116 Twitter-Follower
LinkedIn®-Seite
www.linkedin.com
535 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®
Beschreibung

dbt Labs is on a mission to empower data practitioners to create and disseminate organizational knowledge. Since pioneering the practice of analytics engineering through the creation of dbt—the data transformation framework made for anyone that knows SQL—we've been fortunate to watch more than
0,000 companies use dbt to build faster and more reliable analytics workflows.dbt Labs also supports more than 3,000 customers using dbt Cloud, the centralized development experience for analysts and engineers alike to safely deploy, monitor, and investigate that code—all in one web-based UI.


Sofia S.
SS
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Aktuelle dbt Bewertungen

MAMIDALA  V.
MV
MAMIDALA V.Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter)
4.0 von 5
"DBT (Data Build Tool), um ausgezeichnete Datenmodelle schnell und kollaborativ zu erstellen."
Die meisten und besten Dinge, die ich an dbt mag, sind, dass es nicht nur bei der Erstellung von Transformationen hilft, sondern auch bei der Verwa...
Verifizierter Benutzer
A
Verifizierter BenutzerUnternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)
5.0 von 5
"Easy to use , ci/cd, versioning control, data lineage in one app"
Data lineage and github integration for versioning control
Verifizierter Benutzer
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"Makes data transformations easy to maintain"
Maintaining data transformations are easy with SQL- and git-based workflow. Integrates nicely with Big Query.
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dbt Vor- und Nachteile

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Rijul S.
RS
Lead Data Engineer
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Verifizierter aktueller Benutzer
Bewertungsquelle: Organisch
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schöne Datenherkunft

einfach zu verwenden und zu implementieren

dbt-Lernkurse, die von dbt bereitgestellt werden, sind äußerst nützlich

Datenfreigabe und Orchestrierung sind super einfach

Entwicklung in der Cloud-IDE ist sehr gut

Kundensupport ist extrem schnell und effizient

Integration mit Snowflake und GitHub ist einfach

täglich dieses Tool zum Erstellen von Datenmodellen verwenden Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? dbt?

Beta-Funktionen werden sehr langsam veröffentlicht. Der Rest ist GROSSARTIG. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? dbt Solving und wie profitieren Sie davon?

den Aufbau der Geschäftsmodelle aus Tabellen und Ansichten im traditionellen Ansatz erfolgt durch gespeicherte Prozeduren, Routinen usw., aber der neue Weg, Analysereports und Datenmarts zu erstellen, verwendet CTE [Common Table Expression], was dbt löst.

dbt löst auch und bietet schöne Abstammungen, von wo aus Ihre Quelldaten zur endgültigen Mart-Schicht durchlaufen.

Abstammung auf Tabellenebene wird von dbt bereitgestellt und ist äußerst nützlich.

Berichterstattung auf einer einzigen Ebene wird von dbt gelöst, was bedeutet, dass Entwickler sich nicht in das Data Warehouse einloggen und die Entwicklung durchführen müssen.

dbt trennt das Data Warehouse von der Modellierungsschicht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

MAMIDALA  V.
MV
Senior System Engineer
Information Technology and Services
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Bestätigter Bewerter
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Die meisten und besten Dinge, die ich an dbt mag, sind, dass es nicht nur bei der Erstellung von Transformationen hilft, sondern auch bei der Verwaltung und Durchführung von Transformationen in einer Ansicht und sich leicht in BigQuery integriert. Ich kann die Transformation entsprechend dem Objekt wie Tabelle, Ansicht oder inkrementell konfigurieren und verwenden, zusammen mit Funktionen wie automatisch generierten Abstammungsdiagrammen und kann native Tests mit wenigen Codezeilen in einer YAML-Datei durchführen und sie wiederverwenden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? dbt?

Es gibt nicht viel, was man an dbt nicht mögen könnte, der wiederverwendbare Code kann ein wenig verwirrend sein und das Springen von einem Zweig zum anderen kann frustrierend sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? dbt Solving und wie profitieren Sie davon?

DBT hat mir und meinem Team geholfen, Datenpipelines in der lokalen Inhouse-Entwicklung zu testen und CI/CD-Pipeline-Tests durchzuführen sowie Datenmigrationen zu Zielen wie Bigquery. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Muhammad Talha A.
MA
Data Analyst
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
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Was gefällt dir am besten dbt?

1. Die Dokumentation, die es erzeugt, wenn alle Modelle entworfen sind. Sie definiert klar, welche Zwischen- und Endschichten miteinander verbunden sind.

2. Die inkrementellen Modellläufe haben mir sehr geholfen, große Datenmodelle zu optimieren, da ich mit Milliarden von Datenzeilen zu tun hatte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? dbt?

Ich stieß auf keine Schwierigkeiten beim Erlernen von DBT, da es ziemlich grundlegend war, und ich wendete auch SQL Fluff an, um mein Coding zu optimieren. Als Benutzer fand ich es nicht besonders schwierig, mit dbt zu arbeiten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? dbt Solving und wie profitieren Sie davon?

Früher habe ich GBQ verwendet, um Tausende von Zeilen gespeicherter Prozeduren zu erstellen, und viele Tabellen waren darin miteinander verbunden. Es war ziemlich schwierig zu bestimmen, aus welchen Tabellen was besteht.

Als ich anfing, DBT zu verwenden, konnte ich schnell die Staging- und Zwischenebenen bestimmen und finden, um eine endgültige Ebene zu erstellen, und die Dokumentation, die es erstellt, war großartig.

Ich spreche von dbt docs generate und dbt docs serve. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Verifizierter Benutzer in Financial Services
AF
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
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Verifizierter aktueller Benutzer
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dbt is the best Transformation tool out there in the industry and I love dbt for its testing capabilities and modeling and semantic layer. Ease of use and how easily you could maintain

It is easy to integrate with other tools like integration. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? dbt?

dbt should add more AI apacilities faster Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? dbt Solving und wie profitieren Sie davon?

dbt is solving all the data integration, integrity and data quality problems for our company while serving as a great transfomration tool Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Rulyan R.
RR
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
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Es ist einfach zu bedienen, selbst für Neulinge, und dbt verwendet auch SQL, die demokratischste Sprache für Datenmanipulation. Von Anfang an ist es sehr schnell, sich mit Ihrem Daten-Stack in nur wenigen Klicks zu integrieren. Ich verwende dbt täglich für die Datentransformation und Datenmodellierung, und seine vielen Funktionen wie Datenherkunft, Versionskontrolle, CI und Slim CI, Tests, Dokumentation, Modellverträge machen es einfach, DataOps in Ihrem Projekt anzuwenden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? dbt?

Seine Funktion, in Python zu modellieren, hängt von der Datenplattform ab, die Sie verwenden. Seine IDE fehlt immer noch einige der Funktionen, die andere IDEs haben, die die Entwicklung erleichtern, aber neue Funktionen werden mit jeder neuen Version von dbt Cloud eingeführt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? dbt Solving und wie profitieren Sie davon?

Wir verwenden dbt, um eine Datenmigration von einem alten Stack zum modernen Daten-Stack durchzuführen, und es hilft uns, eine Qualität in unseren Daten zu liefern, die wir in den Legacy-Pipelines nicht hatten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Uddipan M.
UM
Engineering Manager
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Einfach zu schreibende Transformation in SQL-Sprache, erweitert durch Jinja-Templating-Techniken. Unterstützung von Python-Modellen ist leistungsstark. Gute Bibliothek von Open-Source-Makros erleichtert das Leben von Analytics-Ingenieuren. Leistungsstarke Dokumentationsfähigkeiten. Funktioniert sehr gut mit Snowflake. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? dbt?

Um DBT effektiv zu nutzen, muss man lernen, wie man SQL mit CTEs modularisiert. Etwas fortgeschrittenes Wissen in SQL hilft wirklich. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? dbt Solving und wie profitieren Sie davon?

Historisch arbeiteten Analytics- und Datenengineering-Teams getrennt, wobei die Analytics-Teams eine Geschäftslogik erstellten und die Ingenieure sie ohne viel Kontext des Geschäfts umsetzten. Dieser Prozess war zeitaufwendig und die Dateningenieure waren überfordert. DBT löste das für unseren Anwendungsfall. Mit DBT können Analysten die Geschäftslogik mit einfachem SQL schreiben (eine unverzichtbare Fähigkeit für Analysten), dann nutzen Ingenieure einfach das DBT-Projekt, um es zu skalieren, zu optimieren und in die Produktion zu bringen. Es ist ein großer Aufwand- und Zeitersparnis und ermöglicht einen schnellen Markteintritt mit Datenanalysen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

DM
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Bestätigter Bewerter
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dbt Cloud - Ich empfehle es jeder Organisation, um Datenanalysten und Analytics-Ingenieure schnell und ohne Schwierigkeiten bei der Einrichtung während des Onboardings in Betrieb zu nehmen.

Es ist einfacher, neue Teammitglieder zu integrieren, wenn sie sofort in die Modelle eintauchen können, früher Wert hinzufügen und ihr Verständnis frühzeitig festigen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? dbt?

Ich mag es nicht, die Protokolle im Tab "Job Runs" zu durchsuchen.

Die Titel scheinen nicht intuitiv zu sein und der Inhalt könnte besser strukturiert sein, um Fehler zu finden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? dbt Solving und wie profitieren Sie davon?

Einfaches Onboarding - optimierte Entwicklung - das geführte Point-and-Click-Abenteuer für GitHub spart eine Menge Zeit und ist wahrscheinlich die beste Lösung, die ich für das Management von Zuständen gesehen habe.

dbt-Datenmodellierung und Testaufbau sind eine unterhaltsame Erfahrung auf dbt Cloud, meine tägliche Arbeit macht Spaß wegen dbt.

Das Testen ist super einfach für proaktive Datenqualitätsprüfungen.

Ich wünschte, es gäbe mehr sichtbare Möglichkeiten, reaktive Tests, wie die Monitore von Metaplane, in dbt zu integrieren.

DBT-Unterstützung war hier in Afrika etwas langsam, als der GitHub-Ausfall letztes Jahr stattfand - einige Frustrationen darüber, wie langsam die Antworten waren, wie unklar die Verarbeitung war, aber ich habe persönlich gelernt, wie man diese Probleme außerhalb der dbt-Umgebung navigiert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Emily B.
EB
Labor Law Specialist
Staffing and Recruiting
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
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Ich bin begeistert, wie dbt unsere Arbeit revolutioniert, indem es tief in die Datenwelt eintaucht. Es ist ein echter Wendepunkt, der bemerkenswerte Einfachheit bei der Formulierung und Nutzung von Daten-Code in unserem Warehouse bietet. Wenn es um Versionskontrolle geht, vereinfacht dbt den gesamten Prozess und sorgt für ein reibungsloses Erlebnis und die Aufrechterhaltung wichtiger Datenmodelle für die Analyse. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? dbt?

Es wäre gut, wenn dbt es neuen Leuten leichter machen würde. Es kann viel mit Daten machen, aber herauszufinden, wie man es einrichtet und all seine coolen Funktionen nutzt, kann sich anfangs schwierig anfühlen. Intuitivere Anleitungen oder eine einfachere Möglichkeit, die Grundlagen zu erlernen, würden es für Menschen, die gerade erst mit Datenänderungen beginnen, angenehmer machen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? dbt Solving und wie profitieren Sie davon?

In meiner Rolle als Datenmanagement-Spezialist habe ich gesehen, wie dbt verändert hat, wie wir Daten ändern. Es hält Änderungen unter Kontrolle und gut getestet, was garantiert, wie genau unsere Analyse ist. Die automatischen Funktionen von dbt haben uns geholfen, besser zu arbeiten, indem sie unser Team für strategische Aufgaben freigemacht haben, nicht für manuelle Datenarbeit. Dies hat uns schneller und fähiger gemacht, mit Daten zu antworten, die unserer Gruppe helfen, Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Roland P.
RP
Data specialist
Computer Networking
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
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In meiner Rolle liebe ich es absolut, dbt zu verwenden - es ist das ultimative Werkzeug zur mühelosen Datenumwandlung. Es integriert sich nahtlos in unsere aktuellen Systeme und macht unsere Analysearbeit zum Kinderspiel. Wir sind alle auf dbt eingestellt, weil es bei der Datenumwandlung und -organisation hervorragend ist und unsere Effizienz und Zusammenarbeit enorm steigert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? dbt?

Es wäre fantastisch, wenn dbt sein Toolkit für visuelle Datenmodellierung erweitern könnte. Derzeit liegt der Schwerpunkt stark auf dem Programmieren, aber die Integration eines visuelleren Ansatzes für die Arbeit mit Daten würde zweifellos seinen Nutzen erhöhen, insbesondere für Personen, die zu grafischen Methoden der Datenanalyse tendieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? dbt Solving und wie profitieren Sie davon?

Als Datenbegeisterte betrachten wir dbt als unsere alltägliche Superkraft, die unsere Datenanalyse dramatisch verbessert, während sie mühelos komplexe Datenänderungen verwaltet. Es ist unser bevorzugtes Werkzeug, das unsere Datenarbeit erleichtert und sicherstellt, dass unsere Erkenntnisse messerscharf sind, sodass wir fundierte Entscheidungen treffen können, um unser Geschäft voranzutreiben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Verifizierter Benutzer in Insurance
BI
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Using DBT Cloud, the IDE is very intuitive, project lineage diagrams are very helpful.

The general use of Jinja referencing and CTE's within the models made the flows very easy to follow, even with very large complex datasets that require lots of transformation.

DBT integrates very easily with multiple ELT tools that we have used.

Have all transformations in SQL form just makes everything easier.

Being scheduled easily, we run multiple DBT pipelines daily. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? dbt?

With DBT Cloud you can only have one project per user without paying for a payed tier of the product, which is fair but makes for harder collaboration at this level. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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Previous functions that were performed as adhoc scripts in python were made easy, running at a fraction of the time due to being rewritten in a significantly more efficient manner. Various functions across the business that require some sort of data transformation or manipulation, often previously manually were centralised all on one platform being DBT. Workflows and pipelines flowed more logically, and were scheduled and automated easily. Reports that are used daily by the business run quickly and very reliably. Tests and checks to validate data that was also previously done manually are all now integrated into the pipelines and automated, making multiple teams lives easier. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.