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.
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.
158 von 159 Gesamtbewertungen für dbt
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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.
Beta-Funktionen werden sehr langsam veröffentlicht. Der Rest ist GROSSARTIG. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
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.
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.
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.
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.
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.
dbt should add more AI apacilities faster Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
