dbt – czym jest data build tool i jak to narzędzie porządkuje chaos w raportach?

Problem nie leży w braku dashboardów, lecz w tym, że logika danych jest rozproszona. Potrzebny jest wspólny język analizy danych – taki, który pozwoli raz na zawsze ustalić, jak liczymy marżę, konwersję czy koszt pozyskania klienta. I właśnie tutaj na scenę wchodzi dbt (data build tool) – narzędzie, które zamienia bałagan w spójny system i pozwala przekształcać dane w wartościowe informacje.

dbt (data build tool) to narzędzie, które pozwala analitykom i inżynierom danych porządkować i przekształcać surowe dane w hurtowni danych przy użyciu SQL. Dzięki temu raporty i analizy bazują na spójnych, jednolicie zdefiniowanych wskaźnikach.

Dla kogo jest dbt?

• dla analityków danych, którzy chcą budować spójne modele danych w SQL,
• dla zespołów BI i biznesowych, które potrzebują jednego źródła prawdy w raportach,
• dla inżynierów danych, którzy chcą wdrożyć porządek i automatyzację w procesie transformacji danych.

Przeczytaj też: Jak dbt (data build tool) pomaga wykrywać błędy w danych zanim trafią do raportów - testy danych

Jak działa dbt w procesie ELT i transformacji danych?

Żeby zrozumieć, jak działa dbt, warto najpierw zobaczyć, jak firmy pracują z danymi. Najczęściej opisuje się to skrótami ETL albo ELT.

• ETL (Extract – Transform – Load) oznacza, że dane najpierw pobieramy z różnych systemów – ERP, CRM, e-commerce czy marketingowych (Extract), potem od razu przekształcamy (Transform), a dopiero na końcu ładujemy do hurtowni (Load). Tak działały klasyczne, starsze systemy.
• ELT (Extract – Load – Transform) to nowsze podejście, gdzie dane najpierw pobiera się i ładuje do hurtowni danych w chmurze (np. Snowflake, BigQuery), a dopiero później porządkuje i przekształca – już tam, gdzie leżą.

I właśnie w tym modelu ELT działa dbt. Narzędzie nie buduje dodatkowych, skomplikowanych warstw, tylko wykorzystuje moc bazy danych i język SQL do porządkowania oraz łączenia danych. Dzięki temu analitycy pracują w prostym środowisku, które już znają, a firma nie musi inwestować w drogie i trudne w utrzymaniu systemy ETL.

Cała logika transformacji w dbt zapisana jest w czytelnym kodzie, przechowywana w repozytorium git i łatwa do testowania. Dzięki temu zarządzanie danymi zaczyna przypominać pracę z oprogramowaniem: każda zmiana ma historię, można ją sprawdzić, cofać i rozwijać. Efekt? Większa kontrola, mniej błędów i możliwość skalowania analizy danych wraz z rozwojem biznesu.

Kiedy dbt ma sens i jakie problemy rozwiązuje?

dbt ma największy sens tam, gdzie jest dużo źródeł danych i wiele raportów. Jeśli Twoja firma co tydzień walczy z pytaniem „która wersja prawdy jest prawdziwa?”, to znak, że czas na centralne narzędzie do zarządzania danymi i kontrolowania przepływów pracy. Dzięki integracji z git i harmonogramem uruchamiania modeli, dbt pozwala automatyzować i monitorować procesy tak samo jak profesjonalne oprogramowanie.

Jeśli jednak korzystasz tylko z jednego prostego raportu miesięcznie, dbt może nie przynieść dużych korzyści. Ale w firmach, które żyją danymi – gdzie analiza i raporty codziennie wspierają decyzje – to narzędzie, która naprawdę zmienia sposób pracy i daje przewagę konkurencyjną.

Dlaczego warto wdrożyć dbt?

• Spójność i jedno źródło prawdy – te same definicje KPI w całej organizacji, koniec sporów o liczby,
• Kontrola jakości – testy automatycznie wychwytują błędy zanim trafią do raportów,
• Przejrzystość – pełny rodowód danych (lineage), łatwo sprawdzić, jak powstały,
• Automatyzacja i skalowalność – harmonogramy, integracja z git, praca zespołowa,
• Szybkie efekty – w kilka tygodni można uporządkować raportowanie i dostarczać spójne dane.

Co daje wdrożenie dbt w codziennej pracy analityków danych?

Największa korzyść to spójność. Niezależnie od tego, czy raport przygotowuje dział sprzedaży, analityk finansowy czy zespół produkcji – definicje marży, konwersji czy wskaźników OEE są takie same. Znika chaos, a analitycy danych mają jedno źródło prawdy.

Drugą wartością jest jakość. Testy wbudowane w dbt wychwytują błędy – brakujące wartości, duplikaty czy niespodziewane kategorie – zanim dane trafią do raportów. Każda tabela ma jasne zasady budowy, a pełny rodowód danych można prześledzić od początku do końca. Dzięki temu zarząd nie traci czasu na ustalanie, „skąd są liczby”, tylko rozmawia o decyzjach biznesowych.

Trzecia przewaga to szybkość wdrażania nowych osób. W firmach bez narzędzi takich jak dbt wiedza o wskaźnikach jest rozproszona w setkach plików Excela i zapytań SQL. W dbt logika jest udokumentowana automatycznie, widoczna w repozytorium i dostępna z poziomu interfejsu linii poleceń. Dzięki temu nowy analityk szybko zaczyna generować wartość, a cały zespół ma więcej czasu na analizę, a nie na poprawianie raportów.

Najprościej myśleć o dbt jak o dobrze zorganizowanej bibliotece. Surowe dane trafiają najpierw do działu „staging”, gdzie są odkładane w bazie danych bez większego porządku. Następnie kataloguje się je i łączy – to modele pośrednie. Dopiero na końcu powstają półki biznesowe: sprzedaż dzienna, rentowność klienta, efektywność linii produkcyjnych.

W świecie bez dbt każdy ma swoje „tajne półki” – osobne arkusze Excela i prywatne zapytania SQL. Z narzędziem takim jak dbt wszystkie przepływy pracy są uporządkowane i dostępne w jednym miejscu. To gwarantuje spójność i eliminuje ryzyko, że definicje KPI rozproszą się w wielu formatach.

Czy dbt i dbt Cloud są tylko dla dużych firm w chmurze?

Warto najpierw rozróżnić dwa pojęcia:

• dbt (data build tool) to samo narzędzie typu open source, które każdy może zainstalować i uruchamiać lokalnie na swoim komputerze lub w środowisku firmowym. Pozwala pisać modele SQL, testować je, przechowywać w repozytorium git i uruchamiać według harmonogramu np. przez Airflow.
• dbt Cloud to chmurowa usługa stworzona przez twórców dbt. Można myśleć o niej jak o „dbt z interfejsem w przeglądarce” – nie trzeba nic instalować, jest wygodny edytor SQL, integracja z git, automatyczne uruchamianie potoków (jobs), alerty o błędach i łatwe zarządzanie zespołem.

Nie oznacza to jednak, że dbt czy dbt Cloud są tylko dla gigantów z działami big data. Wręcz przeciwnie – narzędzie świetnie sprawdza się także w średnich firmach, które chcą uporządkować raportowanie. Działa tak samo dobrze w tradycyjnych bazach danych (np. Postgres, SQL Server), jak i w nowoczesnych hurtowniach w chmurze (Snowflake, BigQuery).

Co ważne, projekt dbt można w dużej mierze przenieść między różnymi bazami danych – na przykład z SQL Servera do BigQuery. Sama logika modelowania i struktura projektu zostają takie same, ale przekształcenia zapisane w SQL mogą wymagać dostosowania, jeśli użyto funkcji lub składni specyficznych dla danej bazy. W praktyce oznacza to, że firma nie zaczyna pracy od zera, lecz musi przetłumaczyć te fragmenty kodu, które korzystają z charakterystycznych elementów danej platformy. Dzięki temu migracja jest dużo prostsza niż w klasycznych systemach ETL, choć wymaga pewnej pracy technicznej.

Czego potrzebuję, żeby wdrożyć dbt?

• Hurtowni danych (np. BigQuery, Snowflake, Redshift, Databricks – ale może też działać lokalnie),
• Podstaw znajomości języków używanych w dbt – głównie SQL w dialekcie Twojej bazy, a dodatkowo w niewielkim zakresie jinja (do makr i szablonów) oraz Pythona (np. do testów i prostych modeli),
• Środowiska developerskiego – np. dbt Cloud albo lokalna instalacja dbt,
• Systemu kontroli wersji (Git) do pracy zespołowej i historii zmian.
• Środowiska uruchomieniowego do automatyzacji procesów – narzędzia, które będą cyklicznie uruchamiać projekt dbt (np. Airflow, GitLab CI/CD, Prefect albo wbudowane harmonogramy w dbt Cloud).

Od chaosu do pierwszych efektów

Wdrożenie dbt nie musi trwać latami, ale w praktyce proces wygląda nieco inaczej, niż w książkowych opisach. Zaczynamy od zaciągnięcia źródeł danych do hurtowni – to moment, w którym trzeba dobrze ustalić dostęp, formaty i sposób ładowania.

Dalej prace nad projektem dbt zwykle nie przebiegają w „tygodniowych etapach”, ale są równolegle. Nasze podejście zakłada rozwój przez use case'y biznesowe. Zaczynamy od pytania: Co chcemy pokazać?  – np. marżę, retencję klientów czy efektywność produkcji. Następnie ustalamy:

• jakie dane muszą być przygotowane,
• skąd mają pochodzić,
• oraz jak muszą zostać przetworzone i przetestowane.

Dzięki temu efekty widać szybko, bo od początku pracujemy nad tym, co realnie ma wartość dla biznesu. Liczby zaczynają się spinać, a zespół nie traci czasu na poprawianie raportów – zamiast tego widzi, że narzędzie rzeczywiście wspiera proces decyzyjny.

Zastanawiasz się nad wdrożeniem dbt w firmie? Porozmawiajmy i znajdźmy najlepsze rozwiązanie.

‍

dbt nie jest magicznym rozwiązaniem, ale praktycznym narzędziem do zarządzania danymi i porządkowania logiki raportowej. To narzędzie, które sprawia, że analiza staje się przejrzysta, spójna i skalowalna. W praktyce oznacza to mniej błędów, szybsze decyzje i większe zaufanie do liczb.

Dzięki integracji z narzędziami typu Airbyte czy współpracy ze sztuczną inteligencją w obszarze automatyzacji, dbt staje się fundamentem nowoczesnych przepływów pracy w obszarze big data. Firmy, które wdrażają dbt – czy to lokalnie, czy przez usługę dbt Cloud – szybciej i skuteczniej rozwiązują problemy związane z analizą danych.

‍