dbt 作為現代資料轉換工具，在資料工程領域扮演著關鍵角色。它能有效地管理和轉換資料，提升資料的品質和可靠性。本文將從建構第一個 dbt 模型開始，逐步介紹 dbt 的核心功能和應用，包含實時血緣追蹤、佈署與提交模型、環境組態、schema 管理以及資料品質測試等。同時，文章也將深入探討如何運用 dbt 進行敏捷資料工程，包含撰寫可維護的程式碼、建立架構層、使用宏簡化流程、資料載入和清理、建立 dbt 套件以及資料可靠性測試等實務技巧，幫助讀者建立更穩健、高效的資料轉換流程。

進一步閱讀

如果您想要了解更多關於 dbt 和資料轉換的知識，以下是一些進一步閱讀的資源：

• dbt 官方檔案：https://docs.getdbt.com/
• Snowflake 官方檔案：https://docs.snowflake.com/
• GitHub 官方檔案：https://docs.github.com/

寫作和測試轉換

撰寫第一個 dbt 模型 實時血緣和專案導航

佈署第一個 dbt 模型

提交第一個 dbt 模型

組態專案和資料儲存位置 重新佈署環境到所需的 schema

組態架構層

使用測試確保資料品質

生成檔案

摘要

第 2 部分：使用 dbt 進行敏捷資料工程 6

撰寫可維護的程式碼

技術要求

為人類撰寫程式碼 重構初始模型以使其可讀

建立架構層

建立臨時層

寫作和測試轉換的重要性

在資料工程中，寫作和測試轉換是一個至關重要的步驟。這個步驟可以確保資料的品質和準確性，並且可以幫助我們發現和修復資料中的錯誤。

寫作第一個 dbt 模型

寫作第一個 dbt 模型是開始使用 dbt 的第一步。這個模型可以幫助我們瞭解 dbt 的基本語法和功能，並且可以為我們的資料工程專案提供一個基礎。

實時血緣和專案導航

實時血緣和專案導航是 dbt 中兩個非常重要的功能。實時血緣可以幫助我們瞭解資料之間的關係，並且可以幫助我們發現資料中的錯誤。專案導航可以幫助我們快速地找到所需的資料和模型。

佈署第一個 dbt 模型

佈署第一個 dbt 模型是將我們的模型佈署到生產環境的第一步。這個步驟可以幫助我們將資料工程專案佈署到生產環境，並且可以幫助我們開始使用 dbt 進行資料工程。

提交第一個 dbt 模型

提交第一個 dbt 模型是將我們的模型提交到版本控制系統的第一步。這個步驟可以幫助我們將資料工程專案提交到版本控制系統，並且可以幫助我們開始使用 dbt 進行資料工程。

組態專案和資料儲存位置

組態專案和資料儲存位置是將我們的資料工程專案組態到所需的位置的第一步。這個步驟可以幫助我們將資料工程專案組態到所需的位置，並且可以幫助我們開始使用 dbt 進行資料工程。

重新佈署環境到所需的 schema

重新佈署環境到所需的 schema 是將我們的資料工程專案重新佈署到所需的 schema 的第一步。這個步驟可以幫助我們將資料工程專案重新佈署到所需的 schema，並且可以幫助我們開始使用 dbt 進行資料工程。

組態架構層

組態架構層是將我們的資料工程專案組態到所需的架構層的第一步。這個步驟可以幫助我們將資料工程專案組態到所需的架構層，並且可以幫助我們開始使用 dbt 進行資料工程。

使用測試確保資料品質

使用測試確保資料品質是將我們的資料工程專案組態到所需的測試的第一步。這個步驟可以幫助我們將資料工程專案組態到所需的測試，並且可以幫助我們開始使用 dbt 進行資料工程。

生成檔案

生成檔案是將我們的資料工程專案生成到所需的檔案的第一步。這個步驟可以幫助我們將資料工程專案生成到所需的檔案，並且可以幫助我們開始使用 dbt 進行資料工程。

資料倉儲模型的精煉與應用

連線 REF 模型與 STG

在資料倉儲的建構中，REF（Reference）模型扮演著重要的角色，它負責儲存來自各個來源系統的原始資料。為了將這些資料轉換成更有意義的資訊，需要將 REF 模型連線到 STG（Staging）層。這個過程涉及到資料的清洗、轉換和整合，以確保資料的品質和一致性。

精煉層的目標和內容

精煉層（Refined Layer）是資料倉儲模型中的另一個重要部分。它的目標是對資料進行進一步的處理和轉換，以滿足業務分析和報表的需求。精煉層的內容包括對資料進行分組、匯總和計算，以產生更高階的摘要資料。

建立第一個資料倉儲

建立第一個資料倉儲（Data Mart）是資料倉儲模型中的重要一步。資料倉儲是一個導向特定業務領域的資料儲存區域，裡面儲存著已經被處理和轉換過的資料。建立資料倉儲需要對業務需求進行深入的理解，並設計出合適的資料模型。

儲存歷史記錄的重要性

儲存歷史記錄是資料倉儲模型中的重要方面。歷史記錄可以幫助企業追蹤資料的變化和趨勢，從而做出更好的決策。儲存歷史記錄可以使用 dbt（Data Build Tool）或快照（Snapshot）等方法。

使用 dbt 儲存歷史記錄

dbt 是一個流行的資料建模工具，提供了儲存歷史記錄的功能。使用 dbt，可以自動化資料的處理和轉換，並儲存歷史記錄。

使用快照儲存歷史記錄

快照是另一種儲存歷史記錄的方法。快照可以在特定的時間點對資料進行拍攝，從而儲存下來。這樣可以方便地追蹤資料的變化和趨勢。

連線 REF 層與快照

連線 REF 層與快照可以實作資料的自動化處理和轉換，並儲存歷史記錄。這樣可以幫助企業更好地管理資料和做出決策。

處理維度資料

新增維度資料

維度資料是資料倉儲模型中的重要組成部分。新增維度資料可以幫助企業更好地理解資料的背景和意義。

建立清晰的資料模型

建立清晰的資料模型是資料倉儲模型中的重要步驟。資料模型應該能夠清晰地描述資料的結構和關係。

載入第一個維度的資料

載入第一個維度的資料是資料倉儲模型中的重要一步。這需要對資料進行處理和轉換，以滿足業務分析和報表的需求。

建立和載入 CSV 作為種子

建立和載入 CSV 作為種子可以幫助企業快速地建立資料倉儲模型。CSV 是一個常用的資料格式，可以方便地匯入和匯出資料。

資料一致性交付

在資料工程中，保持資料的一致性是非常重要的。這不僅能夠確保資料的準確性和可靠性，也能夠提高資料的重用性和分享性。以下是幾個關於保持資料一致性的技術要求和方法：

技術要求

• 資料標準化：建立統一的資料標準和格式，以確保不同來源的資料能夠無縫整合。
• 資料驗證：實施嚴格的資料驗證機制，確保輸入的資料符合預定的格式和規則。
• 資料清洗：對原始資料進行清洗和轉換，去除噪音和不完整的資料，提高資料的品質。

保持一致性的方法

• 使用macros：在資料處理和轉換中，使用macros可以自動化重複的任務，減少人工錯誤，提高效率。
• 建立資料字典：建立一個資料字典，定義每個欄位的含義和格式，確保不同部門和團隊之間的資料一致性。
• 實施資料版本控制：使用版本控制系統來管理資料的變化，確保不同版本的資料能夠被追蹤和比較。

資料一致性的重要性

• 提高資料品質：保持資料的一致性可以提高資料的品質和可靠性，減少錯誤和不一致性。
• 提高資料重用性：一致性的資料可以被重用和分享，減少重複的工作和成本。
• 提高決策效率：一致性的資料可以提供更準確和可靠的決策依據，提高決策效率和效果。

資料一致性實踐

• 定期審查和更新：定期審查和更新資料標準和規則，確保資料的一致性和準確性。
• 自動化資料處理：使用自動化工具和技術來處理和轉換資料，減少人工錯誤和提高效率。
• 資料安全和備份：確保資料的安全和備份，防止資料丟失和損壞。

透過以上的方法和技術要求，玄貓可以保持資料的一致性，提高資料的品質和可靠性，提供更準確和可靠的決策依據。

資料可靠性的重要性

資料可靠性是資料分析和決策的基礎。然而，當我們從各種來源匯集資料時，資料的品質和一致性往往會受到影響。這就是為什麼我們需要關注資料的可靠性和一致性。

宏的威力

在資料處理中，宏是一種強大的工具，可以幫助我們自動化重複的任務和簡化複雜的流程。然而，如何撰寫一個有效的宏呢？讓我們從基礎開始。

宏的基礎

撰寫宏的第一步是瞭解其基本結構。一個宏通常由三個部分組成：定義、邏輯和傳回值。定義部分指定了宏的名稱和引數，邏輯部分指定了宏的執行內容，傳回值部分指定了宏的傳回結果。

重構現有的CTE

如果我們已經有一個現有的CTE（Common Table Expression），我們可以將其重構為一個宏。這樣可以使我們的程式碼更模組化和可重複使用。

資料載入和清理

當我們從CSV檔案載入資料時，可能會遇到一些問題，例如資料格式不正確或缺失值。這時候，我們需要進行資料清理和預處理，以確保資料的品質和一致性。

基礎的資料清理

資料清理是資料分析的第一步。它涉及到檢查資料的品質和一致性，然後進行必要的清理和轉換。這樣可以使我們的資料更可靠和有效。

宏的應用

宏不僅可以用於簡化複雜的流程，也可以用於建立可重複使用的程式碼模組。這樣可以使我們的程式碼更模組化和可維護。

建立dbt套件

dbt（Data Build Tool）是一種強大的資料建模工具。它允許我們建立可重複使用的資料模型和套件。讓我們看看如何建立一個dbt套件。

匯入dbt套件

如果我們已經建立了一個dbt套件，我們可以將其匯入到我們的專案中。這樣可以使我們的資料模型更豐富和可靠。

資料可靠性的實作

資料可靠性是資料分析的基礎。它涉及到資料的品質、一致性和可靠性。讓我們看看如何實作資料可靠性。

測試和驗證

測試和驗證是資料可靠性的關鍵。它涉及到檢查資料的品質和一致性，然後進行必要的清理和轉換。這樣可以使我們的資料更可靠和有效。

測試型別

測試型別有很多種，包括單元測試、整合測試和功能測試。每種測試型別都有其自己的優點和缺點。讓我們看看如何選擇合適的測試型別。

定義測試

定義測試是測試的第一步。它涉及到指定測試的目標和內容。這樣可以使我們的測試更有針對性和有效。

敏捷開發方法在資料工程中的應用

在資料工程領域中，敏捷開發方法已經成為了一種重要的開發模式。它強調快速迭代、靈活應變和團隊合作，以滿足客戶的需求和期望。在本文中，我們將探討如何將敏捷開發方法應用於資料工程中，包括敏捷開發的定義、敏捷開發在資料工程中的應用、以及如何在敏捷開發中組織工作和管理待辦事項。

敏捷開發的定義

敏捷開發是一種軟體開發方法，它強調快速迭代、靈活應變和團隊合作。它的核心思想是將軟體開發過程分解為多個小的迭代，每個迭代都包含了需求分析、設計、實作和測試等階段。這樣可以使得開發團隊能夠快速地回應客戶的需求和變化。

敏捷開發在資料工程中的應用

在資料工程領域中，敏捷開發方法可以應用於多個方面，包括：

• 資料倉儲的設計和開發：使用敏捷開發方法，可以快速地設計和開發資料倉儲，滿足客戶的需求和期望。
• 資料管道的開發：使用敏捷開發方法，可以快速地開發資料管道，滿足客戶的需求和期望。
• 報表的開發：使用敏捷開發方法，可以快速地開發報表，滿足客戶的需求和期望。

敏捷開發中的工作組織

在敏捷開發中，工作組織是非常重要的。它可以使得開發團隊能夠快速地回應客戶的需求和變化。以下是敏捷開發中的工作組織的一些最佳實踐：

• 使用待辦事項清單：使用待辦事項清單可以使得開發團隊能夠快速地組織工作和管理待辦事項。
• 使用迭代規劃：使用迭代規劃可以使得開發團隊能夠快速地規劃和組織工作。
• 使用每日站會：使用每日站會可以使得開發團隊能夠快速地溝通和協調工作。

敏捷開發中的待辦事項管理

在敏捷開發中，待辦事項管理是非常重要的。它可以使得開發團隊能夠快速地回應客戶的需求和變化。以下是敏捷開發中的待辦事項管理的一些最佳實踐：

• 使用待辦事項清單：使用待辦事項清單可以使得開發團隊能夠快速地管理待辦事項。
• 使用優先順序：使用優先順序可以使得開發團隊能夠快速地優先處理重要的待辦事項。
• 使用估算：使用估算可以使得開發團隊能夠快速地估算待辦事項的複雜度和時間。

敏捷開發中的報表開發

在敏捷開發中，報表開發是非常重要的。它可以使得開發團隊能夠快速地開發報表，滿足客戶的需求和期望。以下是敏捷開發中的報表開發的一些最佳實踐：

• 使用報表範本：使用報表範本可以使得開發團隊能夠快速地開發報表。
• 使用資料視覺化工具：使用資料視覺化工具可以使得開發團隊能夠快速地開發報表。
• 使用迭代測試：使用迭代測試可以使得開發團隊能夠快速地測試和驗證報表。

團隊協作的核心

團隊協作是軟體開發中的一個重要環節，尤其是在資料工程和分析領域。透過有效的協作，團隊成員可以分享知識、技能和經驗，從而提高工作效率和品質。

啟用協作

要啟用協作，團隊需要建立一個共同的工作空間和溝通通路。這可以透過使用版本控制系統如Git、協作平臺如dbt Cloud等工具來實作。dbt Cloud是一個根據雲端的平臺，提供了一系列的工具和功能，幫助團隊成員進行協作和版本控制。

核心協作實踐

核心協作實踐包括以下幾個方面：

• 分支和Pull Request（PR）：使用分支和PR可以讓團隊成員獨立工作和審查程式碼，從而提高工作效率和品質。
• Git版本控制：使用Git可以讓團隊成員跟蹤程式碼變化和版本，從而實作協作和版本控制。
• dbt Cloud Git過程：dbt Cloud提供了一個Git過程，讓團隊成員可以使用Git進行版本控制和協作。

與dbt Cloud協作

dbt Cloud提供了一系列的工具和功能，幫助團隊成員進行協作。這包括：

• 分支和PR：dbt Cloud提供了分支和PR的功能，讓團隊成員可以獨立工作和審查程式碼。
• Git版本控制：dbt Cloud提供了Git版本控制的功能，讓團隊成員可以跟蹤程式碼變化和版本。
• 開發環境健康：dbt Cloud提供了一系列的工具和功能，幫助團隊成員保持開發環境的健康和穩定。

建議的Git分支命名

為了保持開發環境的健康和穩定，團隊成員需要使用一個一致的Git分支命名規則。這可以包括：

• 功能分支：使用功能分支可以讓團隊成員獨立工作和開發新功能。
• 修復分支：使用修復分支可以讓團隊成員獨立工作和修復程式碼錯誤。
• 發布分支：使用發布分支可以讓團隊成員準備和發布新版本。

採用頻繁發布

採用頻繁發布可以讓團隊成員快速地發布新版本和功能。這可以包括：

• 定期發布：定期發布新版本和功能可以讓團隊成員保持工作的連續性和穩定性。
• 自動化測試：自動化測試可以讓團隊成員快速地測試和驗證程式碼，從而提高工作效率和品質。

建立第一個PR

建立第一個PR是團隊成員的一個重要步驟。這可以包括：

• 建立分支：建立一個新分支可以讓團隊成員獨立工作和開發新功能。
• 提交程式碼：提交程式碼可以讓團隊成員分享和審查程式碼。
• 建立PR：建立PR可以讓團隊成員審查和合並程式碼。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[建立分支] --> B[提交程式碼]
    B --> C[建立PR]
    C --> D[審查和合並程式碼]

以上是團隊協作的核心流程和實踐。透過使用版本控制系統、協作平臺和自動化測試，團隊成員可以提高工作效率和品質，從而實作快速和穩定的發布。

佈署、執行和檔案自動化

在建立資料平臺的過程中，自動化是確保系統高效、可靠和可擴充套件的關鍵因素。這部分將介紹如何設計和實作佈署自動化、工作流程自動化和檔案自動化，以確保資料平臺的順暢執行。

自動化技術需求

在開始自動化之前，需要考慮以下技術需求：

• 自動化工具：選擇適合的自動化工具，例如Apache Airflow、Zapier或GitHub Actions等。
• 環境設定：設定不同的環境，例如開發、測試和生產環境，以確保自動化工作流程的順暢執行。
• 通知機制：建立通知機制，以便在自動化工作流程出現問題或完成時通知相關人員。

設計佈署自動化

設計佈署自動化需要考慮以下幾個方面：

• 環境變數：定義環境變數，以便在不同的環境中佈署自動化工作流程。
• 工作流程定義：定義工作流程的流程和邏輯，以便自動化工具可以按照預定的流程執行任務。
• 任務排程：設定任務排程，以便自動化工具可以按照預定的時間表執行任務。

使用dbt環境

dbt（data build tool）是一種流行的資料建模和佈署工具。使用dbt環境可以簡化資料建模和佈署的過程。

• 建立QA和PROD環境：建立不同的環境，以便在不同的環境中佈署和測試資料模型。
• 決定佈署位置：決定資料模型的佈署位置，例如本地或雲端。

建立工作

建立工作需要定義工作的流程和邏輯，以便自動化工具可以按照預定的流程執行任務。

• 工作流程設計：設計工作流程的流程和邏輯，以便自動化工具可以按照預定的流程執行任務。
• 工作排程：設定工作排程，以便自動化工具可以按照預定的時間表執行任務。

設計資料平臺架構

設計資料平臺架構需要考慮以下幾個方面：

• 資料來源：定義資料來源，以便可以從不同的資料來源中收集資料。
• 資料處理：定義資料處理的流程和邏輯，以便可以按照預定的流程處理資料。
• 資料儲存：定義資料儲存的位置和格式，以便可以按照預定的格式儲存資料。

通知

通知機制是確保自動化工作流程的順暢執行的關鍵因素。需要建立通知機制，以便在自動化工作流程出現問題或完成時通知相關人員。

• 通知型別：定義通知型別，例如電子郵件、簡訊或微信等。
• 通知內容：定義通知內容，例如工作流程的執行結果、錯誤資訊等。

高階自動化–鉤子和執行操作

高階自動化需要使用鉤子和執行操作來實作更複雜的工作流程。

• 鉤子：鉤子是一種可以在工作流程中執行的自定義函式。可以使用鉤子來實作更複雜的工作流程。
• 執行操作：執行操作是一種可以在工作流程中執行的自定義操作。可以使用執行操作來實作更複雜的工作流程。

表遷移

表遷移是一種可以在工作流程中執行的資料函式庫操作。可以使用表遷移來實作資料函式庫的遷移和更新。

• 表遷移型別：定義表遷移型別，例如建立表、刪除表等。
• 表遷移內容：定義表遷移內容，例如表結構、資料等。

檔案

檔案是確保自動化工作流程的順暢執行的關鍵因素。需要建立檔案，以便可以按照預定的流程執行任務。

• 檔案型別：定義檔案型別，例如工作流程檔案、資料檔案等。
• 檔案內容：定義檔案內容，例如工作流程的執行結果、資料結構等。

# 自動化工作流程範例
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2023, 3, 20),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    'automatic_workflow',
    default_args=default_args,
    schedule_interval=timedelta(days=1),
)

# 定義工作流程任務
task1 = BashOperator(
    task_id='task1',
    bash_command='echo "工作流程任務1"',
    dag=dag,
)

task2 = BashOperator(
    task_id='task2',
    bash_command='echo "工作流程任務2"',
    dag=dag,
)

# 定義工作流程依賴關係
task1 >> task2

內容解密：

以上程式碼定義了一個自動化工作流程，使用Airflow作為工作流程管理工具。工作流程包含兩個任務，任務1和任務2，兩個任務之間有依賴關係。工作流程的執行結果可以透過Airflow的網頁介面檢視。

圖表翻譯：

以下是工作流程的Mermaid圖表：

  graph LR
    A[工作流程] --> B[任務1]
    B --> C[任務2]
    C --> D[工作流程完成]

圖表展示了工作流程的流程和邏輯，任務1和任務2之間有依賴關係，工作流程的執行結果可以透過圖表檢視。

資料倉儲的模組化設計

在資料倉儲的建設計劃中，模組化是一個非常重要的概念。模組化可以讓我們更容易地管理和維護資料倉儲，同時也可以提高資料倉儲的擴充套件性和靈活性。

資料倉儲的層次結構

資料倉儲通常可以分為三個層次：儲存層、精煉層和交付層。每個層次都有其特定的功能和需求，模組化可以幫助我們更好地管理和維護這些層次。

儲存層的模組化

儲存層是資料倉儲的基礎，負責儲存和管理原始資料。模組化儲存層可以讓我們更容易地新增或移除儲存裝置，同時也可以提高儲存層的效能和可靠性。

精煉層的模組化

精煉層負責將原始資料轉換為可用的格式。模組化精煉層可以讓我們更容易地新增或移除轉換規則，同時也可以提高精煉層的效能和可靠性。

交付層的模組化

交付層負責將轉換好的資料交付給使用者。模組化交付層可以讓我們更容易地新增或移除交付方式，同時也可以提高交付層的效能和可靠性。

身份管理

在資料倉儲中，身份管理是一個非常重要的概念。身份管理負責定義和管理資料的概念和語義，同時也可以幫助我們更好地管理和維護資料。

身份和語義

身份和語義是資料倉儲中兩個非常重要的概念。身份指的是資料的唯一標識，語義指的是資料的意義和解釋。定義和管理身份和語義可以幫助我們更好地理解和使用資料。

關鍵字的型別

關鍵字是資料倉儲中的一個重要概念，負責定義和管理資料的身份和語義。有不同的關鍵字型別，例如主鍵、外部索引鍵和索引鍵等。每個關鍵字型別都有其特定的功能和需求，瞭解和使用不同的關鍵字型別可以幫助我們更好地管理和維護資料。

主題：資料管理的精進之路

資料管理是企業營運中的關鍵環節，尤其是在大資料時代，如何有效地管理和利用資料成為企業的核心競爭力。Master Data Management（MDM）是一種資料管理方法，旨在統一管理企業內部的核心資料，確保資料的一致性、準確性和完整性。

資料管理的挑戰

在實際應用中，資料管理面臨著許多挑戰，例如資料量大、資料來源多樣、資料品質差等。為了應對這些挑戰，企業需要採用有效的資料管理策略和工具。

從商業價值視角來看，建構高效能、可靠且可擴充套件的資料平臺，需要整合多種技術和方法。本文涵蓋了 dbt 資料轉換、資料倉儲建模、敏捷開發方法、團隊協作、自動化佈署及資料管理等關鍵導向。分析顯示，資料品質和一致性是資料工程成功的基本，dbt 和版本控制系統等工具能有效提升資料可靠性。技術限制深析指出，資料清理和轉換的複雜性、團隊協作的挑戰以及自動化流程的設計都可能影響專案的成功。然而，透過模組化設計、清晰的資料模型、自動化測試和完善的檔案，可以有效降低風險並提升效率。展望未來，隨著資料量的持續增長和資料分析需求的日益複雜，預期雲端原生資料倉儲、DataOps 和機器學習技術將在資料管理領域扮演更重要的角色。玄貓認為，企業應積極擁抱這些新興技術，並將敏捷方法融入資料工程的各個環節，才能在競爭激烈的市場中保持領先地位。