Trasformazione intelligente dei dati: perché l'integrazione dbt di Avrio rappresenta un passo avanti per i team di dati

Nel mondo dei dati, velocità e affidabilità sono fondamentali. Le aziende non possono permettersi di aspettare ore o giorni prima che i propri dati diventino utilizzabili. Hanno bisogno di pipeline di trasformazione che siano al passo con il business, forniscano risultati coerenti e mantengano la trasparenza. Per anni, dbt (data build tool) ha aiutato i team a strutturare, testare e rendere più chiare le trasformazioni basate su SQL. Ma anche con dbt, il processo di trasformazione si è spesso basato su un presupposto limitante: che i dati siano già ordinatamente memorizzati all'interno di un data warehouse. In realtà, non è quasi mai così.

Nella maggior parte delle aziende, i dati sono distribuiti su piattaforme cloud, sistemi legacy, database relazionali e applicazioni che non si sincronizzano, o non possono sincronizzarsi, in tempo reale. E per utilizzare dbt in questi ambienti, i team hanno dovuto affidarsi alle pipeline ETL tradizionali per gestire il tutto. Questo porta a maggiore complessità, iterazioni più lente e una crescente disconnessione tra i sistemi sorgente e i modelli che da essi dipendono.

Questo è il problema che l' integrazione tra Avrio e dbt si propone di risolvere.

Avrio introduce una potente alternativa al modello "estrazione-trasformazione-caricamento". Anziché obbligarvi a spostare i dati in una posizione centralizzata, Avrio vi consente di interrogarli virtualmente, su più sistemi, senza replica . Questo significa che i dati rimangono dove si trovano già, che sia in Snowflake, PostgreSQL o SQL Server, ma possono comunque essere modellati, esplorati e analizzati in tempo reale. Per saperne di più sui diversi approcci di elaborazione dei dati per l'integrazione e la sincronizzazione tra i moderni prodotti dati, leggete il nostro blog qui .

Ora, con l' integrazione di dbt , lo stesso concetto si estende alle trasformazioni. Invece di trasformare solo ciò che è già presente nel data warehouse, ora è possibile eseguire modelli dbt direttamente sui database sorgente tramite la piattaforma Avrio. Questi modelli non si limitano a creare viste o astrazioni di sola lettura, ma possono eseguire operazioni DML (INSERT, UPDATE, DELETE) sui dati sottostanti. Ciò consente di creare una logica di trasformazione riutilizzabile e testabile che opera all'origine , senza duplicazioni, ritardi o deviazioni.

Il costo della complessità nelle trasformazioni dei dati

Diamo un'occhiata alle sfide più comuni che i team che si occupano di dati devono affrontare quando cercano di ampliare gli sforzi di trasformazione dei dati.

Innanzitutto, c'è il problema del sovraccarico della pipeline . I team spesso dedicano più tempo alla creazione e alla manutenzione di processi ETL che all'analisi effettiva dei dati. Se i dati provenienti da cinque fonti devono essere trasformati utilizzando dbt, devono prima essere copiati in un warehouse centrale, il che comporta ritardi, rischi e costi operativi.

In secondo luogo, una volta che i dati sono finalmente centralizzati, rimane ancora una lacuna nella visibilità . Come si traccia la provenienza di una metrica? Come si fa a sapere quale trasformazione ha introdotto un'incoerenza? La maggior parte dei team si affida a conoscenze non documentate o mantiene una documentazione poco chiara al di fuori dei propri strumenti.

È qui che l'integrazione Avrio-dbt dà il meglio di sé. Grazie alla possibilità di trasformare i dati sul posto, si elimina la dipendenza da costosi e fragili processi ETL. E poiché Avrio acquisisce automaticamente i metadati di ogni trasformazione , tali modifiche sono completamente visibili nella funzionalità di lignaggio di Avrio , fornendo una visione in tempo reale e verificabile di ogni fase del flusso di dati.

Linea di dati integrata: scopri cosa è cambiato e perché

Uno degli aspetti più significativi di questa integrazione è il modo in cui la logica di trasformazione e la governance si fondono in un unico ambiente. Ogni volta che un modello dbt viene eseguito su Avrio, che si tratti di un aggiornamento su una tabella di produzione o di un arricchimento di una vista per l'analisi, Avrio cattura il contesto completo di quell'operazione.

Ciò include dettagli come:

• Le tabelle di origine coinvolte
• La logica di trasformazione applicata
• Il modello di output o la tabella creata o aggiornata
• L'utente o il servizio che ha attivato la modifica

Queste informazioni vengono poi visualizzate nell'interfaccia interattiva di Avrio, che offre a tutti gli stakeholder aziendali una comprensione chiara e accurata del flusso e dell'evoluzione dei dati. Per molte organizzazioni, soprattutto quelle operanti in settori regolamentati, rappresenta un requisito fondamentale per la conformità, la qualità dei dati e l'affidabilità.

Il flusso di lavoro che il tuo team di dati desidera davvero

L'integrazione consente inoltre cicli di iterazione più rapidi per i team di analisi e ingegneria. Non essendo più necessario spostare i dati prima di utilizzarli, è possibile sviluppare e testare modelli DBT sul posto, su dati reali, in tempo reale.

Ad esempio, se si sta creando un modello di segmentazione della clientela basato sul comportamento degli utenti archiviato in più database, in genere il processo inizia con l'inserimento dei dati nel warehouse, seguito dalla creazione e distribuzione di modelli dbt per trasformarli. Una volta convalidati, i dati raffinati vengono riscritti nei sistemi di destinazione. Questo processo può facilmente richiedere giorni. Con Avrio e dbt che lavorano insieme, è possibile scrivere quel modello una sola volta, applicarlo direttamente alle tabelle di origine pertinenti, indipendentemente da dove siano archiviate, e visualizzare i risultati all'istante. E poiché Avrio tiene traccia di ciascuna di queste trasformazioni nel suo motore di lineage, l'intero team ha visibilità su come sono stati derivati quei segmenti.

Questo tipo di modellazione in tempo reale, abbinato a una governance e a un'osservabilità elevate, rende le operazioni sui dati più agili, più affidabili e più facili da scalare.

Meno strumenti, maggiore controllo

Molte delle innovazioni più interessanti nel mondo dei dati odierno riguardano la riduzione dell'attrito, eliminando i livelli di complessità che rallentano la comprensione e aumentano il rischio. L'integrazione Avrio-dbt è un ottimo esempio di questo principio in azione.

Stai ancora utilizzando gli strumenti che il tuo team conosce – SQL, dbt, modelli a controllo di versione – ma lo fai all'interno di una piattaforma che rimuove le barriere tradizionali. Nessun ETL. Nessuna sincronizzazione round-trip. Nessuna discendenza poco chiara. È una trasformazione affidabile dei dati, dove appartengono.

Applicazioni nel mondo reale

L'integrazione Avrio-dbt genera valore in una varietà di casi d'uso in cui agilità, precisione e governance sono fondamentali.

Riconoscimento dei ricavi e rettifiche finanziarie

Nei team finanziari, velocità e precisione sono imprescindibili. Grazie all'integrazione Avrio-dbt, le aziende possono implementare la logica di riconoscimento dei ricavi direttamente sui database transazionali utilizzando modelli dbt. Queste trasformazioni consentono di adattare i dati finanziari in base agli stati di pagamento aggiornati, ai termini contrattuali o alle soglie di utilizzo, il tutto senza dover ricorrere a batch job notturni. Ogni modifica è visibile nella vista di lignaggio di Avrio, rendendo audit e riconciliazioni più semplici, veloci e completamente tracciabili.

Modellazione del comportamento del cliente nei sistemi distribuiti

I team di marketing e analisi di prodotto possono modellare i modelli di comportamento degli utenti su più sistemi, ad esempio analisi web in BigQuery e log delle transazioni in PostgreSQL, senza dover concentrare tutto in un warehouse. Utilizzando dbt tramite Avrio, possono creare una logica unificata di segmentazione dei clienti che viene eseguita in modo nativo su ciascun sistema e che alimenta i motori di personalizzazione in tempo reale. E grazie al lignaggio integrato, gli stakeholder aziendali possono comprendere come vengono derivati i segmenti, anche su sistemi diversi.

I tuoi dati, la tua logica, un'unica piattaforma unificata

In un mondo in cui i volumi di dati stanno esplodendo e le aspettative sono più alte che mai, i team che si occupano di dati non hanno solo bisogno di strumenti potenti, ma anche di flussi di lavoro connessi e coerenti , in grado di crescere con loro. L'integrazione tra Avrio e dbt mantiene questa promessa, consentendo ai team di lavorare in modo più intelligente, non più intenso. Abilitando le trasformazioni basate su DML direttamente sui database tramite la piattaforma Avrio e visualizzando tali modifiche all'interno del sistema di lignaggio, questa integrazione offre qualcosa di raro: un'esperienza di trasformazione unificata che combina flessibilità, trasparenza e governance in un unico luogo.

Non solo rende la trasformazione più veloce. La rende anche più intelligente.

Per vedere come funziona, prenota una demo oggi stesso