Transformação Inteligente de Dados: Por que a Integração DBT da Avrio é um Avanço para as Equipes de Dados

No mundo dos dados, velocidade e confiança são essenciais. As empresas não podem se dar ao luxo de esperar horas ou dias para que seus dados se tornem utilizáveis. Elas precisam de pipelines de transformação que acompanhem o ritmo dos negócios, entreguem resultados consistentes e ainda mantenham a transparência. Há anos, o DBT (ferramenta de construção de dados) ajuda equipes a trazer estrutura, testes e clareza às transformações baseadas em SQL. Mas mesmo com o DBT, o processo de transformação frequentemente se baseia em uma premissa limitante: a de que seus dados já estão armazenados de forma organizada em um data warehouse. Na realidade, isso quase nunca acontece.

Na maioria das empresas, os dados são distribuídos entre plataformas de nuvem, sistemas legados, bancos de dados relacionais e aplicativos que não sincronizam — ou não conseguem sincronizar — em tempo real. E para utilizar o DBT nesses ambientes, as equipes tiveram que recorrer a pipelines tradicionais de ETL para reunir tudo. Isso resulta em mais complexidade, iterações mais lentas e uma crescente desconexão entre os sistemas de origem e os modelos que dependem deles.

Esse é o problema que a integração da Avrio e da dbt pretende resolver.

A Avrio apresenta uma alternativa poderosa ao modelo "extrair-transformar-carregar". Em vez de forçar você a mover seus dados para um local centralizado, a Avrio permite que você consulte dados virtualmente, entre sistemas, sem replicação . Isso significa que os dados permanecem onde já estão — seja no Snowflake, PostgreSQL ou SQL Server — mas ainda podem ser modelados, explorados e analisados em tempo real. Para saber mais sobre diferentes abordagens de processamento de dados para integração e sincronização entre produtos de dados modernos, leia nosso blog aqui .

Agora, com a integração com o DBT , esse mesmo conceito se estende às transformações. Em vez de transformar apenas o que já está no seu data warehouse, você pode executar modelos DBT diretamente nos seus bancos de dados de origem por meio da plataforma da Avrio. Esses modelos não criam apenas visualizações ou abstrações somente leitura — eles podem executar operações DML (INSERT, UPDATE, DELETE) nos dados subjacentes. Isso possibilita a construção de uma lógica de transformação reutilizável e testável que opera na origem — sem duplicação, atrasos ou desvios.

O custo da complexidade nas transformações de dados

Vamos analisar os desafios comuns que as equipes de dados enfrentam ao tentar dimensionar os esforços de transformação de dados.

Em primeiro lugar, há a questão da sobrecarga do pipeline . As equipes costumam gastar mais tempo criando e mantendo tarefas de ETL do que analisando dados. Se dados de cinco fontes precisarem ser transformados usando DBT, eles primeiro precisam ser copiados para um repositório central — o que gera atrasos, riscos e custos operacionais.

Em segundo lugar, uma vez que os dados são finalmente centralizados, ainda há uma lacuna na visibilidade . Como rastrear a origem de uma métrica? Como saber qual transformação introduziu uma inconsistência? A maioria das equipes depende de conhecimento não documentado ou mantém documentação desajeitada fora de suas ferramentas.

É aqui que a integração Avrio-dbt realmente se destaca. Como agora você pode transformar dados no local, elimina a dependência de processos ETL caros e frágeis. E como o Avrio captura automaticamente os metadados de cada transformação , essas alterações são totalmente visíveis no recurso de linhagem do Avrio , fornecendo uma visão auditável e em tempo real de cada etapa do seu fluxo de dados.

Linhagem de dados integrada: saiba o que mudou e por quê

Um dos aspectos mais poderosos dessa integração é como a lógica de transformação e a governança se unem em um só lugar. Sempre que um modelo dbt é executado no Avrio, seja realizando uma atualização em uma tabela de produção ou enriquecendo uma visualização para análise, o Avrio captura o contexto completo dessa operação.

Isso inclui detalhes como:

• As tabelas de origem envolvidas
• A lógica de transformação aplicada
• O modelo de saída ou tabela criada ou atualizada
• O usuário ou serviço que acionou a alteração

Essas informações são então visualizadas na interface de linhagem interativa da Avrio, que oferece às partes interessadas em toda a empresa uma compreensão clara e precisa de como os dados fluem e evoluem. Para muitas organizações, especialmente aquelas em setores regulamentados, é um requisito fundamental para conformidade, qualidade dos dados e confiança.

Fluxo de trabalho que sua equipe de dados realmente deseja

A integração também proporciona ciclos de iteração mais rápidos para equipes de análise e engenharia. Como você não precisa mais mover dados antes de trabalhar com eles, pode desenvolver e testar modelos dbt no local, com base em dados reais, em tempo real.

Por exemplo, se você estiver criando um modelo de segmentação de clientes com base no comportamento do usuário armazenado em vários bancos de dados, normalmente o processo começa com a ingestão de dados no warehouse, seguida pela construção e implantação de modelos DBT para transformá-los. Uma vez validados, os dados refinados são gravados de volta nos sistemas de destino. Esse processo pode facilmente levar dias. Com a Avrio e a DBT trabalhando juntas, você pode escrever esse modelo uma vez, aplicá-lo diretamente às tabelas de origem relevantes — independentemente de onde estejam armazenadas — e visualizar os resultados instantaneamente. E como a Avrio rastreia cada uma dessas transformações em seu mecanismo de linhagem, toda a sua equipe tem visibilidade de como esses segmentos foram derivados.

Esse tipo de modelagem ao vivo, aliado a uma forte governança e observabilidade, torna suas operações de dados mais ágeis, confiáveis e fáceis de escalar.

Menos ferramentas, maior controle

Muitas das inovações mais empolgantes no setor de dados hoje visam reduzir o atrito — eliminando as camadas de complexidade que retardam o insight e aumentam o risco. A integração Avrio-dbt é um ótimo exemplo desse princípio em ação.

Você ainda usa as ferramentas que sua equipe conhece — SQL, DBT, modelos controlados por versão —, mas faz isso em uma plataforma que remove as barreiras tradicionais. Sem ETL. Sem sincronização de ida e volta. Sem linhagens incertas. É uma transformação confiável de dados onde eles pertencem.

Aplicações do mundo real

A integração Avrio-dbt agrega valor em uma variedade de casos de uso em que agilidade, precisão e governança são essenciais.

Reconhecimento de Receita e Ajustes Financeiros

Em equipes financeiras, velocidade e precisão são inegociáveis. Com a integração Avrio-dbt, as empresas podem implementar lógica de reconhecimento de receita diretamente em bancos de dados transacionais usando modelos dbt. Essas transformações podem ajustar os números financeiros com base em status de pagamento atualizados, termos de contrato ou limites de uso — tudo isso sem depender de tarefas em lote noturnas. Cada ajuste é visível na visualização de linhagem da Avrio, tornando auditorias e reconciliações mais simples, rápidas e totalmente rastreáveis.

Modelagem do comportamento do cliente em sistemas distribuídos

As equipes de marketing e análise de produtos podem modelar padrões de comportamento do usuário em vários sistemas — por exemplo, análises da web no BigQuery e logs de transações no PostgreSQL — sem precisar extrair tudo para um repositório. Usando o DBT por meio do Avrio, elas podem criar uma lógica unificada de segmentação de clientes que roda nativamente em cada sistema e retorna aos mecanismos de personalização em tempo real. E, graças à linhagem integrada, as partes interessadas do negócio podem entender como os segmentos são derivados, mesmo entre sistemas.

Seus dados, sua lógica, uma plataforma unificada

Em um mundo onde os volumes de dados estão explodindo e as expectativas são maiores do que nunca, as equipes de dados não precisam apenas de ferramentas poderosas, mas também de fluxos de trabalho conectados e coerentes que possam crescer junto com elas. A integração entre Avrio e dbt cumpre essa promessa, permitindo que as equipes trabalhem de forma mais inteligente, e não com mais esforço. Ao habilitar transformações baseadas em DML diretamente em seus bancos de dados usando a plataforma Avrio e exibir essas alterações dentro do sistema de linhagem, essa integração oferece algo raro: uma experiência de transformação unificada que combina flexibilidade, transparência e governança em um só lugar.

Isso não só torna a transformação mais rápida, como também mais inteligente.

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