A transformação de dados é uma parte essencial dos fluxos de trabalho de processamento de dados: filtra, agrupa ou reune múltiplas fontes em um formato adequado para analisar dados ou alimentar modelos de aprendizado de dados. dbt é uma ferramenta de código aberto e um produto SaaS comercial que fornece capacidades de transformação simples e efetivas para analistas de dados. Os frameworks atuais e o ferramental para transformação de dados caem ou no grupo de poderosos e flexíveis – requisitando um entendimento íntimo do modelo de programação e linguagens do framework, tais como Apache Spark – ou no grupo das ferramentas bobas de UI, de arrastar e soltar, que não se prestam a práticas de engenharia confiáveis, tais como testes automatizados e implantação. dbt preenche um nicho: usa SQL – uma interface amplamente entendida – para modelar simples transformações em lote, enquanto fornece ferramentas de linha de comando que incentivam boas práticas de engenharia, como versionamento, testes automatizados e implantações. Essencialmente, implementa a modelagem de transformação baseada em SQL como código. dbt atualmente suporta múltiplas fontes de dados, incluindo Snowflake e Postgres, e fornece várias opções de execução, como a Airflow e a própria oferta de nuvem da Apache. Sua capacidade de transformação está limitada ao que o SQL oferece e, até a publicação deste texto, não suporta transformações de streaming em tempo real.