Dbt Labs, con sede a Filadelfia, ha annunciato oggi l’ultima versione del suo livello semantico aperto, fungendo da ponte tra le piattaforme dati e gli strumenti di business intelligence (BI). Questa innovazione permette alle aziende di avere accesso a una singola fonte verificata di dati per ottenere analisi più approfondite. La stessa società è conosciuta per il suo strumento di ingegneria di analisi, dbt, che prepara i dati per l’analisi.
La nuova versione del livello semantico è ora disponibile per tutti gli utenti di dbt Cloud e offre supporto per diverse piattaforme dati, tra cui Databricks e BigQuery. Inoltre, introduce nuove funzionalità che semplificano la definizione e l’accesso a metriche complesse su larga scala. Queste nuove funzionalità derivano dall’acquisizione di Transform Data da parte di dbt Labs, rendendo il livello semantico adatto a una gamma più ampia di organizzazioni e casi d’uso.
Il CEO e fondatore di dbt Labs, Tristan Handy, ha dichiarato: “La nuova generazione del livello semantico dbt è molto più sofisticata e soddisfa le esigenze di una vasta gamma di organizzazioni con metriche e dimensioni più complesse, nonché diverse configurazioni di piattaforme dati.”
Nel moderno ecosistema dei dati, l’informazione fluisce dai data warehouse e data lake verso l’intelligenza artificiale (AI) e gli strumenti di BI. Tuttavia, questo approccio richiede alle organizzazioni, soprattutto quelle di grandi dimensioni con strutture complesse e diverse esigenze analitiche, di spostare molte copie dei dati dai magazzini e dai data lake. Questo processo non solo è dispendioso in termini di tempo ed energia, ma può anche influenzare la qualità dei risultati finali.
Per risolvere questa sfida, dbt Labs offre il livello semantico, che funge da ponte in cui le metriche e i concetti aziendali possono essere definiti e resi accessibili in modo universale. Questo livello utilizza i costrutti di programmazione esistenti sviluppati da dbt, come riferimenti, macro e sorgenti, per fornire una versione coerente della verità a tutti gli strumenti di BI e analisi. Ciò semplifica l’intero processo di produzione di analisi.
L’introduzione del livello semantico è avvenuta nell’ottobre 2022, ma fino ad allora era limitato a metriche e dimensioni meno complesse acquisite da Snowflake.
La versione più recente espande il supporto per includere dati provenienti da diverse piattaforme, tra cui Databricks, Google BigQuery e Amazon Redshift. Inoltre, offre un’ottimizzazione delle prestazioni specifica per ciascuna di queste piattaforme.
La nuova versione del livello semantico consente anche la definizione di metriche e query più complesse grazie a MetricFlow, un motore di generazione di query SQL avanzato acquisito come parte dell’accordo Transform Data. MetricFlow aiuta gli analisti a creare metriche mediante la generazione di query adeguate per diverse granularità e dimensioni, utili per una varietà di applicazioni aziendali.
Oltre a ciò, dbt ha introdotto nuove API, tra cui un’interfaccia Java Database Connectivity (JDBC) completamente ricostruita con ArrowFlight e un’API GraphQL che agevola l’integrazione con altre applicazioni basate sul nuovo livello semantico.
Attraverso il suo programma di integrazione Semantic Layer Ready, dbt sta anche estendendo le connessioni ai tool AI e BI. Gli utenti ora possono collegare il livello semantico a strumenti come Tableau, Google Sheets, Hex, Klipfolio, Lightdash, Mode e Push.ai. Questo fornisce accesso a parametri aziendali critici, coerenti e affidabili da una singola fonte di verità verificata. In futuro, è previsto che questa lista si espanderà ulteriormente, offrendo a un numero ancora maggiore di utenti l’accesso a dati affidabili.
Nicolas Brisoux, direttore senior della gestione dei prodotti di Tableau, ha commentato: “Crediamo che il livello semantico dbt contribuirà a potenziare la prossima generazione di analisi dei dati. Siamo lieti che i nostri clienti possano ora sperimentare facilmente i vantaggi di metriche affidabili e coerenti supportate da dbt in tutta l’organizzazione. Spesso, uno dei principali ostacoli all’adozione più ampia è la mancanza di fiducia nei dati, e questa è un’ulteriore soluzione a questo problema.”
A differenza di altri player come Mozart Data e Datameer, che offrono strumenti simili per la preparazione dei dati, dbt si è affermato come uno standard di settore. Attualmente, circa 30.000 aziende utilizzano dbt, con 900 ingegneri analitici certificati e una comunità di 90.000 membri in tutto il mondo. Il servizio cloud di dbt rappresenta il 12% della base utenti totale ed è in costante crescita.
Nell’ultimo anno, più di 1.000 aziende hanno adottato dbt Cloud, tra cui Airservices Australia, Anheuser-Busch, Croce Rossa britannica, ThermoFisher Scientific e Sequoia Capital.