Cos'è dbt (Data Build Tool) e perché è lo standard per l'Analytics Engineering?

dbt (data build tool) è il framework open-source che ha ridefinito la gestione dei dati introducendo l'Analytics Engineering. A differenza dei vecchi processi ETL, dbt utilizza un approccio ELT (Extract, Load, Transform): carica i dati grezzi nel Cloud Data Warehouse (come Snowflake, BigQuery o Databricks) e li trasforma in loco utilizzando SQL. È lo standard perché applica version control, testing automatico e documentazione alle pipeline dati.

Perché scegliere dbt rispetto a tool di Data Transformation Visuali (Drag-and-Drop)?

I tool visuali tradizionali spesso generano 'Shadow Code' non governato. dbt adotta un approccio Code-First (SQL) che garantisce trasparenza, versionamento e collaborazione. Anche con dbt Canvas (interfaccia visuale), il codice sottostante rimane governato dal Semantic Layer, evitando silos di dati.

Come dbt Fusion Engine ottimizza le performance e i costi del Data Warehouse?

dbt Fusion è il nuovo motore di esecuzione basato su Rust, capace di performance fino a 30x più veloci per il parsing e la trasformazione dei dati. Questo riduce drasticamente i costi di computazione del cloud (es. crediti Snowflake) e accelera la disponibilità del dato.

A cosa serve il dbt Semantic Layer per la Governance e la BI?

Il dbt Semantic Layer centralizza le definizioni delle metriche di business (es. Revenue, Churn). I tool di BI e AI interrogano questo strato unico anziché calcolare i dati autonomamente, garantendo una 'Single Source of Truth' coerente in tutta l'azienda.

In che modo dbt e Miriade strutturano le Pipeline Dati per l'Intelligenza Artificiale (AI)?

Miriade utilizza dbt per creare pipeline robuste che puliscono e testano i dati prima dell'ingestione nei modelli AI (es. Vertex AI). Questo garantisce che l'AI apprenda da dati affidabili (Data Quality), con un lineage completo che assicura trasparenza e riduce i bias.

dbt Labs Trasformation Layer and Analytics Engineering ready for AI

Ridefinire lo standard del Trasformation Layer

Miriade sceglie dbt Labs per trasformare il modo in cui le aziende valorizzano i propri dati perché siano pronti per l'AI. Grazie a un approccio code-first (SQL friendly), trasformiamo i dati grezzi presenti nel Cloud Data Warehouse (come Snowflake, BigQuery o Databricks) in asset affidabili e unica fonte di verità.

194%

ROI < 6 MESI

30x

VELOCITÀ WORKFLOW

5400

CLIENTI ENTERPRISE

100%

AI/DATA QUALITY TRUST

dbt Labs è una tecnologia all'avanguardia per automatizzare e ottimizzare i costi delle AI data pipelines. Mentre i tool tradizionali faticano a gestire la complessità, dbt consente di elaborare miliardi di righe e creare Data Products modulari. Spostando la logica di calcolo a monte, garantisce performance che i sistemi di frontend non possono offrire.

La soluzione fully-managed che sposta il focus dall'infrastruttura alla strategia

Le funzionalità di dbt Labs superano la semplice gestione di versioning, pipeline, schedulatori e security. Per questo Miriade affianca il cliente non solo nell'implementazione tecnica, ma nell'ottimizzazione strategica dei Data Model e della Governance. In qualità di partner italiano dbt Labs, ti guidiamo nell'adozione completa della piattaforma per sfruttare al meglio tutte le sue feature esclusive, come il Semantic Layer per le metriche aziendali, l'IDE web-based e il Job Scheduling integrato.

dbt Fusion

Il nuovo motore di esecuzione basato su Rust offre performance fino a 30x più veloci, ottimizzando i costi del warehouse.

dbt Canvas

L'evoluzione del self-service. Un'interfaccia visuale che permette agli analisti di esplorare i dati senza scrivere codice, ma garantendo che ogni azione sia governata dal Semantic Layer, evitando il "shadow code"

dbt Copilot

L'assistente AI integrato per accelerare lo sviluppo e la documentazione.

Per adattarci alle esigenze infrastrutturali dei nostri clienti, offriamo supporto su entrambi i modelli di deployment

dbt Core (Open Source)

Ideale per chi necessita di massimo controllo sull'infrastruttura. Miriade si occupa di configurare l'orchestrazione (es. Airflow, Dagster) e le pipeline CI/CD, offrendo un servizio gestito che astrae la complessità operativa per il cliente finale.

dbt Cloud (SaaS Enterprise)

La soluzione fully-managed che sposta il focus dall'infrastruttura alla strategia. Include funzionalità esclusive come il Semantic Layer per le metriche aziendali, IDE web-based e Job Scheduling integrato. In questo scenario, Miriade guida il cliente nell'ottimizzazione dei Data Model e nella governance.

Per adattarci alle esigenze infrastrutturali dei nostri clienti, offriamo supporto su entrambi i modelli di deployment

dbt Core (Open Source)

dbt Cloud (SaaS Enterprise)

Perché dovresti pensare alla Data Transformation?

Perché puoi ottenere una struttura dati di alta qualità e andare oltre la BI classica. Per costruire Data Products puliti e certificati che alimentano direttamente algoritmi di Machine Learning, garantendo che l'AI apprenda da dati affidabili e storicizzati correttamente

Per uscire dalla trappola del Drag-and-Drop.

Molte aziende usano tool visivi (ETL legacy) che sembrano facili all'inizio, ma che col tempo creano silos di dati e logiche nascoste ("Shadow Code") impossibili da governare. Con dbt si passa a un approccio Code-First (SQL) dove tutto è versionato, testato e documentato come vero software. E con dbt Canvas l'utente è autonomo senza che vi sia perdita di controllo: grazie al Semantic Layer cetrnale ogni modifica è governata.

Per gestire volumi di dati impossibili

I tool di BI (come Qlik o PowerBI) non sono fatti per trasformare dati pesanti; quando il volume cresce, le dashboard si bloccano. Grazie a dbt Labs puoi spostare la potenza di calcolo dove costa meno ed è più performante: nel Data Warehouse (BigQuery, Snowflake)

Per dimezzare i tempi di rilascio (Time-to-market)

I team dati tradizionali passano l'80% del tempo a manutenere pipeline rotte e solo il 20% a creare valore. Grazie all'automazione, ai test integrati e al nuovo motore dbt Fusion (basato su Rust), i workflow sono fino a 30x più veloci. Implementando pipeline di CI/CD (Continuous Integration/Deployment) il tuo team potrà rilasciare nuove metriche in produzione più volte al giorno, senza rompere nulla.

The main benefits of Data Virtualization:

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Unifying data

Allows you to make an abstraction of the data hiding the complexity of accessing it (source, format, structure are no longer important).

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Original repository

Using the original repository without replicating data, handling transformations and aggregations "on the fly," with query optimization from heterogeneous sources.

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Governance totale

Having real time abstraction: Reducing errors and always providing the most current data.