Nos últimos anos, com o aumento exponencial do volume de dados e da demanda por análises em tempo real, a construção de pipelines de dados tornou-se mais complexa.

Modelar e transformar dados brutos em informações prontas para uso sempre foi um desafio, tradicionalmente abordado por processos ETL (Extract, Transform, Load). Entretanto, a ascensão de Data Warehouses em nuvem robustos mudou esse paradigma para o modelo ELT – primeiro extrair e carregar os dados no repositório central, e só então transformá-los lá dentro. Esse novo fluxo exige ferramentas especializadas para a etapa de transformação.

É nesse contexto que surge o dbt (Data Build Tool), uma ferramenta open-source que rapidamente se tornou o padrão do mercado para a transformação de dados dentro do Data Warehouse. O dbt foi criado para resolver os problemas de workflow enfrentados por equipes de dados ao preparar dados para análise. Em vez de cada analista ter seus próprios scripts SQL isolados ou planilhas desconectadas, o dbt propõe uma abordagem centralizada e colaborativa.

O dbt permite modularizar e centralizar o código SQL de transformação, adicionando guardrails (proteções) típicas de fluxos de engenharia de software – como controle de versão, testes automatizados e documentação – ao processo de preparação de dados. Assim, Engenheiros Analíticos podem colaborar no desenvolvimento de modelos de dados, versionar as mudanças e testar e documentar as queries antes de implantá-las em produção, garantindo maior qualidade e confiança nos pipelines O resultado é que todo o time trabalha sobre uma única fonte de verdade para métricas e definições de negócio, reduzindo silos de conhecimento e erros causados por definições inconsistentes. A imagem abaixo ajuda a ilustrar uma visão geral sobre o dbt:

dbt

O Que é o dbt e Qual Problema Ele Resolve?

O dbt (Data Build Tool) é uma ferramenta de código aberto voltada à transformação e modelagem de dados dentro de Data Warehouses e Data Lakes.

Diferentemente de ferramentas ETL tradicionais, o dbt se concentra exclusivamente no “T” (Transform) do ELT, assumindo que os dados brutos já estão carregados no seu banco de dados analítico. Ele foi idealizado para melhorar a forma como equipes de dados desenvolvem e mantêm transformações de maneira escalável.

O dbt combina SQL modular com as melhores práticas de engenharia de software para tornar a transformação de dados mais confiável, rápida e colaborativa. Na prática, o dbt resolve diversos problemas comuns em projetos de dados. Antes de sua adoção, era comum a lógica de negócio ficar espalhada em consultas SQL avulsas, scripts Python e planilhas, dificultando a rastreabilidade e a reprodução das análises.

Com o dbt, toda a transformação passa a ficar centralizada, documentada e versionada em um único repositório de código. Isso traz padronização e governança: quando uma definição de métrica ou regra de negócio é atualizada em um modelo dbt, todas as tabelas e dashboards que dependem dele já refletem automaticamente essa mudança, eliminando discrepâncias. Além disso, ao incorporar testes de qualidade e exigindo versionamento, o dbt oferece às equipes de data analytics um workflow mais parecido com o de desenvolvimento de software tradicional, reduzindo erros e retrabalho. 

dbt (Data Build Tool) em Projetos de Engenharia Analítica

Agora que entendemos o propósito do dbt, vamos explorar como ele funciona.

O dbt introduz uma abordagem de “analytics engineering”, na qual escrevemos código SQL modular para transformar dados e usamos ferramentas de engenharia de software para gerenciá-lo. Entre os componentes-chave do dbt estão os modelos SQL, o controle de versão, os testes automatizados e a documentação do pipeline. A seguir, detalhamos cada um desses componentes.

Modelos SQL Modulares e Execução Otimizada

No dbt, as transformações são definidas em arquivos SQL chamados modelos. Cada modelo é essencialmente uma query SELECT que produz uma tabela ou view no Data Warehouse, representando uma etapa da pipeline de transformação. Você escreve a lógica de negócio desejada em SQL e o dbt cuida do resto: ao executar um dbt run, ele compila esses modelos em comandos SQL completos (inserindo as instruções de criação de tabela, join com outras tabelas etc.) e executa diretamente no banco de dados conectado. Não é necessário escrever manualmente scripts de criação de tabelas ou gerenciar transações – o dbt automatiza todo o código base de DDL/DML para materializar o resultado de cada modelo, permitindo que o usuário foque apenas em escrever a consulta SQL desejada.

Um ponto fundamental é que o dbt gerencia as dependências entre os modelos de forma inteligente. Quando um modelo referencia outro (usando a função ref(‘nome_do_modelo’) no SQL), o dbt constrói um grafo acíclico dirigido (DAG) determinando a ordem correta de execução. Assim, se o modelo B depende do resultado do modelo A, o dbt garante que A seja materializado antes de B. O Engenheiro Analítico não precisa se preocupar em orquestrar manualmente a sequência de transformações – o dbt orquestra automaticamente conforme as dependências declaradas. Essa modularidade incentiva a construção de modelos reutilizáveis: em vez de repetir lógica de transformação para cada relatório, você cria uma única tabela base bem definida e deixa que outros modelos a referenciem conforme necessário.

Alterações em um modelo central propagam-se para todos os dependentes, promovendo o princípio DRY (Don’t Repeat Yourself) no código de dados. Além disso, o dbt permite configurar a forma de materialização de cada modelo de acordo com a necessidade: por padrão um modelo gera uma tabela ou view no warehouse, mas é possível definir modelos incrementais (que processam apenas novos dados adicionados, otimizando cargas volumosas), modelos temporários ou ephemerals (cujos resultados são usados apenas em memória para compor outros modelos), entre outros. Também é suportada a criação de macros (em Jinja/Python) para abstrair trechos repetitivos de SQL em funções reutilizáveis, aumentando a expressividade e evitando código duplicado.

O dbt coloca o SQL no centro, tornando o processo de transformação declarativo: o usuário define o que quer (a query SELECT) e a ferramenta cuida de como criar e atualizar as tabelas correspondentes no banco de dados.

Controle de Versão e Colaboração em Equipe

Como um projeto dbt é basicamente um conjunto de arquivos de código (SQL, YAML de configuração, etc.), ele se integra fortemente com sistemas de controle de versão como Git. A prática recomendada é manter todo o código dbt em um repositório Git, possibilitando que múltiplos Engenheiros Analíticos ou Engenheiros de Dados colaborem de forma organizada. Cada mudança no pipeline (seja a criação de um modelo, ajuste numa query ou adição de um teste) pode passar por revisão de código (pull request) antes de ser incorporada, garantindo qualidade e compartilhamento de conhecimento. Diferentes membros do time podem trabalhar em branches separados e mesclar contribuições de forma controlada, evitando conflitos.

Essa abordagem centralizada contrasta com cenários antigos onde scripts SQL podiam ficar dispersos em pastas locais ou depender da memória de um único analista. Com o dbt, todos passam a trabalhar num repositório unificado, versionado e auditável. O uso do dbt, portanto, traz as boas práticas de engenharia de software para o universo de dados. Processos maduros de versionamento – como branching, revisão de código e controle de histórico – tornam-se parte do fluxo de trabalho de dados. Isso aumenta a confiabilidade do pipeline: é possível saber quem mudou o quê e quando, além de reverter mudanças problemáticas se necessário.

Ferramentas complementares como o dbt Cloud (versão SaaS do dbt) potencializam essa colaboração, oferecendo interface web, agendamento de jobs e integração contínua, mas mesmo usando apenas o dbt Core (CLI open-source) já é possível ter um alto grau de controle. Isso é ensinado aqui na DSA no curso Engenharia de Dados com Airbyte, DBT e SQL.

O dbt converte o processo de transformação de dados em um verdadeiro projeto de software, com todos os benefícios de organização e trabalho em equipe que isso proporciona.

Testes Automatizados de Qualidade dos Dados

Outra funcionalidade de destaque do dbt é a incorporação de testes automatizados no pipeline de dados.

Assim como desenvolvedores escrevem testes de unidade para seu código, Engenheiros Analíticos podem escrever testes para validar suposições sobre os dados produzidos pelos modelos. Esses testes garantem a qualidade dos dados e ajudam a detectar rapidamente anomalias ou quebras de lógica quando algo muda.

Por exemplo, é possível afirmar que em uma tabela de clientes o campo email nunca deve ser nulo ou que em uma tabela de vendas cada order_id deve ser único, ou ainda que não existam vendas associadas a clientes inexistentes. O dbt fornece alguns testes prontos para esses cenários comuns – not null, unique, referential integrity (chave estrangeira) e accepted values (valores aceitáveis em uma coluna) são suportados de forma declarativa. Basta especificar no arquivo de configuração YAML do modelo quais colunas devem seguir quais regras, e ao rodar dbt test a ferramenta executa queries automaticamente para verificar essas condições.

Como outro exemplo, podemos configurar um teste para garantir que cada venda tenha um cliente válido associado, assegurando integridade referencial entre a tabela de vendas e a tabela de clientes. Se algum registro violar essa regra, o dbt test reportará uma falha, indicando quais linhas estão inconsistentes. De fato, o dbt incorpora testes automáticos que garantem que os dados atendam a critérios específicos, como valores únicos, correspondências entre tabelas e integridade de IDs.

Os testes rodam rapidamente dentro do próprio warehouse e retornam zero linhas (passou) ou mostram as linhas que quebram a regra (falha), facilitando depuração. Além dos testes genéricos fornecidos, é possível escrever testes customizados em SQL para qualquer lógica de validação desejada. Essa camada de testes integrada aumenta a confiança nos dados produzidos: antes de um dashboard ou modelo preditivo utilizar uma tabela, podemos certificar que ela cumpre premissas básicas (sem duplicidades, sem nulls inesperados, valores dentro de faixas válidas etc.). Em pipelines modernos, onde dados de diversas fontes se juntam, esses controles se tornam essenciais para evitar que erros silenciosos propaguem-se adiante.

Documentação e Linhagem dos Modelos de Dados

Por fim, o dbt possui mecanismos nativos de documentação que melhoram de forma considerável a transparência e governança do pipeline.

A cada modelo ou coluna podemos associar descrições em arquivos YAML, e ao executar o comando dbt docs generate a ferramenta compila um site estático de documentação que descreve todo o projeto: mostrando cada tabela gerada, suas colunas com definições, e até mesmo um gráfico de linhagem de dados interativo exibindo as dependências entre os modelos. Essa documentação técnica é gerada automaticamente a partir do código e dos metadados do projeto, garantindo que esteja sempre atualizada a cada release.

No dbt Cloud, essa funcionalidade é apresentada via a interface dbt Explorer, mas mesmo usando dbt Core é possível hospedar a documentação gerada (por exemplo, em um bucket S3 ou página interna). A centralização da documentação junto com o código significa que não é mais preciso manter manuais separados ou depender de memória institucional para entender o pipeline de dados. Qualquer pessoa – desenvolvedor, analista ou parte interessada – pode navegar pela documentação gerada e ver, por exemplo, de onde vêm os dados de determinada coluna em um relatório (através do grafo de linhagem) ou qual é a definição exata de “cliente ativo” usada em uma tabela fato.

Toda transformação feita no dbt gera uma documentação técnica automática, garantindo governança e rastreabilidade. Além disso, como o código é versionado, pode-se auditar mudanças históricas: por exemplo, é possível descobrir quando e por quem a fórmula de cálculo de receita foi alterada, trazendo um nível de auditabilidade difícil de alcançar em abordagens ad-hoc.

O dbt não só produz os datasets prontos para análise, como também produz o catálogo desses datasets – uma peça fundamental em pipelines de dados modernos, nos quais a descoberta e confiabilidade das informações são tão importantes quanto os dados em si.

No próximo artigo vamos trazer as vantagens, limitações e casos de uso do dbt.

O dbt é ensinado aqui na DSA no curso Engenharia de Dados com Airbyte, DBT e SQL.

Equipe DSA