Este artigo é uma continuação do artigo anterior sobre dbt. Se estiver chegando agora, comece por aqui. Vejamos agora Vantagens, Limitações e Casos de Uso do dbt.

Vantagens do dbt em Pipelines de Dados Modernos

Integrar o dbt a uma pipeline de dados traz diversos benefícios práticos. A seguir, resumimos as principais vantagens dessa ferramenta no contexto da Engenharia Analítica.

Automação e menos trabalho manual: O dbt automatiza etapas que antes exigiam scripts e esforços manuais. Por exemplo, em vez de rodar queries manualmente e exportar CSVs para depois carregar em outra tabela, o dbt orquestra essas tarefas de forma automática e reproduzível. Todo o histórico de transformações fica versionado e é reaplicável com um comando, eliminando processos manuais e aumentando a produtividade da equipe de dados.

Código simplificado (SQL) e reutilizável: Diferentemente de abordagens que dependem de longos scripts em Python ou de ferramentas visuais complexas, o dbt permite escrever toda a lógica em SQL simples, linguagem já dominada pela maioria dos analistas. Isso facilita a implementação e a manutenção dos pipelines, além de possibilitar a criação de macros e modelos reutilizáveis. Trechos de lógica podem ser definidos uma vez e referenciados em vários lugares, evitando duplicação e promovendo um fluxo de trabalho mais limpo.

Centralização e governança dos dados: Com o dbt, a transformação de dados deixa de ficar espalhada em diferentes ferramentas e arquivos e passa a residir em um único projeto central. Toda lógica de negócio é implementada ali e, consequentemente, documentada e versionada no repositório. Isso traz mais controle e conformidade, pois garante-se que todos os analistas estejam usando as mesmas definições e regras de negócio. A rastreabilidade também aumenta pois é possível seguir o rastro de como um dado foi gerado ou transformado dentro do pipeline, facilitando auditorias e iniciativas de governança de dados.

Colaboração estruturada: Times de Engenharia de Dados e Analytics ganham um terreno comum para trabalhar juntos. Em vez de cada um manter suas queries isoladamente, o dbt permite que todos contribuam no mesmo projeto de forma organizada. A integração com Git viabiliza revisão de mudanças via pull requests, garantindo qualidade e compartilhamento de conhecimento. Conflitos são minimizados e a consistência aumenta, já que o código passa pelo crivo do time antes de ir para produção. Essa colaboração guiada por práticas de DataOps elimina silos de informação e acelera a entrega de valor a partir dos dados.

Qualidade de dados garantida por testes: O dbt incorpora testes automáticos no fluxo. Isso significa que, ao adotar dbt, as equipes passam a contar com uma suíte de checagens de qualidade executada frequentemente (por exemplo, em cada deploy). Problemas como chaves duplicadas, valores fora do padrão ou inconsistências entre tabelas são detectados logo no início, evitando que relatórios sejam alimentados com dados incorretos. Em pipelines tradicionais, tais erros muitas vezes passavam despercebidos até alguém notar uma anomalia no resultado final. Com o dbt, a confiabilidade dos dados aumenta significativamente, pois cada alteração no código pode vir acompanhada da validação dos dados produzidos.

Documentação integrada e continuamente atualizada: Uma vantagem notória do dbt é que ele gera automaticamente a documentação do pipeline, mantendo-a sempre sincronizada com o código atual. Isso reduz o esforço de criar documentações manuais e garante que todos os stakeholders possam entender o significado e a origem dos dados com facilidade. A combinação de documentação + versionamento facilita a auditoria e o entendimento histórico das transformações – qualquer modificação feita no passado pode ser consultada e explicada. Essa transparência gera confiança nos pipelines de dados e agiliza a entrada de novos membros no time, que dispõem de um mapa claro.

Em conjunto, esses benefícios tornam o dbt uma peça fundamental nos pipelines de dados modernos. Ele se encaixa especialmente bem em arquiteturas de lakehouse ou modern data stack, onde dados são ingeridos de múltiplas fontes para um warehouse central e precisam ser refinados para consumo. Ao adotar o dbt, as empresas conseguem acelerar o desenvolvimento de insights, diminuir erros e retrabalho, e criar uma cultura onde dados são tratados com o mesmo rigor que código de software.

Limitações do dbt

Embora o dbt (Data Build Tool) traga muitos benefícios para equipes de dados, existem algumas limitações que precisam ser consideradas ao decidir pela adoção dessa ferramenta.

O dbt depende exclusivamente da execução de comandos SQL dentro de Data Warehouses. Se uma transformação exigir lógica complexa, especialmente relacionada a aprendizado de máquina, processamento de dados não estruturados ou operações que o SQL não oferece de maneira eficiente, a ferramenta se torna limitada. Nesses casos, soluções complementares como Spark, Python ou ferramentas ETL mais tradicionais podem ser necessárias.

Outra limitação importante está relacionada ao desempenho e escalabilidade. O dbt não realiza o processamento de dados diretamente, ele delega todo o processamento para o warehouse, o que pode aumentar consideravelmente o custo operacional, dependendo da plataforma utilizada (ex: Snowflake, BigQuery). Em grandes volumes, consultas mal otimizadas podem gerar custos altos.

Também há questões relacionadas ao gerenciamento operacional das execuções (orquestração). O dbt possui ferramentas básicas de agendamento e execução no dbt Cloud, mas elas podem ser insuficientes para cenários complexos que exigem controle detalhado de workflows. Nesses casos, o dbt precisa ser integrado com orquestradores externos, como Apache Airflow, Prefect ou Dagster.

A complexidade adicional de gerenciar infraestrutura pode ser um problema para equipes menores ou com menos maturidade. Apesar do dbt Cloud simplificar a operação, o uso do dbt Core exige conhecimento prévio de gestão de ambientes Python e configuração adequada de dependências.

Por fim, a dependência quase exclusiva do SQL, embora facilite o uso por analistas, pode afastar profissionais acostumados a paradigmas mais flexíveis ou linguagens de programação mais versáteis, como Python. Isso pode gerar resistência ou dificuldade em encontrar especialistas qualificados, dependendo do perfil técnico do time.

Essas limitações não impedem o uso do dbt, mas devem ser consideradas na fase de planejamento da arquitetura de dados da organização.

Casos de Uso do dbt

Para ilustrar melhor, vejamos alguns cenários típicos de uso do dbt em projetos de dados.

Relatório de vendas em um e-commerce: Imagine uma empresa de e-commerce que armazena dados brutos de pedidos, itens, pagamentos e clientes em um Cloud Data Warehouse (por exemplo, Snowflake ou BigQuery). Com o dbt, a equipe de dados cria modelos SQL para transformar esses dados brutos em tabelas limpas e integradas. Por exemplo, um modelo pode consolidar e higienizar os dados de pedidos (corrigindo tipos de dados, nomes de colunas, filtrando registros inválidos), outro modelo pode agregar as vendas por dia e por categoria de produto, enquanto um terceiro cruza as vendas com informações de clientes para calcular métricas como ticket médio ou lifetime value. Esses diferentes modelos referenciam-se conforme necessário e o dbt garante a execução na ordem correta. Ao final, obtém-se uma tabela de fatos de vendas pronta para alimentar dashboards em ferramentas de BI. Toda a lógica de negócio aplicada (como “o que conta como uma venda válida” ou “como categorizamos nossos produtos”) fica explícita nos modelos dbt e versionada. Qualquer mudança (por exemplo, uma nova categoria de produto ou uma regra de negócio alterada) é implementada nos modelos e, após a execução do dbt, reflete-se automaticamente em todos os relatórios construídos sobre essas tabelas transformadas. Assim, a empresa ganha agilidade em ajustar suas análises e confiança de que todos os analistas estão usando dados consistentes e atualizados.

Unificação de dados de múltiplas fontes (customer 360): Em muitas empresas, os dados do cliente estão fragmentados – parte vem de um CRM, parte de sistemas de suporte, parte de interações em marketing digital, etc. Suponha uma organização que queira construir uma visão unificada do cliente (Customer 360). Usando pipelines de ingestão (ETL/ELT) como Fivetran ou Airbyte, eles carregam dados de diversas fontes em um Data Lake ou Warehouse central (por exemplo, Amazon Redshift). Em seguida, entram as transformações com dbt: a equipe cria modelos de staging para padronizar cada fonte (por exemplo, limpar e normalizar dados do CRM, dados de campanhas do Facebook Ads, logs de produto, etc.). Depois, utilizam esses staging models para juntar as fontes e produzir modelos finais – por exemplo, uma tabela dimensional de clientes unificados, combinando atributos do CRM com indicadores de engajamento do produto e respostas de campanhas. Outro modelo pode ser uma tabela fato de interações, unindo eventos de diferentes canais numa estrutura única. Durante esse processo, o dbt aplica testes para garantir a consistência, por exemplo, checar que cada registro de interação aponta para um cliente existente e único. Se um dado de campanha referenciar um ID de cliente inexistente na base principal, o teste falha, alertando a equipe antes que isso cause algum prejuízo analítico. Ao final, a empresa obtém um conjunto de tabelas bem definidas que fornecem uma visão 360° do cliente, possibilitando análises avançadas (como segmentações, predição de churn, etc.) com muito mais facilidade. Tudo isso foi feito dentro do Data Warehouse, aproveitando o poder de processamento do próprio banco para cruzar grandes volumes de dados. Sem o dbt, os analistas talvez tivessem que integrar esses dados manualmente em cada consulta ou manter pipelines específicos para cada combinação de fontes; com o dbt, eles consolidam a lógica uma vez só, em um lugar único, reutilizável e auditável.

Esses exemplos representam apenas uma amostra de casos de uso. Em geral, o dbt se destaca sempre que precisamos organizar camadas de transformação complexas dentro de um banco de dados. Seja para montar um data mart de financeiro, calcular métricas de produto, consolidar dados de várias filiais ou alimentar modelos de Machine Learning com atributos já pré-processados, o dbt traz ganhos de produtividade e confiabilidade. Diversas empresas adotaram o dbt para substituir uma miríade de scripts SQL manuais e planilhas, padronizando a geração de tabelas analíticas de maneira robusta. O ponto comum é: se você tem um DW e quer tirar o máximo proveito dos seus dados através de transformações bem estruturadas, o dbt provavelmente pode ajudar.

Integração com Plataformas como Snowflake, BigQuery, Redshift, etc.

Uma das grandes vantagens do dbt é ser agnóstico em relação à plataforma de dados. Ele foi projetado para funcionar em cima dos principais bancos de dados e Data Warehouses do mercado, aproveitando ao máximo a performance de cada um.

O dbt conecta-se diretamente ao seu warehouse e executa as queries SQL lá – não há um engine próprio processando os dados, ele atua como um condutor que traduz seus modelos em SQL nativo da plataforma e roda no banco escolhido. Atualmente, o dbt oferece adaptadores (plugins) oficiais ou da comunidade para uma ampla gama de sistemas, incluindo Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake, Databricks (Spark), Microsoft SQL Server, PostgreSQL, entre outros. Ou seja, você pode ter hoje seus pipelines em Redshift e amanhã migrar para Snowflake, aproveitando praticamente o mesmo projeto dbt (bastando trocar a conexão), o que dá bastante portabilidade à solução.

Especialmente populares são as integrações com os Data Warehouses em nuvem de última geração, como Snowflake, BigQuery e Redshift. O dbt se integra perfeitamente com essas plataformas, alavancando suas capacidades de escala e desempenho. Por exemplo, o Snowflake oferece escalabilidade elástica de computação e alta performance em consultas; o dbt complementa essas qualidades ao organizar e executar transformações complexas de forma eficiente dentro do Snowflake. Essa combinação garante pipelines escaláveis e econômicos mesmo com o crescimento dos dados. Da mesma forma, no BigQuery (que é totalmente serverless), o dbt permite estruturar todas as transformações em SQL padrão e delegar a execução otimizada para o motor do BigQuery, beneficiando-se da simplicidade do modelo de pagamento por query.

No dbt Cloud, por exemplo, há conexões nativas e guiadas para Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks etc. Basta fornecer as credenciais e configurações necessárias que o próprio serviço já gerencia os adaptadores para você. No dbt Core (open source), a instalação de um adaptador (via pip, como pacotes dbt-postgres, dbt-snowflake, dbt-bigquery, etc.) habilita o suporte ao respectivo banco de dados. Após configurar um perfil de conexão (com host, usuário, database, esquema, etc.), o comando dbt run passa a direcionar as consultas SQL compiladas para aquele destino. Assim, se você usa hoje o Redshift como seu DW principal, pode rapidamente iniciar um projeto dbt apontando para ele. Se adotar o Snowflake, em poucos passos também o terá integrado. Essa flexibilidade permite que o dbt seja adotado em diversos cenários e porte de empresas – de startups que utilizam um PostgreSQL como repositório analítico, até grandes corporações com Spark/Databricks em Data Lakes, provendo uma camada unificada de transformação por cima de qualquer um desses sistemas.

Vale notar que o dbt costuma ser usado em conjunto com outras ferramentas que compõem o chamado Modern Data Stack. Por exemplo, serviços de ingestão de dados (como Fivetran, Stitch ou Airbyte) alimentam o DW; o dbt então transforma os dados dentro do warehouse; em seguida, ferramentas de visualização ou análise (como Tableau, Looker, Power BI, Metabase, etc.) consomem os dados já transformados. Nessa pilha, o dbt atua no meio, entre a ingestão e a visualização, garantindo que o dado bruto se converta em informação consistente. Essa interoperabilidade é bem suportada e há casos de uso documentados de integração do dbt com orquestradores como Apache Airflow, com plataformas de catálogo de dados como Amundsen, e assim por diante. O dbt está preparado para trabalhar lado a lado com as principais soluções de dados do mercado, inserindo-se de forma fluida no ecossistema existente de cada organização.

Conclusão

O dbt rapidamente se estabeleceu como uma ferramenta indispensável para equipes de dados que desejam trazer robustez e escalabilidade às suas pipelines de transformação. Ao adotar o dbt, empresas grande e pequenas têm conseguido elevar o nível de suas operações de dados: sai um processo artesanal e suscetível a erros, entra um fluxo tratado como código, com versionamento, testes e documentação integrados. Esse salto representa, na prática, aplicar princípios de engenharia de software ao mundo do analytics, o que se traduz em análises mais confiáveis, reprodutíveis e fáceis de evoluir conforme o negócio muda. 

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

Equipe DSA