Evolusi Kejuruteraan Data: Dari ETL Manual kepada Alat Moden seperti dbt dan SQLMesh

Landskap kejuruteraan data telah mengalami transformasi yang ketara dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan alat seperti dbt (data build tool) merevolusikan cara organisasi mengendalikan transformasi data. Walau bagaimanapun, ketika komuniti membincangkan pelancaran terbaru model tambahan mikrobatch dbt, terdapat perbincangan yang semakin meluas mengenai cabaran dan hala tuju masa depan alat kejuruteraan data.

Kebangkitan Kejuruteraan Data Moden

Kejuruteraan data telah berkembang dari skrip SQL ringkas dan kerja-kerja cron kepada alat canggih yang menguruskan transformasi data yang kompleks. Seperti yang diketengahkan oleh ahli komuniti, pendekatan tradisional orang yang tahu SQL telah berubah menjadi peranan profesional Jurutera Analitik, membawa prinsip pembangunan perisian ke dalam operasi data.

Impak dan Keadaan Semasa dbt

dbt telah menjadi standard de facto untuk transformasi data, memperkenalkan beberapa perubahan paradigma utama:

1. ELT berbanding ETL : Menggalakkan transformasi selepas memuatkan data ke dalam gudang data
2. Pendekatan Kod Dahulu : Beralih dari alat berasaskan GUI kepada model SQL yang dikawal versi
3. Metrik Terpiawai : Memastikan konsistensi merentasi unit perniagaan yang berbeza
4. Amalan Pembangunan : Memperkenalkan prinsip kitaran hayat pembangunan perisian kepada analitik

Cabaran Penambahan

Walaupun dbt baru-baru ini memperkenalkan model penambahan mikrobatch dalam versi 1.9, komuniti menekankan beberapa cabaran berterusan:

• Kerumitan Pemprosesan Penambahan : Jurutera data masih bergelut dengan pematerialisasian penambahan secara manual
• Kesempurnaan Data : Menguruskan jurang dalam data dan memastikan ketepatan
• Kerumitan Penjadualan : Menyelaraskan model bergantung dengan kekerapan kemas kini yang berbeza
• Pengoptimuman Sumber : Mengimbangi kos pengkomputeran dengan kesegaran data

Penyelesaian yang Muncul

Perbincangan komuniti menunjukkan beberapa penyelesaian yang berpotensi:

1. Materialize : Sesetengah pakar mencadangkan bahawa enjin pangkalan data boleh mengendalikan kemas kini tambahan secara automatik melalui tindanan pandangan, berpotensi menghapuskan keperluan untuk logik penambahan manual.

2. SQLMesh : Menawarkan ciri-ciri seperti:

   • Penjejakan keadaan untuk selang masa yang diproses
   • Jadual cron yang boleh dikonfigurasi
   • Sokongan selang masa yang terperinci
   • Keupayaan pemprosesan selari

3. Alat Alternatif : Penyelesaian seperti Databricks AutoLoader untuk Delta Live Tables dengan Checkpointing dan Watermarking juga sedang dipertimbangkan oleh komuniti.

Pandangan Masa Depan

Konsensus komuniti menunjukkan bahawa walaupun dbt kekal sebagai standard industri, masih terdapat ruang yang besar untuk penambahbaikan dalam mengendalikan pemprosesan data tambahan. Keadaan ideal masa depan mungkin melibatkan sistem yang lebih automatik dan pintar yang dapat mengendalikan kerumitan kemas kini tambahan tanpa memerlukan konfigurasi manual yang ekstensif.

Seiring dengan organisasi terus mengembangkan infrastruktur analitik mereka, keperluan untuk alat transformasi data yang cekap, boleh dipercayai, dan automatik menjadi semakin kritikal. Evolusi berterusan alat-alat ini mencadangkan masa depan di mana jurutera data boleh memberi tumpuan lebih kepada seni bina dan kurang kepada pengurusan kerumitan pemprosesan tambahan.