dbt là gì và tại sao data analyst năm 2026 phải biết
LLM Quest Editorial·20 thg 4, 2026·2 phút đọc
dbt là gì và tại sao data analyst năm 2026 phải biết
Nếu bạn là analyst chưa dùng dbt, bạn đang "viết SQL trong Excel" trong khi đồng nghiệp đã dùng Git. Đây là lý do.
dbt làm gì?
dbt (data build tool) là framework để viết transformations trong warehouse (Snowflake, BigQuery, Postgres, DuckDB) bằng SQL, kèm:
- Version control (Git)
- Testing (uniqueness, not null, referential)
- Documentation tự động
- Dependency graph giữa các model
- Incremental builds (chỉ chạy lại phần đổi)
Về cơ bản, dbt biến SQL từ "câu query lẻ" thành "codebase có kỷ luật".
Cấu trúc 3 layer chuẩn
models/
staging/ # Clean raw data 1-1 với source
stg_orders.sql
stg_customers.sql
intermediate/ # Join + business logic trung gian
int_orders_enriched.sql
marts/ # Business-ready tables cho BI
fct_monthly_revenue.sql
dim_customer.sql
Staging = "rửa sạch", intermediate = "làm thịt", marts = "đưa lên bàn".
Ví dụ 1 model đơn giản
-- models/marts/fct_monthly_revenue.sql
SELECT
DATE_TRUNC('month', order_date) AS month,
COUNT(DISTINCT customer_id) AS active_customers,
SUM(total_amount) AS revenue
FROM {{ ref('int_orders_enriched') }}
WHERE status = 'completed'
GROUP BY 1
{{ ref('int_orders_enriched') }} báo cho dbt biết model này phụ thuộc int_orders_enriched. dbt tự build DAG và chạy theo thứ tự đúng.
Test tích hợp
# models/marts/schema.yml
version: 2
models:
- name: fct_monthly_revenue
columns:
- name: month
tests: [not_null, unique]
- name: revenue
tests: [not_null]
dbt test chạy tự động trước mỗi deploy. Nếu fail, không merge.
Vì sao analyst 2026 phải biết
- Lương cao hơn 40–60%: Analytics Engineer ($120k–160k) vs analyst truyền thống ($70k–95k)
- Kỷ luật software: không còn "query của bạn A khác query của bạn B"
- Portfolio: dbt project public trên GitHub = passport cho mọi ngành
Khoá Data Science & Analytics có level 5 xây full dbt project từ zero — staging, intermediate, marts, tests, docs, CI — và deploy production portfolio.
#dbt#SQL#analytics engineering#data warehouse
Advertisement