Analytics Engineering with SQL and dbt: Building Meaningful Data Models at Scale

Эта практическая книга представляет собой руководство по аналитической инженерии — современной дисциплине, которая объединяет навыки анализа данных и инженерии. Авторы, опытные специалисты из Fraudio и Jumia, показывают, как создавать масштабируемые, чистые и хорошо определённые наборы данных, используя SQL и инструмент dbt (data build tool).

Книга охватывает переход от традиционных хранилищ данных к озёрам данных, где информация сначала накапливается в сыром виде, а затем преобразуется в структурированные модели. Основное внимание уделяется построению самообслуживаемой платформы трансформации данных, которая позволяет быстрее доставлять новые продукты данных, концентрируясь на создании ценности, а не на архитектурных сложностях.

Читатели узнают основы моделирования данных, принципы работы с базами данных на SQL, архитектурные подходы для построения функциональных моделей, структуру dbt-проектов и интеграцию dbt в экосистему инженерии данных. Особое внимание уделяется тестированию преобразований данных и обеспечению их надёжности. Книга предназначена для аналитиков данных, инженеров данных, BI-разработчиков и специалистов по data science, стремящихся систематизировать процессы работы с данными.