dbt Labs が Python サポートを開始し、データ プラクティショナーが dbt で達成できることを拡張

dbt が Python でのデータ変換をサポートするようになり、チームがデータに関する新しいタイプの問題を解決できるようになりました

フィラデルフィア2022 年 10 月 18 日 /PRニュースワイヤー/ — dbtラボは本日、dbt Labs の Coalesce 2022 の基調講演で、Python から dbt へのデータ変換のサポートを追加したことを発表しました。 これにより、既存の SQL 機能が補完され、データ チームは統計分析や予測モデリングなど、新しいカテゴリの問題に取り組むことができます。 dbt ユーザーは、追加のインフラストラクチャを必要とせずに、同じワークフロー内から Python と SQL をデプロイできるようになりました。

dbt は、クラウドでのデータ変換の業界標準として登場しました。 このリリースにより、現在 dbt を使用している 16,000 の組織が、主要なクラウド データ プラットフォームで利用可能な Python 機能を活用できるようになります。 スノーフレーク Python用スノーパーク BigQuery の Serverless Spark と、Databricks SQL を使用したデータ分析ワークフローへの Databricks の拡張により、最新のデータ スタックにおける Python の役割が高まりました。 dbt ユーザーは、目の前のタスクに最適な言語 (SQL または Python) を選択できます。

Snowflake の製品管理ディレクターである Torsten Grabs 氏は、次のように述べています。 「dbt Labs による Python モデルの導入と Snowflake の Snowpark for Python により、共同顧客は SQL と Python の力を簡単に組み合わせて最新の分析を行い、Python コミュニティの豊富なデータ処理イノベーションの恩恵を受けることができます。分析、データ エンジニアリング、データ サイエンスの各チームがデータ クラウドで生産性を高め、共同作業を行うことが容易になります。」

「私たちは、最新のクラウド データ プラットフォームの力を利用し、すべてのデータ プラクティショナーがデータ変換プロセスに参加できるようにするために dbt を作成しました。6 年前、それは、ウェアハウスのネイティブ言語である SQL のみで作業することを意味していました。」 トリスタン・ハンディ、dbt Labs の創設者兼 CEO。 「今日、データ プラットフォーム全体の進歩により、新しいデータ ワークロード セットに dbt のパワーとアクセシビリティをもたらすことができて嬉しく思います。」

Google Cloud の製品管理担当シニア ディレクターである Sudhir Hasbe 氏は次のように述べています。 「dbt Labs と協力し、BigQuery での Python 処理のサポートを提供できることを誇りに思います。これにより、お客様とデータ コミュニティは、データを使用してビジネス上の課題を解決するためのさらに多くの方法を手に入れることができます。」

「データ チームは、分析と AI のすべてのユース ケースにデータ レイクハウスを採用し、複数のプログラミング言語を活用してデータの課題を解決しています。 アダム・コンウェイ、Databricks の製品担当上級副社長。 「だからこそ、dbt Labs とのパートナーシップを構築して Python 機能を共同顧客に提供し、dbt ユーザーに SQL 変換だけでなく、ML を含むレイクハウス エコシステム全体へのアクセスを提供できることを嬉しく思います。」

現在 SQL で分析作業を行っているチームにとって、Python のサポートを含めることで重要な新機能が解放され、次のことが可能になります。

  • dbt でさらに多くのことを行う: データ チームは、Python を使用して高度な統計分析を実行したり、単純な予測モデルを作成したり、チャーンや顧客の生涯価値を予測したりして、構築済みの Python パッケージの巨大なエコシステムを利用できるようになりました。
  • Python と SQL コードを 1 か所からデプロイします。 dbt での Python モデルのサポートにより、ユーザーは、Python コードをデプロイするための追加の別のツール セットを管理する必要がなくなりました。
  • クラウド データ プラットフォームを活用します。 ユーザーは、Python ワークロードをサポートするクラウド データ プラットフォームが提供するすべての機能を、既に使い慣れた dbt ワークフローの一部として利用できます。

dbt での Python サポートの潜在的な影響は、データ分析チームにとっての直接的な価値をはるかに超えています。 今日、分析チームとデータ サイエンス チームの間には大きな隔たりがあります。これは、さまざまなツールを使用していることが原因で、さまざまな仮定につながることが多いためです。 長期的には、dbt での Python のサポートにより、より多くのデータ サイエンティストが分析の対応者と同じツールで共同作業できるようになり、そのギャップが埋められます。 これは、dbt がコラボレーションのための共有フレームワークを提供することで、過去数年間にアナリストとデータ エンジニア間のサイロを削減した方法を反映しています。

詳細については、今日の ブログ記事はこちら.

dbtラボについて
2016年以来、 dbt Labs は、アナリストが組織の知識を作成して広めるのを支援するという使命を担ってきました。 dbt Labs は、分析エンジニアリングの実践を開拓し、分析エンジニアリング ツールボックスの主要なツールを構築しました。幸運なことに、分析エンジニアリング ワークフローの境界を押し広げるために素晴らしいコミュニティが結集するのを見ることができました。 現在、16,000 社の企業が dbt 毎週、50,000 dbt コミュニティ メンバー、および 3,000 以上の企業が料金を支払っている dbt クラウド。

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