Data build tool (dbt) ist ein quelloffenes Kommandozeilen-Tool, das Analysten und Ingenieuren hilft, Daten in ihrem Data Warehouse effektiver zu transformieren. Es ermöglicht Analytics Engineers, SQL-SELECT-Anweisungen zu schreiben, die in Tabellen und Sichten kompiliert werden, und konzentriert sich auf den Transformationsschritt in Extract, Load, Transform (ELT)-Prozessen. dbt extrahiert oder lädt keine Daten; es ist darauf ausgelegt, effizient Daten zu transformieren, die sich bereits in einem Warehouse befinden, und ermöglicht Analysten, mehr wie Softwareentwickler zu arbeiten.
Das Tool entstand 2016 bei RJMetrics als Lösung, um grundlegende Transformationsfunktionen zu Stitch hinzuzufügen, das 2018 von Talend übernommen wurde. Seit den ersten Versionen ermöglichte dbt Analysten, zur Datentransformation unter Anwendung bewährter Methoden des Software-Engineerings beizutragen, wie Versionskontrolle, Testen und Dokumentation. dbt ist von Beginn an quelloffen gewesen, und 2018 veröffentlichte das Team von dbt Labs, damals noch als Fishtown Analytics bekannt, auf Basis von dbt Core ein kommerzielles Produkt.
Geschichte und Entwicklung
Im Jahr 2016 entwickelte RJX, ein in Philadelphia ansässiges Analyseunternehmen, dbt, um den Bedarf einer Transformationsschicht in seiner Stitch-Datenpipeline zu decken. Die ersten Versionen konzentrierten sich darauf, Analysten zu ermöglichen, SQL-basierte Transformationen zu schreiben, die versioniert und getestet werden konnten. Nachdem Stitch 2018 von Talend übernommen wurde, spaltete sich das dbt-Team als Fishtown Analytics ab und wurde später in dbt Labs umbenannt. 2018 startete es dbt Cloud, eine kommerzielle Plattform mit Whitepaper-Bereitstellung, die eine webbasierte IDE, Planung und Überwachung zusätzlich zum quelloffenen dbt Core bereitstellt.
Das Projekt gewann in der Community der Analysetechnik erheblich an Bedeutung, was zu einer Reihe von Finanzierungsrunden führte. Im April 2020 kündigte dbt Labs seine mit Serie A an, die von Andreessen Horowitz geleitet wurde. Im November desselben Jahres folgte eine Serie B, geleitet von Andreessen Horowitz und Sequoia. Im Juni 2021 erhöhte das Unternehmen eine Serie C, geleitet von Altimeter, Sequoia und Andreessen Horowitz. Im Februar 2022 sammelte dbt Labs 222 Millionen Dollar in einer Serie D bei einer Bewertung von 4,2 Milliarden Dollar.
Im Januar 2025 übernahm dbt Labs SDF Labs, ein in Seattle ansässiges Startup, das 2022 von Lukas Schulte, Wolfram Schulte, Elias DeFaria und Michael Levin gegründet wurde. SDF Labs entwickelte SQL-Kompilierungs- und statische Analysetechnologie für Analytics Engineering, die in die Werkzeuge von dbt integriert wurde, um Leistung und Zuverlässigkeit zu verbessern.
Finanzierung und Unternehmensentwicklung
Die Finanzierungsentwicklung von dbt Labs spiegelt die wachsende Nachfrage nach Werkzeugen für Analytics Engineering wider. Die Series A im Jahr 2020, geleitet von Andreessen Horowitz, markierte den Beginn bedeutender Beteiligungen von Wagniskapitalgebern. Die Series B Ende desselben Jahres nahmamer Sequoia als Bereitstellungsbeauftragten und die Series C im Jahr 2021 umfasste Altimeter, Sequoia und Andreessen Horowitz. Die Series D im Februar 2022 mit einer Bewertung von 4,2 Milliarden Dollar bot erhebliches Kapital für Produktentwicklung und Markterweiterung.
Im Oktober 2025 kündigte dbt Labs eine endgültige Vereinbarung zur Fusion mit Fivetran, einem Datenintegrationsunternehmen, mit einem reinen Aktienabsatz an. Nach den Bedingungen sollte Fivetran-CEO George Fraser das kombinierte Unternehmen leiten, während dbt-Labs-Gründer Tristan Handy als Präsident (dieser)rgirl als Präsident. Die Fusion stand bis 2026 unterstand und noch der regulatorischenGenehmigung aus, wobei das zusammengeführte Unternehmen voraussichtlich einen jährlichen wiederkehrenden Umsatz von nahezu 600 Millionen Dollar erreichen sollte. Diese Fusion zielte darauf ab, einen umfassenden Datenstack zu scha alt,führenden„wir"und„„" (über un das pap."
Kernfunktionen und Arbeitsablauf
Dbt bietet es dem Benutzer an, Datentransformationen als SQL-SELECT-Anweisungen zu definieren, die dann zu Tabellen oder Sichten im eins verein werden. Das Werkzeug unterstützt modulare Entwicklung, bei fertierunMehr als eine Umformung in wiederverwendbare Modelle zerlegt werden kann, und Abhängigkeiten zwischen Modellen werden automatisch verwaltet. Dieser Ansatz ermöglicht das Analytics Engineering, komplexe Pipelines^1^2 und globalen Sichtbarkeit.
Dbt verwendet YAML-Dateien, um Eigenschaften wie Modell Konfigurationen, Tests und Dokumentation zu erklären. Eine bemerkenswerte Funktion ist der seed-Typ, der für statisch oder unregelmäßig geänderte Daten wie Ländercodes oder Lookup-Tabellen verwendet wird. Seeds sind CSV-basiert und werden in der Regel seeds-Ordner gespeichert, wobei sie versionskontrolliert und als Tabellen in das Warehouse bereitgestellt werden können.
Das Werkzeug integriert andere wichtige Data Warehouses, einschließlich Amazon Redshift, Google BigQuery, Azure Synapse und andere; damit ist es eine praktische Wahl für Organisationen mit verschiedenartiger Datenarchitektur. Dbt unterstützt auch Test- und Dokumentationsgenerierung, die Datenqualität und Zusammenarbeit zwischen Teams fördert.
Auswirkungen auf das Analytics Engineering
Dbt hat eine entscheidende Rolle bei der Etablierung des Bereichs Analytics Engineering gespielt, der die Lücke br Gebiet und Business Intelligence schließt. Durch die Anwendung von Software-Engineering-Praktiken wie Versionskontrolle, kontinuierliche Integrationen und Code-Reviews auf Datentransformationen hat dbt und in dbt dazu beigetragen, dass Organisationen von ad-hoc SQL-Skripten zu wartbaren, skalierbaren Pipelines übergehen.
Der quelloffene Charakter des Tools hat eine große Gemeinschaft von Praktikern hervorgebracht, die Plugins, Pakete und Best Practices beitagen. Dies dieses Ökosystem hat das Know demonstriert. Dbt bleibt bis 2026 eine führende Lösung für die Datentransformation mit kontinuierlichen Entwicklung, insbesondere im Bereich der SQL-Kompilierung und statischen Analyse nach der SDF-Labs-Übernahme.
Die fortschrittliche Datenqualität wird durch integrierte Tests unterstützt, die her ausgeführt werden und schließlich dazu dienen, Diskussionenübergreifende und Wartungskontinuität zu ermöglichen, während die Zusammenarbeit im Team für effektive Entwicklungsprozesse wichtig bleibt.