Data build tool (dbt) es una herramienta de línea de comandos de código abierto que ayuda a analistas e ingenieros a transformar datos en su almacén de datos de manera más efectiva. Permite a los ingenieros de analítica escribir sentencias SQL select que se compilan en tablas y vistas, centrándose en el paso de transformación en los procesos de extracción, carga y transformación (ELT). dbt no extrae ni carga datos; está diseñado para ser eficiente en la transformación de datos que ya se encuentran dentro de un almacén, permitiendo a los analistas trabajar más como ingenieros de software.
La herramienta se originó en RJMetrics en 2016 como una solución para añadir capacidades básicas de transformación a Stitch, que fue adquirida por Talend en 2018. Desde sus primeras versiones, dbt permitió a los analistas contribuir a la transformación de datos siguiendo las mejores prácticas de ingeniería de software, como el control de versiones, las pruebas y la documentación. dbt ha sido de código abierto desde el principio, y en 2018, el equipo de dbt Labs, entonces llamado Fishtown Analytics, lanzó un producto comercial basado en dbt Core.
Historia y Desarrollo
En 2016, RJMetrics, una empresa de analítica con sede en Filadelfia, desarrolló dbt para abordar la necesidad de una capa de transformación en su pipeline de datos Stitch. Las versiones iniciales se centraron en permitir a los analistas escribir transformaciones basadas en SQL que pudieran versionarse y probarse. Después de que Stitch fuera adquirida por Talend en 2018, el equipo de dbt se escindió como Fishtown Analytics, posteriormente renombrada como dbt Labs. En 2018, lanzaron dbt Cloud, una plataforma comercial que proporciona un IDE basado en web, programación y monitoreo sobre el dbt Core de código abierto.
El proyecto ganó una tracción significativa en la comunidad de ingeniería de analítica, lo que llevó a una serie de rondas de financiación. En abril de 2020, dbt Labs anunció su Serie A liderada por Andreessen Horowitz. En noviembre del mismo año, anunció una Serie B liderada por Andreessen Horowitz y Sequoia. En junio de 2021, la empresa recaudó una Serie C liderada por Altimeter, Sequoia y Andreessen Horowitz. En febrero de 2022, dbt Labs recaudó 222 millones de dólares en una Serie D con una valoración de 4.2 mil millones de dólares.
En enero de 2025, dbt Labs adquirió SDF Labs, una startup con sede en Seattle fundada en 2022 por Lukas Schulte, Wolfram Schulte, Elias DeFaria y Michael Levin. SDF Labs desarrolló tecnología de compilación SQL y análisis estático para la ingeniería de analítica, que se integró en las herramientas de dbt para mejorar el rendimiento y la fiabilidad.
Financiación y Evolución Corporativa
La trayectoria de financiación de dbt Labs refleja la creciente demanda de herramientas de ingeniería de analítica. La Serie A en 2020, liderada por Andreessen Horowitz, marcó el inicio de un interés significativo del capital de riesgo. La Serie B más tarde ese año añadió a Sequoia como colíder, y la Serie C en 2021 incluyó a Altimeter, Sequoia y Andreessen Horowitz. La Serie D en febrero de 2022, con una valoración de 4.2 mil millones de dólares, proporcionó capital sustancial para el desarrollo de productos y la expansión del mercado.
En octubre de 2025, dbt Labs anunció un acuerdo definitivo para fusionarse con Fivetran, una empresa de integración de datos, en un acuerdo totalmente en acciones. Según los términos, el CEO de Fivetran, George Fraser, lideraría la empresa combinada, mientras que el fundador de dbt Labs, Tristan Handy, ejercería como presidente. La fusión estaba pendiente de aprobación regulatoria en 2026, con la entidad combinada proyectada a acercarse a los 600 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales. Esta fusión tenía como objetivo crear una pila de datos integral que cubriera tanto el movimiento como la transformación de datos.
Características Principales y Flujo de Trabajo
Dbt opera permitiendo a los usuarios definir transformaciones de datos como sentencias SQL select, que luego se compilan en tablas o vistas en el almacén. La herramienta admite desarrollo modular, donde las transformaciones pueden dividirse en modelos reutilizables, y las dependencias entre modelos se gestionan automáticamente. Este enfoque permite a los ingenieros de analítica construir pipelines complejos con un linaje y una documentación claros.
Dbt utiliza archivos YAML para declarar propiedades como configuraciones de modelos, pruebas y documentación. Una característica notable es el tipo seed, que se utiliza para datos estáticos o que cambian con poca frecuencia, como códigos de país o tablas de referencia. Los seeds se basan en CSV y generalmente se almacenan en una carpeta seeds, lo que permite versionarlos y cargarlos en el almacén como tablas.
La herramienta se integra con los principales almacenes de datos, incluidos Amazon Redshift, Google BigQuery, Azure Synapse y otros, lo que la convierte en una opción versátil para organizaciones con infraestructura de datos diversa. Dbt también admite la generación de pruebas y documentación, promoviendo la calidad de los datos y la colaboración entre equipos.
Impacto en la Ingeniería de Analítica
Dbt ha desempeñado un papel fundamental en el establecimiento del campo de la ingeniería de analítica, cerrando la brecha entre la ingeniería de datos y la inteligencia empresarial. Al aplicar prácticas de ingeniería de software como el control de versiones, la integración continua y la revisión de código a las transformaciones de datos, dbt ha ayudado a las organizaciones a alejarse de los scripts SQL ad hoc hacia pipelines de datos mantenibles y escalables.
La naturaleza de código abierto de la herramienta ha fomentado una gran comunidad de profesionales que contribuyen con plugins, paquetes y mejores prácticas. Este ecosistema ha ampliado las capacidades de dbt, incluyendo integraciones con herramientas de orquestación, plataformas de calidad de datos y flujos de trabajo de aprendizaje automático. En 2026, dbt sigue siendo una solución líder para la transformación de datos, con desarrollos continuos en áreas como la compilación SQL y el análisis estático tras la adquisición de SDF Labs.