La couche sémantique dbt permet aux entreprises de définir de façon centralisée des indicateurs clés comme le « revenu », le « nombre de clients » ou le « taux de désabonnement » dans dbt, et de les interroger dans des outils d’analyse en aval. Cela permet à tous les acteurs de l’entreprise d’avoir la certitude qu’ils travaillent à partir des mêmes hypothèses que leurs collègues, quel que soit l’outil de données qu’ils ont choisi. Si une définition de métrique est mise à jour dans dbt, elle est mise à jour de manière transparente partout, ce qui garantit la cohérence de l’ensemble de l’entreprise.

Les packages dbt de Fivetran complètent sa solide bibliothèque de connecteurs en construisant des modèles de données et des métriques prêts à être analysés dans dbt. Ces modèles de données sont des projets dbt autonomes avec des scripts SQL intégrés qui transforment les données brutes en ensembles de données prêts à être analysés. Fivetran développe et maintient des packages dbt pour les sources les plus populaires et ajoute continuellement de nouvelles sources.

En tant que Metrics Ready Partner, Fivetran peut maintenant améliorer ses modèles de données préétablis avec des définitions de métriques détaillées. Cela permet à tous les intervenants de s’aligner sur les données et de comprendre la signification des métriques, ce qui réduit les goulots d’étranglement et assure aux clients un accès plus rapide à des métriques de qualité. Fivetran et dbt Labs se sont engagés à accroître la confiance dans les données, en améliorant leur exactitude et leur intégrité.

Une image contenant personne, ciel, homme, debout Description générée automatiquement« L’approfondissement de notre partenariat avec dbt Labs en tant que Metrics Ready Partner apporte plus de valeur et une meilleure expérience utilisateur pour tous nos clients communs », a déclaré Fraser Harris, vice-président des produits chez Fivetran. « L’une des grandes valeurs ajoutées de dbt metrics a été de fournir des informations sur la façon dont les données brutes se transforment en métriques, et cela s’aligne parfaitement avec l’accent mis par Fivetran sur la transparence autour des données sources. Une plus grande transparence dans les pipelines de données est synonyme de meilleure qualité, de métriques plus cohérentes et, en fin de compte, de meilleurs résultats analytiques pour nos clients. »