O dbt (data build tool) é hoje uma das ferramentas mais importantes do ecossistema de dados moderno. Criado para transformar dados diretamente dentro do data warehouse, ele permite que analistas e engenheiros usem apenas SQL para construir modelos reutilizáveis, testados e documentados.

Na prática, o dbt substitui processos complexos de ETL por uma abordagem mais simples: o ELT. Os dados são extraídos e carregados em sua forma bruta (Bronze), e o dbt entra em ação para transformá-los em informações limpas (Silver) e métricas de negócio (Gold).

Entre suas principais vantagens estão:

• Produtividade: elimina a necessidade de linguagens complexas, usando apenas SQL.

• Governança: oferece testes, documentação e versionamento integrado ao Git.

• Escalabilidade: suporta desde pequenos times até arquiteturas robustas em nuvem.

• Colaboração: aproxima engenheiros e analistas de dados no mesmo fluxo de trabalho.

Com uma curva de aprendizado acessível e recursos poderosos, o dbt se tornou uma peça-chave do Modern Data Stack, ajudando empresas a transformar dados brutos em decisões confiáveis de forma ágil e padronizada.

Onde o dbt roda

O dbt pode ser executado em diferentes ambientes, dependendo da necessidade da empresa e da maturidade do time de dados. Ele possui duas edições principais:

1. dbt Core (Open Source)

• O que é: versão gratuita e open source.

• Onde roda: pode ser instalado localmente (na sua máquina via pip/conda) ou em servidores (on-premises, Docker, Kubernetes, etc.).

• Quem gerencia: o próprio time de dados é responsável por configurar, versionar e orquestrar os modelos.

• Principais usos:

  • Projetos menores ou médios.

  • Ambientes que já usam orquestradores (Airflow, Dagster, Prefect).

  • Empresas que querem total controle da infraestrutura.

• Vantagem: zero custo de licença, total flexibilidade.

• Desafio: exige mais conhecimento técnico e manutenção da infra.

2. dbt Cloud (SaaS Gerenciado)

• O que é: plataforma paga e gerenciada pelos criadores do dbt.

• Onde roda: 100% em nuvem (web IDE, agendamento de jobs, monitoramento).

• Quem gerencia: o time da dbt Labs (empresa criadora da ferramenta).

• Principais usos:

  • Times que querem rapidez sem precisar configurar servidores.

  • Projetos corporativos de larga escala.

  • Equipes que preferem foco em modelagem e não em infraestrutura.

• Vantagem: interface amigável, agendador integrado, alertas e colaboração simplificada.

• Desafio: custo de assinatura e menor flexibilidade que o Core.

dbt na Arquitetura Medallion

Um dos exemplos mais comuns de aplicação do dbt é dentro da Arquitetura Medallion (Bronze, Silver e Gold), bastante usada em projetos de dados modernos.

• Bronze: os dados chegam brutos das fontes (APIs, bancos, arquivos, etc.).

• Silver: esses dados são limpos, padronizados e integrados.

• Gold: as informações viram métricas e indicadores de negócio.

O dbt atua principalmente nas camadas Silver e Gold, ajudando a:

• Padronizar colunas e tipos de dados.

• Integrar informações de diferentes fontes em tabelas únicas.

• Aplicar regras de negócio para criação de métricas confiáveis.

• Criar modelos documentados e versionados para BI.

Por exemplo:

• Da camada Bronze, você pode ter uma tabela com logs de vendas de um e-commerce.

• Na Silver, com o dbt, você transforma isso em uma tabela limpa, padronizando datas, moedas e nomes de clientes.

• Na Gold, o dbt gera uma fato de vendas com métricas como faturamento diário, ticket médio e número de clientes ativos — pronta para alimentar relatórios no Power BI ou outro dashboard.

👉 Vale destacar que o dbt não depende exclusivamente da Arquitetura Medallion. Ele também pode ser aplicado em outros modelos de organização, como Data Vault, Kimball (star schema) ou até em pipelines mais simples, onde basta transformar tabelas brutas em tabelas analíticas.

Em todos os casos, o papel do dbt é o mesmo: transformar dados crus em informações confiáveis, com rapidez e governança.

Rodando o dbt em uma IDE

O dbt pode ser executado de forma simples em uma IDE como o Visual Studio Code (VS Code), que é hoje uma das mais utilizadas por engenheiros e analistas de dados.

Basta instalar o dbt Core na sua máquina, configurar a conexão com o data warehouse e criar um projeto com o comando dbt init. A partir daí, todos os modelos podem ser escritos em arquivos SQL dentro da pasta models/, com suporte a Jinja para macros e variáveis.

No VS Code, o desenvolvedor tem acesso a:

• Autocompletar e syntax highlight para SQL e YAML.

• Integração com Git, garantindo versionamento e colaboração.

• Execução de comandos dbt diretamente no terminal integrado (dbt run, dbt test, dbt build).

• Organização de pastas que reflete a arquitetura de dados da empresa (ex.: Bronze, Silver e Gold).

Essa abordagem torna o fluxo de trabalho prático, pois o dbt combina a simplicidade do SQL com as boas práticas de engenharia de software dentro de uma IDE já conhecida por muitos times de tecnologia.

Estrutura de Pastas de um Projeto dbt

my_dbt_project/
├── dbt_project.yml # Arquivo principal de configuração do projeto
├── models/ # Onde ficam os modelos (as transformações em SQL)
│ ├── example/ # Pasta de exemplo criada automaticamente
│ │ ├── my_first_dbt_model.sql
│ │ ├── my_second_dbt_model.sql
│ │ └── schema.yml # Definição de testes e documentação dos modelos
├── analyses/ # Queries exploratórias opcionais
├── macros/ # Funções reutilizáveis (escritas em Jinja + SQL)
├── seeds/ # Arquivos CSV que podem virar tabelas no warehouse
├── snapshots/ # Versões históricas de tabelas (auditoria / SCDs)
├── tests/ # Testes genéricos adicionais (opcional)
└── .gitignore # Arquivo padrão para versionamento

🔎 Detalhes importantes:

• dbt_project.yml → É o “coração” do projeto, onde definimos nomes, configurações, caminhos de pastas e comportamento dos modelos.

• models/ → Pasta mais usada. Aqui ficam os arquivos .sql com as transformações. O dbt compila e executa cada modelo no warehouse.

• schema.yml → Arquivo YAML que acompanha os modelos para definir testes (ex: valores únicos, não nulos), documentação e descrições de colunas.

• macros/ → Lugar para criar funções personalizadas (ex: macros para incremental, data quality, etc.).

• seeds/ → Usado quando precisamos carregar dados estáticos (ex: tabelas de mapeamento ou parâmetros).

• snapshots/ → Captura do estado de tabelas em determinado momento, útil para acompanhar mudanças históricas (Slowly Changing Dimensions).

• analyses/ → Para salvar queries ad-hoc ou análises auxiliares que não viram modelo final.

👉 Normalmente, times de dados expandem a pasta models/ criando subpastas para refletir camadas da arquitetura, por exemplo:

models/
├── bronze/
├── silver/
├── gold/

Conclusão: Transformação que gera confiança

O dbt vai além de uma simples ferramenta de transformação: ele traz clareza, governança e colaboração para o dia a dia dos times de dados. Ao centralizar as transformações no warehouse, usando apenas SQL, ele reduz complexidade e aumenta a confiança nos resultados.

Rodando em ambientes locais, na nuvem ou integrado a orquestradores, o dbt se adapta a diferentes contextos e estratégias. Seja em arquiteturas como a Medallion ou em outros modelos de organização, sua missão é sempre a mesma: entregar dados limpos, consistentes e prontos para gerar valor.

Com a força da comunidade e a simplicidade de sua proposta, o dbt ajuda empresas a transformar não só dados, mas também a forma como elas tomam decisões.
Porque no fim, dados confiáveis são a base de qualquer estratégia de sucesso.