nhantu1211
New member
[TIẾNG VIỆT]:
** Phân tích dữ liệu với DBT + BigQuery **
**Giới thiệu**
Kho dữ liệu là một công cụ mạnh mẽ để lưu trữ và phân tích một lượng lớn dữ liệu.Tuy nhiên, chúng có thể khó sử dụng hiệu quả, đặc biệt là đối với người dùng phi kỹ thuật.DBT và BigQuery là hai công cụ có thể giúp việc lưu trữ dữ liệu dễ tiếp cận hơn và dễ sử dụng hơn.
** DBT **
DBT (Công cụ xây dựng dữ liệu) là một công cụ chuyển đổi dữ liệu giúp bạn chuyển đổi dữ liệu của mình thành một định dạng nhất quán và có cấu trúc.Nó được thiết kế để được sử dụng bởi các nhà phân tích và các nhà khoa học dữ liệu, mà không cần kiến thức mã hóa sâu rộng.DBT có thể được sử dụng để thực hiện nhiều tác vụ chuyển đổi dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như:
* Lọc dữ liệu
* Tổng hợp dữ liệu
* Tham gia dữ liệu
* Tạo các cột mới
* Áp dụng các chức năng toán học
** BigQuery **
BigQuery là một kho dữ liệu dựa trên đám mây được quản lý đầy đủ, cung cấp hiệu suất và khả năng mở rộng nhanh chóng.Đây là một lựa chọn tốt để lưu trữ một lượng lớn dữ liệu và thực hiện các phân tích phức tạp.BigQuery có thể được sử dụng để:
* Lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc
* Thực hiện các truy vấn đặc biệt
* Xây dựng bảng điều khiển và báo cáo
* Tạo mô hình học máy
** Sử dụng DBT với BigQuery **
DBT và BigQuery có thể được sử dụng cùng nhau để tạo ra một nền tảng phân tích dữ liệu mạnh mẽ.DBT có thể được sử dụng để chuyển đổi dữ liệu thành một định dạng tương thích với BigQuery và BigQuery có thể được sử dụng để thực hiện các phân tích phức tạp trên dữ liệu được chuyển đổi.
Để sử dụng DBT với BigQuery, bạn sẽ cần tạo một dự án BigQuery và một dự án DBT.Sau đó, bạn sẽ cần kết nối hai dự án bằng Trình kết nối BigQuery.Khi các dự án được kết nối, bạn có thể bắt đầu viết các mô hình DBT.
Các mô hình DBT được viết theo định dạng YAML và chúng xác định các biến đổi mà bạn muốn thực hiện trên dữ liệu của mình.Khi bạn chạy một mô hình DBT, nó sẽ thực hiện các phép biến đổi và viết kết quả vào bảng BigQuery.
Bạn có thể sử dụng DBT để tạo ra một loạt các đường ống phân tích dữ liệu.Ví dụ: bạn có thể tạo một đường ống mà:
* Xuất dữ liệu từ hồ dữ liệu sang BigQuery
* Chuyển đổi dữ liệu thành một định dạng có cấu trúc
* Tạo bảng điều khiển và báo cáo
* Đào tạo một mô hình học máy
**Phần kết luận**
DBT và BigQuery là hai công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng cùng nhau để tạo ra một nền tảng phân tích dữ liệu toàn diện.DBT có thể được sử dụng để chuyển đổi dữ liệu thành một định dạng có cấu trúc và BigQuery có thể được sử dụng để thực hiện các phân tích phức tạp trên dữ liệu được chuyển đổi.Sự kết hợp của các công cụ này có thể giúp bạn hiểu rõ hơn từ dữ liệu của bạn và đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn.
** Bài viết tham khảo **
* [Tài liệu DBT] (dbt Developer Hub)
* [Tài liệu BigQuery] (BigQuery documentation | Google Cloud)
* [DBT + Hướng dẫn BigQuery] (https://www.dbtlabs.com/blog/dbt-bigquery-tutorial/)
[ENGLISH]:
**Analyzing Data with dbt + BigQuery**
**Introduction**
Data warehouses are a powerful tool for storing and analyzing large amounts of data. However, they can be difficult to use effectively, especially for non-technical users. dbt and BigQuery are two tools that can help make data warehousing more accessible and easier to use.
**dbt**
dbt (data build tool) is a data transformation tool that helps you to transform your data into a consistent and structured format. It is designed to be used by analysts and data scientists, without the need for extensive coding knowledge. dbt can be used to perform a variety of data transformation tasks, such as:
* Filtering data
* Aggregating data
* Joining data
* Creating new columns
* Applying mathematical functions
**BigQuery**
BigQuery is a fully managed, cloud-based data warehouse that offers fast performance and scalability. It is a good choice for storing large amounts of data and performing complex analytics. BigQuery can be used to:
* Store data from a variety of sources, including structured and unstructured data
* Perform ad-hoc queries
* Build dashboards and reports
* Create machine learning models
**Using dbt with BigQuery**
dbt and BigQuery can be used together to create a powerful data analysis platform. dbt can be used to transform data into a format that is compatible with BigQuery, and BigQuery can be used to perform complex analytics on the transformed data.
To use dbt with BigQuery, you will need to create a BigQuery project and a dbt project. You will then need to connect the two projects using the BigQuery connector. Once the projects are connected, you can start writing dbt models.
dbt models are written in a YAML format and they define the transformations that you want to perform on your data. When you run a dbt model, it will execute the transformations and write the results to a BigQuery table.
You can use dbt to create a variety of data analysis pipelines. For example, you could create a pipeline that:
* Exports data from a data lake to BigQuery
* Transforms the data into a structured format
* Creates dashboards and reports
* Trains a machine learning model
**Conclusion**
dbt and BigQuery are two powerful tools that can be used together to create a comprehensive data analysis platform. dbt can be used to transform data into a structured format, and BigQuery can be used to perform complex analytics on the transformed data. This combination of tools can help you to gain insights from your data and make better business decisions.
**Reference Articles**
* [dbt Documentation](https://docs.getdbt.com/)
* [BigQuery Documentation](https://cloud.google.com/bigquery/docs/)
* [dbt + BigQuery Tutorial](https://www.dbtlabs.com/blog/dbt-bigquery-tutorial/)
** Phân tích dữ liệu với DBT + BigQuery **
**Giới thiệu**
Kho dữ liệu là một công cụ mạnh mẽ để lưu trữ và phân tích một lượng lớn dữ liệu.Tuy nhiên, chúng có thể khó sử dụng hiệu quả, đặc biệt là đối với người dùng phi kỹ thuật.DBT và BigQuery là hai công cụ có thể giúp việc lưu trữ dữ liệu dễ tiếp cận hơn và dễ sử dụng hơn.
** DBT **
DBT (Công cụ xây dựng dữ liệu) là một công cụ chuyển đổi dữ liệu giúp bạn chuyển đổi dữ liệu của mình thành một định dạng nhất quán và có cấu trúc.Nó được thiết kế để được sử dụng bởi các nhà phân tích và các nhà khoa học dữ liệu, mà không cần kiến thức mã hóa sâu rộng.DBT có thể được sử dụng để thực hiện nhiều tác vụ chuyển đổi dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như:
* Lọc dữ liệu
* Tổng hợp dữ liệu
* Tham gia dữ liệu
* Tạo các cột mới
* Áp dụng các chức năng toán học
** BigQuery **
BigQuery là một kho dữ liệu dựa trên đám mây được quản lý đầy đủ, cung cấp hiệu suất và khả năng mở rộng nhanh chóng.Đây là một lựa chọn tốt để lưu trữ một lượng lớn dữ liệu và thực hiện các phân tích phức tạp.BigQuery có thể được sử dụng để:
* Lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc
* Thực hiện các truy vấn đặc biệt
* Xây dựng bảng điều khiển và báo cáo
* Tạo mô hình học máy
** Sử dụng DBT với BigQuery **
DBT và BigQuery có thể được sử dụng cùng nhau để tạo ra một nền tảng phân tích dữ liệu mạnh mẽ.DBT có thể được sử dụng để chuyển đổi dữ liệu thành một định dạng tương thích với BigQuery và BigQuery có thể được sử dụng để thực hiện các phân tích phức tạp trên dữ liệu được chuyển đổi.
Để sử dụng DBT với BigQuery, bạn sẽ cần tạo một dự án BigQuery và một dự án DBT.Sau đó, bạn sẽ cần kết nối hai dự án bằng Trình kết nối BigQuery.Khi các dự án được kết nối, bạn có thể bắt đầu viết các mô hình DBT.
Các mô hình DBT được viết theo định dạng YAML và chúng xác định các biến đổi mà bạn muốn thực hiện trên dữ liệu của mình.Khi bạn chạy một mô hình DBT, nó sẽ thực hiện các phép biến đổi và viết kết quả vào bảng BigQuery.
Bạn có thể sử dụng DBT để tạo ra một loạt các đường ống phân tích dữ liệu.Ví dụ: bạn có thể tạo một đường ống mà:
* Xuất dữ liệu từ hồ dữ liệu sang BigQuery
* Chuyển đổi dữ liệu thành một định dạng có cấu trúc
* Tạo bảng điều khiển và báo cáo
* Đào tạo một mô hình học máy
**Phần kết luận**
DBT và BigQuery là hai công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng cùng nhau để tạo ra một nền tảng phân tích dữ liệu toàn diện.DBT có thể được sử dụng để chuyển đổi dữ liệu thành một định dạng có cấu trúc và BigQuery có thể được sử dụng để thực hiện các phân tích phức tạp trên dữ liệu được chuyển đổi.Sự kết hợp của các công cụ này có thể giúp bạn hiểu rõ hơn từ dữ liệu của bạn và đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn.
** Bài viết tham khảo **
* [Tài liệu DBT] (dbt Developer Hub)
* [Tài liệu BigQuery] (BigQuery documentation | Google Cloud)
* [DBT + Hướng dẫn BigQuery] (https://www.dbtlabs.com/blog/dbt-bigquery-tutorial/)
[ENGLISH]:
**Analyzing Data with dbt + BigQuery**
**Introduction**
Data warehouses are a powerful tool for storing and analyzing large amounts of data. However, they can be difficult to use effectively, especially for non-technical users. dbt and BigQuery are two tools that can help make data warehousing more accessible and easier to use.
**dbt**
dbt (data build tool) is a data transformation tool that helps you to transform your data into a consistent and structured format. It is designed to be used by analysts and data scientists, without the need for extensive coding knowledge. dbt can be used to perform a variety of data transformation tasks, such as:
* Filtering data
* Aggregating data
* Joining data
* Creating new columns
* Applying mathematical functions
**BigQuery**
BigQuery is a fully managed, cloud-based data warehouse that offers fast performance and scalability. It is a good choice for storing large amounts of data and performing complex analytics. BigQuery can be used to:
* Store data from a variety of sources, including structured and unstructured data
* Perform ad-hoc queries
* Build dashboards and reports
* Create machine learning models
**Using dbt with BigQuery**
dbt and BigQuery can be used together to create a powerful data analysis platform. dbt can be used to transform data into a format that is compatible with BigQuery, and BigQuery can be used to perform complex analytics on the transformed data.
To use dbt with BigQuery, you will need to create a BigQuery project and a dbt project. You will then need to connect the two projects using the BigQuery connector. Once the projects are connected, you can start writing dbt models.
dbt models are written in a YAML format and they define the transformations that you want to perform on your data. When you run a dbt model, it will execute the transformations and write the results to a BigQuery table.
You can use dbt to create a variety of data analysis pipelines. For example, you could create a pipeline that:
* Exports data from a data lake to BigQuery
* Transforms the data into a structured format
* Creates dashboards and reports
* Trains a machine learning model
**Conclusion**
dbt and BigQuery are two powerful tools that can be used together to create a comprehensive data analysis platform. dbt can be used to transform data into a structured format, and BigQuery can be used to perform complex analytics on the transformed data. This combination of tools can help you to gain insights from your data and make better business decisions.
**Reference Articles**
* [dbt Documentation](https://docs.getdbt.com/)
* [BigQuery Documentation](https://cloud.google.com/bigquery/docs/)
* [dbt + BigQuery Tutorial](https://www.dbtlabs.com/blog/dbt-bigquery-tutorial/)
