La tan prometida analítica de autoservicio finalmente llegó, y está cambiando la forma en que analizamos los datos. Con la introducción de dbt Charts, un nuevo lenguaje de código abierto, los gráficos están siendo extraídos de las herramientas de inteligencia empresarial y puestos en código. Este movimiento está a punto de revolucionar la forma en que trabajamos con los datos, lo que facilita la colaboración entre humanos y agentes de inteligencia artificial para construir juntos.
Según Tristan Handy, fundador de dbt Labs, la pila de datos moderna ha experimentado cambios significativos en los últimos años. Las capas de infraestructura del paquete tradicional de inteligencia empresarial han sido extraídas y convertidas en infraestructura de propósito específico, lo que deja a las herramientas de inteligencia empresarial centrarse en la visualización, las interfaces analíticas interactivas y las definiciones semánticas. Sin embargo, esto también ha creado un nuevo conjunto de desafíos, particularmente cuando se trata de trabajar con agentes de inteligencia artificial.
Los agentes de inteligencia artificial son fluidos en código, SQL y Git, pero luchan con herramientas basadas en interfaz de usuario. dbt Charts aborda este problema al introducir un nuevo lenguaje YAML estructurado que puede declarar un panel interactivo completo en un solo archivo YAML auditable. Esto significa que los agentes de chat pueden trabajar sin problemas con los datos, creando gráficos y paneles con facilidad.
El lenguaje dbt Charts está diseñado para ser extensible y fácil de leer, con un enfoque en la simplicidad y la flexibilidad. Envuelve SQL en YAML, lo que permite a los usuarios declarar qué datos desean ver y cómo desean verlos. El lenguaje también incluye soporte para Markdown y Jinja, lo que facilita la adición de prosa y variables a los gráficos.
Una de las principales ventajas de dbt Charts es su profunda integración con dbt. La capa de gráficos se sitúa directamente sobre la capa de transformación, lo que facilita el cambio de ambos modelos y gráficos en un solo repositorio de Git. Esta integración también permite el soporte para la capa semántica de dbt, lo que permite a los paneles utilizar métricas definidas en el proyecto en lugar de restablecer SQL.
dbt Charts también incluye una serie de características diseñadas para admitir la analítica conversacional, incluida la validación estricta de YAML y SQL, y un conjunto exhaustivo de comprobaciones de visualización. Estas comprobaciones señalan los problemas potenciales antes de que alguien vea el panel, lo que facilita la identificación y solución de problemas.
Además del lenguaje de código abierto, dbt Charts también está lanzando una plataforma alojada, dbtCharts.com, en beta pública. Esta plataforma se conecta a su almacén y agrega analítica conversacional, un editor visual, historial de versiones y compartición con permisos para usuarios y grupos. La plataforma está diseñada para manejar la alojamiento, el control de acceso y los aspectos de interfaz de usuario de la inteligencia empresarial, lo que deja al lenguaje de código abierto centrarse en la capa de gráficos.
Con dbt Charts, los equipos pueden autoservirse, con agente en mano, sin crear una segunda pila de datos oculta. La plataforma está construida sobre el lenguaje de código abierto, por lo que cada cambio, desde el chat, el editor visual o el código, se refleja en el mismo YAML en su repositorio de Git. Esto significa que nada está bloqueado, y el mismo panel puede ejecutarse en su laptop, en CI y en la plataforma.
Este artigo foi escrito com a assistência de IA.
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