Bij het implementeren van jouw data-analyse en -beheer oplossing is het belangrijk om de juiste tool(s) te kiezen voor het ontsluiten en modelleren van data. Dit draagt bij aan de leversnelheid en kwaliteit van de oplossingen die jouw team aanbiedt aan de eindgebruiker. Twee krachtige opties die hierbij helpen zijn DBT Core en het Nitrogen Control Center (NCC) van InSpark, welke beide werken op Microsoft Fabric. In deze blog vergelijken we deze tools en bespreken we of ze passen binnen jouw organisatie.
DBT Core op Microsoft Fabric: de kracht van data modellering
DBT is een open-source tool die analytics- en data-engineers in staat stelt om data transformaties te definiëren en uit te voeren. Met DBT kunnen gebruikers SQL-scripts schrijven om data te transformeren en modelleren, wat resulteert in een consistente en herhaalbare data pipeline.- Transparantie: Alle transformaties zijn duidelijk gedocumenteerd in SQL.
- Herhaalbaarheid: Transformaties kunnen eenvoudig opnieuw worden uitgevoerd.
- Samenwerking: Teams kunnen samenwerken aan dezelfde data modellen.
- Open source: veel beschikbare extensies en mogelijkheden.
- Flexibiliteit: DBT Core werkt naast Microsoft Fabric ook op andere data platforms.
Nadelen
- Geen GUI; vereist technische vaardigheden en ervaring met command-line tools.
- Geen ondersteuning voor datamonitoring of bronintegratie.
- Geen ondersteuning voor dataontsluiting op Microsoft Fabric Open source: afhankelijkheid van onderhoud en aanpassingen door de community.
- Langere implementatietijd omdat er maatwerk nodig is.
Nitrogen Control Center op Microsoft Fabric: versnelling van data integratie
Het Nitrogen Control Center (NCC) van InSpark biedt een gebruiksvriendelijke online interface voor het ontsluiten en transformeren van data uit een scala aan bronnen. Je voert connecties en brontabellen op, waarna de data wordt geladen en gehistoriseerd wordt opgeslagen. Vervolgens kun je gelijk starten met het definiëren van jouw data-modellen, welke hierna geladen kunnen worden met het Nitrogen Control Center.
Voordelen
- Automatisering
- Georkestreerde verwerking van ruwe data tot een betrouwbaar datamodel op grond van door de gebruiker ingevoerde metadata
- Data wordt geladen conform de medallion architectuur
- Efficiëntie: Bespaart tot 80% ontwikkeltijd door gestandaardiseerde data pipelines
- Gebruiksvriendelijkheid:
- Intuïtieve portal voor dataspecialisten zonder codeerkennis
- Eenvoudig nieuwe bronnen en brontabellen toevoegen
- Met één klik het laden van bronnen promoveren naar je Test-, Acceptatie- en Productie-omgeving
- Beheer: adaptief beheer, monitoring en onderhoud door InSpark
Nadelen
- Werkt alleen op Microsoft Fabric
- Periodieke kosten
DBT Core vs. Nitrogen Control Center: een vergelijking
Welke tool past bij jouw organisatie?
- DBT Core: Geschikt voor technische teams die gespecialiseerd zijn in datatransformaties en werken met CI/CD-processen.
- DBT Cloud biedt een webgebaseerde interface, ondersteunt automatische versiebeheer en CI/CD-integraties. DBT Core is een open-source command-line tool, terwijl DBT Cloud extra functies biedt zoals een geïntegreerde ontwikkelomgeving (IDE) en geautomatiseerde orkestratie.
- Nitrogen Control Center: Geschikt voor organisaties die een gebruiksvriendelijke GUI nodig hebben voor bronintegratie, monitoring en workflows, minimale tijd willen besteden aan het ontsluiten van bronnen en snel over willen gaan op het leveren van datamodellen, analyse-oplossingen en dashboards en rapporten
Conclusie
Zowel DBT Core als Nitrogen Control Center hebben unieke sterktes binnen Microsoft Fabric. De keuze hangt af van de expertise binnen je team en de specifieke eisen aan je dataplatform en tooling. In het geval van DBT op Fabric, zal je de data eerste moeten ontsluiten buiten DBT om, waarna je met DBT aan de slag kan om de data historisch door te laden en datamodellen te definiëren. In het geval van het Nitrogen Control Center wordt de data direct ontsloten van de bron tot en met de historische laag, waarna je gelijk aan de slag kan met datamodelleren. Vanuit een kostenoogpunt lijkt DBT de absolute winnaar. Echter, DBT zal een aanzienlijk hogere tijds- en kennisinvestering van je team vragen. Kies je voor flexibiliteit en de kracht van open-source, of voor gebruiksgemak en end-to-end beheer?