我是DBT，嘿，嘿。DBT，嘿，嘿。
瑞典文中的翻译应直接简洁，根据英文原文： 介绍现在是秋季会议季节，没错，我指的是技术会议，而不是像SEC这样的会议（尽管SEC的会议挺有趣的，尽管今年我的Gators表现得不太好（还有什么新鲜事吗？））。上周，dbt Labs 举办了他们一年一度的 Coalesce 大会，与往年一样，内容非常丰富。随着会议内容开始在网上发布，这里是我从会议中获得的一些主要收获。
治理良好的数据产品此视频由Dropbox和Atlan介绍了成功的数据产品的开发流程。根据Atlan的说法，这些步骤包括：
- 搭建数据治理框架
- 构建数据产品框架：一个好的数据产品应该遵循的原则是它以用户为中心，可共享，有文档记录且易发现，可扩展且灵活，以及可靠
- 设计并开发这些产品
- 实施并扩展数据产品框架：为此，Atlan 建议建立支持和维护流程，在多个领域内扩展框架，并监控性能并进行迭代
上述几点中蕴含着很多内容（而这只是会议本身的概要，我强烈推荐大家去查看），但关键在于，直接沟通并建立框架可以使得未来的实施快速且无缝衔接。这一点经常被忽视，因为每个人都在追求快速的胜利或回报，但组织内的数据团队应该不应盲目追求，首先努力制定并采纳这种标准。一旦标准确立，便有了明确的模式可循，从而随着时间的推移，减少了信息孤岛的现象。
大规模部署 dbt每次看到 Chick-fil-A 出现在这些会议上，我都会感到非常惊叹。也许部分原因是我通常不会指望快餐公司在技术方面表现出色（而 Chick-fil-A 在这方面确实在行业中领先），但这也因为他们的实现确实非常令人印象深刻。在管理 dbt 大规模应用方面，Chick-fil-A 讨论了他们是如何在其各个业务领域之间建立数据交换的。这种交换的优势有：
，
- 鼓励跨团队协作
- 减少代码冗余
- 避免同一事实的多重表述
- 减少资源消耗
如果你没有把所有东西都集中在一个单一的空间或目录里（这在去中心化的方法中现在很少见），那么有一个交换机制是一个很好的想法。继续维护一个单一的信息来源是利益相关方从数据中获取见解所需，因此，最好确保这一标准还能继续存在。
哦，这些谈话总是让我觉得遗憾，因为西雅图没有足够的 Chick-fil-A 分店。也许这会成为某个特许经营的好机会？我只是随便说说。
语义层在关于dbt的会议上，你不可能不谈到语义层。使用语义层会带来哪些好处？
- 提供使用最佳实践构建指标的工作流程
- 优化事故处理
- 推动各方妥协并统一指标定义
- 实现跨工具和界面的一致性
- 使数据从业者能够参与到业务的各个层面
我现在的工作中非常关注指标以及整个语义层。你需要有一种方式来轻松地表示公司数据中的核心实体，关键利益相关者在各自领域内共同认可并定义明确的指标是实现这一目标的关键。使这一层易于所有人访问和理解，可以大大提高组织内的数据素养。
结论今年的 Coalesce 有太多精彩的演讲和讨论，让我无法在一文中全部总结。敬请期待几周后的第二部分，一如既往，感谢 dbt Labs 举办了如此精彩的活动！
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