😒 dbt Semantic Layer - сплошное разочарование 😒

Итак, попробовав несколько разных подходов, собрав результаты и отзывы, эволюционно я пришел к тому, что для ключевого KPI-дашборда компании (Weekly Business Review) лучше всего иметь все метрики в необходимых разрезах и гранулярностях в предрассчитанном виде в СУБД в одной небольшой таблице.

Сегодня в течение дня я экспериментировал с dbt Semantic Layer 2.0 (бывший Metricflow, который стал частью dbt Labs).

Напомню, что ранее массово были публикации и обсуждения dbt Semantic Layer 1.0. Коротко, его суть сводилась к следующему:

— В .yml файле декларативно описывались правила расчета метрик со ссылками на dbt-модели
— В виде dbt package устанавливался набор специализированных макросов
— Эти макросы могли быть использованы либо статически (материализация в dbt models)
— Либо динамически (через интерактивное обращение из BI и других инструментов)

Однако, с версии dbt-core 1.6.0 этот подход стал deprecated и дальнейшее его развитие и поддержка не подразумевались. Вразумительного объяснения, почему этот подход стал deprecated у меня нет. Есть только предположение, что на этом подходе недостаточно хорошо и много можно зарабатывать.

TO BE CONTINUED 🔻

#metrics #semantic_layer #dbt

🌐 @data_apps | Навигация по каналу