推薦序一：打造資料驅動的組織及文化

推薦序二：打造卓越數據團隊的全方位指南

前言



PART 1 dbt 及 Analytics Engineering

CHAPTER 01 dbt 及 Analytics Engineering

1-1 dbt 與 Analytics Engineering 的誕生

1-2 資料環境演化

1-3 現代資料棧的誕生



PART 2 介紹 dbt Cloud、dbt Core 及實際操作

CHAPTER 02 頂台小籠包和 Jaffle Shop

2-1 頂台小籠包的數據分析草創期

2-2 為什麼頂台小籠包要用 dbt？

2-3 什麼團隊適合導入dbt？什麼團隊不適合？

2-4 頂台小籠包使用 dbt 的改變

2-5 操作 dbt 前的準備工作

2-6 資料平台的選擇



CHAPTER 03 開始使用 dbt Cloud

3-1 建立 dbt Cloud 專案

3-2 初始化專案、執行 SQL 查詢及建立 Model

3-3 將 dbt model 實體化：dbt run 指令

3-4 模組化：擺脫又臭又長的一整串語法

3-5 部署前的準備：建立 Pull Request 並將變更併入

3-6 在 dbt Cloud 建立部署環境及定時排程



CHAPTER 04 在 dbt Cloud IDE 上開發

4-1 dbt tests 簡介：以 example 資料夾為例

4-2 更多測試方法、dbt build 指令

4-3 dbt 文件：在 Cloud IDE 產生、閱讀及編輯文件

4-4 手動維護的 CSV 資料源：dbt seeds

4-5 Cloud IDE 錯誤排除觀念

4-6 dbt Cloud 進階功能：dbt Assist

4-7 dbt Cloud 的價格方案



CHAPTER 05 在本機使用 dbt Core

5-1 頂台小籠包重新評估改用 dbt Core

5-2 使用 dbt Cloud 或 dbt Core 的考量

5-3 設定 dbt Core 本機環境

5-4 在本機用 dbt Core 開發的基本操作

5-5 dbt 輔助開發神器：Power User for dbt Core



CHAPTER 06 dbt 指令功能介紹及操作案例

6-1 dbt 有什麼設定？ Configs 和 Property 是什麼？

6-2 好用的 dbt 指令參數介紹

6-3 dbt Jinja 及 Macros

6-4 dbt Package

6-5 dbt 如何客製化 dataset 和 table 命名

6-6 掌握 dbt incremental 的增量更新技巧

6-7 深度解析 dbt snapshot 設定步驟和各種策略



PART 3 實用資料觀念及最佳實踐

CHAPTER 07 資料品質管理

7-1 資料品質定義及影響因素

7-2 資料品質（Data Quality）的實作

7-3 dbt test 原理、使用方式

7-4 dbt test 常用的 package「dbt.utils」及「dbt_expectations」介紹

7-5 如何儲存和查詢 dbt test 結果？

7-6 dbt test 常用的 package「elementary」套件介紹、dbt test 結果通知

7-7 透過 dbt test 與 Recce 實現 CI 流程



CHAPTER 08 dbt 專案架構以及資料建模（Data Modeling）

8-1 dbt 的下游應用

8-2 資料建模（Data Modeling）的概念以及常見的類型

8-3 dbt 專案架構及命名原則

8-4 dbt_project_evaluator：自動檢查專案品質

8-5 dbt Cloud 的進階功能：dbt Semantic Layer



CHAPTER 09 進階資料建模實用案例：用 dbt 實作 Data Vault

9-1 Data Vault 介紹與概念

9-2 用 dbt 建立 DV 2.0：實作案例分享



PART 4 建立資料團隊及資料文化

CHAPTER 10 建立資料團隊

10-1 有效組織資料團隊

10-2 何時該調整資料團隊架構

10-3 如何評估資料團隊

10-4 如何思考及建立資料策略

10-5 Data Team 也是 Product team



CHAPTER 11 發展資料文化

11-1 如何提升資料素養？為什麼？

11-2 觀察現況並保持耐性

11-3 不要當 Data ATM

11-4 信任是合作的基石

11-5 製造小勝利以利發展資料文化

11-6 在計算指標之前，先確保定義一致

11-7 身為資料人，如何跟其他人協作

11-8 善用 BI

11-9 想達到的理想世界



PART 5 打造你的資料職涯

CHAPTER 12 頂台小籠包首位分析工程師明宏的資料職涯

12-1 明宏的資料職涯

12-2 用問題來描繪你的學習路徑

12-3 加入主管的行列

12-4 專業上的選擇



CHAPTER 13 你需要加入資料社群

13-1 為什麼你需要加入資料社群

13-2 如何玩社群

13-3 你的經驗值得分享

13-4 你也可以帶領社群

13-5 在 dbt 社群找到志同道合的朋友



APPENDIX A 結語及附錄

結語

特別感謝

名詞解釋

版權出處