Hoje existem diversas ferramentas para trabalhar com dados, cada uma com seus prós e contras, dependendo totalmente do problema que você está tentando resolver. Se você está procurando a ferramenta ideal para aprender ou aplicar nos seus negócios para extrair valor dos seus dados, este post é para você.

Vamos apresentar duas ferramentas inovadoras que vêm ganhando destaque no universo de dados. Nosso objetivo é mostrar suas vantagens e diferenças para que você possa decidir qual delas se adapta melhor às suas necessidades. Portanto, neste artigo, vamos falar sobre dbt vs Alteryx. Primeiro, vamos definir cada ferramenta e, depois, analisar em quais situações elas são mais indicadas.

dbt: Transformando a forma como equipes trabalham com dados

dbt, sigla para Data Build Tool, é uma ferramenta open source desenvolvida pela dbt Labs com o objetivo de simplificar a transformação de dados usando uma única linguagem de programação: SQL.

Ela também faz parte do novo modelo de infraestrutura de dados chamado modern data stack, que combina diversas tecnologias — cada uma com funções específicas, como integração, armazenamento e visualização — em um ecossistema open source unificado que traz mais eficiência, autonomia e escalabilidade para as empresas.

O dbt vem ganhando espaço no mercado não apenas por ser gratuito, mas também por ser extremamente fácil de usar. Ele inclui recursos que facilitam o trabalho de profissionais de dados e até ajudam pessoas que não atuam diretamente com dados a entender o que está acontecendo.

Além de permitir a transformação de dados usando SQL, o dbt oferece:

• Recursos de testes: permitem verificar a qualidade dos dados, integrações e o desempenho do código.
• Ferramentas de deployment: possibilitam publicar seus repositórios de forma privada ou pública.
• Documentação automática: gera documentação do projeto automaticamente, registra todas as alterações e permite incluir essa documentação no deployment.
  

Assim, o dbt vem se consolidando como uma das principais ferramentas de transformação de dados, com vantagens como:

• Facilidade de uso para profissionais que não são da área de dados
• Modelagem de dados flexível
• Rastreamento do histórico de alterações
• Controle de versão simples
• Open source e altamente customizável
• Conexão com múltiplos bancos de dados
• Testes integrados de qualidade de dados
• Curva de aprendizado baixa
• Documentação integrada
  

Alteryx: Solução completa para gerar insights com rapidez e poder analítico

Diferente do dbt, o Alteryx é uma plataforma de análise de dados que exige pouco ou nenhum código. Seu objetivo é unificar áreas como Analytics, Data Science e Automação de Processos em uma única plataforma end-to-end, acelerando a transformação digital das empresas.

Como líder em Analytics Process Automation, o Alteryx é uma forte opção para empresas que desejam desenvolver uma cultura orientada a dados sem precisar de uma equipe completa ou de um “super-herói” — ou seja, alguém que domine todas as linguagens de programação e todos os processos de dados.

Mas, como qualquer solução, ele também tem seus pontos de atenção. O Alteryx reúne diversos processos em uma única ferramenta que simplifica análises, mas isso tem um custo. Ele exige uma licença paga que pode variar de individual a organizacional. A licença mais comum, chamada Alteryx Designer, custa cerca de US$ 5.195 por usuário por ano.

Um valor considerável.

Ainda assim, a plataforma oferece uma ampla gama de recursos:

• Abrange todas as etapas do processo de dados: extração, preparação, transformação, análise preditiva e compartilhamento
• Automatiza várias partes do fluxo de trabalho analítico, como limpeza e transformação de dados
• Oferece análise visual em cada etapa do processo
• Suporta modelagem preditiva (redes neurais, árvores de decisão, entre outros) por meio de elementos visuais
• Fornece insights geoespaciais, úteis para marketing, logística e otimização de territórios de vendas
• Permite criar e compartilhar relatórios com facilidade (mapas, tabelas, textos em PDF, HTML, DOCX etc.)
• Publicação de aplicativos sem código, permitindo que gestores interajam com modelos e ajustem parâmetros conforme suas necessidades
• Conexão com qualquer fonte de dados: ERPs, serviços em nuvem, bancos de dados locais, planilhas e muito mais

No entanto, por ser uma plataforma de ciência de dados low-code/no-code, muitos profissionais acabam optando por outras ferramentas. Existem limitações tanto em sua funcionalidade quanto na capacidade de integração com outros sistemas.

Outro ponto é que o Alteryx não é cloud-native. Ele precisa ser instalado em uma máquina local, em um servidor local ou em um servidor na nuvem, o que pode gerar custos adicionais com hardware, licenças ou infraestrutura de cloud. Além disso, ao contrário de soluções cloud-native que podem ser acessadas instantaneamente de qualquer lugar, o Alteryx exige configuração para acesso remoto, o que pode não ser ideal para equipes distribuídas.

A melhor ferramenta é aquela alinhada ao seu data stack

Neste ponto, você provavelmente já tem uma visão mais clara das principais diferenças entre essas ferramentas. Enquanto o dbt é focado em resolver problemas específicos de transformação de dados, oferecendo visibilidade sobre essas transformações por meio de uma ferramenta open source, o Alteryx oferece uma solução completa de analytics, cobrindo todo o processo de dados com uma abordagem visual de arrastar e soltar. Isso pode acelerar fluxos de trabalho e liberar tempo para análises mais profundas, mas também vem acompanhado de um custo relativamente alto, dependendo do seu orçamento e das necessidades do seu negócio.

Na prática, muitos profissionais de dados não procuram uma suíte completa de analytics. Eles apenas precisam de uma solução para processos ETL ou ELT (Extract, Transform, Load), preferencialmente open source. Essa necessidade pode ser atendida por ferramentas do modern data stack, que costuma ser mais rápida, mais barata, mais escalável e eficiente para resolver o problema.

No fim das contas, não existe uma ferramenta universalmente melhor que a outra. Tudo depende das suas necessidades específicas e do investimento que você está disposto — ou pode — fazer neste momento.