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dbt vs Alteryx: diferenças, vantagens e casos de uso

Hoje existem inúmeras ferramentas para trabalhar com dados, cada uma com seus próprios prós e contras, tudo depende do problema que você está tentando resolver. Se você está em busca da ferramenta ideal para aprender ou aplicar no seu negócio e extrair valor dos seus dados mais valiosos, este artigo é para você.

 

Vamos apresentar duas ferramentas inovadoras que vêm ganhando destaque no mundo dos dados. Nosso objetivo é mostrar as vantagens e diferenças de cada uma, para que você possa decidir qual delas se encaixa melhor nas suas necessidades. Neste post, vamos falar sobre dbt vs Alteryx. Primeiro, vamos definir cada ferramenta e, em seguida, abordar em quais situações elas são mais indicadas. 

dbt: Transformando a maneira como times trabalham com dados

dbt, abreviação de Data Build Tool, é uma ferramenta de código aberto desenvolvida pelo dbt Labs que visa simplificar a transformação de dados usando uma única linguagem de programação: SQL.

 

Ela também é uma das ferramentas utilizadas no novo modelo de infraestrutura de dados conhecido como modern data stack, que combina diversas tecnologias — cada uma com funções específicas como integração, armazenamento e visualização — em um ecossistema open source unificado, trazendo mais eficiência, autonomia e escalabilidade para as empresas. 

 

O dbt vem ganhando força no mercado não apenas por ser gratuito, mas também por ser incrivelmente fácil de usar. Ele inclui recursos que facilitam a vida dos profissionais de dados e até ajudam quem não trabalha com dados a entender o que está acontecendo.

Além de permitir que você transforme dados usando SQL, o dbt oferece:

Portanto, o dbt está se tornando rapidamente uma das principais ferramentas de transformação de dados, com vantagens como:

Alteryx: solução completa para insights rápidos e poderosos

Ao contrário do dbt, Alteryx é uma plataforma de análise de dados que usa pouco ou nenhum código. Seu objetivo é unificar áreas como análise, ciência de dados e automação de processos em uma única plataforma de ponta a ponta, tudo com o objetivo de acelerar a transformação digital da sua empresa.

Como líder em Automação de Processos Analíticos, o Alteryx é uma excelente opção para empresas que desejam desenvolver uma cultura de dados sem precisar de uma equipe completa ou de um "super-herói" - em outras palavras, alguém que conheça todas as linguagens de programação e todos os processos de dados por dentro e por fora.

 

Mas, como em tudo, nem tudo é perfeito. O Alteryx reúne vários processos em uma única ferramenta que simplifica a análise, mas também tem um preço. Ele exige uma licença paga que varia de individual a organizacional. A licença mais comum, "Alteryx Designer", custa cerca de US$ 5.195/ano por usuário.

Um pouco caro, não é? Ainda assim, a plataforma oferece uma ampla variedade de recursos:

 

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

 

Outra desvantagem é que o Alteryx não é uma solução cloud-native. Ele precisa ser instalado em sua máquina local, em um servidor interno ou em um servidor na nuvem, o que pode gerar custos adicionais com hardware, licenciamento ou infraestrutura em nuvem. Além disso, diferentemente de outras ferramentas nativas da nuvem que podem ser acessadas instantaneamente de qualquer lugar, o Alteryx exige configuração e setup específicos para acesso remoto, o que o torna menos ideal para times distribuídos.

A melhor ferramenta é a que está alinhada com o seu stack de dados

A essa altura, você provavelmente já tem uma noção mais clara das principais diferenças entre essas ferramentas. Enquanto o dbt é focado especificamente na transformação de dados, oferecendo visibilidade sobre esse processo por meio de uma ferramenta open source, o Alteryx se posiciona como uma “solução tudo em um” para análise de dados,  cobrindo todo o fluxo com uma abordagem de arrastar e soltar. Isso pode acelerar os workflows e liberar tempo para análises mais aprofundadas, embora tenha um custo relativamente alto, dependendo do seu orçamento e das necessidades do negócio.

 No fim das contas, a maioria dos profissionais de dados não está procurando uma suíte analítica completa, apenas querem uma solução para processos de ETL ou ELT (Extract, Transform, Load), de preferência open source. Essa necessidade costuma ser bem atendida por ferramentas dentro do modern data stack, que tendem a ser mais rápidas, baratas, escaláveis e eficazes.

 

Em última análise, não existe uma ferramenta que seja melhor do que a outra. Tudo se resume às suas necessidades específicas e ao investimento que você está disposto (ou pode) fazer no momento.

Sobre a Indicium

A Indicium é líder global em serviços de dados e inteligência artificial, criada para ajudar empresas a resolver o que importa agora e se preparar para o que vem depois. Com um investimento de 40 milhões de dólares e um time com mais de 400 profissionais certificados, entregamos soluções ponta a ponta ao longo de todo o ciclo de vida dos dados. Nosso framework proprietário, o IndiMesh, impulsionado por inteligência artificial, orienta cada entrega com inteligência coletiva, expertise comprovada e controle de qualidade rigoroso. Líderes de mercado como PepsiCo e Bayer confiam na Indicium para transformar desafios complexos de dados em resultados duradouros.

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