Data Engineering এর ওয়ার্কফ্লো – পার্ট ৪

পর্ব ৪ – DBT: Raw Data → Insights

আজকে জানব DBT নিয়ে…।

আজ আমাদের Food delivery কোম্পানির manager dashboard এ দেখতে চান—

Top 10 busiest area

Average delivery time

Repeat customers

এই কাজের হাজির হয় DBT (Data Build Tool)।

DBT raw data কে clean, transform, model করে analytics-ready dataset বানায়।

মানে SQL ব্যবহার করে এমন dataset বানায় যেটা দিয়ে সহজেই dashboard/report তৈরি করা যায়।

;

DBT-এর ব্যবহার কোথায়?

Raw data → Clean & Structured data

Testing + Documentation → ডেটা quality নিশ্চিত করা

Data pipeline কে version control এ রাখা

Automated transformation for dashboards & BI tools

.

কেন শিখবেন?

কারণ বাস্তব কোম্পানিতে decision-making সবসময় clean, well-structured data এর উপর দাঁড়িয়ে থাকে।

আর DBT হলো modern data engineering workflow-এর অপরিহার্য হাতিয়ার – যেটা আপনার raw messy data কে business-friendly insights এ রূপান্তর করবে।

এখন পর্যন্ত এই চার পর্বে আমরা দেখলাম—

Kafka: ডেটার courier service, যেটা ছড়ানো source থেকে real-time এ data সংগ্রহ করে।

Snowflake: সেই data কে safe warehouse এ securely রাখে, যাতে সহজে query করা যায়।

PySpark: warehouse এ থাকা millions of rows কে দ্রুত process ও transform করে।

DBT: processed data কে clean, structured, analytics-ready বানায়, যেটা দিয়ে business dashboards/report তৈরি হয়।

.

এর ফলাফল…..??

Customer, Rider, আর Business সবাই পায় smooth experience।

বুঝতেই পারছেন, Data Engineering আসলে হলো raw data কে actionable insights এ রূপান্তর করার শিল্প।

আর এই পুরো workflow-টাই হাতে-কলমে শিখবেন আমাদের Data Engineering Job Ready Program এ – যেখানে থাকবে ৩টি industry-grade project, modern tools, আর complete career গাইডলাইনস।

আর গল্পে গল্পে এমন আরও টুলস নিয়ে জানতে চাইলে আমাদের সাথেই থাকুন! .

.

আমাদের Data Engineering-এর এনরোলমেন্ট কিন্তু চলছে। এনরোল করতে চাইলে রেজিস্ট্রেশন করতে ভুলবেন না। লিংক দেওয়া থাকবে কমেন্টেই।