Samenvatting
Databricks Lakeflow combineert streaming, orkestratie en platformintegraties met Fivetran en dbt in één dataplatform.
Databricks Lakeflow: wat er gebeurt
Fivetran beschrijft hoe Fivetran, dbt en Databricks Lakeflow naast elkaar werken binnen een Databricks-omgeving. De drie tools verdelen het werk: Fivetran brengt gegevens uit applicaties en databases binnen, dbt zet die gegevens om in geteste bedrijfsmodellen en Lakeflow verwerkt gebeurtenisstromen en coördineert vervolgtaken.
Fivetran biedt vooraf gebouwde connectors voor meer dan 770 gegevensbronnen. Het platform levert data aan Delta Lake en ondersteunt onder meer incrementele synchronisatie en schemamigratie. dbt definieert transformaties als code, inclusief tests, versiebeheer en documentatie.
Lakeflow voegt opname, transformatie en orkestratie toe voor batch- en streamingverwerking met SQL en Python. Lakeflow Jobs kan ook dbt-projecten aansturen. Een voorbeeldarchitectuur combineert Salesforce-, facturatie- en supportgegevens via Fivetran met productgebeurtenissen uit bijvoorbeeld Kafka via Lakeflow.
Fivetran, dbt en Databricks Lakeflow: waarom dit belangrijk is
Lakeflow lijkt op het eerste gezicht te concurreren met Fivetran en dbt. De beschreven samenwerking kiest echter voor een taakverdeling: Fivetran behandelt ondersteunde SaaS- en databaseverbindingen, dbt beheert bedrijfslogica en Lakeflow verwerkt streamingdata en plant afhankelijkheden tussen taken.
Dat onderscheid helpt BI-teams om niet één tool voor elke gegevensstroom te gebruiken. Batchgegevens uit bedrijfssystemen volgen een andere route dan gebeurtenissen uit een message bus. De modellen in dbt blijven bovendien bruikbaar wanneer nieuwe gegevens binnenkomen. Zo ontstaat een platform waarin operationele en analytische toepassingen dezelfde gegevensbasis kunnen gebruiken, zonder dat de drie producten dezelfde functie hoeven over te nemen.
Databricks Lakeflow: concrete takeaway
Breng per bron eerst het type verwerking in kaart. Gebruik Fivetran voor de beschikbare SaaS- en databaseconnectors, dbt voor geteste bedrijfsmodellen en Lakeflow voor event streams, transformaties en taakcoördinatie. Controleer daarna of de gekozen Lakeflow-pipelines, dbt-projecten en Delta Lake-tabellen op elkaar aansluiten voordat je de architectuur uitbreidt.
Verdiep je kennis
ETL uitgelegd — Extract, Transform, Load in gewone taal
Wat is ETL? Leer hoe Extract, Transform en Load werkt, het verschil met ELT, en welke tools je kunt gebruiken. Helder ui...
KennisbankData lakehouse uitgelegd — Het beste van twee werelden
Wat is een data lakehouse en waarom combineert het het beste van data warehouses en data lakes? Vergelijking, architectu...