dbt 與 Analytics Engineering 實戰手冊：從零打造現代資料分析架構及專業職涯（iThome鐵人賽系列書）

謝秉芳（Karen Hsieh）
熱衷提升資料文化與團隊一同打造好產品。從 dbt 發現洞察能幫助做產品，隨後建立資料團隊，提升組織資料素養。Taipei dbt Meetup 主辦人之一，熱愛分享與交流。

黃郁豪（Bruce Huang）
專注於幫助企業高效產出高品質資料的資料工程師。2022 年，團隊導入 dbt，大幅提升資料轉換效率並增強資料品質管控。從此持續分享 dbt 的實務經驗，並探討資料品質管理的議題。

韓衣錦（Michael Han）
從資料科學與分析工作入行，專門幫助企業轉型使用前沿資料工具。在2020年開始接觸 dbt，Singapore dbt Meetup 主辦人之一。希望可以透過本書分享我的一些經驗，也希望和大家一起發展中文圈 dbt 和資料的社群！

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