在 Day 4, 我談到為何選擇 dbt, 今天想來反向聊一下，那 dbt 為何選擇我這種，從 PM 轉進資料人。在 Day 24 也有聊到，dbt 的誕生是為了讓資料分析師可以師法工程師，那今天就來聊聊這些 dbt 想要幫助的人。

opening keynote in Coalesce 2022

Modern Data Stack, Modern Data People 🌐

這個名詞 "Modern Data Stack" ，其中的「現代」是想到區隔一下跟過去的不同，那個現代是從 2012 年 10 月開始，當時 Amazon 推出了 Redshift, 第一個雲端資料倉儲。dbt 是在 2016 年推出，而我是從 2020 年開始使用。

資料世界變化很快，所以不太可能這其中的從業人員是大學專修然後入行，就當時大學可能也沒有專門的科系。dbt 就是其中的代表 ⭐，使用 dbt 的人可能當初都沒想過會成為資料人，只是對資料很有興趣、好奇，接觸後慢慢深入才變成資料人 data practitioners. 去年去參加 Coalesce 2022 時，遇到很多這樣的人，大家都有非常不同的背景，走過各種彎路才到這裡，能夠一同聚在 Coalesce 讓我感到不孤單 “I’m not alone.” 🌟 

從 dbt meetup 經驗，通常參與者會分兩派， 偏資料分析或資料工程。可能資料工程比較多來自工程師，還算背景差不多，但資料分析師就真的有很多不同背景，原本是財務、行銷、營運、業務或者產品，讓整個社群很多元 🎨。

一起學習 🙌📚

資料世界是學無止盡的 (其實哪個領域不是！)，所以很多都是做中學。推薦這篇 Building Your Analytics Brain Trust 非常清楚說明為什麼學習時需要跟朋友一起，有個社群可以依靠，這篇也是 Locally Optimistic 一個從 New York 發起的資料社群的類似成立初衷。非常推薦大家去參與這個社群，在他們網站發佈的文章也都非常精華，業界前輩經驗分享。

我感覺 dbt 有同樣的精神。有超多頻道、討論問題及解法，而且討論範圍其實不止 dbt:

• 專門討論 dbt 的有 zero-to-dbt, #dbt-core-development, #dbt-cloud 等等
• 工具： #tools-looker, #tools-vscode, #tools-dagster, 幾乎熱門工具都有
• 資料庫： #db-clickhouse, #db-snowflake, 等等，有新的都會很快出現
• 社群相關： #community-strategy, #community-writer
• 宣傳自己的東西： #i-made-this, #i-read-this
• 各地活動，線上或線下: #events-ama, #local-taipei

dbt Taipei meetup 也分享過很多不止 dbt 的話題，像是 Thomas 介紹他如何導入更好的 remote 工作文化、Allen 分享資料分析師的軟技能 等

dbt 官方也提供很多學習資源，但我覺得最精華的還是在社群內的交流跟各自發表的內容，去年在 Coealsece 2022 就找到超多很棒的電子報及部落格：

• https://benn.substack.com/
• https://www.linkedin.com/in/marcstone/recent-activity/all/
• http://emilieschario.com/
• https://compilerqueen.substack.com/p/the-missing-link-part-2

這幾個大神超推。而且分享不是在研討會或 meetup 而已，而是持續不斷的交流產生。

很好玩~ 😄

看別人玩很好，自己加入更棒！感受真實、更深、也學習更多。不要再害羞或猶豫了~ 不管你在大公司或小新創，職稱跟年資都不重要，一起學習、分享你的經驗，成功跟失敗，這些都可以幫助到其他人，尤其可以加深自己的學習。快來加入！

對 dbt 或 data 有興趣 👋？歡迎加入 dbt community 到 #local-taipei 找我們，也有實體 Meetup 請到 dbt Taipei Meetup 報名參加

下一篇終於要寫完了 🎬

達成一個里程碑 🎉，居然可以寫完鐵人賽。從我開始寫部落格以來，兩年才發表 29 篇文章，居然這 30 天就寫了 30 篇。我想整理總結一下這整份從個人開始，寫了團隊與公司 (最難寫的部分)，以及最後的社群章節，明天見。