Fivetran en dbt Labs: nieuwe mogelijkheden voor enterprise-data

Samenvatting

Fivetran en dbt Labs maken dbt v2 en dbt State algemeen beschikbaar, met nieuwe contextlagen en een open lakehouse-visie.

dbt v2 en dbt State krijgen algemene beschikbaarheid

Fivetran en dbt Labs stellen dbt v2 en dbt State algemeen beschikbaar. Ook introduceren ze Fivetran Context Layer, nieuwe dbt Wizard-ervaringen, dbt Charts en een visie op een open lakehouse. De aankondiging dateert van 16 september 2026.

dbt v2 is een volledige herschrijving van de dbt-engine in Rust. De engine verwerkt een project met 10.000 modellen tot tien keer sneller dan v1 en geeft vooraf feedback over fouten, kolomcontroles en lineage. Met dbt v2 eindigt de scheiding tussen de Core- en Fusion-engine: dbt krijgt één engine met twee versies.

dbt State vergelijkt metadata uit het datawarehouse met de SQL van modellen. Vervolgens bepaalt de functie welke modellen opnieuw worden gebouwd, overgeslagen, gekloond of uitgesteld. Dat vereenvoudigt de orkestratie en voorkomt onnodige warehouse-berekeningen.

Open Data Infrastructure zet context centraal

Fivetran en dbt Labs koppelen deze releases aan hun Open Data Infrastructure. Die architectuur laat organisaties opslag, rekenkracht, dataverplaatsing, transformaties en visualisatie afzonderlijk kiezen en wijzigen. De context uit modellen, tests en metriekdefinities blijft daarbij eigendom van de organisatie en moet over platforms, modellen en tools heen beschikbaar blijven voor AI-agents.

Voor BI-teams verschuift daarmee de aandacht van alleen datatransformatie naar de betekenis die rond die transformatie is vastgelegd. dbt Charts en Fivetran Context Layer vullen de technische laag aan met respectievelijk visualisatie en context. De bron noemt geen vervanging van bestaande platforms; de nadruk ligt juist op samenwerking tussen onderdelen.

Concrete takeaway voor dbt-teams

Breng in kaart welke modellen, tests, metriekdefinities en lineage-informatie je omgeving al bevat. Controleer daarna of dbt v2 en dbt State passen bij je huidige orkestratie en warehousegebruik, vooral bij grote modelprojecten waar opnieuw bouwen onnodige berekeningen veroorzaakt.