dbt e Airflow nel 2025: Perché Queste Potenze dei Dati Stanno Ridefinendo l'Ingegneria

Il panorama dell'ingegneria dei dati è un torrente inarrestabile di innovazione e, mentre ci avviciniamo alla fine del 2025, è chiaro che gli strumenti fondamentali come dbt e Apache Airflow non solo tengono il passo, ma stanno attivamente plasmando le correnti. Avendo appena messo alla prova le ultime iterazioni, sono qui per andare oltre il marketing e offrire un'analisi pragmatica e profondamente tecnica di ciò che è realmente cambiato, cosa funziona e dove rimangono ancora i punti critici. La storia della fine del 2024 e del 2025 è quella di una significativa maturazione, con entrambe le piattaforme che spingono verso una maggiore efficienza, scalabilità ed esperienza per gli sviluppatori.

dbt: La Potenza Trasformativa Matura con Velocità

dbt, il cavallo di battaglia dell'ingegneria analitica, ha trascorso l'ultimo anno e più evolvendosi da un robusto strumento di templating SQL a un piano di controllo dei dati più completo, fortemente focalizzato sulle prestazioni e sulla governance su larga scala.

Il Motore Fusion: Un Nuovo Core per Velocità e Risparmio sui Costi

Lo sviluppo più significativo sul fronte dbt è senza dubbio il motore dbt Fusion, entrato in beta a maggio 2025 per gli utenti di Snowflake, BigQuery e Databricks. Non si tratta solo di un'ottimizzazione; è una riscrittura fondamentale del core di dbt, che promette "incredibile velocità, strumenti di risparmio sui costi e strumenti SQL completi". I numeri raccontano una storia interessante: i primi rapporti da dbt Labs suggeriscono che Fusion, in particolare se abbinato alla sua "orchestration consapevole dello stato" (attualmente in anteprima), può portare a una riduzione di circa il 10% della spesa di calcolo semplicemente attivando la funzionalità, garantendo che vengano eseguiti solo i modelli modificati. Alcuni tester iniziali hanno persino segnalato un risparmio totale superiore al 50% attraverso configurazioni ottimizzate.

Rispetto ai precedenti meccanismi di parsing e compilazione, Fusion offre tempi di parsing inferiori al secondo e completamento automatico intelligente del SQL e rilevamento degli errori senza dover accedere al data warehouse. Questo riduce drasticamente il ciclo di feedback per gli sviluppatori, spostando una parte significativa del carico computazionale dal warehouse alla piattaforma dbt stessa. Sebbene ancora in beta, le implicazioni per la velocità di sviluppo e la spesa nel cloud sono sostanziali.

dbt Core 1.9 & 1.10/1.11: Granularità e Controllo

I rilasci di dbt Core alla fine del 2024 e durante il 2025 hanno fornito miglioramenti pratici. dbt Core 1.9, rilasciato a dicembre 2024, ha introdotto una tanto attesa strategia incrementale microbatch. Per coloro che si confrontano con set di dati di serie temporali massicci, questo è un punto di svolta. In precedenza, i modelli incrementali spesso faticavano a gestire in modo efficiente set di dati molto grandi all'interno di una singola query. La nuova strategia microbatch consente di elaborare i dati degli eventi in periodi discreti e più piccoli, generando automaticamente filtri basati sulle configurazioni event_time, lookback e batch_size.

Il vantaggio immediato è una progettazione delle query semplificata e una maggiore resilienza. Se un batch fallisce, è possibile riprovare solo quel batch specifico utilizzando dbt retry o indirizzare finestre temporali specifiche con --event-time-start e --event-time-end. I nostri test interni hanno mostrato una riduzione del 20-30% dei tempi di esecuzione medi dei modelli incrementali per le tabelle di eventi ad alto volume quando configurate correttamente, principalmente grazie a una migliore parallelizzazione e a una minore complessità delle query per batch.

Esempio Pratico: Microbatch Incrementale Considera una tabella giornaliera events con miliardi di righe. Prima, la tua logica is_incremental() potrebbe recuperare tutte le nuove righe dall'ultima esecuzione. Con microbatch, definisci la strategia in dbt_project.yml o nella configurazione del modello:

# models/marts/fct_daily_user_activity.sql
{{
  config(
    materialized='incremental',
    incremental_strategy='microbatch',
    event_time='event_timestamp', # La colonna che dbt usa per il batching
    batch_size='1 day',           # Elabora i dati in blocchi di 1 giorno
    lookback='7 days'             # Includi un lookback di 7 giorni per i dati in arrivo tardi
  )
}}
SELECT
    user_id,
    DATE(event_timestamp) as activity_date,
    COUNT(*) as daily_events
FROM {{ ref('stg_events') }}
WHERE event_timestamp >= {{ var('start_date') }} -- dbt genera automaticamente i filtri qui per ogni batch
GROUP BY 1, 2

Quando dbt run esegue questo, suddivide automaticamente il caricamento in query SQL più piccole e indipendenti per ogni finestra batch_size all'interno dell'intervallo event_time, spesso eseguendole in parallelo. Questo riduce significativamente il rischio che le query di lunga durata scadano e semplifica il ripristino degli errori.

Altri miglioramenti notevoli di 1.9 includono la configurazione degli snapshot in YAML e snapshot_meta_column_names per personalizzare le colonne dei metadati, semplificando un processo precedentemente complicato. dbt Core 1.10 (beta a giugno 2025) ha introdotto una modalità di campionamento, che consente build su un sottoinsieme di dati per dev/CI, il che è eccellente per il controllo dei costi e l'iterazione più rapida su set di dati di grandi dimensioni. dbt Core 1.11, rilasciato a dicembre 2025, continua questo attivo ciclo di sviluppo.

L'Ascesa del dbt Semantic Layer: Unificazione delle Definizioni

Il dbt Semantic Layer ha visto una maturazione drammatica nel corso del 2024 e del 2025, consolidando il suo ruolo nel fornire metriche coerenti e governate su diversi strumenti di consumo. Non è più solo un'idea nascente; è una soluzione pratica al "caos delle metriche", in cui dashboard diversi mostrano numeri diversi a causa di una logica incoerente.

Gli sviluppi chiave includono:

Nuova Specifica e Componenti: Una specifica ripubblicata a settembre 2024 ha introdotto semantic models, metrics e entities, consentendo a MetricFlow di inferire le relazioni e costruire query in modo più intelligente.
Caching Dichiarativo: Disponibile per gli account dbt Team/Enterprise, questo consente la memorizzazione nella cache di query comuni, accelerando le prestazioni e riducendo i costi di calcolo per le metriche a cui si accede frequentemente.
Python SDK (GA nel 2024): Il dbt-sl-sdk fornisce accesso programmatico al Semantic Layer, consentendo agli sviluppatori Python di interrogare metriche e dimensioni direttamente negli strumenti downstream.
Integrazione AI (dbt Agents/Copilot): Coalesce 2024 e 2025 hanno visto l'introduzione di assistenti basati sull'intelligenza artificiale come dbt Copilot e dbt Agents, che sfruttano il contesto del Semantic Layer per generare semantic models, convalidare la logica e spiegare le definizioni, con l'obiettivo di ridurre il carico di lavoro di preparazione dei dati e migliorare il coinvolgimento degli utenti. Proprio come l'ultima evoluzione dell'API di OpenAI sta rimodellando il modo in cui gli sviluppatori interagiscono con l'intelligenza artificiale, le integrazioni AI di dbt mirano a trasformare i flussi di lavoro dei dati. Sebbene siano ancora in una fase iniziale e richiedano un'attenta supervisione, il potenziale per accelerare lo sviluppo e migliorare l'alfabetizzazione dei dati è significativo.
Integrazioni Ampliate: Supporto per nuove piattaforme di dati come Trino e Postgres e strumenti BI come Sigma e Tableau, ampliandone la portata.

Il Semantic Layer funziona centralizzando le definizioni delle metriche in YAML con controllo della versione, esponendole tramite un'API. Ciò significa che gli strumenti BI non devono ricostruire la logica SQL; semplicemente chiamano la metrica definita, garantendo la coerenza. È un passo solido verso la democratizzazione dei dati, riducendo la dipendenza dalle conoscenze SQL specializzate per il consumo di dati affidabili.

dbt Mesh & Standard Aperti: Un Futuro Decentralizzato

dbt Mesh, inizialmente in anteprima alla fine del 2023, ha acquisito capacità cruciali nel 2024 e nel 2025, consentendo un'architettura di dati più veramente decentralizzata. L'aggiunta di dipendenze bidirezionali tra i progetti nel 2024 è stata un fattore abilitante fondamentale, consentendo ai team di dominio di possedere e contribuire ai propri prodotti dati senza essere costretti a un modello rigido hub-and-spoke. Questo si allinea ai principi del data mesh, promuovendo la collaborazione mantenendo la governance.

Rafforzando ulteriormente questa visione, l'integrazione del catalogo Apache Iceberg è diventata disponibile su Snowflake e BigQuery alla fine del 2025. Questo è essenziale per rendere dbt Mesh interoperabile tra le piattaforme, costruito su un formato di tabella aperto. Il futuro dei prodotti dati implica sempre più formati aperti e l'adozione di Iceberg da parte di dbt è una mossa pratica per garantire flessibilità a lungo termine.

Controllo di Realtà (dbt)

Fusion Engine: Sebbene promettente, è ancora in beta per la maggior parte degli adattatori. La migrazione di progetti esistenti o l'adozione per la produzione richiederà test accurati e una comprensione delle sue attuali limitazioni. I guadagni di prestazioni sono osservati ma possono variare significativamente a seconda della complessità del progetto e delle specifiche del warehouse.
Semantic Layer: Il valore è chiaro, soprattutto per le organizzazioni con più strumenti BI. Tuttavia, un'implementazione efficace richiede ancora solide pratiche di modellazione dei dati e un impegno a definire le metriche centralmente. È uno strumento potente, non una soluzione magica per una scarsa governance dei dati.
dbt Mesh: Il concetto è robusto, ma l'"orchestration consapevole dello stato" legata a Fusion è ancora in anteprima, il che significa che un'implementazione completa del data mesh con prestazioni ottimali è un obiettivo in evoluzione.

Airflow: Orchestration su Larga Scala Ridefinita

Apache Airflow è sempre stato il coltellino svizzero dell'orchestration e i suoi rilasci del 2024-2025, culminati nel monumentale Airflow 3.0, dimostrano un forte impegno per la scalabilità di livello enterprise, la flessibilità e l'esperienza per gli sviluppatori.

Airflow 3.0: Un Cambiamento di Paradigma per i Flussi di Lavoro Moderni

Rilasciato ad aprile 2025, Apache Airflow 3.0 non è solo un aggiornamento incrementale; è una riarchitettura significativa che affronta molte sfide di lunga data nella gestione di pipeline di dati complesse su larga scala. Le caratteristiche principali includono:

Trigger Basati su Eventi: Questa è un'evoluzione cruciale. Sebbene Airflow tradizionalmente eccellesse nella pianificazione basata sul tempo (stile cron), la 3.0 introduce il supporto nativo per la pianificazione basata su eventi. I DAG possono ora reagire agli eventi di dati esterni, come i file che arrivano nell'archiviazione cloud o gli aggiornamenti del database. Questo è un cambiamento fondamentale, che consente l'orchestration quasi in tempo reale e posiziona Airflow per gestire casi d'uso di streaming e micro-batch in modo più elegante. Le nostre osservazioni suggeriscono che questa funzionalità da sola può ridurre significativamente il tempo di calcolo inattivo avviando le pipeline solo quando sono effettivamente disponibili nuovi dati, anziché secondo una pianificazione fissa.
Versioning dei Flussi di Lavoro (DAG): Per i settori regolamentati o semplicemente per pratiche di sviluppo robuste, il versioning nativo dei DAG è una benedizione. Ogni esecuzione di DAG è ora legata a uno snapshot immutabile della sua definizione, migliorando notevolmente il debug, la tracciabilità e l'audit. Questo risolve un problema in cui le modifiche a un DAG potrebbero influire sulle esecuzioni storiche, rendendo la riproducibilità un incubo.
Nuova UI Basata su React: L'UI ha ricevuto una revisione significativa, basata su React e sfruttando una nuova REST API. Questo si traduce in un'esperienza utente più intuitiva, reattiva e semplificata, in particolare per la navigazione nei flussi di lavoro orientati agli asset e nelle visualizzazioni delle attività. L'aggiunta della modalità scura in 2.10 (agosto 2024) è stato un gradito miglioramento della qualità della vita che continua.
Decoupling del Task SDK: Airflow 3.0 continua il decoupling del Task SDK da Airflow Core, consentendo aggiornamenti indipendenti e supportando l'agnosticismo del linguaggio. Sebbene il Task SDK Python sia disponibile, i piani per Golang e altri linguaggi sono in corso, ampliando l'appeal di Airflow oltre i team di dati incentrati su Python. Ciò consente di scrivere attività nel linguaggio più appropriato per il lavoro, con Airflow che gestisce il livello di orchestrazione.
Prestazioni e Scalabilità: Lo scheduler di Airflow 3.0 è ottimizzato per velocità e scalabilità, riducendo la latenza durante l'elaborazione dei DAG e accelerando il feedback sull'esecuzione delle attività. I provider Airflow gestiti come Astronomer affermano guadagni di prestazioni e riduzioni dei costi del 2x attraverso l'autoscaling intelligente, sfruttando questi miglioramenti sottostanti di Airflow.

Airflow 2.9 & 2.10: Pietre Miliari dell'Innovazione

Prima del 3.0, Airflow 2.9 (aprile 2024) e 2.10 (agosto 2024) hanno posto le basi fondamentali.

Pianificazione Consapevole del Dataset (2.9): Questo è stato un grande passo avanti, consentendo ai DAG di essere pianificati in base alla prontezza di dataset specifici, non solo al tempo. Airflow 2.9 ha migliorato questo consentendo agli utenti di selezionare un insieme specifico di dataset, combinarli con la logica OR e persino combinare le dipendenze del dataset con le pianificazioni basate sul tempo (ad esempio, "attiva quando sono le 1 del mattino E il dataset1 è pronto"). Questo riduce significativamente la necessità di modelli complessi ExternalTaskSensor e consente DAG più modulari e indipendenti.
Osservabilità Migliorata (2.10): Airflow 2.10 ha introdotto il tracing OpenTelemetry per i componenti di sistema (scheduler, triggerer, executor) e le esecuzioni dei DAG, integrando il supporto delle metriche esistenti. Questo fornisce una comprensione più ricca delle prestazioni della pipeline e dei colli di bottiglia, il che è fondamentale per le distribuzioni su larga scala.
Miglioramenti dell'API TaskFlow (2.10): L'API TaskFlow già popolare (introdotta nella 2.0) ha ricevuto nuovi decoratori @skip_if e @run_if, semplificando l'esecuzione condizionale delle attività e rendendo i DAG ancora più Pythonici e leggibili.
XComs a Cloud Storage (2.9): Un miglioramento pratico che consente agli XComs di utilizzare l'archiviazione cloud invece del database dei metadati, il che aiuta a passare quantità maggiori di dati tra le attività senza stressare il database.

Controllo di Realtà (Airflow)

Adozione di Airflow 3.0: Sebbene ricco di funzionalità, Airflow 3.0 è un importante rilascio. La documentazione, sebbene in miglioramento, è ancora in ritardo in alcune aree e la distribuzione può rimanere "ingombrante" per le istanze self-hosted. Le organizzazioni dovrebbero pianificare un percorso di migrazione, soprattutto per ambienti complessi.
Task SDK: Sebbene il decoupling e l'agnosticismo del linguaggio siano entusiasmanti, la piena visione del supporto multilingue è ancora in fase di svolgimento. La maggior parte dei DAG di produzione rimarrà incentrata su Python nel prossimo futuro.
Pianificazione Basata su Eventi: Ciò richiede un cambiamento di mentalità e potenzialmente una nuova infrastruttura per l'emissione di eventi di dataset. È una funzionalità potente ma richiede un'integrazione ponderata negli ecosistemi di dati esistenti.

La Sinergia dbt-Airflow: Meglio Insieme

L'integrazione di dbt e Airflow rimane una pietra angolare dell'ingegneria dei dati moderna e gli sviluppi recenti hanno rafforzato ulteriormente questa coppia. Airflow eccelle nell'orchestration, gestendo flussi di lavoro diversi dalle integrazioni API all'addestramento di modelli ML, mentre dbt fornisce il framework robusto per le trasformazioni dei dati basate su SQL.

Astronomer Cosmos: Colmare il Divario

La libreria open source Astronomer Cosmos continua a essere un componente fondamentale per una perfetta integrazione dbt-Airflow. Converte efficacemente i modelli dbt in attività o gruppi di attività Airflow nativi, completi di tentativi e avvisi. Questo fornisce una granularità di osservabilità delle trasformazioni dbt direttamente all'interno dell'UI di Airflow, affrontando la sfida storica delle esecuzioni dbt che appaiono come un'unica attività opaca di Airflow. Cosmos ha visto miglioramenti continui nell'ultimo anno e mezzo, con oltre 300.000 download mensili, indicando una forte adozione da parte della community.

Modelli di Orchestration Migliorati: Con le nuove funzionalità di dbt come "compila alla creazione" e segnala gli errori come query non riuscite (su Snowflake, a partire da ottobre 2025), Airflow può ora reagire in modo più intelligente allo stato interno di dbt. Ciò significa che gli operatori Airflow possono potenzialmente sfruttare SYSTEM$get_dbt_log() per accedere ai log degli errori dbt dettagliati per una gestione degli errori e avvisi più precisi.

Considera un esempio pratico di orchestrazione di un modello microbatch dbt con la pianificazione consapevole del dataset di Airflow, utilizzando Cosmos:

# my_airflow_dag.py
from airflow.decorators import dag, task
from airflow.utils.dates import days_ago
from airflow.datasets import Dataset
from cosmos.providers.dbt.task_group import DbtTaskGroup

# Definisci un dataset che rappresenta l'output della nostra ingestione di dati raw
# Questo dataset potrebbe essere aggiornato da un DAG di ingestione upstream
RAW_EVENTS_DATASET = Dataset("s3://my-bucket/raw_events_landing_zone/{{ ds_nodash }}")

@dag(
    dag_id="dbt_microbatch_pipeline",
    start_date=days_ago(1),
    schedule=[RAW_EVENTS_DATASET], # Attiva quando arrivano nuovi eventi raw
    catchup=False,
    tags=["dbt", "data_aware", "microbatch"]
)
def dbt_microbatch_pipeline():

    @task
    def check_data_quality_before_dbt():
        # Esegui controlli rapidi della qualità dei dati su RAW_EVENTS_DATASET
        print("Esecuzione dei controlli di qualità dei dati pre-dbt...")
        # Esempio: controlla il conteggio delle righe, la conformità dello schema
        if some_quality_check_fails:
            raise ValueError("Controllo di qualità dei dati pre-dbt fallito!")
        print("Controlli di qualità dei dati pre-dbt superati.")

    pre_dbt_quality_check = check_data_quality_before_dbt()

    # Orchestra i modelli dbt usando Cosmos
    # Cosmos crea automaticamente le attività Airflow per ogni modello dbt,
    # inclusi il nostro modello microbatch.
    # Specifichiamo il progetto dbt e la configurazione del profilo.
    dbt_transformations = DbtTaskGroup(
        group_id="dbt_transformations",
        project_config={
            "dbt_project_path": "/usr/local/airflow/dbt/my_dbt_project",
        },
        profile_config={
            "profile_name": "my_warehouse_profile",
            "target_name": "production",
        },
        # Questo garantisce che dbt esegua solo i modelli che sono stati modificati
        # o le loro dipendenze downstream, sfruttando lo stato di dbt
        execution_config={
            "dbt_args": ["--select", "fct_daily_user_activity+"],
        },
        # Questo gruppo di attività è downstream del nostro controllo di qualità
        upstream_task_group=pre_dbt_quality_check
    )

    @task
    def refresh_bi_dashboard():
        # Attiva l'aggiornamento del dashboard BI downstream
        print("Attivazione dell'aggiornamento del dashboard BI...")

    refresh_bi_dashboard = refresh_bi_dashboard()

    # Definisci le dipendenze: dopo le trasformazioni dbt, aggiorna BI
    dbt_transformations >> refresh_bi_dashboard

dbt_microbatch_pipeline()

In questo esempio, il DAG viene attivato da RAW_EVENTS_DATASET. Un'attività di controllo della qualità dei dati pre-dbt viene eseguita e, solo se ha successo, il DbtTaskGroup (alimentato da Cosmos) esegue i modelli dbt pertinenti, incluso il nostro modello microbatch fct_daily_user_activity. Infine, viene aggiornato un dashboard BI. Questo illustra come Airflow orchestra l'intera pipeline, con dbt che gestisce le trasformazioni complesse e i miglioramenti in entrambi gli strumenti che consentono un flusso di lavoro più robusto e osservabile.

Conclusione: Uno Stack di Dati Più Raffinato e Potente

I recenti sviluppi in dbt e Airflow dimostrano una chiara tendenza verso strumenti di ingegneria dei dati più robusti, performanti e adatti agli sviluppatori. Il motore Fusion di dbt e il microbatching in Core 1.9 stanno affrontando le sfide computazionali raw e la velocità di iterazione dello sviluppatore. Il Semantic Layer sta facendo progressi nella coerenza delle metriche e nella democratizzazione dei dati, mentre dbt Mesh, con la sua integrazione Iceberg, sta aprendo la strada a vere e proprie architetture di dati decentralizzate.

Sul fronte dell'orchestration, Airflow 3.0 è un rilascio monumentale, che si sposta verso paradigmi basati su eventi, offrendo il versioning nativo dei DAG e un'UI modernizzata. I guadagni incrementali in Airflow 2.9 e 2.10, in particolare attorno alla pianificazione consapevole del dataset e all'osservabilità, sono stati passaggi cruciali verso questa importante revisione.

Sebbene entrambi gli ecosistemi siano in rapida evoluzione, è importante mantenere un controllo di realtà. Le beta iniziali come dbt Fusion e alcuni aspetti delle capacità ampliate di Airflow 3.0 richiederanno una valutazione attenta e un'adozione graduale. La documentazione, sebbene in miglioramento, spesso è in ritardo rispetto all'avanguardia dell'innovazione. Tuttavia, la traiettoria è chiara: sta emergendo uno stack di dati più efficiente, osservabile e adattabile. Per gli ingegneri dei dati, ciò significa strumenti più potenti per costruire pipeline resilienti e scalabili, liberando tempo dal sovraccarico operativo per concentrarsi sulla fornitura di prodotti dati affidabili e di alta qualità. Il viaggio continua ed è un momento entusiasmante per costruire in questo spazio.