O dbt operacionalizou o paradigma ELT ao assumir a camada de transformação dentro do data warehouse e trouxe disciplina de engenharia de software para o SQL analítico — controle de versão, testes automatizados, revisão por pares e documentação de linhagem. Organizacionalmente, catalisou o papel de analytics engineer e um modelo colaborativo entre times. Este artigo pesa as evidências: sim, o dbt mudou práticas técnicas e organizacionais de forma material, mas NÃO resolveu os problemas mais difíceis — qualidade e propriedade dos dados persistem como obstáculos. Uma ressalva metodológica atravessa todo o texto: a maior parte dos números de impacto vem da própria fornecedora (dbt Labs), não de pesquisa acadêmica independente.
Como as três disciplinas de engenharia — Dados, Analytics e IA — formam um stack de capacidades que converte o ativo informacional em vantagem competitiva mensurável, sustentado por evidências acadêmicas.