十年前，这个社区重写了世界使用数据的方式。分析工程师将数据团队转变为业务的战略驱动者。

我们正处于另一个这样的时刻。AI 正在改变与数据共事的方式。模型的消费者正从 BI 工具中的分析师转变为以机器速度和规模自主行动的代理。四分之五的数据领导者表示，他们的数据尚未为企业级 AI 做好准备。能在这个时代获胜的团队，是那些构建其他一切赖以运行的基础的人。那就是你们。

dbt Summit 2026 是这个社区共同提升的舞台。9 月 15-18 日在拉斯维加斯 Cosmopolitan 酒店举行，将有 100 多场会议，包括主题演讲、分组讨论、动手实验和同行交流。我们挑选了部分值得规划一周日程的会议，并按角色整理，以便您直接跳转到适合自己工作的内容。Register here。

面向分析工程师和数据工程师

您是负责交付模型的人。这些会议将让您亲手体验新功能，并听取已将代理投入实际工作的同行的经验。

动手学习

Scaling trusted self-service for dbt stakeholders。 通过帮助利益相关者查找、理解和复用可信的数据产品，将 dbt 扩展到构建团队之外，而无需将每个人都变成开发者。dbt Labs 常驻架构师 Kyle Tuft 和解决方案架构师 Matteo Dijoux 将带您了解文档模式、所有权和利益相关者访问模型，在保护开发工作流的同时扩大受治理的消费。带上笔记本电脑；这是一场实操会议。

分组讨论

YAML doesn't know why: Building the business context your agents are missing。 dbt MCP 服务器、dbt 技能和 dbt Semantic Layer 为代理提供了技术流畅度。代理缺少的是组织上下文。Kilo Code 的 Pedro Heyerdahl 将展示如何构建一个可供多个代理读取和贡献的动态上下文层。

From AI experiment to production: How Okta governs context for agents at scale。 Okta 发现，生产级 AI 更依赖于一个受治理、可发现的语义层，而不是更好的模型，任何代理从第一天起就能基于 dbt 作为事实来源进行推理。Pooja Crahen 将分享他们的实践。

同行交流

同行交流是小组形式的、以讨论为主的会议。您带上自己的经验和笔记本即可。

Agents, MCPs, and buzzword fatigue: What AI actually changes for analytics engineers。 每周都有新的 AI 工具发布，术语的增长速度超过了它解决的问题。Xebia 的 XiaoHan Li 将主持一场无炒作的对话，讨论哪些工具真正落地、AI 编写模型时代谁拥有逻辑，以及随着更多样板代码被自动化，哪些技能值得投入。

How to build a successful data career。 Justworks 的 Millie Symns、Bolt 的 Silja Märdla 和 phData 的 Bruno Lima 三位实践者将分享在 AI 改变角色期望时建立职业动力的实用模式。期待关于持久技能、跨行业流动以及如何展示影响力而非默认“成为管理者”的坦诚讨论。

面向数据团队领导者

您在决定团队如何扩展、标准化并保持领先。这些会议聚焦于落地模式、治理以及如何为团队定位未来。

分组讨论

From selection to scale: How ING is operationalizing dbt across a global bank。 Jarno Boeijink 将分享 ING 如何在受监管的银行内推动受治理的企业级采用，以及 dbt Semantic Layer 和 dbt MCP 服务器如何为自然语言分析和 AI 辅助开发开辟新领域。

Governed by default: How data teams at Nordstrom turn dbt governance into an AI advantage。 Nadine Bruxel 将阐述 dbt 作为 AI 安全控制面的理由：新鲜度作为 AI SLA，测试、契约和血缘作为防护栏，以及构建在其上的对话代理。治理优先是 Nordstrom 实现 AI 就绪的方式。

Multi-agent dbt orchestration at Riot Games: Redefining the analytics engineering SDLC。 Jessica Zhang 将展示 Riot Games 如何安全协调多个代理读取元数据、转换遗留逻辑并生成拉取请求，所有操作都在只读防护栏内进行。如果您想了解多代理工作流在生产环境中能走多远，这就是这场会议。

同行交流

Beyond the bottleneck: Position your analytics engineering team as a strategic force。 HubSpot 的 Kasey Mazza 将带领讨论如何将分析工程团队从服务台转变为战略驱动者，并提供让领导层接受这一转变的框架和语言。

How to build a successful data career。 领导者也值得参加。Millie Symns、Silja Märdla 和 Bruno Lima 将分享关于持久技能和职业成长的模式，对指导团队应对 AI 变革的人很有帮助。

面向业务领导者和高管

您在权衡数据投资如何转化为可衡量的成果。这些会议以结果、治理和强大数据基础的商业案例为主。

分组讨论

Real-time analytics at Bilt: Architecture and approach。 James Dorado 和 Bilt 团队将介绍其实时分析架构，该架构基于新鲜数据实现受众定向和优惠执行。

An AlphaSense case study: Scaling AI on enterprise data with dbt-first governance and context from Euno。 Euno 的 Sarah Levy 和 AlphaSense 的 Brad Levy 将展示 dbt-first 治理与自动化上下文如何结合，使 AI 决策可解释并可追溯到受治理的源数据。

Automating the impossible: Migrating 40,000+ objects to dbt in 9 months。 Rafal Guziak 将分享 Philip Morris International 如何在 9 个月内自动化迁移 40,000+ 个遗留流程到 dbt，包括 SQL 转换、依赖映射和 CI/CD，最终落地 40+ 个数据产品。

Governed by default: How data teams at Nordstrom turn dbt governance into an AI advantage。 Nordstrom 故事的高管解读：治理是让 AI 在您的数据上安全可信且可扩展的关键。Nadine Bruxel 将展示治理优先的基础如何在 AI 时代转化为真正的优势。

同行交流

Empowering stakeholders in the age of AI。 Zipline 的 Lexi Galantino 将主持一场对话，探讨“与数据对话”真正需要什么：哪些模型使之有效、如何保持答案正确，以及当利益相关者可以提出自己的更改时，数据团队的角色将发生什么变化。

围绕它构建您的一周

这些只是议程上 100 多场会议中的一小部分。以周三的 Level Up 和周四的 Community Keynote 两场主题演讲为锚点，然后填充与您接下来构建内容相关的分组讨论、实验和同行交流。

注册现已开放，1,695 美元的注册费包含一次免费培训和认证（名额有限）。带回家可立即投入使用的模板、 playbook 和模式。

您的下一阶段从这里开始。Register for dbt Summit。