十年前，這個社群重新定義了世界與資料的運作方式。分析工程師讓資料團隊成為業務的策略驅動者。

我們正處於另一個關鍵時刻。AI 正在改變與資料共事的方式。你的模型使用者正從 BI 工具中的分析師，轉變為能以機器速度與規模自行行動的代理。四分之五的資料領導者表示，他們的資料尚未做好因應企業 AI 的準備。能在這個時代勝出的團隊，正是那些建立其他一切運作基礎的團隊。那就是你。

dbt Summit 2026 是這個社群共同升級的地方。9 月 15–18 日於拉斯維加斯 The Cosmopolitan 舉辦，將有 100 場以上涵蓋主題演講、分組討論、實作實驗室與同儕交流的場次。我們精選部分值得規劃的場次，並依角色分類，讓你能直接找到適合自己工作的內容。在此註冊。

給分析與資料工程師

你是負責交付模型的人。這些場次將帶你親手體驗最新技術，並聽取已將代理投入實務的同儕分享。

實作學習

為 dbt 利害關係人擴展可信任的自助服務。 透過協助利害關係人找到、理解並重複使用可信任的資料產品，而無需讓每個人成為開發者，將 dbt 從建置團隊延伸出去。dbt Labs 駐場架構師 Kyle Tuft 與解決方案架構師 Matteo Dijoux 將帶領你了解文件模式、所有權以及利害關係人存取模型，同時擴展受治理的使用並保護你的開發流程。請自備筆電，此為實作場次。

分組討論

YAML 不知道「為什麼」：建立你的代理缺少的業務脈絡。 dbt MCP server、dbt skills 與 dbt Semantic Layer 讓代理具備技術流暢度。代理持續缺少的是組織脈絡。Kilo Code 的 Pedro Heyerdahl 將展示如何建立一個可供多個代理讀取與貢獻的動態脈絡層。

從 AI 實驗到正式上線：Okta 如何大規模治理代理的脈絡。 Okta 發現，正式上線的 AI 更取決於一個受治理、可被發現的語意層，而非更好的模型，任何代理從第一天起就能在此語意層上進行推理，並以 dbt 作為事實來源。Pooja Crahen 將分享他們的實踐過程。

同儕交流

同儕交流是小型團體、以討論為主的場次。你帶著經驗與筆記本前來。

代理、MCP 與流行語疲勞：AI 究竟為分析工程師帶來什麼改變。 新的 AI 工具每週推出，術語增加的速度比它能解決的問題還快。Xebia 的 XiaoHan Li 將主持一場不炒作的對話，討論哪些工具真正留存、當 AI 撰寫模型時邏輯該由誰擁有，以及隨著更多樣板被自動化，值得投入的技能有哪些。

如何打造成功的資料職涯。 Justworks 的 Millie Symns、Bolt 的 Silja Märdla 與 phData 的 Bruno Lima 三位實務者，將分享在 AI 改變角色期待的同時，建立職涯動能的實務模式。預期將有誠實的討論，涵蓋持久技能、跨產業轉換，以及如何讓你的影響力被看見，而不只是「成為管理者」。

給資料團隊領導者

你正在決定團隊如何擴展、標準化並保持領先。這些場次將探討推廣模式、治理，以及如何為團隊定位下一個階段。

分組討論

從選用到規模化：ING 如何在全球銀行中推行 dbt。 Jarno Boeijink 將分享 ING 如何在受管制的銀行內推動受治理的企業採用，以及 dbt Semantic Layer 與 dbt MCP server 如何為自然語言分析與 AI 輔助開發開啟新領域。

預設受治理：Nordstrom 資料團隊如何將 dbt 治理轉化為 AI 優勢。 Nadine Bruxel 將說明為何 dbt 可作為安全 AI 的控制面：新鮮度作為 AI SLA、測試、合約與血緣作為防護機制，以及建構於其上的對話式代理。Nordstrom 正是透過「治理優先」達到 AI 就緒。

Riot Games 的多代理 dbt 編排：重新定義分析工程 SDLC。 Jessica Zhang 將展示 Riot Games 如何安全地協調多個代理讀取中繼資料、轉譯既有邏輯並產生 pull request，全部在唯讀防護機制之下。如果你想了解多代理工作流程在正式環境中能達到多大的規模，這就是你需要的場次。

同儕交流

超越瓶頸：將你的分析工程團隊定位為策略力量。 HubSpot 的 Kasey Mazza 將主持討論，如何將分析工程團隊從服務台轉型為策略驅動者，並提供能讓領導層接受此轉型的框架與用語。

如何打造成功的資料職涯。 同樣值得領導者參加。Millie Symns、Silja Märdla 與 Bruno Lima 將分享持久技能與職涯發展的模式，適合任何正在帶領團隊因應 AI 轉變的領導者。

給業務領導者與高階主管

你正在評估資料投資如何轉化為可衡量的成果。這些場次將以成果、治理與堅實資料基礎的商業案例為主。

分組討論

Bilt 的即時分析：架構與方法。 James Dorado 與 Bilt 團隊將介紹他們即時分析背後的架構，運用最新資料進行受眾鎖定與優惠執行。

AlphaSense 案例研究：以 dbt 優先治理與 Euno 脈絡擴展企業資料上的 AI。 Euno 的 Sarah Levy 與 AlphaSense 的 Brad Levy 將展示如何透過 dbt 優先治理搭配自動化脈絡，讓 AI 決策可解釋且可追溯至受治理的來源資料。

自動化不可能的任務：9 個月內將 40,000+ 物件遷移至 dbt。 Rafal Guziak 將分享 Philip Morris International 如何自動化將 40,000+ 既有程序遷移至 dbt，包含 SQL 轉換、相依性對應與 CI/CD，最終交付 40+ 資料產品。

預設受治理：Nordstrom 資料團隊如何將 dbt 治理轉化為 AI 優勢。 Nordstrom 故事的高階主管視角：治理是讓 AI 在你的資料上安全可信任且可規模化的關鍵。Nadine Bruxel 將說明治理優先的基礎如何在 AI 時代轉化為真正的優勢。

同儕交流

在 AI 時代賦能利害關係人。 Zipline 的 Lexi Galantino 將主持對話，探討「與你的資料對話」實際需要什麼：哪些模型能讓它運作、如何確保答案正確，以及當利害關係人能提出自己的變更時，資料團隊的角色將如何改變。

圍繞它規劃你的週程

這些只是議程中 100 場以上場次的一小部分。請以兩場主題演講為核心：週三的 Level Up 與週四的社群主題演講，然後再填入符合你下一步建置工作的分組討論、實驗室與同儕交流。

註冊現已開放，$1,695 的註冊費用包含免費培訓與認證（額滿為止）。帶回可立即投入工作的範本、操作手冊與模式。

你的下一階段從這裡開始。註冊 dbt Summit。