Dbt это: Что такое dbt и зачем он нужен маркетинг-аналитику / Хабр — Центр социальной реабилитации инвалидов и детей-инвалидов Фрунзенского района Санкт-Петербурга

Содержание

Что такое dbt и зачем он нужен маркетинг-аналитику / Хабр

Рано или поздно аналитик сталкивается с проблемой организации данных. Их становится все больше, структура перестает быть прозрачной, а одни и те же SQL-запросы приходится переписывать по несколько раз. Решить эту проблему можно с помощью dbt – инструмента, который открывает новый подход к трансформации и моделированию данных. Под катом – перевод отличной статьи Дэвида Кревитта о том, что такое dbt, и как этот инструмент помогает аналитикам облегчить свою работу.

dbt (data build tool) — это фреймворк с открытым исходным кодом для выполнения, тестирования и документирования SQL-запросов, который позволяет привнести элемент программной инженерии в процесс анализа данных.

Это прекрасный образец в наборе «ленивых» инструментов, который помогает никогда не повторяться при анализе данных.

Замена сохраненного запроса

Каждый SQL-запрос заслуживает хорошего «дома». В dbt SQL-запросы структурированы и разложены по папкам проекта, поэтому все члены команды всегда знают, где их найти:

Каждый раз, когда нужно запустить запросы, вы используете команду dbt run.

Эта команда берет коллекцию SQL моделей в проекте dbt и обновляет их в хранилище данных.

Просто, но эффективно.

Это значит, что больше не нужно сохранять фрагменты SQL-запросов на рабочем столе или где-нибудь еще, как сундук с сокровищами.

Рассредоточение и дезорганизация работы — вот что убивает проекты анализа данных. Из-за этого вам сложно вспомнить, как удалось прийти к решению в первый раз и приходится решать задачу повторно.

dbt дает вашей аналитической работе постоянный дом и формальную структуру — дисциплину, если хотите.

ref(‘ ‘) изменит вашу жизнь

dbt позволяет ссылаться на *другие запросы* в SQL-запросах, вызывая их через {{ ref(‘model name’) }}.

Это помогает сократить количество запросов:

Таким образом, каждый запрос выполняет отдельную задачу. Мы строим структуры проекта dbt как слоеный пирог, состоящий из множества взаимозависимых слоев, каждый из которых выполняет свою работу:

/admin модели хранят настройки нашего конвейера данных
/base модели для дедупликации и очистки сырых данных
/join модели для объединения нескольких/базовых таблиц
/math модели считают метрики (отток, удержание) и используются в любой сложной математике (прогнозирование и т. д.)
/visualization модели уточняют имена столбцов + получают данные в формате, готовом к презентации.

Это упрощает ответы на вопросы о том, как рассчитываются метрики.

«Как мы очищаем данные Google Analytics?»

Загляните в папку base -> google-analytics.

«Как мы рассчитываем коэффициент удержания когорт?»

Папка Math -> cohort-analysis.

Это упрощает навигацию по SQL-запросам. dbt — противоядие от Monster Queries™, которые может понять и объяснить только их автор.

SQL который пишет себя сам

dbt выводит написание SQL-запросов на новый уровень двумя способами: макросы + шаблоны JINJA.

Макросы

Создание SQL-запросов обычно предполагает много рутины.

Например, когда нужно повторить оператор CASE 15 раз для разных условий:

CASE WHEN x = y THEN z

WHEN 2x = 2y THEN 2z

Бла-бла-бла… Это может привести к синдрому запястного канала.

Еще один классический случай — объединение двух таблиц, при котором вам традиционно приходилось повторять поля каждой таблицы:

Благодаря dbt фрагменты SQL можно повторять с помощью макросов.

Команда dbt даже предлагает удобный список ключевых макросов в модуле dbt_utils, чтобы облегчить рутинную работу аналитиков.

Несколько макросов, которые команда CIFL использует каждый день:

union_relations
get_column_values

Шаблоны JINJA

Программирование дает нам ключевые механизмы, позволяющие не повторяться: циклы FOR, операторы IF-THEN и т. д.

dbt значительно упрощает встраивание этой программной логики в ваши SQL-запросы, позволяя писать запросы в нотации JINJA.

Это означает, что вместо жесткого кодирования SQL-запросов вы можете создавать запросы, которые пишут себя сами.

Например, часто при создании конвейера обработки данных мы сохраняем список целей Google Analytics для клиентов агентства:

Задача заключается в том, чтобы создать один столбец «Достигнутые цели» для каждого клиента в рамках одного запроса.

До dbt мы писали эти запросы вручную:

С помощью dbt мы генерируем запрос динамически, используя шаблон JINJA:

Таким образом, вместо того, чтобы вручную обновлять запрос каждый раз при изменении числа переходов к цели клиента, мы просто записываем новое значение в таблицу, и запрос пишется сам. Истинная находка для «ленивого» аналитика.

dbt + Git

С dbt + Git вы можете анализировать данные как команда разработчиков программного обеспечения. Это означает проверку кода с помощью раздела «Pull Requests» и отслеживание ошибок с помощью «Issues». Больше не нужно редактировать SQL-запросы через длинные цепочки в Slack/Notion/email.

Это имеет несколько полезных эффектов:

Люди более серьезно относятся к SQL-запросам и дают им пространство и время, необходимое для разработки. Спешка и перерывы — два врага хорошей работы с данными.
Запросы пишутся один раз, а затем становятся доступны для использования другими членами команды. При правильном использовании это означает, что вы никогда не будете писать один и тот же запрос дважды.
Вы пишете SQL более высокого качества, потому что он будет повторно использоваться другими людьми.

Запуск SQL-запросов по расписанию

«Когда последний раз обновлялись эти данные?» – этот вопрос аналитики слышат постоянно.

С dbt ответ никогда не вызывает сомнений.

Fishtown Analytics (команда, стоящая за dbt) предлагает dbt Cloud, hosted платформу для запуска проектов dbt по расписанию.

dbt Cloud представляет из себя простой интерфейс для просмотра статуса выполнения различных моделей, результатов тестирования и программно созданной документации.

Регистрация для первого пользователя бесплатна, для каждого следующего — $50 в месяц.

«Ленивое» документирование данных

«Как рассчитывалась эта метрика?»

«Из какой таблицы с сырыми данными взято это поле?»

На эти вопросы никогда не нужно отвечать больше одного раза — вот почему существует документация. Но у документирования есть две ключевые проблемы:

Актуальность

Если вам приходится обновлять документацию вручную, она никогда не остается актуальной.

Любой, кто скажет вам, что его документация, написанная вручную, на 100% свежая, вероятно, также готов продать вам остров на Мальдивах.

Расположение

Документация обычно хранится не там, где вы используете свои данные — невозможно написать документацию без документа, но мы, как правило, не анализируем данные в документах.

Документация нужна нам там, где мы используем данные: например, в Google BigQuery или Google Data Studio.

dbt решает обе эти проблемы:

Команда `dbt docs` программно генерирует визуальный граф зависимостей из вашего набора моделей, что позволяет просматривать зависимости SQL модели на одной странице.
dbt позволяет добавлять описания на уровне таблицы + столбца из одного файла .yml в вашем проекте.

Эти описания передаются как непосредственно в консоль BigQuery:

Так и в Data Studio:

Другие хранилища данных (Snowflake и т. д.) или инструменты визуализации данных (Looker и т. д.) получают описания этих таблиц и столбцов аналогичным образом. То есть вы можете написать определения полей один раз и запускать их, где угодно.

Как давно вы проходили тестирование?

Когда работа аналитика выполнена безупречно, она невидима для людей, которым помогает принимать решения. А тестирование помогает работе аналитика оставаться незаметной, позволяя избежать проблем с качеством данных, которые могут подорвать доверие к ней.

dbt прекрасно справляется с этой задачей благодаря автоматизированной схеме и тестированию данных.

Если столбец никогда не должен быть нулевым, но каким-то образом был обнулен, тесты dbt отметят это за вас. Если ваш JOIN слишком щедрый и приводит к дублированию строк, тесты dbt отметят это за вас.

В принципе, вы можете написать любой SQL-запрос в качестве теста, и dbt выдаст вам предупреждение или ошибку.

Переход на другое хранилище данных

Любое хранилище данных — BigQuery, Snowflake или обычная PostgreSQL — имеет свой собственный, немного отличающийся синтаксис SQL. Если вы переходите с BigQuery на Snowflake или с Redshift на BigQuery, вам придется переписывать запросы SQL, чтобы учесть эти нюансы.

Но dbt позаботился об этой проблеме! Он содержит адаптеры для всех распространенных платформ хранения данных. Вы можете переносить свои модели dbt для работы в другом хранилище данных с минимальными модификациями. А поскольку dbt имеет открытый исходный код, вы можете добавлять свои собственные адаптеры (как это сделали, например, для MS SQL).

Нам в CIFL это существенно облегчило жизнь, поскольку мы можем работать с хранилищами данных, которые предпочитают наши клиенты, без серьезных изменений в рабочих процессах.

Как начать работу с dbt

Если вы готовы заняться внедрением dbt в своей команде, в этом могут помочь:

Бесплатный курс «Начало работы с BigQuery SQL», который включает введение в моделирование данных с помощью dbt.
Недавно запущенный курс «Постройте свое агентство данных» для более глубокого погружения в процесс анализа данных на основе dbt.

Устраняем «ад зависимостей» с помощью dbt

В Tiqets мы поддерживаем ряд производных представлений в нашем хранилище данных. Вместо того, чтобы всегда возвращаться к необработанным данным, стараясь найти ответ на вопрос, мы моделируем данные, чтобы они представляли более «высокоуровневые» абстракции, полезные для бизнеса. Например, получаем:

активные клиенты из заказов
распределение затрат на рекламу из заказов и отчетов Google Рекламы.
последовательности конверсии из просмотров страниц и множества целей.

Эти представления очень полезны для предотвращения повторяющейся работы, и кроме того, они подходят также для улучшения понимания бизнеса. Однако управлять ими весьма непросто.

Мы активно использовали постоянные производные таблицы Looker (PDT), чтобы смоделировать около 80 представлений. Они создавались по расписанию, управляемому в Looker. Основная проблема заключается в том, что у нас не было возможности отслеживать зависимости между этими представлениями. Например, мы хотим убедиться, что последние данные о заказах поступили на склад, прежде чем обновлять представление активных клиентов. Все становится еще сложнее, когда PDT зависят от других PDT.

Чтобы убедиться, что все обновилось, мы создали сложное расписание, в котором учтены зависимости и время, необходимое для создания каждого PDT. В основном это срабатывало, но не всегда получалось. Прием данных может быть отложен, запросы могут занять больше времени, чем обычно, или мы можем увидеть сбои из-за изменений схемы. Это потребовало бы, чтобы кто-то вручную устранял этот «ад зависимостей» и обновлял PDT.

В этом посте мы расскажем, как используем dbt, чтобы упростить управление представлениями и укрепить доверие к данным, которые мы храним в нашем хранилище данных. Наше решение включает Gitlab CI для автоматизированных тестов и доставки и Apache Airflow для планирования, чтобы поддерживать их в актуальном состоянии.

Что такое dbt?

Исторически хранилища данных были медленными и дорогими системами с ограниченными ресурсами. Это привело к разработке шаблона ETL (извлечение, преобразование, нагрузка): процесс создания новых объектов базы данных путем извлечения данных из исходной базы данных, их преобразования на отдельном сервере и загрузки преобразованных данных в хранилище. Современные хранилища данных снизили стоимость хранения данных, увеличив при этом доступную вычислительную мощность и память. Это привело к появлению шаблона ELT (извлечение, загрузка, преобразование), при котором извлеченные необработанные данные сначала загружаются, а затем преобразуются в хранилище данных.

Инструмент Data Build Tool, dbt, становится де-факто стандартом для выполнения преобразований в современных хранилищах данных (и других механизмах SQL). С помощью dbt описываются преобразования существующих данных в новые представления, называемые моделями, с помощью написания SQL-запросов. Эти запросы построены по шаблону с помощью Jinja, что добавляет им некоторую гибкость. Шаблонный запрос выглядит так:

Скриншот: https://github.com/fishtown-analytics/jaffle_shop/blob/master/models/sta…

Директива ref в строке 7 – одна из самых мощных функций dbt. Создавая шаблоны ссылок на другие модели, она отслеживает зависимости. В результате она может строить модели в правильном порядке и даже выполнять запросы параллельно, когда это возможно.

Разработка с dbt

Для разработки мы используем типичный поток для разработки программного обеспечения с конвейером непрерывной интеграции (CI). Код хранится в git-репозитории. Изменения вносятся путем создания ветвей функций. Каждый раз, когда вносится изменение, автоматизированный конвейер CI запускает анализ и тесты (подробнее об этом позже). Затем код просматривает другой Tiqeteer. Если все проходит успешно, ветвь объединяется, что запускает автоматическое развертывание. Наконец, после развертывания конвейер генерирует документацию. Эта логика есть в конвейере Gitlab CI (аналогично людям из группы данных Gitlab).

Автоматизированные тесты позволяют нам уверенно вносить изменения. Это возможно благодаря двум функциям dbt:

Тесты: предоставляют простой способ запуска утверждений в данных (например, является ли этот столбец уникальным?). Есть несколько встроенных тестов, но вы также можете протестировать все, что можете выразить с помощью SQL-запроса.
Пользовательские схемы: это позволяет нам создавать модели с обновленным кодом без изменения моделей в нашей производственной среде.

Мы объединяем эти две функции, чтобы автоматически создавать модели в настраиваемой схеме и запускать для них тесты для каждой ветви функций.

В конвейере есть следующие этапы:

Создание образа докера с помощью dbt и нашего проекта.
Компиляция проекта dbt, чтобы отловить простые ошибки, далее проверка с помощью sqlfluff на предмет того, соответствуют ли запросы нашим стандартам.
Разворачивание более 200 моделей с помощью dbt run.
Тестирование модели с помощью dbt test, в настоящее время у нас есть более 1000 тестов в мастере.

Документирование проекта с помощью dbt docs generate, мы обслуживаем результаты с помощью Gitlab Pages.

Интересные моменты есть на шаге 3 и шаге 4. Способ их работы зависит от того, предназначен ли конвейер для запроса на слияние или для основной ветви. Начнем с более простого случая: главные конвейеры. По сути, мы просто выполняем dbt run , ориентируясь на схему разработки. Если разработка выполнена успешно, мы сохраняем результаты (целевая папка target ) в корзину S3, которая будет использоваться при выполнении запросов на слияние.

Для запросов на слияние мы создаем схему на основе имени ветки. Например, ветка с именем feature/add_awesome_model создаст на нашем складе схему с именем dbt_feature_add_awesome_model . Поскольку создание каждой модели с нуля занимает много времени, мы строим только те модели, которые были созданы или изменены в ветке. Это возможно с функцией «тонкого CI», вот как это работает. Флаг —state ожидает результатов от предыдущего запуска базы данных (которые мы сохранили на S3 в нашем главном конвейере). На основе этого состояния dbt run может идентифицировать и строить только новые и измененные модели.

Интересная проблема возникает, когда одна из этих новых или измененных моделей зависит от немодифицированной модели и, следовательно, не создается конвейером запросов на слияние. Используя флаг —defer , вы можете указать dbt использовать последнюю производственную версию этой модели. Таким образом мы можем значительно сократить время, необходимое для запуска конвейера.

Тем не менее, некоторые модели очень дорого строить с нуля, просто в них слишком много рядов. В этом случае мы используем простой шаблон Jinja, который проверяет текущую цель. Если это не производство, мы ограничиваем количество строк с помощью специального условия where .

Наконец, тестирование после развертывания может быть обратным с точки зрения разработки программного обеспечения. Но dbt тесты – это утверждения на сгенерированных моделях, которые мы можем запускать только после того, как они будут построены. Часто мы обнаруживаем «ошибки» разработки в функциональных ветках, прежде чем объединить их. Сбои в главном конвейере редко случаются при первом слиянии функции. Однако они очень полезны при запланированных запусках, так как указывают на то, что что-то в исходных данных изменилось. Мы обсудим планирование в следующем разделе.

Планирование обновлений и тестов

Слияние ветки с master обновляет модели при обновлении кода. Нам необходимо решение, чтобы поддерживать модели в актуальном состоянии, когда новые данные попадают в хранилище. В Tiqets мы используем Apache Airflow для планирования наших конвейеров данных, поэтому мы реализовали DAG, который запускает наш CI Gitlab конвейер после загрузки данных из нашей производственной базы данных. Это выглядит так:

wait_dwh_sync – датчик, который блокирует процесс до завершения экспорта из производственной базы данных
start_pipeline вызывает API Gitlab для запуска конвейера CI, обновления моделей и запуска тестов.
wait_pipeline – датчик, который проверяет статус и генерирует оповещение Slack в случае ошибок
drop_feature_schemas – вспомогательная задача, которая отбрасывает все схемы, созданные для запуска конвейера CI для ветвей функций в Gitlab, обсуждаемых в предыдущем разделе.

Однако вскоре мы поняли, что хотим обновить модели, которые зависят от разных источников данных. В настоящее время мы реализовали два других варианта использования, которые мы называем «Распределение затрат на рекламу» и «Машина времени» (запланировано еще несколько). Процесс распределения затрат на рекламу зависит от отчетов Google Рекламы, Google Analytics и Bing Ads. Он преобразует данные в общий формат и распределяет затраты по заказам в соответствии с рядом бизнес-правил. Конвейер Time Machine – это модель, содержащая ежедневные снимки важных таблиц из производственной базы данных. Она позволяет нам путешествовать во времени и извлекать содержимое таблиц. Например, наличие продуктов в Рейксмузеуме на 2020–07–03 гг.

Эти модели имеют разные источники данных и потенциально могут выполняться с разной частотой. Для поддержки этих моделей мы реализовали настраиваемые хуки и операторы на основе проекта airflow-dbt. Нашим основным изменением была интеграция с Gitlab для получения проекта dbt. Перед любым выполнением мы клонируем новую копию репозитория. Таким образом, нам не нужно беспокоиться о том, как отправлять модели dbt в Airflow, мы выполняем все, что находится на главном сервере. Мы аутентифицируемся с помощью токена API, хранящегося в базе метаданных Airflow.

Эта настройка довольно проста и понятна, однако у нас есть некоторые болевые точки. Прежде чем описывать их, давайте сначала обсудим некоторые другие варианты использования dbt на Tiqets.

Другие варианты использования

Помимо запуска трех описанных выше конвейеров данных, у нас есть еще несколько вариантов использования.

Управление пользовательскими функциями (UDF): добавление UDF в наш репозиторий dbt дает нам возможность управлять версиями кода. UDF также являются частью нашего конвейера CI, то есть они присоединяются к настраиваемой схеме базы данных, что позволяет нам попробовать что-то новое, не затрагивая производственные данные. Бонусные баллы, если вы используете сиды для создания приложений и тестируете свои UDF перед отправкой!

Датчики свежести данных: проверьте, попали ли в таблицу свежие данные. Запуск процесса распределения затрат на рекламу до того, как все отчеты попадут на склад, стало большим источником путаницы. Поскольку некоторые отчеты предоставляются третьей стороной, мы не видим, когда задача реально была выполнена. Однако мы можем использовать актуальность, чтобы проверить, когда были получены данные за текущий день, а затем запустить процесс распределения.

Тесты целостности данных: не все данные в нашем хранилище находятся под контролем dbt (пока?). Тем не менее, мы все еще можем использовать dbt, чтобы делать утверждения на их базе. Например, у нас есть тесты, которые проверяют, имеют ли наши последние запуски парсера ожидаемый результат или мы обнаруживаем недопустимые данные в наших данных потока посещений.

Обнаружение аномалий: еще одно использование тестов – проверить, наблюдаем ли мы большие изменения в наших наборах данных. Все, что может быть выражено в SQL, может быть тестом, поэтому мы отслеживаем изменения в нашем канале сбора данных, вызывая сообщение Slack, если мы обнаруживаем большие изменения. Бонусные баллы, если вы отправите сообщение @stakeholder вместо @ data-team.

Моментальные снимки: мечта каждого инженера по обработке данных – неизменяемые данные, позволяющие реконструировать любое состояние путем повторного выполнения задач. К сожалению, в реальном мире данные часто меняются на месте. Снимки отслеживают изменения в любых моделях, создавая новую строку для каждого обновления. Это позволяет нам отслеживать обновления в наших отчетах Google Analytics.

Хотя мы очень довольны автоматическим управлением зависимостями, предоставляемым dbt, у нас есть несколько болевых точек.

Во-первых, отладить неудавшиеся тесты непросто. Запросы о неудачных тестах сохраняются в журналах, но после того, как они у вас появятся, все равно будет сложно найти строки с нарушением. Например, запрос на проверку уникальности в столбце возвращает количество повторяющихся строк. Вам нужно будет переписать запрос, чтобы понять, что происходит. Это известная проблема.

Вторая болевая точка – это не ограничение dbt, а ошибочное предположение с нашей стороны. Мы начали с того момента, когда модели dbt должны обновляться после того, как мы синхронизируем данные из нашей производственной базы данных с нашим хранилищем. Хотя верно и то, что большинство наших моделей основано на этих данных, у нас есть множество источников данных: CRM, инструменты электронной почты SaaS, системы продажи билетов и т. д. Разделение их на разные DAG группы дало нам некоторую гибкость, но теперь мы должны побеспокоиться о проблемах параллелизма: обновляют ли эти группы DAG одни и те же модели или UDF? Нам нужно будет разработать более гибкий способ организации и обновления моделей. Таким образом, наши модели всегда будут максимально свежими.

Третья проблема связана с запуском нашего конвейера CI для запросов функций. Некоторые модели очень дороги в сборке и требуют большого количества ресурсов нашего кластера Redshift. Поэтому, хотя мы можем теоретически протестировать все модели, не меняя того, что находится в производстве, у нас все еще могут быть проблемы с производительностью и появятся сердитые пользователи Looker, когда некоторые модели не будут работать как следует. В одном случае запуск модели в CI привел к тому, что у нас закончился диск

Помимо решения этих проблем, мы работаем над упрощением потока за счет того, что все «производственные» запуски dbt выполняются в Airflow. Это должно в основном решить проблему №2, позволяя нам использовать обновления источника данных для запуска dbt. К тому же оно круто смотрится.

Что это такое и назначение

Обзор

Что такое диалектическая поведенческая терапия (ДПТ)?

Диалектическая поведенческая терапия (ДПТ) является разновидностью разговорной терапии (психотерапии). Он основан на когнитивно-поведенческой терапии (КПТ), но специально адаптирован для людей, испытывающих очень сильные эмоции.

Когнитивно-поведенческая терапия (КПТ) — это разновидность разговорной терапии, которая помогает людям понять, как мысли влияют на эмоции и поведение.

«Диалектический» означает сочетание противоположных идей. DBT фокусируется на том, чтобы помочь людям принять реальность своей жизни и своего поведения, а также помочь им научиться менять свою жизнь, в том числе свое бесполезное поведение.

Диалектическая поведенческая терапия была разработана в 1970-х годах американским психологом Маршей Линехан.

Для чего используется диалектическая поведенческая терапия (ДПТ)?

Диалектическая поведенческая терапия (ДПТ) особенно эффективна для людей, которым трудно управлять своими эмоциями и регулировать их.

ДПТ доказала свою эффективность при лечении широкого спектра психических расстройств, включая:

Пограничное расстройство личности (ПРЛ).
Членовредительство.
Суицидальное поведение.
Посттравматическое стрессовое расстройство (ПТСР).
Расстройство, связанное с употреблением психоактивных веществ.
Расстройства пищевого поведения, особенно компульсивное переедание и булимия.
Депрессия.
Беспокойство.

Важно отметить, что причина, по которой ДПТ оказалась эффективной для лечения этих состояний, заключается в том, что считается, что каждое из этих состояний связано с проблемами, возникающими в результате нездоровых или проблемных попыток контролировать сильные негативные эмоции. Вместо того, чтобы зависеть от усилий, которые вызывают у человека проблемы, ДПТ помогает людям научиться более здоровым способам справляться с трудностями.

Как мне найти ДПТ-терапевта?

Терапевтом может быть психиатр (врач, который может прописывать лекарства), психиатрическая медсестра, психолог, социальный работник или семейный терапевт.

Поиск подходящего терапевта часто занимает много времени, и ДПТ-терапия ничем не отличается. Постарайтесь не падать духом. Поговорите с людьми, которым вы доверяете, чтобы они дали вам направление к терапевту, который использует диалектическую поведенческую терапию, будь то ваш основной поставщик медицинских услуг, друг или член семьи.

Вы также можете искать терапевтов в Интернете через местные и государственные психологические ассоциации.

Убедитесь, что любой терапевт, к которому вы хотите обратиться, является сертифицированным и лицензированным специалистом в области психического здоровья, и что он лечит вашу проблему (например, расстройства пищевого поведения, пограничное расстройство личности, членовредительство и т. д.).

Большинство веб-сайтов терапевтов перечисляют состояния и проблемы, которые они лечат. Если у вас есть вопросы, позвоните или отправьте электронное письмо в офис терапевта, прежде чем сделать выбор.

Может быть полезно задать потенциальному терапевту ДПТ следующие вопросы:

Какова природа вашего обучения ДПТ?
Предоставляете ли вы полный DBT или его модификацию? Если не комплексная ДПТ, то почему?
Вы входите в консультационную группу DBT?
Какова ваша политика в отношении телефонных звонков и электронных писем в течение недели?
Сколько времени вы первоначально попросите меня выделить на весь процесс терапии?

Детали процедуры

Как работает диалектическая поведенческая терапия (ДПТ)?

Основная цель терапевтов, использующих диалектическую поведенческую терапию (ДПТ), состоит в том, чтобы найти баланс между подтверждением (принятием) того, кто вы есть, ваших проблем и преимуществами изменений. Ваш терапевт поможет вам освоить новые навыки, чтобы улучшить регулирование эмоций.

Структура диалектической поведенческой терапии может варьироваться от терапевта к терапевту, но в целом ДПТ включает следующие четыре типа сеансов:

Предварительная оценка DBT.
Индивидуальная терапия.
Обучение навыкам в группах.
Телефонный кризисный коучинг.

Предварительная оценка ДПТ

Ваш терапевт может предложить оценку перед началом ДПТ. Они определят, насколько вам подходит ДПТ, задав вам вопросы и объяснив, как работает ДПТ. Если вы решите, что ДПТ является для вас подходящей терапией, они попросят вас согласиться на лечение и продолжительность лечения.

Индивидуальная ДПТ-терапия

Индивидуальная ДПТ-терапия включает еженедельные занятия с вашим терапевтом. Каждый сеанс длится от 40 до 60 минут.

Индивидуальные сеансы терапии ДПТ преследуют следующие цели:

Помочь вам обезопасить себя за счет снижения суицидального поведения и самоповреждения, если это применимо.
Чтобы ограничить поведение, которое мешает продуктивной терапии.
Чтобы помочь вам достичь ваших целей и улучшить качество жизни, устранив то, что мешает вашему прогрессу, например, психические расстройства или проблемы в отношениях.
Чтобы помочь вам освоить новые навыки, чтобы заменить бесполезное поведение.

Ваш терапевт, скорее всего, попросит вас вести дневник, чтобы отслеживать свои эмоции и действия и искать модели поведения. Вы будете брать этот дневник с собой на сеансы, чтобы вы и ваш терапевт могли решить, над чем работать на каждом сеансе.

Обучение навыкам ДПТ в группах

На этих занятиях ваш терапевт научит вас навыкам в групповой обстановке. Это не следует путать с групповой терапией, во время которой вы обсуждаете свои проблемы с другими. Думайте об этом больше как о преподавании и обучении в классе.

Навыки DBT направлены на повышение ваших способностей в повседневной жизни. Ваш терапевт научит вас четырем навыкам:

Осознанность : Это практика полного осознания и сосредоточения на настоящем вместо того, чтобы беспокоиться о прошлом или будущем.
Терпимость к бедствию : Это включает в себя понимание и управление своими эмоциями в трудных или стрессовых ситуациях без реакции на вредное поведение.
Межличностная эффективность 901:15: Это означает понимать, как просить о том, чего вы хотите и в чем нуждаетесь, и устанавливать границы, сохраняя при этом уважение к себе и другим.
Регулирование эмоций : Это означает понимание, лучшее понимание и больший контроль над своими эмоциями.

Консультирование по телефону в кризисных ситуациях

DBT часто включает телефонные консультации в кризисных ситуациях, чтобы поддержать вас в повседневной жизни. Это означает, что вы можете звонить своему терапевту в определенное время для поддержки между сеансами.

Примеры случаев, когда вам может понадобиться позвонить своему терапевту:

Когда вам нужна помощь в экстренном кризисе, например, при желании нанести себе вред.
Когда вы пытаетесь использовать полученные навыки DBT, но хотите получить совет, как это сделать.

Однако ваш терапевт установит четкие границы того, когда вы можете ему звонить, например, в оговоренное время в течение дня.

Кризисный коучинг действует по мере необходимости. Звонки обычно короткие, и они не должны заменять работу индивидуальных или групповых сессий.

Риски/выгоды

Каковы преимущества и риски диалектической поведенческой терапии (DBT)?

В нескольких исследованиях было доказано, что диалектическая поведенческая терапия (DBT) помогает людям с их психическими расстройствами. В частности, для людей с пограничным расстройством личности ДПТ приводит к:

Меньшему поведению, причиняющему себе вред, и гневу.
Меньше дней госпитализации.
Меньше злоупотребления наркотиками и алкоголем.
Улучшение депрессивных симптомов.

Однако ДПТ не для всех, и это может быть очень сложно. ДПТ с большей вероятностью подойдет вам, если вы:

Стремитесь к позитивным изменениям.
Готовы полностью посвятить себя терапии и выполнять домашние задания.
Готовы сосредоточиться в основном на своем настоящем и будущем, а не на прошлом.
Почувствуйте себя способным выполнять некоторые сеансы в группе с другими.

Восстановление и перспективы

Как долго мне понадобится диалектическая поведенческая терапия?

Диалектическая поведенческая терапия (ДПТ) обычно занимает от шести месяцев до года. Однако каждый человек уникален, а состояния психического здоровья сложны. Вы не должны ожидать, что полностью избавитесь от симптомов или больше не будете иметь проблемного поведения после одного года DBT.

Многие терапевты считают, что лечение, в частности, пограничного расстройства личности часто может занять несколько лет.

Постарайтесь не расстраиваться из-за того, сколько времени может потребоваться, чтобы научиться лучше справляться со своими эмоциями и улучшить качество жизни. Главное, что вы ищете помощи. Любой прогресс — это хороший прогресс.

Когда звонить врачу

Когда мне следует обратиться к лечащему врачу или терапевту во время выполнения ДПТ?

Важно посещать все запланированные индивидуальные сеансы ДПТ-терапии и групповые занятия по обучению навыкам.

Если вы переживаете кризис, например, склонны к суициду, и можете позвонить своему терапевту, сделайте это.

Если ваш терапевт недоступен, позвоните в Национальную линию спасения от самоубийств по телефону 1-800-273-8255. Кто-то будет доступен, чтобы поговорить с вами 24 часа в сутки, семь дней в неделю. Вы также можете позвонить по номеру 911 или обратиться в ближайшее отделение неотложной помощи.

Записка из Кливлендской клиники

Диалектическая поведенческая терапия (ДПТ) — это эффективное лечение, помогающее людям, испытывающим очень сильные негативные эмоции. Хотя поиск подходящего вам терапевта ДПТ может быть трудным и трудоемким, важно продолжать попытки. Чем раньше вы сможете начать терапию — и оставаться приверженной ей — тем скорее улучшится качество вашей жизни.