SDF Labs 是一个创新的开发者平台，旨在通过扩展SQL理解能力，赋能所有数据团队释放其数据的全部潜力。该平台提供了一系列强大的功能，包括静态分析、用户定义类型、上下文感知执行以及数据质量和治理的集成，从而确保数据模型支持公司的发展，同时保持合规性和保护敏感信息。
通过静态分析，SDF Labs 能够在不需要在云端运行模型的情况下识别错误，从而在模型进入生产环境之前捕获依赖错误和损坏的SQL。此外，SDF Labs 引入了用户定义类型，通过类型系统防止逻辑错误并验证代码，该类型系统随着数据仓库的发展而进化。
SDF Labs 还提供了一个分析数据库，支持在笔记本电脑上运行并扩展到云端的上下文感知执行，这一切都由Apache DataFusion提供动力。为了确保开发工作流程的安全，SDF Labs 集成了数据测试、治理报告、质量检查和表统计，直接集成到CI/CD中，使用精确的列级血统来跟踪PII，并将业务逻辑表示为代码。
SDF Labs 的设计旨在使数据工作变得更加容易。通过下载轻量级的Rust二进制文件，用户可以在几秒钟内本地运行SDF引擎，体验编译器的速度，内置缓存和多线程执行。SDF Labs 还为开发者提供了丰富的集成选项，支持与云计算提供商、存储格式和编排器的独特配置集成，从而构建可组合的数据堆栈。
SDF Labs 的开放核心由Apache Data Fusion提供动力，其GitHub库是开源的，创建了一个合作者的社区。通过这种方式，SDF Labs 不仅提供了一个强大的数据开发工具，还促进了数据开发领域的创新和协作。
